論文の概要: Internationalizing AI: Evolution and Impact of Distance Factors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01231v1
- Date: Wed, 10 Nov 2021 00:44:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-06 04:14:13.026537
- Title: Internationalizing AI: Evolution and Impact of Distance Factors
- Title（参考訳）: AIの国際化 - 距離要因の進化と影響
- Authors: Xuli Tang, Xin Li, Feicheng Ma
- Abstract要約: AI分野における国際協力は一般的ではない(わずか15.7%)
米国と中国はAI分野における国際協力を推進している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.045548929961739
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: International collaboration has become imperative in the field of AI.
However, few studies exist concerning how distance factors have affected the
international collaboration in AI research. In this study, we investigate this
problem by using 1,294,644 AI related collaborative papers harvested from the
Microsoft Academic Graph (MAG) dataset. A framework including 13 indicators to
quantify the distance factors between countries from 5 perspectives (i.e.,
geographic distance, economic distance, cultural distance, academic distance,
and industrial distance) is proposed. The relationships were conducted by the
methods of descriptive analysis and regression analysis. The results show that
international collaboration in the field of AI today is not prevalent (only
15.7%). All the separations in international collaborations have increased over
years, except for the cultural distance in masculinity/felinity dimension and
the industrial distance. The geographic distance, economic distance and
academic distances have shown significantly negative relationships with the
degree of international collaborations in the field of AI. The industrial
distance has a significant positive relationship with the degree of
international collaboration in the field of AI. Also, the results demonstrate
that the participation of the United States and China have promoted the
international collaboration in the field of AI. This study provides a
comprehensive understanding of internationalizing AI research in geographic,
economic, cultural, academic, and industrial aspects.
- Abstract（参考訳）: AIの分野では、国際協力が不可欠になっている。
しかし、距離要因がAI研究における国際協力に与える影響についての研究はほとんどない。
本研究では,Microsoft Academic Graph (MAG)データセットから抽出した1,294,644個のAI関連共同論文を用いて,この問題を考察する。
5つの視点(地理的距離、経済的距離、文化的距離、学術的距離、産業的距離)から国間の距離因子を定量化する13の指標を含む枠組みを提案する。
関係は記述分析と回帰分析の手法によって検討された。
その結果、今日のAI分野における国際協力は一般的ではない(わずか15.7%)。
国際協力におけるすべての分離は、男性/女性間の文化的距離と産業距離を除いて、長年にわたって増大してきた。
地理的距離、経済距離、学術距離は、AI分野における国際協力の度合いと著しく負の関係を示している。
産業距離は、AI分野における国際協力の度合いと有意な関係を持つ。
また、米国と中国の参加によって、AI分野における国際協力が促進されていることも示している。
本研究は、地理、経済、文化、学術、産業におけるai研究の国際化に関する総合的な理解を提供する。
関連論文リスト
- Now, Later, and Lasting: Ten Priorities for AI Research, Policy, and Practice [63.20307830884542]
今後数十年は、産業革命に匹敵する人類の転換点になるかもしれない。
10年前に立ち上げられたこのプロジェクトは、複数の専門分野の専門家による永続的な研究にコミットしている。
AI技術の短期的および長期的影響の両方に対処する、アクションのための10のレコメンデーションを提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-06T22:18:31Z) - On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:16:41Z) - Evolving landscape of US-China science collaboration: Convergence and
divergence [0.0]
米国と中国は、様々な科学分野にまたがる協力関係を著しく強化してきた。
最近の報道は、この2つの巨大企業間のコラボレーションの潜在的な減少を示唆している。
この研究は、ここ数十年、米国と中国の相互作用の進化の風景を掘り下げている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-10T14:11:46Z) - Has China caught up to the US in AI research? An exploration of mimetic
isomorphism as a model for late industrializers [9.03136346887569]
我々は,中国のAI開発プロセスについて検討し,学習の迅速化と差別化を特徴とすることを示す。
2018年までに、AI研究のトピックに対処する中国と米国の間の時間ラグが消滅した。
この発見は、中国が重要な知識ギャップを効果的に橋渡しし、独立した研究軌道を踏み出そうとしている可能性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-11T19:59:54Z) - Artificial intelligence adoption in the physical sciences, natural
sciences, life sciences, social sciences and the arts and humanities: A
bibliometric analysis of research publications from 1960-2021 [73.06361680847708]
1960年には333の研究分野の14%がAIに関連していたが、1972年には全研究分野の半分以上、1986年には80%以上、現在では98%以上まで増加した。
1960年には、333の研究分野の14%がAI(コンピュータ科学の多くの分野)に関連していたが、1972年までに全研究分野の半分以上、1986年には80%以上、現在では98%以上まで増加した。
我々は、現在の急上昇の状況が異なっており、学際的AI応用が持続する可能性が高いと結論付けている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T14:08:07Z) - Expanding the Role of Affective Phenomena in Multimodal Interaction
Research [57.069159905961214]
マルチモーダルインタラクション, 感情計算, 自然言語処理において, 選ばれたカンファレンスから16,000以上の論文を調査した。
本論文では,感情関連論文910を同定し,情緒現象の役割について分析した。
我々は、人間の社会的行動や認知状態の機械的理解を高めるために、AIシステムによって感情と感情の予測がどのように使用されるかについて、限られた研究結果を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-18T09:08:39Z) - China and the U.S. produce more impactful AI research when collaborating together [2.115100245425281]
我々は、35万人以上のAI科学者と5000,000のAI論文のデータセットを分析します。
中国に移住するほとんどのAI科学者は米国出身であり、アメリカに移住するほとんどの科学者は中国出身である。
両国間の協力関係は千年紀の夜明け以降増加してきたが、このような協力関係は比較的稀である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-21T16:47:51Z) - Quantifying the Benefit of Artificial Intelligence for Scientific Research [2.4700789675440524]
我々は、科学研究におけるAIの直接的な利用とAIの潜在的利益の両方を見積もる。
研究におけるAIの利用は科学に広く浸透しており、特に2015年以来急速に成長している。
我々の分析は、AIが多くの科学分野に利益をもたらす可能性があることを示しているが、AI教育とその研究応用の間には顕著な断絶がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-17T08:08:50Z) - The Road to a Successful HRI: AI, Trust and ethicS-TRAITS [65.60507052509406]
本ワークショップの目的は,学界や産業の研究者に対して,人間とロボットの関係の学際性と学際性について議論する機会を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-23T16:52:12Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z) - Understanding Team Collaboration in Artificial Intelligence from the
perspective of Geographic Distance [7.097316676566972]
米国は、単一の国と国際的に協力するAI出版物の最大数を生産しました。
2010年以降、中国はAIにおける国際協力において重要な役割を担ってきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-25T11:06:38Z)
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。