Главная / Технологические фронты / Большие языковые модели в машиностроении
Большие языковые модели в машиностроении
Генеративные модели, обученные на больших массивах текстов, и их применение в инженерных задачах.
В 2025 году направлению посвящено 8 278 работ, в 2020 году — 18 работ; Работ в 2020 году было мало, направление сложилось после 2020 года.
Публикации по годам
Таблица данных по годам
| Год | Работ | На 100 тыс. работ корпуса |
|---|---|---|
| 2010 | 5 | 1,3 |
| 2011 | 10 | 2,4 |
| 2012 | 12 | 2,9 |
| 2013 | 12 | 2,8 |
| 2014 | 15 | 3,6 |
| 2015 | 11 | 2,7 |
| 2016 | 13 | 3,4 |
| 2017 | 8 | 2,0 |
| 2018 | 13 | 2,8 |
| 2019 | 20 | 3,9 |
| 2020 | 18 | 3,4 |
| 2021 | 21 | 4,3 |
| 2022 | 56 | 12,5 |
| 2023 | 869 | 172,3 |
| 2024 | 3 533 | 648,0 |
| 2025 | 8 278 | 1385,3 |
Кто лидирует, 2021–2025
Страны по вкладу в работы направления за 2021–2025 годы (12 757 работ). Счет дробный: каждая работа делится между авторами и их странами. Для 48 % авторского вклада страна в данных не указана; доли считаются от всех работ.
| Страна | Работ (дробно) | Доля |
|---|---|---|
| США | 1 496 | 11,7 % |
| Китай | 1 492 | 11,7 % |
| Германия | 352 | 2,8 % |
| Индия | 313 | 2,5 % |
| Великобритания | 251 | 2,0 % |
| Япония | 246 | 1,9 % |
| Республика Корея | 204 | 1,6 % |
| Канада | 160 | 1,3 % |
| Италия | 155 | 1,2 % |
| Гонконг | 120 | 0,9 % |
Организации
| Организация | Страна | Работ (дробно) |
|---|---|---|
| Tsinghua University | Китай | 78 |
| Massachusetts Institute of Technology | США | 63 |
| Zhejiang University | Китай | 62 |
| Carnegie Mellon University | США | 48 |
| Shanghai Jiao Tong University | Китай | 43 |
| Purdue University West Lafayette | США | 39 |
| Beihang University | Китай | 35 |
| Hong Kong Polytechnic University | Гонконг | 35 |
| Nanyang Technological University | Сингапур | 34 |
| Chinese Academy of Sciences | Китай | 33 |
Россия
За 2021–2025 годы — 90 работ с участием российских организаций; по дробному вкладу 17-е место среди 128 стран. Больше всего работ у организаций: ITMO University (11), Moscow Institute of Thermal Technology (17), Skolkovo Institute of Science and Technology (7), National Research University Higher School of Economics (8), Moscow Institute of Physics and Technology (5).
Ключевые работы
Наиболее цитируемые работы 2015–2025 годов, среди них до двух обзоров. Заглавия — на языке оригинала; аннотации не приводятся, ссылки ведут к публикациям.
- Scientific discovery in the age of artificial intelligence. Nature, 2023. Цитирований: 1 683. DOI
- Generative AI and the future of education: Ragnarök or reformation? A paradoxical perspective from management educators. The International Journal of Management Education, 2023. Цитирований: 1 050. DOI
- Autonomous chemical research with large language models. Nature, 2023. Цитирований: 897. DOI
- Augmenting large language models with chemistry tools. Nature Machine Intelligence, 2024. Цитирований: 654. DOI
- Structured information extraction from scientific text with large language models. Nature Communications, 2024. Цитирований: 653. DOI
- The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies. Pharmaceuticals, 2023. Цитирований: 632. DOI
- Code as Policies: Language Model Programs for Embodied Control. 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2023. Цитирований: 604. DOI
- Navigating the confluence of artificial intelligence and education for sustainable development in the era of industry 4.0: Challenges, opportunities, and ethical dimensions. Journal of Cleaner Production, 2024. Цитирований: 592. DOI
- ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and the Prediction of MOF Synthesis. Journal of the American Chemical Society, 2023. Цитирований: 517. DOI
- Generative artificial intelligence. Electronic Markets, 2023. Цитирований: 502. DOI
Как считали
Корпус — научные работы с 2010 года по 185 темам OpenAlex, отнесенным к машиностроению (перечень тем по 11 слоям); выгрузка OpenAlex — август 2026 года, метаданные распространяются по лицензии CC0. Учтены работы с аннотацией, в заглавии или аннотации которых встречаются термины направления. Доля — число работ направления на 100 тыс. работ корпуса с аннотацией за тот же год: так рост корпуса в целом не завышает рост направления. 2026 год неполный и в ряды не входит.
Искомые термины:
large language model · llm · generative ai · chatgpt · gpt-4 · gpt-3
Ограничения. Термины ищутся только на английском языке, поэтому работы на русском и других языках без английской аннотации недоучтены. Работы без аннотации в подсчет не входят. Классификация тем OpenAlex автоматическая и содержит ошибки. Число работ отражает интерес исследователей и не измеряет внедрение в производство.
Обновлено 04.11.2026