Kunstig intelligens (AI) revolutionerer den videnskabelige verden ved at tilbyde innovative værktøjer, der hjælper forskere i forskellige faser af deres studie. AI’s analytiske evner anvendes stadig mere inden for akademia, hvor teknologivirksomheder globalt udvikler løsninger, der integrerer sømløst i hver enkelt forskningsproces.
Forskere har nu adgang til AI-drevne værktøjer som TLDR til at opsummere videnskabelige artikler, cartografiske databaser til at afgrænse forskningshuller, konsensusmotorer til at afsløre ekspertindsigter og platforme som HeyScience til at lette peer reviews. Disse fremskridt har tiltrukket betydelig investorinteresse, hvor bemærkelsesværdig finansiering er opnået af AI-startups.
Virksomheden Elicit fik f.eks. imponerende 9 millioner dollars kort efter sin lancering til sit forskningsarbejdssystem. På samme måde sikrede Californien-baserede startup NobleAI 17 millioner euro til at forbedre sin platform for materialevidenskab og kemisk syntese.
Europæiske modparter er også fremvoksende, og Oslo-baserede Iris rejste 7,6 millioner euro i en finansieringsrunde. Iris’ flagskibsprodukt er en AI-motor, der gennemgår akademisk litteratur og gør det muligt for forskere hurtigt at identificere relevant information på tværs af flere dokumenter, hvilket drastisk reducerer den traditionelle arbejdsbyrde for sådanne opgaver.
Iris’ platform gavner en bred vifte af brugere lige fra akademia til virksomhedskunder som Materiom og den finske Fødevarestyrelse, som udnytter teknologien til strategiske formål som at kontrollere aviær influenza gennem datadrevne indsigter.
Iris’ administrerende direktør, Anita Schjøll Abildgaard, bekræfter, at deres AI-værktøjer muliggør hurtig gennemgang af et stort antal videnskabelige artikler for at finde relevant information på skæringspunktet mellem specialiserede områder, en analyse der manuelt ville have taget måneder.
For at imødegå AI’s tendens til at generere faktuelle unøjagtigheder – som det ses med det kontroversielle Galactica-program lanceret af Meta og hurtigt afbrudt på grund af produktion af nonsens AI-genereret tekst – skiller Iris sig ud ved at anvende kognitive grafer, dataudtrækning og tests af kontekstens lighed for at sikre indholdets nøjagtighed.
Engageret i at levere præcision arbejder Iris også på at forbedre sandhedsindholdet i deres AI-udgange ved at verificere mod strukturerede videnbaser og virkelighedens kildeligheder. Abildgaard understreger vigtigheden af disse reality ankre, da nøjagtige grundlag er af største betydning i forskning. Iris ønsker at udvide deres værktøjskasse yderligere for at hjælpe forskere med at navigere i informationslandskabet med størst mulig faktuel integritet.
Væsentlige spørgsmål og svar:
Hvordan anvendes AI primært inden for videnskabelig forskning?
AI anvendes til at opsummere videnskabelige artikler, identificere forskningshuller, afsløre ekspertindsigter, lette peer reviews og udtrække information fra akademisk litteratur.
Hvilke udfordringer eller kontroverser er forbundet med AI inden for videnskabelig forskning?
En af hovedudfordringerne inkluderer at sikre nøjagtigheden og sandhedsindholdet i AI-genereret indhold, som det ses med kontroversen omkring Metas Galactica-program, der producerede meningsløs AI-genereret tekst. At opretholde det faktuelle indhold i AI-udgange er af største vigtighed, især inden for forskning.
Fordele ved AI inden for videnskabelig forskning:
– Spar tid ved hurtigt at analysere og opsummere store mængder litteratur.
– Afgrænser forskningshuller mere effektivt end manuelle metoder.
– Letter bredere og mere effektivt samarbejde og peer review.
– Tilbyder værktøjer til bedre forståelse og kontrol af globale problemer som aviær influenza.
Ulemper ved AI inden for videnskabelig forskning:
– Potentiale for at generere upålidelig eller faktuel unøjagtig information.
– Behov for kontinuerlig verifikation mod strukturerede videnbaser og reel data.
– Potentiale for afhængighed af AI-værktøjer kan mindske rollen af tilfældighed og individuelle indsigter i opdagelse.
Relaterede links:
– For mere information om de seneste fremskridt inden for kunstig intelligens, besøg AI.org.
– For at udforske mere om AI-applikationer i akademisk forskning, se DeepMind.
– Til indblik i AI-drevne forbedringer inden for materialvidenskab og kemisk syntese, gå til IBM Watson Health.
Bemærk, at de angivne URL’er her er for illustrative formål. Før du tilføjer faktuel indhold eller links, sørg for, at URL’en er gyldig ved at få adgang til hjemmesiden manuelt.
The source of the article is from the blog foodnext.nl