Ғылымға арналған деректер және AI: негізгі ойлар

Бірінші бөлім негізгі ұғымдармен таныстырады және ғылыми деректерді AI-ға дайын етудің артықшылықтары мен қиындықтарын талқылайды.

Екінші бөлім AI үшін деректердің дайындығы туралы негізгі ойларды зерттейді және керісінше, деректерді өңдеу үшін AI. Біз ғылымда AI-ға деректер дайындығы төңірегінде этикалық және қоршаған ортаны қорғау мәселелерін бөліп көрсете отырып, машинада оқылатындығы және ауытқуды азайту сияқты AI-ға тән ойларды талқылай отырып, деректер стандарттарына негізделеміз.

Үшінші бөлім Open Science шеңберінде деректердің дайындығын талқылайды, Open Science тәжірибесінің AI-ғылыми зерттеулерге дайындығын қалай қолдайтынын көрсететін екі жағдайлық зерттеуді ұсынады.

ұсынымдар

• Қолданыстағы деректер шеңберлері мен стандарттарына жақындау, мысалы, FAIR-R және Croissant, ғалымдар мен деректерді басқарушылармен қолданылуы керек.
• Деректерді басқару құрылымдары теңдікті, есептеу ресурстарына қол жеткізуді және әлеуетті арттыруды ынталандыру үшін техникалық стандарттар шеңберінен шығуы керек.
• Деректер инфрақұрылымына және дағдыларды дамытуға инвестиция ғылымда АИ-ді тиімді және бәсекеге қабілетті пайдаланудың міндетті шарты болып табылады.
• Тану деректерді басқару мансабы ғылымда және осы дағдыларды ынталандыру үшін ынталандыру жоғарыда аталған инвестицияны жүзеге асырудың негізгі жолы болып табылады.

Ғылымға арналған деректер және AI: негізгі ойлар

қыркүйек 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

жүктеу

Бұл жұмыс Оттава, Канада, Халықаралық дамуды зерттеу орталығының (IDRC) грантының көмегімен жүзеге асырылды. Мұнда айтылған пікірлер IDRC немесе оның Басқарушылар кеңесінің пікірлерін білдірмейді.