Председатель секции: Проф. Ржецкий А.Ю. (The University of Chicago, USA), чл.-корр., д.ф-м.н.Гончаров С.С. (Загоруйко Н.Г.) (ИМ СО РАН, Новосибирск).
Сегодня ученые не могут надеяться на то, чтобы вручную отследить все опубликованные работы, имеющие отношение к их области исследований. Биолог, изучающий рак, например, может найти более 2 миллионов соответствующих статей в архиве PubMed, более 200 миллионов веб-страниц через поиск Google, а базы данных с результатами экспериментов предоставляют миллионы гигабайтов данных. Этот стремительный рост количества знаний меняет ландшафт науки. Компьютеры уже играют важную роль в оказании помощи ученым в хранении, управлении и анализе данных. Новые возможности, расширяют круг использования компьютеров от анализа к гипотезам. С помощью методов искусственного интеллекта, компьютерные программы всё в большей степени способны интегрировать опубликованные знания с экспериментальными данными, искать шаблоны и логические отношения, а также выдвигать новые гипотезы с небольшим вмешательством со стороны человека. Ученые использовали эти вычислительные подходы для того, чтобы видоизменить лекарства, функционально охарактеризовать гены, выявить элементы биохимических путей в клетке и выделить основные нарушения логики и непоследовательности в научном понимании. Мы прогнозируем, что в течение десяти лет еще более мощные инструменты позволят осуществлять автоматизированную генерацию большого объема гипотез для управления экспериментами с высокой пропускной способностью в биомедицине, химии, физики и даже в социальных науках.