Данные и ИИ для науки: ключевые моменты

Первый раздел представляет основные концепции и обсуждает преимущества и проблемы подготовки научных данных к использованию ИИ.

Второй раздел В статье рассматриваются ключевые аспекты готовности данных для ИИ и, наоборот, использования ИИ для курирования данных. Мы опираемся на стандарты данных, обсуждая специфические для ИИ аспекты, такие как машинная читаемость и минимизация предвзятости, а также освещаем этические и экологические аспекты готовности данных для ИИ в науке.

Третий раздел обсуждает готовность данных в рамках открытой науки, представляет два тематических исследования, иллюстрирующих, как практики открытой науки могут способствовать готовности научных исследований к использованию ИИ.

СОВЕТЫ

• Конвергенция с существующими структурами данных и стандартаминапример, FAIR-R и Croissant, должны использоваться учеными и специалистами по обработке данных.
• Структуры управления данными должны выходить за рамки технических стандартов, чтобы содействовать равенству, доступу к вычислительным ресурсам и наращиванию потенциала.
• Инвестиции в инфраструктуру данных и развитие навыков является необходимым условием для эффективного и конкурентоспособного использования ИИ в науке.
• Признание карьера в сфере управления данными в науке и стимулы для поощрения этих навыков являются краеугольным камнем пути реализации вышеуказанных инвестиций.

Данные и ИИ для науки: ключевые моменты

Сентябрь 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

Скачать

Эта работа была выполнена с помощью гранта от Международного исследовательского центра развития (IDRC), Оттава, Канада. Мнения, выраженные в настоящем документе, не обязательно отражают точку зрения IDRC или его Совета управляющих.