論文の概要: Social and environmental impact of recent developments in machine learning on biology and chemistry research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00356v1
• Date: Sat, 1 Oct 2022 20:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 17:31:28.751862
• Title: Social and environmental impact of recent developments in machine learning on biology and chemistry research
• Title（参考訳）: 機械学習における最近の発展の社会的・環境的影響と生物学・化学研究
• Authors: Daniel Probst
• Abstract要約: 機械学習の最近の進歩は、基礎研究や応用研究に影響を及ぼす可能性がある。 これらの開発は、薬物の発見や開発など、基礎的および応用的な研究に影響を与える可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Potential societal and environmental effects such as the rapidly increasing resource use and the associated environmental impact, reproducibility issues, and exclusivity, the privatization of ML research leading to a public research brain-drain, a narrowing of the research effort caused by a focus on deep learning, and the introduction of biases through a lack of sociodemographic diversity in data and personnel caused by recent developments in machine learning are a current topic of discussion and scientific publications. However, these discussions and publications focus mainly on computer science-adjacent fields, including computer vision and natural language processing or basic ML research. Using bibliometric analysis of the complete and full-text analysis of the open-access literature, we show that the same observations can be made for applied machine learning in chemistry and biology. These developments can potentially affect basic and applied research, such as drug discovery and development, beyond the known issue of biased data sets.
• Abstract（参考訳）: Potential societal and environmental effects such as the rapidly increasing resource use and the associated environmental impact, reproducibility issues, and exclusivity, the privatization of ML research leading to a public research brain-drain, a narrowing of the research effort caused by a focus on deep learning, and the introduction of biases through a lack of sociodemographic diversity in data and personnel caused by recent developments in machine learning are a current topic of discussion and scientific publications. しかし、これらの議論や出版物は主にコンピュータビジョンや自然言語処理、基本的なml研究など、コンピュータ科学に親しむ分野に焦点を当てている。 オープンアクセス文学の完全かつ全文分析の書誌学的分析を用いて,同じ観察が化学および生物学の応用機械学習にも応用できることを示した。 これらの発展は、既知の偏りのあるデータセットの問題を超えて、薬物の発見や開発のような基礎研究や応用研究に影響を与える可能性がある。

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