המודעות. AI)מבינת מלאכות ( מפתיחה מהפכתית בקהילה המדעית באמצעות כלים חדשניים שעוזרים לחוקרים בשלבים שונים של המחקר שלהם. היכולת האנליטית של AI מופעלת יותר ויותר באקדמיה, כאשר חברות טכנולוגיה ברחבי העולם מפתחות פתרונות שמשלבים באופן שולי בכל שלב של זרימת המחקר.
למדענים יש גישה כעת לכלים המופעלים על ידי AI כגון TLDR לסיכום של מאמרי מחקר, מסדי נתונים קרטוגרפיים לאיתור פרסומים חסרים, מנועי הסכמה לחשיפת תובנות מומחים, ופלטפורמות כמו HeyScience לקידום סקירות על ידי מומחים. ההתקדמויות הללו קיבלו תשומת לב רבה מצד משקיעים, עם גיוס משמעותי שנרכש על ידי חברות הזנק AI.
לדוגמה, החברה Elicit גייסה 9 מיליון דולרים מרשים מעט זמן לאחר יציאתה לשוק למערכת זרימת מחקר שלה. באותו אופן, הסטארט-אפ NobleAI מבוסס בקליפורניה רכש 17 מיליון יורו לשיפור פלטפורמה של מדע חומרים וסינתזה כימית.
קבלני ערבות אירופאיים גם מתפתחים, עם החברה Iris מבוסלו שגייסה 7.6 מיליון יורו בסבב גיוס תמיכה. המוצר החסן של Iris הוא מנוע ה- AI שמסנן דרך ספרות אקדמית, מאפשר לחוקרים לזהות מהר מאוד מידע רלוונטי בקרב מסמכי רבים, מפחית באופן דרמטי את המאמץ הנדרש באופן מסורתי עבור משימות כאלו.
פלטפורמה של Iris תועיל לקהל של רבים המשתרע בין אקדמיה ללקוחות עסקיים כמו Materiom ורשות מזון פינלנדית, שמניעים את הטכנולוגיה למטרות אסטרטגיות כגון שליטה באגפת אביחות דרך הבנה של המידע שנובע מהנתונים.
מנכ"לת Iris, אניטה שיול אבילדגארד, אושרה שהכלים שלהם בנתיים מאפשרים חיפוש מהיר דרך מס' רב של מאמרי מחקר למציאת מידע רלוונטי בצמתי התחום המתמחה, ניתוח שהיה אמור לקחת חודשים באופן ידני.
בתגובה לטייתות AI להפקת עוותי עובדה – שמובהקות בתוכנית Galactica המעוררת בלתי נרדפות שהושקה על ידי Meta ונעצרה מיד עקב ייצור מלל בלתי-משנה הנוצר על ידי ה- AI – Iris מתבלטת באמצעות שימת תרשימי תמיה, חילוץ נתונים ובדיקות דמיון הקשר להבטיח את דיוק התוכן שלה.
המחזור המאמץ, Iris תוודא גם את אמינות תוצאות ה- AI שלה בניגוד למאגרי מידע מבוססים ודמיוני מקור חיים. אבילדגארד מדגישה את חשיבות העוגנים המציאתיים הללו, שכיום מקבלים חשיבות רבה במחקר. Iris מטמיע להרחיב עוד יותר את אדן הכלים שלה כדי לתמוך בחוקרים במגוון רחב יותר של מידע עם תמימות רעיונית מלאה.
תשובות מפתח:
מהן דרכי היישום העיקריות של AI במחקר מדעי?
AI מיועדת לסיכום מאמרי מחקר, איתור פרסומים חסרים, חשיפת תובנות מומחים, קידום סקירות על ידי מומחים, וחילוץ מידע מספרי ספרות אקדמית.
אילו אתגרים או סכסוכים מתייחסים ל- AI במחקר מדעי?
אחד האתגרים המרכזיים כולל את הבטיחות והאמינות של תוכן ה- AI, כפי שמדגיש הסכסוך הקשור לתוכנית Galactica של Meta, שיצרה טקסטים שנוצרו מקרבת AI שלא מחזיקים מים. השמירה על תמימות ה- AI חיונית, במיוחד במחקר.
יתרונות של AI במחקר מדעי:
– חוסך זמן על ידי ניתוח וסיכום מהיר של כמויות רבות של ספרות.
– מזהים פרסומים חסרים בצורה יעילה יותר משיטות ידניות.
– מקלים על שיתוף פעולה רחב יותר ויעיל יותר ועבור סקירות מדעיות.
– נותן כלים להבנה מופחתת ולשליטה על נפילות כמו אביחות אווזים שתומכות בנתונים מבוססי נתונים.
חסרונות של AI במחקר מדעי:
– פוטנציאל ליצירת מידע שאינו אמין או לא מדויק.
– צורך באימות רציף נגד מסדי נתונים מסודרים ונתוני חיים אמיתיים.
– תלות פוטנציאלית בכלי ה- AI עשויה להפחית את החשיבות של הצלחות באופן מקרי ותכליתי בגילוי.
קישורים קשורים:
– למידע נוסף על התקדמויות מתוחכמות בשדה הבינה המלאכותית, בקרו ב- AI.org.
– לכיוון נוסף על יישומי AI במחקר אקדמי, הכנסו ל- DeepMind.
– עבור תובנות בשדה המדעים והסינתזה הכימית המונועות על ידי AI, בקרו ב- IBM Watson Health.
.יש לשים לב כי כתובות האינטרנט המצויות כאן הן לצורך המחוון בלבד. לפני הוספת תכנים או קישורים מדעיים, יש לוודא שכתובת האינטרנט תקפה על ידי גישה ידנית לאתרי האינטרנט.