Sztuczna Inteligencja (AI) rewolucjonizuje społeczność naukową, oferując innowacyjne narzędzia, które pomagają badaczom na różnych etapach swoich studiów. Analityczna potęga AI jest coraz częściej wykorzystywana w środowisku akademickim, gdzie firmy technologiczne z całego świata tworzą rozwiązania, które doskonale integrują się w każdym kroku procesu badawczego.
Naukowcy mają teraz dostęp do narzędzi opartych na AI, takich jak TLDR do podsumowywania prac badawczych, bazy danych kartograficznych do zlokalizowania luk w badaniach, silniki konsensusu do odkrywania wskazówek ekspertów, a także platformy, takie jak HeyScience, ułatwiające przeglądy prac naukowych. Te postępy przyciągnęły znaczną uwagę inwestorów, zauważalne fundusze pozyskane przez start-upy z obszaru AI.
Firma Elicit, na przykład, zdobyła imponujące 9 milionów dolarów niedługo po swoim debiucie ze swoim systemem zarządzania pracą badawczą. Podobnie, kalifornijski start-up NobleAI pozyskał 17 milionów euro na rozwój swojej platformy do nauk o materiałach i syntezy chemicznej.
Europejskie odpowiedniki również się pojawiają, a firma Iris z Oslo pozyskała 7,6 miliona euro w rundzie finansowania. Flagowym produktem Iris jest silnik AI, który przesiewa literaturę naukową, umożliwiając badaczom szybkie zidentyfikowanie istotnych informacji w wielu dokumentach, drastycznie zmniejszając nakład pracy tradycyjnie wymagany do takich zadań.
Platforma Iris korzystna jest dla szerokiego spektrum użytkowników, sięgającego od świata akademickiego po klientów korporacyjnych, takich jak Materiom i Finnish Food Authority, którzy wykorzystują technologię w celach strategicznych, takich jak kontrola grypy ptaków poprzez dane wspierające decyzje.
Dyrektor wykonawczy Iris, Anita Schjøll Abildgaard, potwierdza, że ich narzędzia AI umożliwiają szybkie przetwarzanie ogromnej ilości prac badawczych w poszukiwaniu istotnych informacji na styku specjalizowanych dziedzin, analiza ta zajęłaby miesiące przy pracy ręcznej.
Rozwiązując tendencję AI do generowania nieścisłości faktualnych — widoczną w kontrowersyjnym programie Galactica uruchomionym przez Meta i szybko zakończonym z powodu produkcji bezsensownych tekstów generowanych przez AI — Iris wyróżnia się wykorzystywaniem grafów poznawczych, ekstrakcji danych oraz testów podobieństwa kontekstu, aby zapewnić dokładność swojej treści.
Zobowiązani do zapewniania precyzji, Iris pracuje także nad poprawą wiarygodności treści swoich wyników AI, weryfikując je względem baz wiedzy strukturalnej i podobieństwa do źródeł rzeczywistych. Abildgaard podkreśla znaczenie tych punktów odniesienia w rzeczywistości, ponieważ dokładne podstawy są o największym znaczeniu w badaniach. Iris zamierza poszerzyć swoje narzędzia, aby pomóc badaczom w nawigowaniu po krajobrazie informacyjnym z najwyższą integralnością treści.
Kluczowe pytania i odpowiedzi:
W jakich głównych obszarach AI jest wykorzystywana w badaniach naukowych?
AI jest wykorzystywana do podsumowywania prac badawczych, identyfikowania luk w badaniach, odkrywania wskazówek ekspertów, ułatwiania przeglądów przez równych sobie oraz ekstrakcji informacji z literatury naukowej.
Jakie wyzwania lub kontrowersje wiążą się z AI w badaniach naukowych?
Jednym z kluczowych wyzwań jest zapewnienie dokładności i wiarygodności treści generowanych przez AI, co można zobaczyć na przykładzie kontrowersji wokół programu Galactica Meta, który generował bezsensowne teksty generowane przez AI. Utrzymanie integralności faktów w wynikach AI jest priorytetowe, zwłaszcza w badaniach.
Zalety AI w badaniach naukowych:
– Oszczędza czas poprzez szybką analizę i podsumowywanie ogromnych ilości literatury.
– Wskaże luki w badaniach skuteczniej niż metody ręczne.
– Ułatwia szerszą i bardziej efektywną współpracę oraz przeglądy przez równych sobie.
– Oferuje narzędzia do lepszego zrozumienia i kontroli globalnych problemów, takich jak grypa ptaków.
Wady AI w badaniach naukowych:
– Potencjalne generowanie niepewnych lub faktograficznie nieprecyzyjnych informacji.
– Konieczność ciągłej weryfikacji względem baz wiedzy strukturalnej i danych z życia wziętych.
– Potencjalne uzależnienie od narzędzi AI może zmniejszyć rolę zaczynającej szczęścia i indywidualnego spostrzeżenia w odkryciu.
Related links:
– Aby uzyskać więcej informacji na temat najnowszych postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji, odwiedź stronę AI.org.
– Aby dowiedzieć się więcej o zastosowaniach AI w badaniach naukowych, zajrzyj na stronę DeepMind.
– Aby poznać więcej na temat postępów w naukach materiałowych i syntezie chemicznej sterowanej przez AI, odwiedź stronę IBM Watson Health.
Proszę zauważyć, że podane tutaj adresy URL służą jedynie jako przykłady. Przed dodaniem treści lub linków, upewnij się, że adresy URL są poprawne, dostępując do stron internetowych ręcznie.
The source of the article is from the blog elblog.pl