論文の概要: AI-Driven Automation Can Become the Foundation of Next-Era Science of Science Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12039v1
• Date: Sat, 17 May 2025 15:01:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.001791
• Title: AI-Driven Automation Can Become the Foundation of Next-Era Science of Science Research
• Title（参考訳）: AIによる自動化が科学研究の次世代科学の基礎になる
• Authors: Renqi Chen, Haoyang Su, Shixiang Tang, Zhenfei Yin, Qi Wu, Hui Li, Ye Sun, Nanqing Dong, Wanli Ouyang, Philip Torr,
• Abstract要約: 科学科学(Science of Science, SoS)は、科学的発見の基礎となるメカニズムを探求する。 人工知能(AI)の出現は、次世代のSoSに変革の機会をもたらす。 我々は、従来の手法よりもAIの利点を概説し、潜在的な制限について議論し、それらを克服するための経路を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.944125758758936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Science of Science (SoS) explores the mechanisms underlying scientific discovery, and offers valuable insights for enhancing scientific efficiency and fostering innovation. Traditional approaches often rely on simplistic assumptions and basic statistical tools, such as linear regression and rule-based simulations, which struggle to capture the complexity and scale of modern research ecosystems. The advent of artificial intelligence (AI) presents a transformative opportunity for the next generation of SoS, enabling the automation of large-scale pattern discovery and uncovering insights previously unattainable. This paper offers a forward-looking perspective on the integration of Science of Science with AI for automated research pattern discovery and highlights key open challenges that could greatly benefit from AI. We outline the advantages of AI over traditional methods, discuss potential limitations, and propose pathways to overcome them. Additionally, we present a preliminary multi-agent system as an illustrative example to simulate research societies, showcasing AI's ability to replicate real-world research patterns and accelerate progress in Science of Science research.
• Abstract（参考訳）: 科学科学(Science of Science, SoS)は、科学的発見の基礎となるメカニズムを探求し、科学的効率の向上とイノベーションの促進に有用な洞察を提供する。 伝統的なアプローチは、しばしば、現代的な研究エコシステムの複雑さとスケールを捉えるのに苦労する線形回帰や規則に基づくシミュレーションのような、単純化された仮定と基本的な統計ツールに依存している。 人工知能(AI)の出現は、次世代のSoSに変革の機会を与え、大規模なパターン発見の自動化と、これまで達成できなかった洞察の発見を可能にする。 本稿では、自動研究パターン発見のためのScience of ScienceとAIの統合について、先見的な視点を提供し、AIから大きな恩恵を受ける可能性のある、主要なオープン課題を強調する。 我々は、従来の手法よりもAIの利点を概説し、潜在的な制限について議論し、それらを克服するための経路を提案する。 さらに、研究社会をシミュレートし、現実世界の研究パターンを再現し、科学研究の進歩を加速するAIの能力を示すための図示的な例として、予備的なマルチエージェントシステムを提案する。

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