20 okt.2023 (Nanowerk Nieuws) Het is voor menselijke onderzoekers vrijwel onmogelijk geworden om de overweldigende overvloed aan wetenschappelijke publicaties op dit gebied bij te houden kunstmatige intelligentie en om op de hoogte te blijven van de ontwikkelingen. Wetenschappers in een internationaal team onder leiding van Mario Krenn van het Max-Planck Instituut voor de Wetenschap van het Licht hebben nu een AI-algoritme ontwikkeld dat onderzoekers niet alleen helpt zich systematisch te oriënteren, maar hen ook voorspellend begeleidt in de richting waarin hun eigen onderzoeksveld zich ontwikkelt. waarschijnlijk zal evolueren.

Key Takeaways

De tool, Science4Cast, maakt gebruik van een op grafieken gebaseerde aanpak om meer dan 100,000 wetenschappelijke publicaties op het gebied van AI te analyseren, waardoor effectief inzicht wordt geboden in de toekomstige richting van het vakgebied.

De tool is voortgekomen uit een internationale wedstrijd die tot doel had toekomstige hot topics in AI-onderzoek te voorspellen.

In tegenstelling tot continue AI-methoden vertrouwen de meest effectieve algoritmen in Science4Cast op een zorgvuldig geselecteerde reeks netwerkfuncties, wat duidt op onbenut potentieel in machine learning-benaderingen.

Naast het voorspellen van onderzoekstrends wil het team Science4Cast ontwikkelen tot een gepersonaliseerde suggestiemotor voor wetenschappers, die als een ‘kunstmatige muze’ dient om toekomstige onderzoeksprojecten te inspireren.

Een kunstmatige intelligentie overweegt de toekomst van de wetenschap. (Afbeelding: DALL-E3)

Het Onderzoek

Dit werk werd gepubliceerd in het tijdschrift Nature Machine Intelligence (“De toekomst van kunstmatige intelligentie voorspellen met op machine learning gebaseerde linkvoorspelling in een exponentieel groeiend kennisnetwerk”). Op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) groeit het aantal wetenschappelijke publicaties exponentieel en verdubbelt het ongeveer elke 23 maanden. Voor menselijke onderzoekers is het bijna onmogelijk om de voortgang bij te houden en een alomvattend overzicht te behouden. Mario Krenn, onderzoeksgroepleider bij het Max-Planck Instituut voor de Wetenschap van het Licht in Erlangen, benadert de oplossing voor deze uitdaging op een onconventionele manier. Hij heeft een nieuwe op grafieken gebaseerde tool ontwikkeld, 'Science4Cast', waarmee vragen kunnen worden gesteld over de toekomstige ontwikkeling van AI-onderzoek. Voorafgaand hieraan had de internationale onderzoeksgroep de competitie ‘Science4Cast’ aangekondigd met als doel de ontwikkeling van wetenschappelijke concepten op het gebied van AI-onderzoek vast te leggen en te voorspellen, en te bepalen op welke onderwerpen de focus van toekomstig onderzoek zal liggen. Er zijn ruim 50 bijdragen met verschillende invalshoeken ingediend. Krenn heeft nu samen met de topteams de verschillende toegepaste methoden onderzocht, variërend van puur statistische tot puur leermethoden, en kwam tot verrassende resultaten. ‘De meest effectieve methoden maken gebruik van een zorgvuldig samengestelde reeks netwerkfuncties en niet van een continue AI-aanpak’, zegt Mario Krenn. Dit suggereert een aanzienlijk potentieel dat kan worden ontsloten met behulp van pure ML-benaderingen zonder menselijke medeweten. Science4Cast is een grafische weergave van kennis die in de loop van de tijd complexer wordt naarmate er meer wetenschappelijke artikelen worden gepubliceerd. Elk knooppunt in de grafiek vertegenwoordigt een concept in AI, en de verbindingen tussen knooppunten geven aan of en wanneer twee concepten samen zijn bestudeerd. De vraag 'Wat zal er gebeuren' kan bijvoorbeeld worden omschreven als een wiskundige vraag over de verdere ontwikkeling van de grafiek. Science4Cast wordt gevoed met echte gegevens uit meer dan 100,000 wetenschappelijke publicaties over een periode van 30 jaar, wat resulteert in een totaal van 64,000 knooppunten. Het voorspellen van waar onderzoekers in de toekomst aan zullen werken, is echter slechts een eerste stap. In hun werk beschrijven de onderzoekers hoe de verdere ontwikkeling van Science4Cast binnenkort gepersonaliseerde suggesties kan opleveren voor individuele wetenschappers met betrekking tot hun toekomstige onderzoeksprojecten. 'Onze ambitie is om een ​​methode te ontwikkelen die als inspiratiebron voor wetenschappers dient – ​​bijna als een kunstmatige muze. Dit zou de vooruitgang van de wetenschap in de toekomst mogelijk kunnen versnellen', legt Krenn uit.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.nanowerk.com/news2/robotics/newsid=63898.php