人工知能（AI）は、科学コミュニティを革新しています。研究者が研究のさまざまな段階で支援する革新的なツールを提供しています。AIの解析能力は、技術企業が世界中で研究ワークフローの各段階にシームレスに統合するソリューションを考案しており、学術界でもますます活用されています。
科学者たちは今、研究論文を要約するTLDR、研究の隙間を特定する地図データベース、エキスパートの洞察を明らかにするコンセンサスエンジン、およびピアレビューを容易にするHeyScienceなど、AI パワードツールにアクセスできるようになりました。これらの進展により、AI スタートアップが著しい投資家の注目を集め、顕著な資金調達が実現しています。
たとえば、Elicit社は、研究ワークフローシステムのために立ち上げ直後に9百万ドルを誇る資金を調達しました。同様に、カリフォルニア拠点のスタートアップであるNobleAI社は、材料科学と化学合成プラットフォームを強化するために1千700万ユーロを確保しました。
ヨーロッパの同業者も台頭しており、オスロに本社を置くIris社は、1回の資金調達で7.6百万ユーロを調達しました。Irisの看板製品は、学術文献を精査するAIエンジンで、研究者が複数の文書から関連情報を迅速に特定できるようにすることで、これまでに比べてそのような作業に必要な作業を大幅に削減しています。
Irisのプラットフォームは、幅広いユーザーに利益をもたらします。これは、Materiomやフィンランド食品庁など、戦略的な目的（たとえば、データ駆動型の洞察を通じた鳥インフルエンザの管理など）でテクノロジーを活用する大学や企業のクライアントを含む幅広いユーザーを対象としています。
IrisのCEOであるAnita Schjøll Abildgaardは、彼らのAIツールが専門化された分野の交差点で訳の分からない情報を見つけるために広範囲の研究論文を迅速に精査することを可能にします。これは、手作業で数か月かかる分析です。
AIが事実の不正確さを生成する傾向に対処するために—Irisは、Galacticaプログラムを立ち上げ、Metaによって急速に廃止された物議を醸したAI生成の無意味なテキストの生成により明らかにされた—Irisは、認知グラフ、データ抽出、およびコンテキストの類似性テストを使用してコンテンツの正確性を保証しています。
精度を提供することにコミットメントをしている Irisは、AI出力の内容の正確性を保証するために、構造化知識ベースと現実世界の情報源の類似性と照合を行うことでAIの出力の正確性を高める取り組みを行っています。Abildgaardは、正確な基盤は研究において極めて重要であるため、これらの現実の接点の重要性を強調しています。Irisは、研究者が最大限の事実上の正確性を持って情報の風景を航行できるように、ツールキットをさらに拡張することを目指しています。
主な質問と回答:
科学研究でAIがどのように応用されているのか、主な方法は何ですか？
AIは、研究論文を要約し、研究の隙間を特定し、エキスパートの洞察を明らかにし、学術文献から情報を抽出するために活用されています。
科学研究においてAIの課題や論争に関連するものは何ですか？
AIが生成するコンテンツの正確性と信頼性を確保すること、特にMetaのGalacticaプログラムに関連する物議を醸すAI生成のテキストが生じた論争が示すように、AI出力の事実上の正確性を維持することが重要です。
科学研究におけるAIの利点:
– 膨大な文献を迅速に分析して要約することにより、時間を節約できます。
– 手動方法よりも効率的に研究の隙間を特定します。
– より広範囲で効果的な協力とピアレビューを促進します。
– 鳥インフルエンザなどの世界的な問題を理解し管理するためのツールを提供します。
科学研究におけるAIの欠点:
– 信頼性の低いまたは事実に反する情報を生成する可能性があります。
– 構造化知識ベースや実地データと連続して照合する必要があります。
– AIツールへの依存が発見における偶然性や個々の洞察の役割を低下させる可能性があります。
関連リンク:
– 人工知能の最新の進展に関する詳細情報は、AI.orgをご覧ください。
– 学術研究におけるAIの応用についてさらに詳しく知るには、DeepMindをご覧ください。
– AIによる材料科学と化学合成の改良に関する情報を見るには、IBM Watson Healthのサイトをご覧ください。
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