論文の概要: Temporal search in the scientific space predicts breakthrough inventions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09176v1
- Date: Mon, 19 Jul 2021 22:08:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 21:00:00.340912
- Title: Temporal search in the scientific space predicts breakthrough inventions
- Title(参考訳): 科学分野における時間探索は画期的な発明を予測する
- Authors: Chao Min, Qing Ke
- Abstract要約: われわれは大量の特許のコーパスを使用し、科学分野における特許の時間的探索を特徴付ける特徴を導出する。
科学論文を引用する特許には、より多くの引用があり、ブレークスルーになる可能性がかなり高いことが分かっています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.3504365823045035
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The development of inventions is theorized as a process of searching and
recombining existing knowledge components. Previous studies under this theory
have examined myriad characteristics of recombined knowledge and their
performance implications. One feature that has received much attention is
technological knowledge age. Yet, little is known about how the age of
scientific knowledge influences the impact of inventions, despite the widely
known catalyzing role of science in the creation of new technologies. Here we
use a large corpus of patents and derive features characterizing how patents
temporally search in the scientific space. We find that patents that cite
scientific papers have more citations and substantially more likely to become
breakthroughs. Conditional on searching in the scientific space, referencing
more recent papers increases the impact of patents and the likelihood of being
breakthroughs. However, this positive effect can be offset if patents cite
papers whose ages exhibit a low variance. These effects are consistent across
technological fields.
- Abstract(参考訳): 発明の発展は、既存の知識コンポーネントの探索と再結合のプロセスとして理論化されている。
この理論に基づく先行研究は、組み換え知識の無数の特性とその性能への影響について検討してきた。
注目されている特徴は、技術知識の時代である。
しかし、科学的知識の時代が発明の影響にどのように影響するかは、新しい技術の創出における科学の触媒的役割が広く知られているにもかかわらず、ほとんど分かっていない。
ここでは、特許の大規模なコーパスを使用し、科学分野における特許の時間的探索を特徴付ける特徴を導出する。
科学論文を引用する特許には、より多くの引用があり、ブレークスルーになる可能性が高い。
科学分野における検索の条件付け、より最近の論文を参照することで、特許の影響とブレークスルーの可能性を高めることができる。
しかし、特許が年齢差が低い論文を引用すれば、この正の効果は相反する可能性がある。
これらの効果は技術分野で一貫している。
関連論文リスト
- Artificial Intelligence Exploring the Patent Field [0.0]
高度な言語処理と機械学習技術は、特許と技術知識管理の分野で大幅な効率向上を約束する。
本稿では,特許関連課題と一般的な方法論の体系的概要について述べる。
本稿では,特許と特許関連データの基本的側面を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T23:17:16Z) - AI-accelerated Discovery of Altermagnetic Materials [50.34030830867697]
金属、半導体、絶縁体をカバーする新しい25の磁気材料について報告する。
これらの材料は、対称性解析、グラフニューラルネットワーク事前学習、最適輸送理論、第一原理電子構造計算を統一したAI検索エンジンによって発見された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T01:06:48Z) - DeepSpeed4Science Initiative: Enabling Large-Scale Scientific Discovery
through Sophisticated AI System Technologies [116.09762105379241]
DeepSpeed4Scienceは、AIシステム技術革新を通じてユニークな機能を構築することを目指している。
我々は、構造生物学研究における2つの重要なシステム課題に対処するために、DeepSpeed4Scienceで行った初期の進歩を紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-06T22:05:15Z) - The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop
Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。
AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。
ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T21:16:56Z) - The Age of Synthetic Realities: Challenges and Opportunities [85.058932103181]
我々は、有害な合成生成を識別し、それらを現実と区別することのできる法医学的手法の開発における重要な必要性を強調した。
我々の焦点は、画像、ビデオ、オーディオ、テキストなどの様々なメディアの形式にまで及んでいる。
この研究は、AI生成技術の急速な進歩と、法科学の基本原理に対する影響により、最も重要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T15:55:10Z) - SciFact-Open: Towards open-domain scientific claim verification [61.288725621156864]
本稿では,科学的クレーム検証システムの性能評価を目的とした新しいテストコレクションであるSciFact-Openを提案する。
我々は、4つの最先端の科学的クレーム検証モデルの上位予測をプールし、注釈付けすることで、科学的クレームの証拠を収集する。
その結果,SciFact-Openへの一般化に苦慮する小形コーパス上で開発されたシステムは,少なくとも15F1の性能低下を示すことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-25T05:45:00Z) - Citation Trajectory Prediction via Publication Influence Representation
Using Temporal Knowledge Graph [52.07771598974385]
既存のアプローチは主に学術論文の時間的データとグラフデータのマイニングに依存している。
本フレームワークは,差分保存グラフ埋め込み,きめ細かい影響表現,学習に基づく軌道計算という3つのモジュールから構成される。
APSアカデミックデータセットとAIPatentデータセットの両方で実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-02T07:43:26Z) - Two tales of science technology linkage: Patent in-text versus
front-page references [8.731097761118972]
本稿では,特許の価値が,その基盤となる科学論文の特性にどのように依存するかを考察する。
インテキストで参照された論文は、適度にベーシックで、学際性が低く、新規性が低く、かつ、高い引用率の場合に、同じ特許の表紙に掲載される可能性が高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-16T09:28:28Z) - Interdisciplinary research and technological impact: Evidence from
biomedicine [2.741266294612776]
特許技術の発展に寄与する社会的利益の一側面を考察する。
論文の学際性の度合いを3つの一般的な指標(多様性,バランス,格差)を用いて測定する。
我々の研究は、学際的な研究と科学的・技術的影響に政策的な意味を持つかもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-27T15:21:40Z) - Technological impact of biomedical research: the role of basicness and
novelty [2.741266294612776]
1980年から1999年にかけて発行された380万件の論文のコーパスを用いて、基礎的な科学論文や新しい論文が直接の技術的影響をもたらす可能性が著しく高いことを発見した。
技術的な影響のある論文に限定するさらなる分析は、基礎科学と新科学がより多くの特許を引用し、より短いタイムラグを経験し、より広い技術分野に影響を及ぼすことを明らかにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T18:31:05Z) - Attention: to Better Stand on the Shoulders of Giants [34.5017808610466]
本稿では,長期科学的影響予測のための注意機構を開発する。
実際の大規模引用データセットに基づいて,本手法の検証を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T00:25:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。