Wissenschaftliche Entdeckung im Zeitalter der künstlichen Intelligenz
Nature Band 620, Seiten 47–60 (2023)Diesen Artikel zitieren
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Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in die wissenschaftliche Forschung integriert, um die Forschung zu erweitern und zu beschleunigen. Sie hilft Wissenschaftlern dabei, Hypothesen zu erstellen, Experimente zu entwerfen, große Datensätze zu sammeln und zu interpretieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die mit herkömmlichen wissenschaftlichen Methoden allein möglicherweise nicht möglich gewesen wären. Hier untersuchen wir Durchbrüche des letzten Jahrzehnts, darunter selbstüberwachtes Lernen, das das Trainieren von Modellen auf riesigen Mengen unbeschrifteter Daten ermöglicht, und geometrisches Deep Learning, das Wissen über die Struktur wissenschaftlicher Daten nutzt, um die Genauigkeit und Effizienz von Modellen zu verbessern. Generative KI-Methoden können durch die Analyse verschiedener Datenmodalitäten, einschließlich Bildern und Sequenzen, Designs erstellen, beispielsweise für niedermolekulare Medikamente und Proteine. Wir diskutieren, wie diese Methoden Wissenschaftlern im gesamten wissenschaftlichen Prozess helfen können und welche zentralen Probleme trotz dieser Fortschritte bestehen bleiben. Sowohl Entwickler als auch Benutzer von KI-Tools müssen besser verstehen, wann solche Ansätze verbessert werden müssen, und es bestehen weiterhin Herausforderungen durch schlechte Datenqualität und schlechte Datenverwaltung. Diese Fragestellungen betreffen alle wissenschaftlichen Disziplinen und erfordern die Entwicklung grundlegender algorithmischer Ansätze, die zum wissenschaftlichen Verständnis beitragen oder es sich selbstständig aneignen können, was sie zu kritischen Schwerpunkten für KI-Innovationen macht.
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MZ dankt den National Institutes of Health unter R01HD108794, der US Air Force unter FA8702-15-D-0001 und den Auszeichnungen der Harvard Data Science Initiative, Amazon Faculty Research, Google Research Scholar Program, Bayer Early Excellence in Science und AstraZeneca Research , Roche Alliance with Distinguished Scientists und Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence. CPG und YD danken dem US Air Force Office of Scientific Research für die Unterstützung im Rahmen des Multidisciplinary University Research Initiatives Program (MURI) FA9550-18-1-0136, des Defence University Research Instrumentation Program (DURIP) FA9550-21-1-0316 und für Auszeichnungen vom Scientific Autonomous Reasoning Agent (SARA) und AI for Discovery Assistant (AIDA). Alle in diesem Material geäußerten Meinungen, Erkenntnisse, Schlussfolgerungen oder Empfehlungen sind die der Autoren und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der Geldgeber wider. Wir danken D. Hassabis, A. Davies, S. Mohamed, Z. Li, K. Ma, Z. Qiao, E. Weinstein, AV Weller, Y. Zhong und AM Brandt für die Diskussionen zum Artikel.
Hanchen Wang
Aktuelle Adresse: Department of Research and Early Development, Genentech Inc, South San Francisco, CA, USA
Hanchen Wang
Aktuelle Adresse: Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, CA, USA
Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Hanchen Wang, Tianfan Fu, Yuanqi Du
Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Universität Cambridge, Cambridge, Großbritannien
Hanchen Wang & Joan Lasenby
Abteilung für Informatik und Mathematische Wissenschaften, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA
Hanchen Wang & Anima Anandkumar
Abteilung für Computerwissenschaft und Ingenieurwesen, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA
Tianfan Fu
Institut für Informatik, Cornell University, Ithaca, NY, USA
Yuanqi Du & Carla P. Gomes
Abteilung für Chemieingenieurwesen, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA
Wenhao Gao & Connor W. Coley
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Kexin Huang & Jure Leskovec
Fakultät für Physik, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA
Ziming Liu
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Universität Montreal, Montreal, Quebec, Kanada
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Abteilung für Erd-, Umwelt- und Planetenwissenschaften, Brown University, Providence, Rhode Island, USA
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Tie-Yan Liu
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Und Lied
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Jian Tang
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Jian Tang
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Max Welling
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Max Welling
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Linfeng Zhang
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Linfeng Zhang
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Connor W. Coley
Harvard Data Science Initiative, Cambridge, MA, USA
Marinka Zitnik
Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University, Cambridge, MA, USA
Marinka Zitnik
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Alle Autoren trugen zur Gestaltung und zum Verfassen des Papiers bei, halfen bei der Gestaltung der Forschung, gaben kritisches Feedback und kommentierten das Papier und seine Überarbeitungen. HW, TF, YD und MZ konzipierten die Studie und waren für die Gesamtleitung und Planung verantwortlich. WG, KH und ZL haben zu gleichen Teilen zu dieser Arbeit beigetragen (gleiche Zweitautorenschaft) und sind alphabetisch aufgeführt.
Korrespondenz mit Marinka Zitnik.
Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.
Nature dankt Brian Gallagher und Benjamin Nachman für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit.
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Nachdrucke und Genehmigungen
Wang, H., Fu, T., Du, Y. et al. Wissenschaftliche Entdeckung im Zeitalter der künstlichen Intelligenz. Natur 620, 47–60 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06221-2
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Eingegangen: 30. März 2022
Angenommen: 16. Mai 2023
Veröffentlicht: 02. August 2023
Ausgabedatum: 03. August 2023
DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-023-06221-2
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