Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje wspólnotę naukową, oferując innowacyjne narzędzia, które pomagają badaczom na różnych etapach ich studiów. Analityczne umiejętności AI coraz częściej są wykorzystywane w środowisku akademickim, gdzie firmy technologiczne z całego świata tworzą rozwiązania, które doskonale integrują się w każdy etap przepływu badań.
Naukowcy mają teraz dostęp do narzędzi zasilanych przez AI, takich jak TLDR do podsumowywania artykułów badawczych, bazy danych kartograficznych do zlokalizowania luk w badaniach, silniki konsensusu do odkrywania wiedzy ekspertów oraz platformy takie jak HeyScience do ułatwiania recenzji przez rówieśników. Te postępy przyciągnęły znaczną uwagę inwestorów, zauważalne fundusze pozyskane zostaly przez start-upy AI.
Przykładowo firma Elicit pozyskała imponujące 9 milionów dolarów krótko po jego uruchomieniu dla swojego systemu do przepływu pracy badawczej. Podobnie firma NobleAI z Kalifornii pozyskała 17 milionów euro w celu rozwoju swojej platformy do nauk o materiałach i syntezy chemicznej.
Europejscy partnerzy także wchodza do gry, przykładowo firma Iris z Oslo pozyskała w rundzie finansowania 7,6 miliona euro. Flagowym produktem Iris jest silnik AI przeszukujący literaturę akademicką, pozwalający badaczom szybko zidentyfikować istotne informacje w wielu dokumentach, znacznie redukując wysiłek tradycyjnie wymagany w takich zadaniach.
Platforma Iris korzysta z szerokiego spektrum użytkowników, obejmującym akademików, aż po klientów korporacyjnych, takich jak Materiom czy Finnish Food Authority, którzy wykorzystują technologie do celów strategicznych, takich jak kontrola ptasiej grypy poprzez dane napędzane przez wiedzę.
Prezes Iris, Anita Schjøll Abildgaard, potwierdza, że narzędzia AI pozwalają na szybkie przeszukiwanie ogromnej liczby artykułów badawczych w celu znalezienia istotnych informacji na skrzyżowaniu specjalizowanych dziedzin, analiza ta zajęłaby miesiące w przypadku manualnego podejścia.
Radząc sobie z tendencją AI do generowania niedokładności faktualnych — widoczną w kontrowersyjnym programie Galactica uruchomionym przez Meta, który szybko został wycofany ze względu na produkcję bezsensownych tekstów generowanych przez AI — Iris wyróżnia się poprzez wykorzystanie grafik poznawczych, ekstrakcję danych i testy podobieństwa kontekstu w celu zapewnienia dokładności zawartości.
Zobowiązana do zapewnienia precyzji, Iris pracuje również nad poprawą prawdziwości treści generowanych przez ich narzędzia AI, weryfikując je na podstawie baz wiedzy strukturalnej i podobieństw do źródeł realnych. Abildgaard podkreśla znaczenie tych podstaw rzeczywistosci, ponieważ prawidłowe fundamenty są niezwykle ważne w badaniach. Iris ma zamiar dalej rozwijać swoje narzędzia, aby pomóc badaczom nawigować po krajobrazie informacyjnym z najwyższą integralnością faktów.
Kluczowe pytania i odpowiedzi:
W jakie główne sposoby AI jest stosowana w badaniach naukowych?
AI jest wykorzystywany do podsumowywania artykułów badawczych, identyfikowania luk badawczych, odkrywania wiedzy ekspertów, ułatwiania recenzji oraz wydobywania informacji z literatury akademickiej.
Jakie wyzwania lub kontrowersje towarzyszą AI w badaniach naukowych?
Jednym z głównych wyzwań jest zapewnienie dokładności i wiarygodności treści generowanych przez AI, jak to było w przypadku kontrowersji wokól programu Galactica firmy Meta, który produkował bezsensowne teksty generowane przez AI. Utrzymanie faktycznej integralności wyników generowanych przez AI jest kluczowe, zwłaszcza w badaniach.
Zalety AI w badaniach naukowych:
– Oszczędza czas poprzez szybkie analizowanie i podsumowywanie ogromnych ilości literatury.
– Wskaże luki badawcze skuteczniej niż metody manualne.
– Ułatwia szerszą i bardziej efektywną współpracę i recenzje przez rówieśników.
– Oferuje narzędzia do lepszego zrozumienia i kontrolowania globalnych problemów, takich jak ptasia grypa.
Wady AI w badaniach naukowych:
– Potencjał generowania niepewnych lub faktualnie nieprecyzyjnych informacji.
– Potrzeba ciągłej weryfikacji względem baz wiedzy strukturalnej i danych z życia rzeczywistego.
– Potencjalne uzależnienie od narzędzi AI może zmniejszyć rolę przypdanku i indywidualnego wglądu w odkryciu.
Skontaktuj:
– Aby uzyskać więcej informacji o najnowszych postępach w dziedzinie sztucznej inteligencji, odwiedź AI.org.
– Aby dowiedzieć się więcej o zastosowaniach AI w naukowych badaniach, sprawdź DeepMind.
– Aby uzyskać wgląd w ulepszenia w dziedzinie AI-driven materials science i chemicznej syntezy, odwiedź IBM Watson Health.
Proszę zwrócić uwagę, że podane tutaj linki są wyłącznie w celach ilustracyjnych. Przed dodaniem treści lub linków upewnij się, że adresy URL są poprawne, sprawdzajac ręcznie strony internetowe.
The source of the article is from the blog krama.net