論文の概要: AI for Science: Current progress and pathways forward
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05822v1
- Date: Wed, 05 Mar 2025 09:29:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 15:49:35.960721
- Title: AI for Science: Current progress and pathways forward
- Title（参考訳）: AI for Science:最近の進歩とこれからの道筋
- Authors: Hengjie Yu, Yaochu Jin,
- Abstract要約: 人工知能と科学研究の急速な融合は、しばしばAI for Science(科学のためのAI)と呼ばれ、分野を越えて発見の風景を再構築している。
この研究は、研究におけるより広範なAI統合を促進し、科学的な発見と分野横断のイノベーションを促進することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.94708392671015
- License:
- Abstract: The rapid convergence of artificial intelligence (AI) with scientific research, often referred to as AI for Science (AI4Science), is reshaping the landscape of discovery across disciplines. Clarifying current progress and identifying promising pathways forward is essential to guide future development and unlock AI's transformative potential in scientific research. By analyzing AI-related research in leading natural and health science journals, we assess AI's integration into scientific fields and highlight opportunities for further growth. While AI's role in high-impact research is expanding, broader adoption remains hindered by cognitive and methodological gaps, necessitating targeted interventions to address these challenges. To accelerate AI4Science, we propose three key directions: equipping experimental scientists with user-friendly tools, developing proactive AI researchers within scientific workflows, and fostering a thriving AI-Science ecosystem. Additionally, we introduce a structured AI4Science workflow to guide both experimental scientists and AI researchers in leveraging AI for discovery, while proposing strategies to overcome adoption barriers. Ultimately, this work aims to drive broader AI integration in research, advancing scientific discovery and innovation across disciplines.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と科学研究の急速な融合は、しばしばAI for Science(AI4Science)と呼ばれ、分野を越えて発見の風景を再構築している。
今後の発展を導き、科学研究におけるAIの変革的ポテンシャルを解き放つためには、現在の進歩を明確にし、将来有望な経路を特定することが不可欠である。
自然科学と健康科学を主軸とする学術雑誌におけるAI関連の研究を分析することにより、AIの科学分野への統合を評価し、さらなる成長の機会を浮き彫りにする。
ハイインパクトな研究におけるAIの役割は拡大しているが、認知と方法論のギャップによって広く採用されるには、これらの課題に対処するためにターゲットとなる介入が必要である。
AI4Scienceを加速するために、実験的な科学者にユーザフレンドリなツールを提供すること、科学的ワークフロー内で積極的なAI研究者を開発すること、繁栄するAI-Scienceエコシステムを育むこと、の3つの主要な方向を提案する。
さらに、構造化されたAI4Scienceワークフローを導入し、実験科学者とAI研究者の両方が、AIを発見に活用し、採用障壁を克服するための戦略を提案する。
究極的には、この研究は研究におけるより広範なAI統合を促進し、科学的な発見と分野横断のイノベーションを促進することを目的としている。
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