Майсторският клас на H2START „Science in Sight“ събра на едно място наука, дизайн и изкуствен интелект
Над 100 изследователи и студенти се включиха в майсторския клас на H2START „Science in Sight“ на 24 април 2026 г. в Тракийския университет в Стара Загора, за да видят как сложното научно съдържание може да стане по-разбираемо, по-полезно и по-въздействащо без компромис с точността.
Защото добрата наука не е просто иновативна и вярна, а и разбираема.
Една графика може да е напълно коректна и пак да не казва нищо. Един постер може да съдържа отлични резултати и въпреки това да остане непрочетен. Една инфографика може да изглежда убедително, но да подвежда. ИИ може да спести часове работа — или да произведе грешка, която звучи напълно достоверно.
Сесиите бяха водени от проф. Ани Златева и научния комуникатор Петър Теодосиев от H2START. Те показаха как възприемаме визуална информация, как дизайнът влияе върху разбирането и как инструменти като NotebookLM, Canva, ChatGPT и Codex могат да подпомагат работата на учени и преподаватели, без да изземват експертната преценка.
Не просто виждаме информацията. Подреждаме я.
Проф. Златева представи основните принципи на визуалното възприятие и графичния дизайн – как мозъкът групира и разчита визуални елементи по близост, сходство, форма, посока и контраст между фигура и фон. Това има пряко значение за науката. Именно тези механизми определят как четем една схема, кое забелязваме първо, как следваме логиката на даден процес и къде губим нишката. Изводът беше прост: добрата визуализация започва от начина, по който хората възприемат.
По-красиво не винаги значи по-вярно
Чрез примери с изображения, инфографики, таблици, графики и научни постери участниците разгледаха как една визуализация може да изясни научен резултат — и как може неволно да го изкриви. Повече елементи не означават повече яснота. Понякога означават просто повече шум. За водородните технологии това е особено важно. Едно и също научно съдържание трябва да бъде адаптирано и разбираемо за учени, студенти, компании, институции и широка публика, без да губи смисъла си по пътя.
От научен текст към полезно знание
Практическите сесии показаха как ИИ инструменти могат да помогнат при работа с източници, структуриране на информация, извличане на ключови идеи и създаване на учебни и комуникационни материали.
NotebookLM беше използван като пример за работа с конкретно зададени качествени източници за обобщение и структуриране на информацията, визуализация, подреждане и пр. Ключовото послание беше, че ИИ може да ускори процеса, но не отменя проверката. Научният материал трябва да остане свързан с доказателствата, върху които е изграден.
Един резултат, няколко формата
Петър Теодосиев показа как едно научно съдържание може да се превърне в презентация, постер, инфографика, учебен материал или визия за социални мрежи.
С Canva участниците проследиха как един и същ източник може да бъде адаптиран за различни цели и аудитории, без всеки път работата да започва от нулата. Целта не беше учените да станат дизайнери, а да представят работата си по-ясно, по-професионално и по-последователно.
ИИ инструменти без програмиране
В последната практическа сесия бяха демонстрирани собствени ИИ решения, създадени с ChatGPT и Codex.
Сред примерите бяха генератор на учебни карти, академичен рецензент и инструмент за търсене на научна литература. Фокусът беше върху ясното задаване на правилата: какви източници да се използват, какво да не се измисля и как да бъдат представени резултатите.
ИИ ускорява. Експертът решава.
Това беше нишката, която свърза целия Masterclass.
II може да помогне с първа версия, структура, проверка за пропуски или търсене на информация. Но не може да поеме отговорността за научното решение.
Да използваш ИИ, за да подобриш текст, е едно. Да му възложиш да мисли вместо теб, е друго. Отговорността остава при човека.
Да направиш науката видима е част от това да я направиш полезна
„Science in Sight“ показа, че визуалната комуникация не е козметика, добавена накрая.
Добрата фигура може да разкрие зависимост. Ясната схема може да покаже слабост в аргумента. Добре направеният постер може да отвори врата към ново партньорство. А добре използваният ИИ може да освободи време за по-съществената работа — анализа.
При водородните технологии това има реално значение. Тук науката трябва да стига до индустрията, институциите, образованието и обществото. Не е достатъчно да имаме добри резултати. Те трябва да бъдат разбрани, използвани и превърнати в решения.
Точно това е и една от задачите на H2START — да изгражда не само научен капацитет, но и култура на ясна, отговорна и въздействаща комуникация.
