Штучний інтелект допоможе вченим повторно використовувати дані

Величезні обсяги цінних наукових даних залишаються невикористаними, заблокованими в лабораторіях або втраченими з часом. За оцінками експертів, зі ста створених наборів даних близько вісімдесяти залишаються в межах лабораторії, двадцять поширюються, але рідко використовуються повторно, менше двох відповідають стандартам спільних досліджень, і лише один зазвичай призводить до нових відкриттів.

Дослідники прагнуть змінити цю ситуацію за допомогою штучного інтелекту. Вони розробили новий алгоритм під назвою FAIR² Data Management. Ця система на основі штучного інтелекту робить набори даних придатними для повторного використання, перевірки та цитування.

Об'єднуючи курування, перевірку відповідності, експертну оцінку та інтерактивну візуалізацію на одній платформі, FAIR² дає змогу науковцям відповідально ділитися своєю роботою та отримувати визнання.

Видавництво відкритої науки Frontiers представило Frontiers FAIR² Data Management, яку описують як комплексний сервіс для дослідницьких даних на основі штучного інтелекту. Систему розроблено так, щоб дані можна було повторно використовувати та належним чином кредитувати, поєднуючи всі необхідні етапи — курування, перевірку відповідності, форматування для роботи зі штучним інтелектом, експертну оцінку, інтерактивний портал, сертифікацію та постійне зберігання — в один безперервний процес. Мета полягає в тому, щоб забезпечити перетворення сучасних інвестицій у дослідження на швидший прогрес у сфері охорони здоров'я, сталого розвитку та технологій.

FAIR² базується на принципах FAIR, що означають знайдений, доступний, сумісний та придатний для повторного використання, з розширеною відкритою структурою, яка гарантує, що кожен набір даних сумісний зі штучним інтелектом та етично придатний для повторного використання як людьми, так і машинами. Абревіатуру та принципи було визначено в березні 2016 року в статті в журналі Scientific Data консорціумом науковців та організацій. На саміті двадцятки в Ханчжоу 2016 року лідери цієї групи країн опублікували заяву, в якій схвалили застосування принципів FAIR до досліджень.

Система FAIR² Data Management є першою робочою реалізацією цієї моделі, яка з'являється в момент, коли результати досліджень швидко зростають, а штучний інтелект змінює спосіб здійснення відкриттів. Вона перетворює високорівневі принципи на реальну масштабовану інфраструктуру з вимірюваним впливом.

Розробники сподіваються, що багато перешкод на шляху сучасної науки будуть подолані, включаючи повільний прогрес у лікуванні раку, кліматичні моделі, яким бракує достатніх доказів, та дослідження, які неможливо відтворити.

Для досягнення цих цілей робота, яка раніше вимагала місяців ручних зусиль — від організації та перевірки наборів даних до створення метаданих та публікацій — тепер виконується за лічені хвилини штучним інтелектом Data Steward, розробленим компанією Senscience, венчурним проєктом Frontiers за FAIR².

Дослідники, які надсилають свої дані, отримують чотири інтегровані результати: сертифікований пакет даних, рецензовану та придатну для цитування статтю про дані, інтерактивний портал даних з візуалізаціями та чатом зі штучним інтелектом, а також сертифікат FAIR². Кожен елемент включає контроль якості та чіткі резюме, які полегшують розуміння даних для звичайних користувачів та забезпечують кращу сумісність між дослідницькими дисциплінами.

Ці результати мають забезпечити збереження, валідацію, можливість цитування та повторного використання кожного набору даних, допомагаючи прискорити відкриття та надаючи дослідникам належне визнання.

Як приклад розробники наводять набір даних про екологічні показники тиску за період з 1990 по 2050 рік. Поєднуючи спостережувані дані та модельовані прогнози по сорока трьох країнах протягом шести десятиліть, цей набір даних відстежує викиди, відходи, населення та валовий внутрішній продукт. Він підтримує порівняльний аналіз сталого розвитку та планування кліматичної політики на основі доказів.

Frontiers FAIR² також прагне підвищити видимість та доступність, підтримуючи відповідальне повторне використання науковцями, політиками, практиками, громадами та навіть системами штучного інтелекту, дозволяючи суспільству отримати більшу цінність від своїх інвестицій у науку.

Щодо реакції світової наукової спільноти, доктор Анхель Борха, головний дослідник морських досліджень в організації AZTI Баскського альянсу досліджень та технологій, зазначив: «Я дуже рекомендую використовувати такий вид курування даних та публікації статей, тому що ви можете генерувати інформацію дуже швидко, і це корисне форматування для будь-яких кінцевих користувачів».