Высокоточный поисковик научных статей Undermind.ai

Самое важное в поисковиках — это покрытие информации за счет подключенных баз данных БД. Согласно данным из их whitepaper проекта, Undermind находит в 5-10 раз больше высокорелевантных результатов по сравнению с Google Scholar.
На данный момент Undermind имеет доступ к следующим БД:
1. Semantic Scholar - основная база, содержащая более 200 миллионов научных статей
2. PubMed - крупнейшая база данных по медицинским и биомедицинским исследованиям
3. ArXiv - архив препринтов научных статей (полные тексты 2.3 миллиона статей из ArXiv)

Ключевая особенность Undermind — инновационный четырехэтапный подход к научному поиску — ребята очень хорошо поработали над своим алгоритмом.

Как работает Undermind?
Пример.
- Вы пишете свой поисковый запрос
- Сервис последовательно задает два уточняющих вопроса для формирования наиболее полного и точного запроса
- Запрос отправляется в модели и происходит углубленный поиск по базе статей
- В результате (в базовой версии) вы получаете список из наиболее релевантных статей с описанием причины совпадения с поисковым запросом
- Также вам доступен чат с ИИ-экспертом на основе найденных статей
- Вся история общения и запросов хранится в Истории

Несмотря на заявленные возможности, по словам основателя Тома Хартке: “На данный момент Undermind использует только абстракты и метаданные статей, а не полные тексты. Поиск по полным текстам планируется добавить в будущем.”

Undermind ищет медленно. Это связано со стремлением выдать максимально релевантный ответ и объясняется тем, что сервис адаптирует и меняет методы поиска в процессе работы.

Поисковик предлагает весьма обширный базовый функционал бесплатно, а Pro версия стоит 20$/мес. Также доступен командный доступ.

Основатели — Джошуа Раметт и Том Хартке — выпускники Массачусетского технологического института (MIT) со степенями PhD в области квантовой физики. Их участие в программе Y Combinator, одного из самых престижных стартап-акселераторов в мире, действительно вселяет оптимизм.

Такие аффилиации значительно повышают шансы Undermind на заключение всеобъемлющих договоров сотрудничества с крупными американскими научными издательствами. Это открыло бы доступ к полным текстам статей, а не только к абстрактам, и существенно углубило возможности поиска и анализа научной литературы.

Поэтому, советую присмотреться и попробовать Undermind, пока это становится мейнстримом.

#ИИвнауке #researchwithAI #поисковик@aingstrom
@aingstrom

Synthetic Sciences: ИИ, который ведёт научные процессы
Сервис показывает, как ИИ выходит за рамки «умного чата» и начинает выполнять полноценные исследовательские циклы. Платформа объединяет агентов, вычисления и интеграции в единое рабочее пространство, где можно читать статьи, запускать эксперименты, обучать модели и собирать результаты в отчёты.

Четыре режима:
Core Research — гипотезы, обзоры, планирование и запуск ML‑экспериментов.
SOTA Biology — протеин‑дизайн, геномика, pathway‑анализ.
Flywheel — автоматическое улучшение моделей.
Write — подготовка научных текстов с проверяемыми ссылками.

Ключевая особенность — длинные процессы. Агенты работают в фоне, управляют GPU‑кластерами, восстанавливают окружения, продолжают задачи после закрытия браузера. Это уже не ассистент, а оркестратор научной инфраструктуры.

Важно: сервис особенно полезен продвинутым пользователям, которые умеют программировать, работать с Python‑окружениями, ML‑фреймворками и внешними API. Для них Synthetic Sciences становится инструментом автоматизации рутинных этапов и ускорения экспериментов.

Есть и ограничения: закрытая архитектура, зависимость от облачных GPU, необходимость контроля исследователя. Это пример того как ИИ постепенно становится частью научного цикла, а не просто генератором текста.

#ИИвнауке #researchwithAI #оркестратор@aingstrom
Помогу оформить подписку из РФ, пишите в лс канала.

Elicit.com — это уже не просто AI-поисковик статей, а почти «операционная система» для обзора литературы

Главная идея сервиса в том, что он закрывает не один шаг, а целый исследовательский workflow: поиск статей, screening, извлечение данных, черновой синтез статьи и работу со своей библиотекой. Elicit ищет по Semantic Scholar, PubMed и OpenAlex, отдельно умеет работать с clinical trials и загруженными документами.

Что по функционалу:
• AI Search — семантический поиск по научной литературе и evidence, а не только по ключевым словам (пример)
• Reports — автоматически собирает быстрые обзоры: ищет статьи, формирует критерии отбора, извлекает данные и пишет структурированный отчёт с источниками
• Systematic Review — пошаговый workflow для отслеживания и извлечения данных; в описании сервиса это вообще один из центральных сценариев
• Paper Chat / Extract Data — можно чатиться с выбранными статьями, сравнивать их и собирать таблицы по PDF
• Library / Alerts — хранение PDF, импорт из Zotero, теги и алерты по новой литературе

Кому может быть полезно:
— исследователям и RA, которые регулярно делают литобзоры;
— командам в biotech / medtech / pharma;
— тем, кто не хочет просто «ответ от ИИ», а хочет пройти путь от вопроса к таблице статей с настраиваемыми колонками сравнения и нормальному evidence-backed summary.

В обычном поиске Elicit помогает уточнить исследовательский вопрос и подсказывает, как его сделать более конкретным. А в новых agentic workflows / Research Agent Elicit уже явно задаёт уточняющие вопросы перед запуском работы, чтобы понять границы задачи, приоритетные источники и формат результата.

По деньгам: базовый план у Elicit бесплатный, а систематические обзоры и более серьёзные workflow уже вынесены в платные тарифы, где Pro сейчас указан от $49 в месяц при годовой оплате.

Elicit выглядит интереснее многих AI-инструментов для науки именно там, где нужен не «чат по статьям», а структурированная работа с литературой. Пробовать точно стоит — особенно если у вас узкое место не в написании текста, а в поиске, screening и сборке evidence.

#ИИвнауке #researchwithAI #экосистема@aingstrom
Помогу оформить подписку из РФ, пишите в лс канала.

На очереди ResearchRabbit.ai — сервис для научного дискавери, который за последнее время заметно прокачался

Спасибо автору канала «Дневник Андреевой» за напоминание — рекомендую подписаться, там много качественных находок про ИИ в образовании.

🐇 ResearchRabbit помогает не просто искать статьи, а ориентироваться в исследовательском ландшафте: следить за авторами, научными группами и целыми направлениями через удобную графовую визуализацию связей между публикациями.

Особенно полезно:
• искать релевантные работы на основе уже найденных статей;
• отслеживать новые публикации по интересующим темам;
• исследовать сети цитирований и авторов;
• подключать Zotero и работать со своей библиотекой литературы.

Если регулярно читаете статьи, готовите исследования, курсы или обзоры — определённо стоит попробовать.

#ИИвнауке #ИИвобразовании #researchwithAI #поисковик@aingstrom