В основе решения будет технология семантического поиска. Текстовые данные статьи и информация о потенциальных рецензентах будут преобразовываться в многомерные числовые векторы, после чего система сопоставит их по степени близости. Для этого будет использоваться векторная система управления базами данных PostgreSQL с расширением pgvector.
Полученные результаты будут агрегироваться по авторам с последующей фильтрацией кандидатов. При необходимости система сможет дополнительно ранжировать список с использованием большой языковой модели (LLM). Таким образом, программа позволит автоматически сформировать предварительный перечень экспертов, чьи научные интересы соответствуют тематике конкретной статьи.
Разработку планируется применять в редакционных и экспертных контурах научных организаций, в том числе для работы научных журналов. Система сможет использоваться на этапе предварительного отбора рецензентов, после чего окончательное решение о привлечении эксперта останется за редакцией или организацией.
Разработка создается на фоне роста числа проблем с достоверностью научных публикаций. В конце мая 2026 года международная группа исследователей проанализировала 2,5 млн биомедицинских статей и выявила более 4 тысяч сфабрикованных ссылок на несуществующие исследования. Согласно работе, опубликованной в The Lancet, с 2023-го по начало 2026 года частота выявления таких ссылок выросла более чем в 12 раз. Авторы связывают тенденцию, в частности, с распространением генеративного искусственного интеллекта и деятельностью организаций, предлагающих подготовку поддельных научных исследований на заказ.
