Лос-Анджелес, 11 декабря 2025 года — компания Marktechpost выпустила отчёт ML Global Impact Report 2025 (AIResearchTrends.com). Анализ этого образовательного отчёта включает более 5000 статей из более чем 125 стран, опубликованных в журналах семейства Nature в период с 1 января по 30 сентября 2025 года. Охват этого отчёта строго ограничен этим конкретным массивом работ и не является всеобъемлющей оценкой глобальных исследований.
Отчёт ML Global Impact Report 2025 фокусируется на трёх основных вопросах:
* В каких дисциплинах машинное обучение стало частью стандартного методологического инструментария, а где его применение всё ещё ограничено?
* Какие виды задач наиболее вероятно будут зависеть от машинного обучения, такие как работа с многомерными изображениями, данными последовательностей или сложными физическими симуляциями?
* Как различаются модели использования машинного обучения по географии и исследовательской экосистеме, исходя из глобального охвата этих 5000 статей?
Основные выводы отчёта
Машинное обучение чаще всего становится частью стандартного методологического инструментария в дисциплинах прикладных наук и медицинских исследований, где оно часто используется как критический шаг в более крупном экспериментальном рабочем процессе, а не является основным предметом исследования. Анализ статей показывает, что внедрение машинного обучения сосредоточено в этих областях, где инструменты служат для расширения существующих исследовательских конвейеров.
Виды задач, которые, скорее всего, будут зависеть от машинного обучения, — это задачи, связанные со сложным анализом данных, такие как работа с многомерными изображениями, анализ данных последовательностей и сложные физические симуляции. Отчёт отслеживает конкретные типы задач, включая прогнозирование, классификацию, сегментацию, моделирование последовательностей, извлечение признаков и моделирование, чтобы понять, где применяется машинное обучение.
Географическое разделение
Модели использования машинного обучения демонстрируют явное географическое разделение между происхождением инструментов и активными пользователями технологии. Большинство инструментов машинного обучения, цитируемых в корпусе, созданы организациями, базирующимися в Соединённых Штатах, где поддерживается множество широко используемых фреймворков и библиотек.
В то же время Китай является крупнейшим источником исследовательских статей, на которые приходится около 40% всех статей, помеченных как ML, что значительно больше, чем вклад Соединённых Штатов, составляющий около 18%. Отчёт также подчёркивает глобальную экосистему, упоминая часто используемые инструменты не из США, такие как Scikit-learn (Франция), U-Net (Германия), CatBoost (Россия), а также инструменты, разработанные в Канаде, включая семейства GAN и RNN.
В целом, отчёт ML Global Impact Report 2025 предоставляет глубокое понимание глобальной исследовательской экосистемы, подчёркивая, что машинное обучение стало стандартным методологическим инструментом в основном в прикладных науках и медицинских исследованиях. Анализ выявляет концентрацию использования машинного обучения на сложных задачах обработки данных, таких как работа с многомерными изображениями и физическими симуляциями.
Основной вывод заключается в чётком географическом разделении между происхождением инструментов машинного обучения (многие из которых поддерживаются американскими организациями) и наиболее активными пользователями технологии, при этом Китай занимает значительно более высокую долю в количестве исследовательских работ, помеченных как ML, в проанализированном корпусе. Эти закономерности характерны для более чем 5000 статей, проанализированных в рамках семейства Nature, что подчёркивает сфокусированный взгляд отчёта на текущие исследовательские рабочие процессы.
1. Какие выводы можно сделать о роли машинного обучения в различных дисциплинах на основе отчёта ML Global Impact Report 2025?
Ответ: на основе отчёта можно сделать вывод, что машинное обучение чаще всего становится частью стандартного методологического инструментария в дисциплинах прикладных наук и медицинских исследований. В этих областях инструменты машинного обучения служат для расширения существующих исследовательских конвейеров, а не являются основным предметом исследования.
2. Какие виды задач наиболее вероятно будут зависеть от машинного обучения согласно отчёту?
Ответ: согласно отчёту, виды задач, которые, скорее всего, будут зависеть от машинного обучения, — это задачи, связанные со сложным анализом данных, такие как работа с многомерными изображениями, анализ данных последовательностей и сложные физические симуляции.
3. Какие географические тенденции в использовании машинного обучения были выявлены в отчёте?
Ответ: отчёт выявил явное географическое разделение между происхождением инструментов машинного обучения и активными пользователями технологии. Большинство инструментов машинного обучения, цитируемых в корпусе, созданы организациями, базирующимися в Соединённых Штатах. В то же время Китай является крупнейшим источником исследовательских статей, на которые приходится около 40% всех статей, помеченных как ML.
4. Какие инструменты машинного обучения, помимо американских, упоминаются в отчёте?
Ответ: в отчёте упоминаются такие инструменты машинного обучения, как Scikit-learn (Франция), U-Net (Германия), CatBoost (Россия), а также инструменты, разработанные в Канаде, включая семейства GAN и RNN.
5. Какие основные выводы можно сделать о глобальной исследовательской экосистеме на основе отчёта ML Global Impact Report 2025?
Ответ: на основе отчёта можно сделать вывод, что машинное обучение стало стандартным методологическим инструментом в основном в прикладных науках и медицинских исследованиях. Анализ выявляет концентрацию использования машинного обучения на сложных задачах обработки данных, таких как работа с многомерными изображениями и физическими симуляциями. Также отчёт подчёркивает чёткое географическое разделение между происхождением инструментов машинного обучения и наиболее активными пользователями технологии.