論文の概要: Decoding complexity: how machine learning is redefining scientific discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04161v2
• Date: Fri, 25 Apr 2025 14:35:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.742048
• Title: Decoding complexity: how machine learning is redefining scientific discovery
• Title（参考訳）: 複雑さの復号:機械学習が科学的発見を再定義する方法
• Authors: Ricardo Vinuesa, Paola Cinnella, Jean Rabault, Hossein Azizpour, Stefan Bauer, Bingni W. Brunton, Arne Elofsson, Elias Jarlebring, Hedvig Kjellstrom, Stefano Markidis, David Marlevi, Javier Garcia-Martinez, Steven L. Brunton,
• Abstract要約: 機械学習(ML)は、複雑なデータセットの編成、分析、解釈に欠かせないツールとなっている。 本稿では,さまざまな科学分野のブレークスルーを加速する上で,MLが果たす変革的役割について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.132517461279487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As modern scientific instruments generate vast amounts of data and the volume of information in the scientific literature continues to grow, machine learning (ML) has become an essential tool for organising, analysing, and interpreting these complex datasets. This paper explores the transformative role of ML in accelerating breakthroughs across a range of scientific disciplines. By presenting key examples -- such as brain mapping and exoplanet detection -- we demonstrate how ML is reshaping scientific research. We also explore different scenarios where different levels of knowledge of the underlying phenomenon are available, identifying strategies to overcome limitations and unlock the full potential of ML. Despite its advances, the growing reliance on ML poses challenges for research applications and rigorous validation of discoveries. We argue that even with these challenges, ML is poised to disrupt traditional methodologies and advance the boundaries of knowledge by enabling researchers to tackle increasingly complex problems. Thus, the scientific community can move beyond the necessary traditional oversimplifications to embrace the full complexity of natural systems, ultimately paving the way for interdisciplinary breakthroughs and innovative solutions to humanity's most pressing challenges.
• Abstract（参考訳）: 現代の科学機器は膨大な量のデータを生成し、科学文献の情報量も増え続けており、機械学習(ML)はこれらの複雑なデータセットを整理、分析、解釈するための重要なツールとなっている。 本稿では,さまざまな科学分野にまたがるブレークスルーを加速する上で,MLが果たす変革的役割について考察する。 脳マッピングや外惑星検出といった重要な例を提示することで、MLが科学的研究をどのように変えようとしているかを実証する。 また、基礎となる現象に関するさまざまなレベルの知識が利用可能であり、制限を克服し、MLの潜在能力を最大限に活用するための戦略を特定する、さまざまなシナリオについても検討する。 その進歩にもかかわらず、MLへの依存度が高まると、研究の応用や発見の厳密な検証が困難になる。 これらの課題があるとしても、MLは従来の方法論を破壊し、研究者がますます複雑な問題に取り組むことを可能にすることによって、知識の境界を前進させる可能性がある、と私たちは主張する。 したがって、科学界は、自然システムの完全な複雑さを受け入れるために必要な従来の過度な単純化を超越し、究極的には、学際的なブレークスルーと、人類の最も圧力のかかる課題に対する革新的な解決策の道を開くことができる。

関連論文リスト

• Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists [72.3420699173245]
  自律的なジェネラリスト科学者(AGS)の概念は、エージェントAIとエンボディロボットを組み合わせて、研究ライフサイクル全体を自動化している。 AGSは科学的発見に必要な時間と資源を大幅に削減することを目指している。 これらの自律的なシステムが研究プロセスにますます統合されるにつれて、科学的な発見が新しいスケーリング法則に従うかもしれないという仮説を立てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-28T14:00:27Z)
• Building Machine Learning Challenges for Anomaly Detection in Science [94.24422981343699]
  本稿では,異なる科学領域を対象とした機械学習による異常検出を目的とした3つのデータセットを提案する。 3つのデータセットを検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能なものにするために、機械学習の課題を提起する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-03T22:54:07Z)
• Position: Multimodal Large Language Models Can Significantly Advance Scientific Reasoning [51.11965014462375]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキスト、画像、その他のモダリティを統合する。 本稿では,MLLMが数学,物理,化学,生物学などの分野にまたがる科学的推論を著しく前進させることができることを論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-05T04:05:27Z)
• Scientific Machine Learning Seismology [0.0]
  科学機械学習(SciML)は、機械学習、特にディープラーニングと物理理論を統合し、複雑な自然現象を理解し予測する学際的な研究分野である。 PINNとニューラル演算子(NO)はSciMLの2つの一般的な方法である。 PINNの使用は、微分方程式の同時解、未決定系の推論、物理学に基づく正規化などの分野に拡大している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T02:27:42Z)
• A Comprehensive Survey of Scientific Large Language Models and Their Applications in Scientific Discovery [68.48094108571432]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキストやその他のデータ処理方法に革命をもたらした。 我々は,科学LLM間のクロスフィールドおよびクロスモーダル接続を明らかにすることで,研究ランドスケープのより総合的なビューを提供することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T08:03:24Z)
• Uni-SMART: Universal Science Multimodal Analysis and Research Transformer [22.90687836544612]
  bfUni-textは科学文献の深い理解のために設計された革新的モデルである。 ユニテキストは、他のテキスト中心のLLMよりも優れたパフォーマンスを示す。 我々の探索は、特許侵害検出やグラフのニュアンス解析など、実用的な応用にまで及んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T13:43:47Z)
• Understanding Biology in the Age of Artificial Intelligence [4.299566787216408]
  現代生命科学の研究は、生物システムをモデル化するための人工知能のアプローチにますます依存している。 機械学習(ML)モデルは、大規模で複雑なデータセットのパターンを特定するのに有用であるが、生物学におけるその広範な応用は、従来の科学的調査方法から大きく逸脱している。 ここでは,生物現象をモデル化し,科学的知識を進化させるために,MLシステムの設計と応用を導く一般的な原理を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T23:20:34Z)
• Diverse Explanations From Data-Driven and Domain-Driven Perspectives in the Physical Sciences [4.442043151145212]
  このパースペクティブは、物理科学における機械学習応用における多様な説明の源泉と意味を探求する。 モデル, 説明方法, 特徴属性レベル, 利害関係者のニーズが, ML出力の様々な解釈をもたらすかを検討する。 我々の分析は、科学的な文脈でMLモデルを解釈する際に、複数の視点を考慮することの重要性を浮き彫りにしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T05:28:28Z)
• Scientific Large Language Models: A Survey on Biological & Chemical Domains [47.97810890521825]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語理解の強化において、変革的な力として現れてきた。 LLMの応用は従来の言語境界を超えて、様々な科学分野で開発された専門的な言語システムを含んでいる。 AI for Science(AI for Science)のコミュニティで急成長している分野として、科学LLMは包括的な探査を義務付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T05:33:34Z)
• Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems [268.585904751315]
  科学のためのAI(AI4Science)として知られる新しい研究領域 領域は、物理世界(波動関数と電子密度)、原子(分子、タンパク質、物質、相互作用)、マクロ(流体、気候、地下)まで理解することを目的としている。 主要な課題は、物理第一原理、特に対称性を深層学習法によって自然システムで捉える方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T12:14:14Z)
• The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop Artificial Intelligence [67.70415658080121]
  機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。 AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。 ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T21:16:56Z)
• REAL ML: Recognizing, Exploring, and Articulating Limitations of Machine Learning Research [19.71032778307425]
  制限に関する透明性は、研究の厳格さを改善し、研究結果の適切な解釈を確実にし、研究の主張をより信頼できるものにするのに役立つ。 これらの利点にもかかわらず、機械学習(ML)研究コミュニティは、制限の開示と議論に関して、十分に発達した規範を欠いている。 機械学習の研究者が研究の限界を認識し、探索し、明確化するのに役立つ一連のガイド付きアクティビティであるREAL MLを開発するために、30人のMLおよびML隣接研究者による反復的な設計プロセスを実行します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T15:32:45Z)
• Machine Learning Force Fields [54.48599172620472]
  機械学習(ML)は、計算化学の多くの進歩を可能にした。 最も有望な応用の1つは、MLベースの力場(FF)の構築である。 本稿では,ML-FFの応用と,それらから得られる化学的知見について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-14T13:14:14Z)
• Workflow Provenance in the Lifecycle of Scientific Machine Learning [1.6118907823528272]
  我々は、科学MLのライフサイクルをサポートするために、ワークフロー技術を活用して全体像を構築する。 i)データ分析のライフサイクルと分類の特徴づけ、(ii)W3C PROVに準拠したデータ表現と参照システムアーキテクチャを用いて、この視点を構築するための設計原則、(iii)393ノードと946GPUを持つHPCクラスタを用いて、石油・ガスのケースでの評価から学んだ教訓に貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T13:09:48Z)
• Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
  ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。 ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。 提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-05T15:45:54Z)

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。