論文の概要: Detecting Emerging Technologies and their Evolution using Deep Learning
and Weak Signal Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05449v1
- Date: Wed, 11 May 2022 12:50:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-13 02:23:17.136702
- Title: Detecting Emerging Technologies and their Evolution using Deep Learning
and Weak Signal Analysis
- Title（参考訳）: 深層学習と弱信号解析を用いた新興技術の検出とその進化
- Authors: Ashkan Ebadi and Alain Auger and Yvan Gauthier
- Abstract要約: 超音速科学論文から将来の兆候を特定できる多層定量的手法を提案する。
提案されたフレームワークは、戦略的プランナーやドメインの専門家が新興技術のトレンドを特定し、監視するのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Emerging technologies can have major economic impacts and affect strategic
stability. Yet, early identification of emerging technologies remains
challenging. In order to identify emerging technologies in a timely and
reliable manner, a comprehensive examination of relevant scientific and
technological (S&T) trends and their related references is required. This
examination is generally done by domain experts and requires significant
amounts of time and effort to gain insights. The use of domain experts to
identify emerging technologies from S&T trends may limit the capacity to
analyse large volumes of information and introduce subjectivity in the
assessments. Decision support systems are required to provide accurate and
reliable evidence-based indicators through constant and continuous monitoring
of the environment and help identify signals of emerging technologies that
could alter security and economic prosperity. For example, the research field
of hypersonics has recently witnessed several advancements having profound
technological, commercial, and national security implications. In this work, we
present a multi-layer quantitative approach able to identify future signs from
scientific publications on hypersonics by leveraging deep learning and weak
signal analysis. The proposed framework can help strategic planners and domain
experts better identify and monitor emerging technology trends.
- Abstract（参考訳）: 新興技術は経済に大きな影響を与え、戦略的安定に影響を及ぼす可能性がある。
しかし、新興技術の早期発見は依然として困難である。
新興テクノロジをタイムリーかつ信頼性の高い方法で識別するためには,関連する科学技術動向とその関連文献を総合的に検討する必要がある。
この試験は一般的にドメインの専門家によって行われ、洞察を得るためにかなりの時間と労力を要する。
S&Tトレンドから新興技術を特定するためのドメインエキスパートの使用は、大量の情報を分析し、アセスメントに主観性を導入する能力を制限する可能性がある。
意思決定支援システムは、環境の定常的かつ継続的な監視を通じて、正確で信頼性の高い証拠に基づく指標を提供し、セキュリティと経済の繁栄を変える可能性のある新興技術のシグナルを特定するのに役立つ。
例えば、超音速の研究分野は、最近、重要な技術、商業、および国家安全保障に影響を及ぼすいくつかの進歩を目撃している。
本研究では,深層学習と弱信号解析を利用して,超音速科学論文から将来の兆候を識別できる多層定量的手法を提案する。
提案されたフレームワークは、戦略的プランナーやドメインの専門家が新興技術トレンドを特定し監視するのに役立つ。
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