На конференции ICML 2026 представлены сотни научных работ, использующих открытые модели NVIDIA. Разбираем, как Nemotron, Cosmos и BioNeMo меняют подход к исследованиям.
3 мин
На Международной конференции по машинному обучению (ICML) 2026 года обозначился четкий тренд: открытые передовые модели и инфраструктура стали фундаментом для современной науки об искусственном интеллекте. Сотни принятых научных работ опираются на открытые разработки NVIDIA, такие как Nemotron, Cosmos и BioNeMo, доказывая, что доступные инструменты ускоряют развитие всей индустрии.
Традиционно релиз новой модели воспринимался как разовое событие. Однако сейчас парадигма меняется. Открытые модели превращаются в полноценный исследовательский стек. Ученые получают не только веса моделей для тестирования, но и открытые наборы данных для обучения, а также готовые алгоритмы для настройки логики, обеспечения безопасности, фильтрации данных и эффективного логического вывода (inference). Это позволяет исследователям не начинать работу с нуля, а сразу фокусироваться на решении сложных научных задач.
Into the Omniverse: Three Workflows for Improving Vision AI Agent Accuracy With Synthetic Data and Fine-Tuning
Масштаб проникновения технологий NVIDIA в академическую среду впечатляет. Из тысяч принятых на ICML 2026 работ около 2000 ссылаются на использование графических процессоров (GPU) NVIDIA. При этом 145 статей напрямую используют семейство открытых моделей и наборов данных Nemotron в качестве основы для своих исследований. Сама компания NVIDIA представила 74 принятые работы.
Исследования охватывают несколько ключевых направлений. В области физического искусственного интеллекта и робототехники выделяется проект DreamDojo, использующий открытые модели Cosmos для создания мировых моделей (world models). Они позволяют ИИ предсказывать физическое поведение объектов и обучают виртуальных роботов действовать в незнакомых средах без рисков и затрат, связанных с реальными испытаниями.
В сфере биологических наук активно применяется платформа BioNeMo. Например, модель KERMT используется для предсказания молекулярных свойств, что критически важно для разработки новых лекарств, а проект FLIP2 предлагает тесты для оценки того, как ИИ предсказывает эффекты белковых мутаций. Также заметен рост интереса к генерации синтетических данных (synthetic data generation). Этот подход позволяет масштабировать обучение систем, снижая зависимость от данных, размеченных человеком.
Изображение из источника
Формирование экосистемы вокруг открытых моделей NVIDIA демонстрирует сетевой эффект (network effect) в действии. Разнообразные компании адаптируют эти технологии под свои нужды. Фармацевтический гигант Merck & Co. использует KERMT для оценки потенциальных лекарственных молекул. Стартап Sakana AI построил свои модели на базе Nemotron 3 Ultra для автоматизации ИИ-исследований. Компания KiloCode внедрила Nemotron в архитектуру маршрутизации кода, что позволило снизить затраты на токены до 90 процентов — это имеет огромное значение для экономики внедрения ИИ в реальные продукты.
В то же время, крупные игроки рынка робототехники, такие как Boston Dynamics, LG Electronics и Agility, используют модели Cosmos и Isaac GR00T для ускорения разработки человекоподобных роботов. А компания NAVER на базе архитектуры Nemotron развивает фундаментальные исследования для корейского языка.
Тенденции, наблюдаемые на ICML 2026, указывают на то, что будущее ИИ-исследований будет тесно связано с развитием открытых экосистем и синтетических данных. Инструменты для создания качественных обучающих наборов данных позволяют достичь масштабов, которые были невозможны еще несколько лет назад. По мере того как компании, от производителей гуманоидных роботов до биомедицинских лабораторий, продолжают интегрировать эти открытые решения, мы увидим значительное ускорение цикла от фундаментальных исследований до коммерческого применения.
How Open Models Are Driving AI Research
How Nations Are Deploying AI for Strategic Priorities
NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit Brings Accelerated AI to Life Sciences Researchers in Claude Science
Открытые модели эволюционировали из разовых релизов в комплексный исследовательский стек, став базовой инфраструктурой для сотен научных работ.
Генерация синтетических данных становится основным способом масштабирования обучения, планомерно вытесняя необходимость в ручной разметке данных человеком.
