論文の概要: Artificial Intelligence for Scientific Research: Authentic Research Education Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08966v5
- Date: Sun, 7 Jul 2024 14:54:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 05:52:24.728462
- Title: Artificial Intelligence for Scientific Research: Authentic Research Education Framework
- Title（参考訳）: 科学研究のための人工知能:認証研究教育フレームワーク
- Authors: Sergey V Samsonau, Aziza Kurbonova, Lu Jiang, Hazem Lashen, Jiamu Bai, Theresa Merchant, Ruoxi Wang, Laiba Mehnaz, Zecheng Wang, Ishita Patil,
- Abstract要約: 我々は,補完的な技術を持つ学生チームが,自然科学研究者のために有用な人工知能(AI)ソリューションを開発するプログラムを実装した。
当社のアプローチは、特定のニーズに対して機械学習の有用性を評価する機会を得る科学者に直接利益をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.772344064510275
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We report a framework that enables the wide adoption of authentic research educational methodology at various schools by addressing common barriers. The guiding principles we present were applied to implement a program in which teams of students with complementary skills develop useful artificial intelligence (AI) solutions for researchers in natural sciences. To accomplish this, we work with research laboratories that reveal/specify their needs, and then our student teams work on the discovery, design, and development of an AI solution for unique problems using a consulting-like arrangement. To date, our group has been operating at New York University (NYU) for seven consecutive semesters, has engaged more than a hundred students, ranging from first-year college students to master's candidates, and has worked with more than twenty projects and collaborators. While creating education benefits for students, our approach also directly benefits scientists, who get an opportunity to evaluate the usefulness of machine learning for their specific needs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な学校において,共通の障壁に対処して,真正的研究の方法論を広く採用するための枠組みを報告する。
本稿では,自然科学の研究者にとって有用な人工知能(AI)ソリューションを,補完的スキルを持つ学生チームが開発するプログラムの実装に,指導原則を適用した。
これを達成するために、私たちは、彼らのニーズを明らかにして特定する研究所と協力して、学生チームはコンサルティングのようなアレンジメントを使用して、ユニークな問題に対するAIソリューションの発見、設計、開発に取り組んでいます。
これまでのところ、われわれのグループはニューヨーク大学(NYU)で7学期連続で活動しており、1年生から修士候補まで100人以上の学生を雇い、20以上のプロジェクトや協力者と協力してきた。
学生にとっての教育的利益を生み出す一方で、我々のアプローチは、特定のニーズに対して機械学習の有用性を評価する機会を得る科学者に直接利益をもたらす。
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