Kunstig intelligens (AI) revolusjonerer den vitskaplege fellesskapen ved å tilby nyskapande verktøy som hjelper forskarar på ulike stadier av deira studie. AI si analytiske kraft vert aukande nytta i akademia, der teknologiselskap over heile verda utviklar løysingar som integrerer problemfritt i kvar einaste fase av forskingsprosessen deira.
Vitskapsfolk har no tilgang til AI-drevene verktøy, som TLDR for å oppsummere studiepapir, kartdatabasar for å finne forskingshovudliner, samstemmekraft for å avdekka ekspertinnsikt, og plattformar som HeyScience for å lette overordna granskingsprosessar. Disse framgangane har fått betydeleg interesse frå investorer, med merkbare frå pengane samla inn av AI-oppstarter.
Selskapet Elicit, til dømes, reiste imponerande $9 millionar kort tid etter lanseringa for deira forskingsarbeidsflytsystem. På same måte sikra California-basert oppstart NobleAI 17 millionar euro for å forbetre deira plattform for materialvitskap og kjemisk syntese.
Europeiske motparter gjer seg også gjeldande, der Oslo-baserte selskapet Iris reiste 7,6 millionar euro i ein investeringsrunde. Iris sitt flaggskipprodukt er ein AI-motor som silar gjennom akademiske litteratur, noko som gjer at forskarar raskt kan identifisere relevant informasjon på tvers av fleire dokument, noko som dramatisk reduserar innsatsen som tradisjonelt trengs for slike oppgåver.
Plattforma til Iris gagnar ein vid breidde av brukarar, frå akademia til bedriftskundar som Materiom og Finnish Food Authority, som nyttar teknologien for strategiske føremål som kontroll av aviær influensa gjennom datadrevne innsikt.
CEO for Iris, Anita Schjøll Abildgaard, stadfestar at deira AI-verktøy gjer det mogleg å raskt gå gjennom eit utal forskingspapir for å finne relevant informasjon på tvers av spesialiserte felt, ein analyse som ville teke månader manuelt.
For å motverka AI si tendens til å generera faktiske unøyaktigheitar, noko som vart tydeleg i det kontroversielle Galactica-programmet lansert av Meta og raskt stoppa på grunn av produksjonen av uforståeleg AI-generert tekst, skil Iris seg ut ved å nytta kognitive grafer, datauttrekking og samanhengssimilaritetstestar for å forsikra om at innhaldet er nøyaktig.
Engasjert i å gje presise resultat, jobbar Iris også med å forbetra sanningsinnhaldet i deira AI-utdat, ved å verifisera mot strukturerte kunnskapsbasar og realverdiskema. Abildgaard understrekar viktigheita av desse realitetsanker, sidan nøyaktige grunnlag er avgjerande i forsking. Iris ser fram til å utvide verktøykassa si for å hjelpe forskarar med å navigere informasjonslandskapet med høgast mogleg faktisk integritet.
Nøkkelspørsmål og svar:
Kva er nokre av dei viktigaste måtane AI vert bruk i vitskapleg forsking?
AI blir nytta for å oppsummere forskingspapir, identifisere forskingshovudliner, avdekka ekspertinnsikt, lette peer reviews, og trekke ut informasjon frå akademisk litteratur.
Kva utfordringar eller kontroversar er assosiert med AI i vitskapleg forsking?
Ei av hovudutfordringane inkluderer å forsikra nøyaktigheita og sanningsinnhaldet i AI-generert innhald, som vart eksemplifisert ved kontroversen rundt Meta sitt Galactica-program, som produserte uforståeleg AI-generert tekst. Å oppretthalda faktisk integritet i AI-utdat er avgjerande, spesielt i forsking.
Fordelar med AI i vitskapleg forsking:
– Spar tid ved raskt å analysere og oppsummere store mengder litteratur.
– Identifiserer forskingshovudliner meir effektivt enn manuelle metodar.
– Lettar breiare og meir effektivt samarbeid og fagfellevurdering.
– Tilbyr verktøy for å betre forstå og kontrollera globale problem som aviær influensa.
Ulemper med AI i vitskapleg forsking:
– Potensial for å generera upåliteleg eller faktisk unøyakta informasjon.
– Behovet for kontinuerleg verifisering mot strukturerte kunnskapsbasa og data frå verkelege livet.
– Potensiell avhengigheit av AI-verktøy kan redusera rolle til tilfeldig oppdaging og individuelle innsikter i oppdaging.
Relaterte lenker:
– For meir informasjon om det siste innan kunstig intelligensframsteg, besøk AI.org.
– For å utforska meir om AI-applikasjonar i fagleg forsking, sjekk ut DeepMind.
– For innsyn i AI-drivne forbetringar innan materialvitskap og kjemisk syntese, gå til IBM Watson Health.
Ver merksam på at URL-ane som er oppgjevne her, er for illustrative føremål. Før du legg til faktisk innhald eller lenker, forsikra deg om at URL-ane er gyldige ved å få tilgang til nettstadene manuelt.