Разделение в машинном обучении: Географическая асимметрия

Обзор отчета о глобальном влиянии ML 2025

Лос-Анджелес, 11 декабря 2025 года — Marktechpost опубликовал Отчет о глобальном влиянии ML 2025. Анализ охватывает более 5000 статей из более чем 125 стран, опубликованных в журналах семьи Nature с 1 января по 30 сентября 2025 года. Объем отчета не является полной оценкой глобальных исследований, а сосредоточен на конкретных вкладах.

Основные вопросы

Отчет фокусируется на трех основных вопросах:

1. В каких дисциплинах ML стал частью стандартного методологического инструментария, и где его внедрение все еще ограничено?
2. Какие проблемы чаще всего зависят от ML? Например, высокоразмерная визуализация, анализ последовательностей или сложные физические симуляции.
3. Как различаются модели использования ML в разных географиях и исследовательских экосистемах?

Применение в прикладных науках

Машинное обучение (ML) стало важной частью прикладных наук и медицинских исследований. Оно часто выступает в качестве критического этапа в более широких экспериментальных процессах, а не в центре внимания исследований. Анализ показывает концентрацию применения ML в этих специфических областях, улучшая существующие исследовательские схемы.

Частые случаи использования ML

Типичные проблемы, для которых требуется ML, обычно связаны с комплексным анализом данных, включая:

• Прогнозирование
• Классификация
• Сегментация
• Моделирование последовательностей
• Извлечение признаков
• Симуляция

Эта категоризация подчеркивает полезность ML на разных стадиях исследовательского процесса, от первичной обработки данных до финальной генерации выходных данных.

Географическая асимметрия в использовании инструментов ML

Отчет выявляет географическое разделение между происхождением инструментов ML и моделями использования. Большинство инструментов ML разрабатываются в США, тогда как Китай значительно влияет на исследования, составляя около 40% статей с тегом ML, по сравнению с 18% в США. Ключевые неамериканские инструменты включают Scikit-learn (Франция), U-Net (Германия) и CatBoost (Россия).

Инсайты из отчета о глобальном влиянии ML

В целом, Отчет о глобальном влиянии ML 2025 предлагает углубленные инсайты о глобальной исследовательской экосистеме. Он подтверждает, что ML чаще всего используется в прикладных науках и медицинских исследованиях для решения сложных задач. Значительное открытие — географическое разделение между происхождением технологий ML и их наиболее активными пользователями, особенно высоким объемом статей из Китая по сравнению с США. Эти выводы касаются проанализированной выборки и подчеркивают текущие исследовательские потоки.