論文の概要: Towards Scientific Discovery with Generative AI: Progress, Opportunities, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11427v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 03:52:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:00:19.738942
• Title: Towards Scientific Discovery with Generative AI: Progress, Opportunities, and Challenges
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIによる科学的発見に向けて - 進歩,機会,課題
• Authors: Chandan K Reddy, Parshin Shojaee,
• Abstract要約: 本稿では、科学的な課題に応用された大規模言語モデルやその他のAI技術の最近の進歩に注目し、科学的な発見のためのAIの現状について考察する。 そして、科学的な発見のためのより包括的なAIシステムの開発に向けた重要な課題と研究の方向性を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.232704182001253
• License:
• Abstract: Scientific discovery is a complex cognitive process that has driven human knowledge and technological progress for centuries. While artificial intelligence (AI) has made significant advances in automating aspects of scientific reasoning, simulation, and experimentation, we still lack integrated AI systems capable of performing autonomous long-term scientific research and discovery. This paper examines the current state of AI for scientific discovery, highlighting recent progress in large language models and other AI techniques applied to scientific tasks. We then outline key challenges and promising research directions toward developing more comprehensive AI systems for scientific discovery, including the need for science-focused AI agents, improved benchmarks and evaluation metrics, multimodal scientific representations, and unified frameworks combining reasoning, theorem proving, and data-driven modeling. Addressing these challenges could lead to transformative AI tools to accelerate progress across disciplines towards scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 科学的発見は複雑な認知プロセスであり、何世紀にもわたって人間の知識と技術の進歩を促してきた。 人工知能(AI)は、科学的推論、シミュレーション、実験の側面を自動化する上で大きな進歩を遂げてきたが、我々は、自律的な長期的な科学的研究と発見を行うことができる統合されたAIシステムをいまだに欠いている。 本稿では、科学的な課題に応用された大規模言語モデルやその他のAI技術の最近の進歩に注目し、科学的な発見のためのAIの現状について考察する。 次に、科学に焦点を当てたAIエージェントの必要性、ベンチマークと評価メトリクスの改善、マルチモーダルな科学表現、推論、定理証明、データ駆動モデリングを組み合わせた統合フレームワークなど、科学発見のためのより包括的なAIシステムの開発に向けた重要な課題と研究の方向性を概説する。 これらの課題に対処することで、科学的な発見に向けての分野にわたる進歩を加速する、変革的なAIツールが生まれる可能性がある。

関連論文リスト

• Two Heads Are Better Than One: A Multi-Agent System Has the Potential to Improve Scientific Idea Generation [48.29699224989952]
  VirSciは研究のアイデアを共同で生成し、評価し、洗練するエージェントのチームを組織している。 このマルチエージェントアプローチは、新規で影響力のある科学的アイデアを生み出す上で、最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T07:16:22Z)
• AI for social science and social science of AI: A Survey [47.5235291525383]
  人工知能の最近の進歩は、人工知能の可能性を再考するきっかけとなった。 AIの人間的能力の増大は、社会科学研究にも注目されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T10:57:09Z)
• DeepSpeed4Science Initiative: Enabling Large-Scale Scientific Discovery through Sophisticated AI System Technologies [116.09762105379241]
  DeepSpeed4Scienceは、AIシステム技術革新を通じてユニークな機能を構築することを目指している。 我々は、構造生物学研究における2つの重要なシステム課題に対処するために、DeepSpeed4Scienceで行った初期の進歩を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T22:05:15Z)
• 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)
• 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)
• Scientists' Perspectives on the Potential for Generative AI in their Fields [18.753742428223912]
  ジェネレーティブAIモデルは、現代生活の多くの側面を変革しようとしている。 Generative AIは、さまざまな科学分野の発見の方法やペースに実質的な影響を与える可能性がある。 我々は、さまざまな分野の20人の科学者にインタビューして、ジェネレーティブAIがそれぞれの分野の実践にどのように価値をもたらすかについて、洞察を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T00:06:28Z)
• AI for Science: An Emerging Agenda [30.260160661295682]
  本報告では,Dagtuhl Seminar 22382 "Machine Learning for Science: Bridging Data-Driven and Mechanistic Modelling"のプログラムと成果について報告する。 AIの変革的ポテンシャルは、分野にわたって広く適用可能であることに由来するもので、研究領域間での統合によってのみ達成される。 技術的な進歩に加えて、この分野における次の進歩の波は、機械学習研究者、ドメインエキスパート、市民科学者、エンジニアのコミュニティを構築することにある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T20:21:43Z)
• Learning from learning machines: a new generation of AI technology to meet the needs of science [59.261050918992325]
  科学的な発見のためのAIの有用性を高めるための新たな機会と課題を概説する。 産業におけるAIの目標と科学におけるAIの目標の区別は、データ内のパターンを識別することと、データから世界のパターンを発見することとの間に緊張を生じさせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-27T00:55:21Z)

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。