論文の概要: Learning from learning machines: a new generation of AI technology to
meet the needs of science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13786v1
- Date: Sat, 27 Nov 2021 00:55:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-04 17:39:53.615798
- Title: Learning from learning machines: a new generation of AI technology to
meet the needs of science
- Title（参考訳）: 学習機械から学ぶ:科学のニーズを満たす新しい世代のAI技術
- Authors: Luca Pion-Tonachini, Kristofer Bouchard, Hector Garcia Martin, Sean
Peisert, W. Bradley Holtz, Anil Aswani, Dipankar Dwivedi, Haruko Wainwright,
Ghanshyam Pilania, Benjamin Nachman, Babetta L. Marrone, Nicola Falco,
Prabhat, Daniel Arnold, Alejandro Wolf-Yadlin, Sarah Powers, Sharlee Climer,
Quinn Jackson, Ty Carlson, Michael Sohn, Petrus Zwart, Neeraj Kumar, Amy
Justice, Claire Tomlin, Daniel Jacobson, Gos Micklem, Georgios V. Gkoutos,
Peter J. Bickel, Jean-Baptiste Cazier, Juliane M\"uller, Bobbie-Jo
Webb-Robertson, Rick Stevens, Mark Anderson, Ken Kreutz-Delgado, Michael W.
Mahoney, James B. Brown
- Abstract要約: 科学的な発見のためのAIの有用性を高めるための新たな機会と課題を概説する。
産業におけるAIの目標と科学におけるAIの目標の区別は、データ内のパターンを識別することと、データから世界のパターンを発見することとの間に緊張を生じさせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.261050918992325
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We outline emerging opportunities and challenges to enhance the utility of AI
for scientific discovery. The distinct goals of AI for industry versus the
goals of AI for science create tension between identifying patterns in data
versus discovering patterns in the world from data. If we address the
fundamental challenges associated with "bridging the gap" between domain-driven
scientific models and data-driven AI learning machines, then we expect that
these AI models can transform hypothesis generation, scientific discovery, and
the scientific process itself.
- Abstract（参考訳）: 科学的な発見のためのAIの有用性を高めるための新たな機会と課題を概説する。
産業におけるAIの目標と科学におけるAIの目標の区別は、データ内のパターンを識別することと、データから世界のパターンを発見することとの間に緊張を生じさせる。
ドメイン駆動型科学モデルとデータ駆動型AI学習マシンの「ギャップを埋める」ことに関連する根本的な課題に対処するならば、これらのAIモデルは仮説生成、科学的発見、科学プロセス自体を変えることができるだろう。
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