Adatok és mesterséges intelligencia a tudományban: Főbb szempontok

Az első szakasz bemutatja az alapvető fogalmakat, és tárgyalja a tudományos adatok mesterséges intelligenciával való felkészítésének előnyeit és kihívásait.

A második szakasz A témakör a mesterséges intelligencia általi adatfelkészültség, illetve az adatok MI általi feldolgozásának kulcsfontosságú szempontjait vizsgálja. Adatszabványokra építünk, miközben olyan MI-specifikus szempontokat tárgyalunk, mint a gépi olvashatóság és az elfogultság mérséklése, miközben kiemeljük az adatok MI-vel kapcsolatos tudományos felhasználásra való felkészültségével kapcsolatos etikai és környezeti szempontokat.

A harmadik szakasz az adatfelkészültséget tárgyalja a nyílt tudomány keretében, és két esettanulmányt mutat be, amelyek bemutatják, hogyan támogathatják a nyílt tudomány gyakorlatai a mesterséges intelligenciára való felkészültséget a tudományos kutatásban.

ajánlások

• Konvergencia a meglévő adatkeretrendszerekhez és szabványokhozpéldául a FAIR-R-t és a Croissant-t a tudósoknak és az adatkezelőknek kellene használniuk.
• Adatgazdálkodási struktúrák a műszaki szabványokon túl is kell lépniük az egyenlőség, a számítási erőforrásokhoz való hozzáférés és a kapacitásépítés előmozdítása érdekében.
• Befektetés az adatinfrastruktúrába és a készségfejlesztésbe a mesterséges intelligencia hatékony és versenyképes tudományos felhasználásának előfeltétele.
• Felismerése adatkezelési karrierlehetőségek a tudományban, valamint az ezen készségek előmozdítását célzó ösztönzők a fenti beruházások megvalósításának sarokköve.

Adatok és mesterséges intelligencia a tudományban: Főbb szempontok

szeptember 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

Letöltés

Ez a munka a kanadai Ottawa-i Nemzetközi Fejlesztési Kutatóközpont (IDRC) támogatásával készült. A jelen dokumentumban kifejtett nézetek nem feltétlenül tükrözik az IDRC vagy annak Igazgatótanácsának álláspontját.