Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje społeczność naukową, oferując innowacyjne narzędzia, które pomagają badaczom na różnych etapach ich studiów. Analizy AI coraz częściej są wykorzystywane w środowisku akademickim, gdzie firmy technologiczne z całego świata tworzą rozwiązania, które doskonale integrują się z każdym krokiem w przepływie badań.
Naukowcy mają teraz dostęp do narzędzi napędzanych przez AI, takich jak TLDR do podsumowywania prac badawczych, bazy danych kartograficznych do zlokalizowania luk w badaniach, silniki konsensusu do odkrywania wglądów ekspertów oraz platformy takie jak HeyScience do ułatwiania recenzji przez rówieśników. Te postępy zdobyły spore zainteresowanie inwestorów, zauważalne jest znaczące finansowanie uzyskane przez startupy AI.
Na przykład firma Elicit pozyskała imponującą kwotę 9 milionów dolarów krótko po swoim uruchomieniu dla swojego systemu przepływu pracy badawczej. Podobnie startup z Kalifornii, NobleAI, pozyskał 17 milionów euro na rozwój swojej platformy do nauk o materiałach i syntezy chemicznej.
Europejscy partnerzy również się pojawiają, z firmą Iris z Oslo, która pozyskała 7,6 miliona euro w rundzie finansowania. Flagowym produktem Iris jest silnik AI, który przesiewa literaturę akademicką, umożliwiając badaczom szybkie zidentyfikowanie istotnych informacji w wielu dokumentach, drastycznie redukując wysiłek tradycyjnie wymagany przy takich zadaniach.
Platforma Iris korzysta z szerokiego zakresu użytkowników, począwszy od środowiska akademickiego, po klientów korporacyjnych jak Materiom i Finnish Food Authority, którzy wykorzystują technologię do celów strategicznych, takich jak kontrola grypy ptaków poprzez dane napędzane wglądami.
CEO Iris, Anita Schjøll Abildgaard, potwierdza, że narzędzia AI umożliwiają szybkie przeszukiwanie ogromnej liczby prac badawczych w celu znalezienia istotnych informacji na przecięciu specjalizowanych dziedzin, analiza ta zajęłaby miesiące przy pracy ręcznej.
Rozwiązując tendencję AI do generowania niedokładności faktów — widoczną w kontrowersyjnym programie Galactica uruchomionym przez Meta i szybko zakończonym ze względu na produkcję nonsensownego tekstu generowanego przez AI — Iris wyróżnia się, stosując grafy poznawcze, ekstrakcję danych oraz testy podobieństwa kontekstu, aby zapewnić dokładność swojej treści.
Zobowiązani do zapewniania precyzji, Iris pracuje także nad poprawą prawdziwości treści swoich wyników AI, weryfikując je względem strukturalnych baz wiedzy i podobieństw do rzeczywistych źródeł. Abildgaard podkreśla znaczenie tych kotwic rzeczywistości, ponieważ dokładne podstawy są kluczowe w badaniach. Iris planuje dalsze poszerzanie swojego zestawu narzędzi w celu pomocy badaczom w nawigowaniu po krajobrazie informacyjnym z najwyższą integralnością faktograficzną.
Kluczowe pytania i odpowiedzi:
W jakie główne sposoby AI jest stosowana w badaniach naukowych?
AI jest wykorzystywana do podsumowywania prac badawczych, identyfikacji luk badawczych, odkrywania wglądów ekspertów, ułatwiania recenzji rówieśników oraz wydobywania informacji z literatury akademickiej.
Jakie wyzwania lub kontrowersje są związane z AI w badaniach naukowych?
Jednym z głównych wyzwań jest zapewnienie dokładności i prawdziwości treści generowanych przez AI, jak to było w przypadku kontrowersji wokół programu Galactica firmy Meta, który generował nonsensowne teksty wygenerowane przez AI. Utrzymywanie faktograficznej integralności wyników AI jest kluczowe, szczególnie w badaniach.
Zalety AI w badaniach naukowych:
– Oszczędza czas poprzez szybkie analizowanie i podsumowywanie ogromnych ilości literatury.
– Wskazuje luki badawcze bardziej efektywnie niż metody manualne.
– Ułatwia szerszą i bardziej efektywną współpracę i recenzję przez rówieśników.
– Oferuje narzędzia do lepszego zrozumienia i kontrolowania globalnych problemów, takich jak grypa ptaków.
Wady AI w badaniach naukowych:
– Potencjalne generowanie niepewnych lub faktograficznie niepoprawnych informacji.
– Konieczność ciągłej weryfikacji w porównaniu do strukturalnych baz wiedzy i danych z rzeczywistości.
– Potencjalne uzależnienie od narzędzi AI może zmniejszyć rolę przypadkowości i indywidualnej wiedzy w odkryciach.
Powiązane linki:
– Aby uzyskać więcej informacji na temat najnowszych postępów sztucznej inteligencji, odwiedź AI.org.
– Aby dowiedzieć się więcej o zastosowaniach AI w badaniach naukowych, odwiedź DeepMind.
– Dla wglądu w ulepszenia materiałów naukowych i syntezy chemicznej prowadzone przez AI, przejdź do IBM Watson Health.
Proszę pamiętać, że podane tutaj adresy URL mają charakter ilustracyjny. Przed dodaniem treści lub linków upewnij się, że adresy URL są poprawne, sprawdzając strony internetowe ręcznie.