Kunstig intelligens (AI) revolusjonerer det vitenskapelige miljøet ved å tilby innovative verktøy som hjelper forskere i ulike stadier av studiene sine. AI’s analytiske dyktighet blir stadig mer brukt i akademia, der teknologiselskaper verden over utvikler løsninger som integreres sømløst i alle trinn av forskningsarbeidet.
Vitenskapsfolk har nå tilgang til AI-drevne verktøy som TLDR for sammendrag av studiepapirer, kartdatabaser for å identifisere forskningsgap, konsensusmotorer for å avdekke ekspertinnsikter og plattformer som HeyScience for å lette fagfellevurderinger. Disse fremskrittene har vakt betydelig investoroppmerksomhet, med bemerkelsesverdig finansiering samlet inn av AI-startups.
Selskapet Elicit samlet for eksempel inn imponerende 9 millioner dollar kort tid etter lanseringen av sitt forskningsarbeidsflytsystem. På samme måte sikret oppstartsselskapet NobleAI, basert i California, 17 millioner euro for å forbedre sin plattform for materialvitenskap og kjemisk syntese.
Europeiske motparter er også på fremmarsj, med det Oslo-baserte selskapet Iris som samlet inn 7,6 millioner euro i en finansieringsrunde. Iris» flaggskipprodukt er en AI-motor som gransker akademisk litteratur og gjør det mulig for forskere å raskt identifisere relevant informasjon i flere dokumenter, noe som kraftig reduserer innsatsen som tradisjonelt kreves for slike oppgaver.
Plattformen til Iris kommer til nytte for et bredt spekter av brukere, fra akademia til bedriftskunder som Materiom og det finske matdirektoratet, som utnytter teknologien til strategiske formål som å kontrollere fugleinfluensa gjennom datastyrte innsikter.
Administrerende direktør for Iris, Anita Schjøll Abildgaard, bekrefter at deres AI-verktøy gjør det mulig å raskt gjennomgå store mengder forskningspapirer for å finne relevant informasjon på tvers av spesialiserte felt, en analyse som manuelt ville tatt måneder.
For å imøtegå AI’s tendens til å generere faktiske unøyaktigheter – tydelig i det kontroversielle Galactica-programmet lansert av Meta og raskt avviklet på grunn av produksjon av meningsløse AI-genererte tekster – skiller Iris seg ut ved å bruke kognitive grafer, dataekstraksjon og kontekstlikhetstester for å forsikre nøyaktigheten av innholdet sitt.
Forpliktet til å tilby presisjon, arbeider Iris også med å forbedre sannhetsverdien i sine AI-utdata ved å verifisere mot strukturerte kunnskapsbaser og likheter med virkelighetskilder. Abildgaard understreker viktigheten av disse realitetsankerene, da nøyaktige grunnlag er av høyeste betydning i forskning. Iris ser på å utvide verktøykassen sin ytterligere for å hjelpe forskere med å navigere informasjonslandskapet med høyest mulig faktuell integritet.
Viktige spørsmål og svar:
Hvilke er noen av de viktigste måtene AI blir brukt i vitenskapelig forskning?
AI brukes til å oppsummere forskningspapirer, identifisere forskningsgap, avdekke ekspertinnsikter, lette fagfellevurderinger og trekke ut informasjon fra akademisk litteratur.
Hvilke utfordringer eller kontroverser er knyttet til AI i vitenskapelig forskning?
En av de viktigste utfordringene inkluderer å sikre nøyaktigheten og sannhetsverdien til AI-generert innhold, slik som kontroversen rundt Meta’s Galactica-program, som produserte meningsløse AI-genererte tekster. Å opprettholde den faktiske integriteten i AI-utdata er avgjørende, spesielt innen forskning.
Fordeler med AI i vitenskapelig forskning:
– Spar tid ved raskt analysering og oppsummering av store mengder litteratur.
– Identifiser forskningsgap mer effektivt enn manuelle metoder.
– Legger til rette for bredere og mer effektiv samarbeid og fagfellevurderinger.
– Tilbyr verktøy for bedre forståelse og kontroll av globale problemer som fugleinfluensa.
Ulemper med AI i vitenskapelig forskning:
– Potensial for å generere upålitelig eller faktisk unøyaktig informasjon.
– Behov for kontinuerlig verifikasjon mot strukturerte kunnskapsbaser og virkelighetsdata.
– Potensiell avhengighet av AI-verktøy kan redusere rollen til tilfeldigheter og individuell innsikt i oppdagelsen.
Relaterte lenker:
– For mer informasjon om de siste fremskrittene innen kunstig intelligens, besøk AI.org.
– For å utforske mer om AI-applikasjoner i vitenskapelig forskning, sjekk ut DeepMind.
– For innsikt i AI-drevne forbedringer innen materialvitenskap og kjemisk syntese, gå til IBM Watson Health.
Vær oppmerksom på at URL-ene som er oppgitt her, er for illustrative formål. Før du legger til faktisk innhold eller lenker, forsikre deg om at URL-ene er gyldige ved å få tilgang til nettstedene manuelt.