論文の概要: Unlocking the Potential of AI Researchers in Scientific Discovery: What Is Missing?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05822v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 08:11:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 12:20:20.279680
• Title: Unlocking the Potential of AI Researchers in Scientific Discovery: What Is Missing?
• Title（参考訳）: AI研究者の科学的発見の可能性:見逃すものは何か?
• Authors: Hengjie Yu, Yaochu Jin,
• Abstract要約: AI4Scienceの総出版物のシェアは2024年の3.57%から2050年までに約25%になると予想しています。 我々は,AI研究者を科学的発見の最前線に位置づける構造的かつ行動可能な戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.94708392671015
• License:
• Abstract: The potential of AI researchers in scientific discovery remains largely to be unleashed. Over the past decade, the presence of AI for Science (AI4Science) in the 145 Nature Index journals has increased ninefold, yet nearly 90% of AI4Science research remains predominantly led by experimental scientists. Drawing on the Diffusion of Innovation theory, we project that AI4Science's share of total publications will rise from 3.57% in 2024 to approximately 25% by 2050. Unlocking the potential of AI researchers is essential for driving this shift and fostering deeper integration of AI expertise into the research ecosystem. To this end, we propose structured and actionable workflows, alongside key strategies to position AI researchers at the forefront of scientific discovery. Furthermore, we outline three pivotal pathways: equipping experimental scientists with user-friendly AI tools to amplify the impact of AI researchers, bridging cognitive and methodological gaps to enable more direct participation in scientific discovery, and proactively cultivating a thriving AI-driven scientific ecosystem. By addressing these challenges, this work aims to empower AI researchers as a driving force in shaping the future of scientific discovery.
• Abstract（参考訳）: 科学的な発見におけるAI研究者の可能性は、いまだに明らかにされていない。 過去10年間で、145のNature Index誌にAI for Science(AI4Science)が存在することは9倍に増えたが、AI4Scienceの研究の90%近くは実験科学者が主導している。 AI4Scienceの総出版物のシェアは2024年の3.57%から2050年までに約25%になると予想しています。 AI研究者の可能性を解き放つことは、このシフトを推進し、研究エコシステムへのAI専門知識のより深い統合を促進するために不可欠である。 この目的のために、我々は構造化された行動可能なワークフローと、AI研究者を科学的発見の最前線に位置づけるための重要な戦略を提案する。 さらに、我々は、実験的な科学者にAI研究者の影響を増幅するためにユーザーフレンドリーなAIツールを装備すること、科学的発見へのより直接的な参加を可能にするための認知と方法論のギャップを埋めること、AI駆動の科学エコシステムを積極的に育成することの3つの重要な経路を概説する。 これらの課題に対処することで、この研究は、AI研究者を科学発見の未来を形作る原動力として力づけることを目的としている。

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