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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11427v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 19:22:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:09.436458
• 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。

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