Штучний інтелект може сприяти вченим у повторному застосуванні даних.

Новий алгоритм FAIR² Data Management перетворює наукові дані на зручний та перевіряємий ресурс, який можна цитувати.

Величезні обсяги цінних наукових даних залишаються недоступними, затримуючись у лабораторіях або з часом втрачаючись. За оцінками фахівців, з кожних ста створених наборів даних близько восьмидесяти залишаються в межах лабораторій, двадцять виходять за їхні рамки, але рідко використовуються повторно, лише менше двох відповідають вимогам спільних досліджень, а всього один зазвичай веде 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 в собі функції курування, перевірки відповідності, експертної оцінки та інтерактивної візуалізації на єдиній платформі, FAIR² надає науковцям можливість відповідально презентувати свої дослідження та здобувати визнання.

Видавництво Frontiers, що спеціалізується на відкритій науці, представило нову платформу під назвою Frontiers FAIR² Data Management. Цей інноваційний сервіс, створений на основі штучного інтелекту, спрямований на ефективне управління дослідницькими даними. Система розроблена з урахуванням можливості повторного використання даних та їх належного кредитування, об’єднуючи всі необхідні етапи — включаючи курування, перевірку відповідності, підготовку даних для роботи з AI, експертну оцінку, інтерактивний портал, сертифікацію та постійне зберігання — в єдиний безперервний процес. Основною метою є прискорення перетворення сучасних інвестицій у наукові дослідження на швидший прогрес у сферах охорони здоров'я, сталого розвитку та технологій.

FAIR² ґрунтується на принципах FAIR, які означають знахідність, доступність, сумісність та придатність для повторного використання. Ця концепція має розширену відкриту структуру, що забезпечує сумісність кожного набору даних зі штучним інтелектом, а також гарантує етичну придатність для повторного використання як людьми, так і машинами. Абревіатура та основні принципи були сформульовані у березні 2016 року в статті, опублікованій в журналі Scientific Data, групою науковців та організацій. Під час саміту G20 у Ханчжоу 2016 року лідери цих країн випустили заяву, що підтверджує підтримку застосування принципів FAIR у дослідженнях.

Система FAIR² Data Management є першою практичною втіленням цієї моделі, яка виникає в епоху стрімкого зростання обсягу дослідницьких результатів та впливу штучного інтелекту на процеси відкриттів. Вона трансформує загальні принципи в ефективну масштабовану інфраструктуру з чітко вимірюваним впливом.

Розробники висловлюють надію, що численні труднощі, що стоять на заваді сучасній науці, будуть подолані. Це стосується, зокрема, повільного розвитку методів лікування раку, недостатньо обґрунтованих кліматичних моделей, а також досліджень, які важко відтворити.

Щоб реалізувати ці завдання, процеси, які раніше потребували місяців ручної праці — від організації та верифікації даних до генерації метаданих і їх публікації — тепер виконуються всього за кілька хвилин завдяки штучному інтелекту Data Steward, створеному компанією Senscience, що є венчурним проєктом Frontiers у рамках ініціативи 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 повинні гарантувати збереження, підтвердження, можливість посилання та повторного використання кожного набору даних, сприяючи прискоренню відкриттів і забезпечуючи вченим належне визнання їхніх досягнень.

Розробники наводять приклад набору даних, що охоплює екологічні показники тиску з 1990 до 2050 року. Цей набір, об'єднуючи фактичні спостереження та прогнозовані моделі для сорока трьох країн на протязі шести десятиліть, відстежує викиди, відходи, чисельність населення та валовий внутрішній продукт. Він слугує основою для порівняльного аналізу сталого розвитку і розробки кліматичної політики, ґрунтуючись на достовірних даних.

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".