論文の概要: Airalogy: AI-empowered universal data digitization for research automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18586v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 12:43:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.97879
• Title: Airalogy: AI-empowered universal data digitization for research automation
• Title（参考訳）: Airalogy:AIを活用した研究自動化のためのユニバーサルデータデジタル化
• Authors: Zijie Yang, Qiji Zhou, Fang Guo, Sijie Zhang, Yexun Xi, Jinglei Nie, Yudian Zhu, Liping Huang, Chou Wu, Yonghe Xia, Xiaoyu Ma, Yingming Pu, Panzhong Lu, Junshu Pan, Mingtao Chen, Tiannan Guo, Yanmei Dou, Hongyu Chen, Anping Zeng, Jiaxing Huang, Tian Xu, Yue Zhang,
• Abstract要約: Airalogyは、カスタマイズ可能な標準化されたデータレコードを使用して研究全体を表現し、インテリジェントなQ&A、自動データ入力、分析、研究自動化のための高度なAI研究コミッションを提供する。 エアロロジーは、大学、産業、そして地球規模の研究コミュニティにおいて、人類全体に対して究極的に利益をもたらす可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.179026781829865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Research data are the foundation of Artificial Intelligence (AI)-driven science, yet current AI applications remain limited to a few fields with readily available, well-structured, digitized datasets. Achieving comprehensive AI empowerment across multiple disciplines is still out of reach. Present-day research data collection is often fragmented, lacking unified standards, inefficiently managed, and difficult to share. Creating a single platform for standardized data digitization needs to overcome the inherent challenge of balancing between universality (supporting the diverse, ever-evolving needs of various disciplines) and standardization (enforcing consistent formats to fully enable AI). No existing platform accommodates both facets. Building a truly multidisciplinary platform requires integrating scientific domain knowledge with sophisticated computing skills. Researchers often lack the computational expertise to design customized and standardized data recording methods, whereas platform developers rarely grasp the intricate needs of multiple scientific domains. These gaps impede research data standardization and hamper AI-driven progress. In this study, we address these challenges by developing Airalogy (https://airalogy.com), the world's first AI- and community-driven platform that balances universality and standardization for digitizing research data across multiple disciplines. Airalogy represents entire research workflows using customizable, standardized data records and offers an advanced AI research copilot for intelligent Q&A, automated data entry, analysis, and research automation. Already deployed in laboratories across all four schools of Westlake University, Airalogy has the potential to accelerate and automate scientific innovation in universities, industry, and the global research community-ultimately benefiting humanity as a whole.
• Abstract（参考訳）: 研究データは人工知能(AI)駆動科学の基礎であるが、現在のAIアプリケーションは、容易に利用でき、構造化されたデジタル化されたデータセットを持ついくつかの分野に限られている。 複数の分野にわたる包括的なAIの強化は、まだ到達できない。 現在の研究データ収集は断片化され、統一された標準が欠如し、非効率に管理され、共有が困難であることが多い。 標準化されたデータのデジタル化のための単一のプラットフォームを作ることは、普遍性(さまざまな分野の多様で進化を続けるニーズをサポートする)と標準化(AIを完全に有効にするために一貫したフォーマットを強制する)のバランスをとるという、本質的にの課題を克服する必要がある。 両面とも既存のホームはない。 真の多分野プラットフォームを構築するには、科学的ドメイン知識と高度なコンピューティングスキルを統合する必要がある。 研究者はしばしば、カスタマイズされた標準化されたデータ記録方法を設計する計算の専門知識を欠いているが、プラットフォーム開発者は複数の科学領域の複雑なニーズをほとんど理解していない。 これらのギャップは研究データの標準化を妨げ、AIによる進歩を妨げる。 本研究では,複数の分野にわたる研究データのデジタル化のための普遍性と標準化のバランスをとる,世界初のAIおよびコミュニティ駆動型プラットフォームであるAiralogy(https://airalogy.com)を開発することで,これらの課題に対処する。 Airalogyは、カスタマイズ可能な標準化されたデータレコードを使用して研究ワークフロー全体を表現し、インテリジェントなQ&A、自動データ入力、分析、研究自動化のための高度なAI研究コミッションを提供する。 すでにウェストレイク大学の全4校の研究室に配備されているAiralogyは、大学、産業、そしてグローバルな研究コミュニティが人類全体に対して究極的に利益をもたらすために、科学革新を加速し、自動化する能力を持っている。

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