論文の概要: Towards AI-Supported Research: a Vision of the TIB AIssistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16447v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 12:08:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:32.043955
• Title: Towards AI-Supported Research: a Vision of the TIB AIssistant
• Title（参考訳）: AI支援研究に向けて : TIBAIsistantのビジョン
• Authors: Sören Auer, Allard Oelen, Mohamad Yaser Jaradeh, Mutahira Khalid, Farhana Keya, Sasi Kiran Gaddipati, Jennifer D'Souza, Lorenz Schlüter, Amirreza Alasti, Gollam Rabby, Azanzi Jiomekong, Oliver Karras,
• Abstract要約: 我々は、領域に依存しない人間と機械の協調プラットフォームであるTIB AIsistantのビジョンを提示する。 提案手法の有効性と潜在的な影響を実証する早期プロトタイプのコンセプトフレームワーク,システムアーキテクチャ,実装について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.36260975777314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancements in Generative AI and Large Language Models promise to transform the way research is conducted, potentially offering unprecedented opportunities to augment scholarly workflows. However, effectively integrating AI into research remains a challenge due to varying domain requirements, limited AI literacy, the complexity of coordinating tools and agents, and the unclear accuracy of Generative AI in research. We present the vision of the TIB AIssistant, a domain-agnostic human-machine collaborative platform designed to support researchers across disciplines in scientific discovery, with AI assistants supporting tasks across the research life cycle. The platform offers modular components - including prompt and tool libraries, a shared data store, and a flexible orchestration framework - that collectively facilitate ideation, literature analysis, methodology development, data analysis, and scholarly writing. We describe the conceptual framework, system architecture, and implementation of an early prototype that demonstrates the feasibility and potential impact of our approach.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIと大規模言語モデルの急速な進歩は、研究のやり方を変えることを約束し、学術的なワークフローを拡大する前例のない機会を提供する。 しかし、研究にAIを効果的に統合することは、さまざまなドメイン要件、限られたAIリテラシー、ツールとエージェントの調整の複雑さ、そして研究における生成AIの明確な正確性のために、依然として課題である。 我々は、分野に依存しない人間と機械の協調プラットフォームであるTIB AIssistantのビジョンを提示する。 このプラットフォームは、プロンプトとツールライブラリ、共有データストア、フレキシブルなオーケストレーションフレームワークを含むモジュラーコンポーネントを提供しており、アイデア、文献分析、方法論開発、データ分析、学術的な執筆を促進する。 提案手法の有効性と潜在的な影響を実証する早期プロトタイプのコンセプトフレームワーク,システムアーキテクチャ,実装について述べる。

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