Umjetna inteligencija (AI) revolucionira znanstvenu zajednicu nudeći inovativne alate koji pomažu istraživačima u različitim fazama njihovih studija. Analitičke sposobnosti AI-a sve se više koriste u akademskom svijetu, gdje tehnološke tvrtke diljem svijeta stvaraju rješenja koja se besprijekorno integriraju u svaku fazu istraživačkog procesa.
Znanstvenici sada imaju pristup alatima pokretanim AI-jem poput TLDR-a za sažimanje studijskih radova, kartografskim bazama podataka za pronalaženje istraživačkih praznina, alatima za otkrivanje ekspertskih uvida i platformama poput HeyScience za olakšavanje recenzija kolega. Ova postignuća izazvala su značajnu pozornost investitora, s primjetnim sredstvima prikupljenim od AI start-upa.
Tvrtka Elicit, primjerice, prikupila je impresivnih 9 milijuna dolara neposredno nakon izlaska na tržište za svoj sustav istraživačkog procesa. Slično tome, start-up iz Kalifornije NobleAI osigurao je 17 milijuna eura za poboljšanje svoje platforme za znanost materijala i kemijsku sintezu.
Europski pandani također se pojavljuju, pri čemu je tvrtka Iris sa sjedištem u Oslu prikupila 7,6 milijuna eura u krugu financiranja. Glavni proizvod tvrtke Iris je AI motor koji pretražuje akademsku literaturu i omogućuje istraživačima brzo identificiranje relevantnih informacija iz više dokumenata, što značajno smanjuje napor tradicionalno potreban za takve zadatke.
Platforma Iris koristi se širokim spektrom korisnika od akademske zajednice do korporativnih klijenata poput Materioma i Finskog tijela za hranu, koji koriste tehnologiju u strateške svrhe poput kontrole ptičje influence putem podataka vođenih uvida.
Izvršna direktorica tvrtke Iris, Anita Schjøll Abildgaard, potvrđuje da njihovi alati pokretani AI-jem omogućuju brzo pregledavanje velikog broja znanstvenih radova kako bi se pronašle relevantne informacije na raskrižju specijaliziranih polja, analiza koja bi ručno trajala mjesecima.
Rješavanje tendencije AI-a prema generiranju činjeničnih netočnosti – očito u kontroverznom programu Galactica pokrenutom od strane Meta i brzo obustavljenom zbog proizvodnje besmislenih AI generiranih tekstova – Iris se ističe upotrebom kognitivnih grafova, ekstrakcijom podataka i testovima sličnosti konteksta kako bi osigurala točnost svog sadržaja.
Posvećena pružanju preciznosti, Iris također radi na poboljšanju istinitosti sadržaja svojih AI izlaza provjerom protiv strukturiranih baza znanja i sličnosti s realnim izvorima. Abildgaard ističe važnost tih elemenata realnosti, budući da su precizne osnove od presudne važnosti u istraživanju. Iris želi dalje proširiti svoj niz alata kako bi pomogao istraživačima u snalaženju u informacijskom krajoliku s maksimalnom faktografskom integritetom.
Ključna pitanja i odgovori:
Kako se AI primjenjuje u znanstvenim istraživanjima?
AI se koristi za sažimanje istraživačkih radova, identificiranje istraživačkih praznina, otkrivanje ekspertskih uvida, olakšavanje recenzija kolega i ekstrakciju informacija iz akademske literature.
Kakve izazove ili kontroverze nosi AI u znanstvenim istraživanjima?
Jedan od ključnih izazova uključuje osiguranje točnosti i istinitosti sadržaja generiranog AI-jem, što je ilustrirano kontroverzom oko Meta-ovog programa Galactica koji je proizveo besmislene AI generirane tekstove. Održavanje faktografske integriteta AI izlaza je ključno, posebno u istraživanju.
Prednosti AI-a u znanstvenim istraživanjima:
– Štedi vrijeme brzom analizom i sažimanjem velikog broja literature.
– Preciznije pronalazi istraživačke praznine od ručnih metoda.
– Omogućuju širu i efikasniju suradnju i recenziju kolega.
– Nudi alate za bolje razumijevanje i kontrolu globalnih problema poput ptičje influence.
Mane AI-a u znanstvenim istraživanjima:
– Potencijal za generiranje nepouzdanih ili činjenično netočnih informacija.
– Potreba za kontinuiranom provjerom protiv strukturiranih baza znanja i stvarnih podataka.
– Potencijalna ovisnost o AI alatima može smanjiti ulogu slučajnih otkrića i pojedinačnih uvida u istraživanju.
Povezani linkovi:
– Za više informacija o najnovijim napretcima u umjetnoj inteligenciji posjetite AI.org.
– Za istraživanje više o AI primjenama u znanstvenim istraživanjima, posjetite DeepMind.
– Za uvide u poboljšanja u znanosti materijala i kemijskoj sintezi pokrenutim umjetnom inteligencijom, posjetite IBM Watson Health.
Napomena: Ovdje navedeni URL-ovi samo su ilustrativne svrhe. Prije dodavanja činjeničnih informacija ili veza, provjerite jesu li URL-ovi valjani pristupom web stranicama ručno.