Исследователи из Института искусственного института AIRI, МФТИ и «Сколтеха» разработали метод iJKOnet. Он применяется для восстановления с помощью ИИ недостающих этапов изменения систем в биологии, метеорологии, физике и эпидемиологии.

Подход не предполагает жестких требований к архитектуре. С его помощью возможно обучать ИИ-модель для задачи реконструкции целиком по принципу генеративно-состязательных сетей. Кроме этого, использование iJKOnet делает обучение нейросети более простым, поскольку не требует сложных процедур сохранения траекторий.

По словам разработчиков, iJKOnet рассчитан на использование в областях, где важно описывать динамику систем без возможности отслеживать каждый объект отдельно. В будущем предполагается улучшить масштабирование метода и расширить его теоретическую основу.

В марте 2026 года ученые AIRI предложили метод определения оптических свойств молекул с помощью 3D-графовых нейросетей.