인공 지능 (AI)은 과학 커뮤니티를 혁신하여 연구자들이 연구의 각 단계에서 도와주는 혁신적인 도구를 제공함으로써 기여하고 있습니다. AI의 분석 능력은 점점 더 학계에 활용되고 있으며, 전 세계의 기술 기업들이 연구 워크플로우의 각 단계에 신속하게 통합되는 솔루션을 개발하고 있습니다.
과학자들은 이제 AI 기반 도구에 접근할 수 있습니다. TLDR을 통한 연구 논문 요약, 연구 빈틈을 정확히 파악할 수 있는 지도 데이터베이스, 전문가 의견을 밝혀내는 합의 엔진, 동료 평가를 용이하게 하는 HeyScience와 같은 플랫폼들이 있습니다. 이러한 발전은 AI 스타트업이 상당한 투자 관심을받게 되었으며, 주목할만한 자금은 AI 스타트업에서 획득하고 있습니다.
예를 들어, Elicit이라는 회사는 연구 워크플로우 시스템을 위해 론칭 직후 900만 달러의 자금을 조달했습니다. 마찬가지로 캘리포니아 소재의 스타트업 NobleAI는 소재 과학 및 화학 합성 플랫폼을 개선하기 위해 1700만 유로를 확보했습니다.
유럽 시장의 경쟁사들도 나타나고 있으며, OSlo 소재의 Iris 회사는 자금 조달 라운드에서 760만 유로를 확보했습니다. Iris의 주요 제품은 학술문헌을 훑어내는 AI 엔진으로, 연구자들이 다수의 문서에서 쉽게 관련 정보를 식별할 수 있도록 하여 이론적으로 이 작업에 소요되는 노력을 크게 줄일 수 있습니다.
Iris 플랫폼은 학계에서 기업 고객인 Materiom 및 핀란드 식품 기관과 같은 다양한 사용자들에게 혜택을 줍니다. 이들은 데이터 기반 인사이트를 통해 기술을 통제하여 조류 인플루엔자를 통해 지능적인 방법으로 관리하는데 기술을 활용하고 있습니다.
Iris의 CEO인 Anita Schjøll Abildgaard는 그들의 AI 도구가 전문 분야의 교차로에서 관련 정보를 신속하게 찾는데 연구 논문을 대량으로 분석해야 하는데 수개월이 소요될 수 있는 분석을 수행한다고 확인했습니다.
AI가 사실에 부정확한 정보를 생성하는 경향을 다뤄야 하는 것에 대해주목하면—Meta가 출시해 충격적인 AI 생성 텍스트로 논쟁을 빚은 Galactica 프로그램을 곧 중단한 사례에서 드러난 바와 같이—Iris는 인지 그래프, 데이터 추출 및 콘텍스트 유사도 테스트를 활용하여 콘텐츠의 정확성을 확실하게 보장합니다.
Iris는 정밀성을 제공하기 위해 헌신함으로, Iris는 구조화된 지식기반 및 실제 세계 소스와의 유사성 검토를 통해 AI 산출물의 정확성을 검증하도록 작업하고 있습니다. Abildgaard는 이러한 현실 기반의 정체성의 중요성을 강조하며, 정확한 기초가 연구에서 극히 중요하다고 강조했습니다. Iris는 연구자들이 사실적인 진실성을 최대한 지켜가며 정보 풍경을 탐험하는 데 도움이 되는 도구 상자를 추가적으로 확대하려고 합니다.
주요 질문 및 답변:
과학 연구에서 AI가 적용되는 주요 방법은 무엇입니까?
AI는 연구 논문 요약, 연구 빈틈 식별, 전문가 인사이트 확인, 학술 문헌으로부터 정보 추출 등에 활용됩니다.
과학 연구에서 AI와 관련된 도전 과제 또는 논란은 무엇입니까?
AI 산출물의 정확성과 진실성을 보장하는 것이 주요 도전 중 하나입니다. Meta의 Galactica 프로그램이 생성한 무의미한 AI 생성 텍스트로 인한 논란이 그 예입니다. 연구에서 AI 산출물의 사실적인 진실성을 유지하는 것이 중요합니다.
과학 연구에서 AI의 장점:
– 방대한 양의 문헌을 신속히 분석하고 요약함으로써 시간을 절약합니다.
– 수동 방법보다 효율적으로 연구 빈틈을 식별합니다.
– 보다 넓고 효과적인 협업과 동료 평가를 용이하게 합니다.
– 조류 인플루엔자와 같은 세계적인 문제를 이해하고 제어하는데 도움을 줄 도구를 제공합니다.
과학 연구에서 AI의 단점:
– 신뢰할 수 없거나 사실적으로 부정확한 정보 생성 가능성이 있습니다.
– 구조화된 지식기반 및 실제 데이터에 대한 지속적인 검증 필요성이 있습니다.
– AI 도구에 의한 의존은 우연성 및 개별 통찰력이 발견에 개입하는 역할을 줄일 수 있습니다.
관련 링크:
– 인공 지능의 최신 정보에 대해 더 많이 알아보려면 AI.org를 방문하세요.
– 학술 연구에서 인공 지능 응용 프로그램에 대해 자세히 알아보려면 DeepMind를 확인하세요.
– AI 기반 소재 과학 및 화학 합성 향상에 대한 통찰력을 얻으려면 IBM Watson Health를 방문하세요.
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