Штучний інтелект (AI) революціонізує наукову спільноту, пропонуючи інноваційні інструменти, які допомагають дослідникам на різних етапах їхнього вивчення. Аналітичні здібності AI все частіше використовуються в академії, де технологічні компанії по всьому світу створюють рішення, що інтегруються безперешкодно на кожному етапі дослідницького процесу.
Вчені тепер мають доступ до інструментів, що працюють на основі штучного інтелекту, таких як TLDR для узагальнення наукових статей, картографічні бази даних для визначення наукових прогалин, інструменти для виявлення експертних думок та платформи, наприклад HeyScience, для спрощення взаємоперегляду статей. Ці досягнення привернули значну увагу інвесторів, і вони отримали помітні інвестиції від стартапів AI.
Наприклад, компанія Elicit вражаюче залучила $9 мільйонів коротко після запуску своєї системи дослідницького процесу. Так само стартап з Каліфорнії, NobleAI, отримав 17 мільйонів євро для покращення своєї платформи для матеріальної науки та хімічного синтезу.
Європейські аналоги також з’являються, наприклад компанія Iris з Осло залучила 7,6 мільйонів євро в раунді фінансування. Флагманський продукт Iris – це інженерія AI, яка переробляє академічну літературу, дозволяючи дослідникам швидко виділяти важливу інформацію з різних документів, що дуже зменшує зусилля, які зазвичай необхідні для таких завдань.
Платформа Iris корисна для широкого кола користувачів, починаючи від академії до корпоративних клієнтів, таких як Materiom та Finnish Food Authority, які використовують технологію для стратегічних цілей, наприклад контролю пташиного грипу за допомогою даних-даних.
Директор Iris, Аніта Шйіль Абільдгор, підтверджує, що їхні інструменти штучного інтелекту дозволяють швидко проходити через велику кількість наукових праць, щоб знайти відповідну інформацію на перетині спеціалізованих напрямків, аналіз, який раніше займав місяці, якщо робити його вручну.
Звертаючи увагу на тенденцію AI генерувати фактичні неточності, що стало очевидним у спірній програмі Galactica, запущеній Meta і швидко припиненій через виробництво ненавийних текстів, Iris виділяється тим, що використовує когнітивні графи, вилучення даних та тести подібності контексту для забезпечення точності свого контенту.
Зобов’язана надавати точність, Iris також працює над покращенням достовірності вмісту своїх результатів AI за допомогою перевірки на етапах у відповідних базах знань і реальних джерелах. Абільдгор підкреслює важливість цих реальних якорів, оскільки точні фундаменти є надзвичайно важливими в дослідженнях. Iris планує розширити свій набір інструментів, щоб допомогти дослідникам орієнтуватися в інформаційному ландшафті з максимальною фактичною правдивістю.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl