Фабрика гипотез

Чат Хакатона

Участвую

Задачи

Возможности

Призы

Таймлайн

FAQ

Фабрика гипотез

Проблематика

На старте научно-исследовательских проектов в НИИ и промышленных лабораториях часто отсутствует системный механизм генерации и приоритизации гипотез. Это приводит к следующим проблемам:

Субъективность и зависимость от экспертов — идеи формируются вручную, опираясь на опыт отдельных сотрудников, что снижает воспроизводимость и создаёт «узкие места».
Низкая связность с бизнес-частью — предлагаемые гипотезы не всегда связаны с проработкой бизнес-эффекта, что ведёт к дублированию известных решений или игнорированию перспективных направлений.
Неэффективное использование исторических данных — накопленные отчёты и результаты экспериментов остаются в виде неструктурированных архивов, не используемых для генерации новых идей.
Отсутствие прозрачной оценки — нет единого формата обоснования гипотез: сложно сравнить варианты по новизне, рискам, требуемым ресурсам и ожидаемой ценности.
Замедление старта проектов — время на формулировку и согласование исследовательских направлений растягивается, что снижает общую скорость инновационного цикла.

Образ решения

Ваша задача — создать интеллектуальный инструмент, который:

Принимает на вход:

Целевое свойство или технологическую проблему (например, «повысить жаропрочность сплава на 15%», «снизить себестоимость шихты без потери прочности»)

Ограничения: доступное сырьё, бюджет, оборудование, нормативные требования

Базу знаний: научные публикации, патенты, внутренние отчёты, исторические эксперименты, данные о материалах и процессах

Формирует на выходе:

Список проверяемых гипотез (например: «добавка 0.3% ниобия в сплав Х при режиме отжига Y повысит жаропрочность за счёт формирования дисперсных карбидов»)

Для каждой гипотезы: обоснование, ссылки на источники, ожидаемый механизм влияния, оценка новизны (по сравнению с известными решениями), риски (технические, экономические), ожидаемая ценность (влияние на целевой KPI)

Опционально: дорожную карту проверки — последовательность экспериментов, необходимые ресурсы, критерии успеха/провала

Вы сами определяете архитектуру решения: это может быть система на основе RAG + LLM, граф знаний с логическим выводом, гибридная модель с предсказательными алгоритмами или иной подход. Главное — интерпретируемость, возможность экспертной валидации и интеграция с существующими исследовательскими процессами.

Ключевые требования

Полезность для исследователей — гипотезы должны быть конкретными, проверяемыми в лабораторных условиях и релевантными реальной проблематике НИИ.
Прозрачность и обоснованность — каждая рекомендация должна сопровождаться понятным обоснованием и ссылками на источники (литература, данные, аналогии).
Гибкость входных данных — система должна корректно работать с неполными, разнородными и частично неструктурированными данными.
Масштабируемость — архитектура должна позволять подключение новых предметных областей (металлургия, полимеры, композиты и т.д.) без полной перестройки ядра.
Интеграция — возможность импорта данных из распространённых форматов (текст, PDF, Excel, базы данных) и экспорта результатов в форматы, удобные для дальнейшей работы (отчёты, задачи в Jira/YouTrack, протоколы экспериментов).

Функциональные требования

Приём и предобработка данных

Загрузка и парсинг текстовой литературы (статьи, патенты, отчёты)

Импорт структурированных данных: параметры экспериментов, составы материалов, результаты испытаний

Поддержка метаданных: источники, даты, авторы, условия экспериментов

Генерация гипотез:

Извлечение сущностей и связей (материалы, параметры, свойства, процессы)

Выявление паттернов и пробелов в знаниях

Формирование гипотез на основе аналогий, контрфактуального анализа, предсказательных моделей

Ранжирование по критериям: новизна, реализуемость, потенциальный эффект, риски

Обоснование и визуализация

Автоматическое формирование текстового обоснования для каждой гипотезы

Привязка к источникам (цитирование, гиперссылки)

Визуальное представление связей (графы, диаграммы влияния)

Оценка неопределённости и рекомендация по верификации

Экспорт и интеграция

Генерация бизнес-отчётов в форматах PDF/DOCX (ранжирование результатов, достижение/превышение KPI)

Экспорт в форматы задач (CSV, JSON, API для внешних систем)

Поддержка обратной связи: возможность экспертам корректировать, оценивать и «обучать» систему

Нефункциональные требования

Интерпретируемость — пользователь должен понимать, почему система предложила ту или иную гипотезу.
Поддержка мультиязычности (русский/английский/китайский) для работы с международной литературой.
Надёжность — корректная обработка «шумных» данных, отсутствующих значений, противоречивых источников.
Производительность — генерация первичного набора гипотез за время, приемлемое для интерактивной работы (минуты, не часы).
Безопасность — поддержка работы с конфиденциальными данными (локальное развёртывание, шифрование, разграничение доступа).

Дополнительные пожелания

Режим «экспертной настройки»: возможность задавать веса критериев ранжирования, исключать определённые направления, добавлять доменные ограничения.
Визуальный конструктор дорожных карт проверки гипотез с оценкой ресурсов и сроков.
Механизм «обучения на фидбэке»: система учитывает, какие гипотезы были подтверждены/опровергнуты, и корректирует будущие рекомендации.