/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F434%2F2d5165a96f50f57df5160b63256125ba.jpg)
Штучний інтелект на шляху до наукових відкриттів: як ChatGPT допоможе вченим
Міжнародна група вчених створює ІІ для наукових досліджень на основі технології ChatGPT.
Міжнародна команда вчених, включаючи фахівців з Університету Кембриджу, запустила дослідницький проект створення інструменту на базі ІІ для наукових відкриттів. Цей інструмент буде заснований на тій самій технології, що і ChatGPT.
У той час як ChatGPT працює з текстом, новий ІІ навчатиметься на числових даних та симуляціях фізики з різних наукових галузей. Це допоможе вченим у моделюванні об'єктів від надгігантських зірок до клімату Землі.
Проект отримав назву Polymathic AI і був представлений поряд з публікацією ряду пов'язаних робіт на репозиторії відкритого доступу arXiv ( 1 , 2 , 3 ). Ширлі Хо, керівник групи в Центрі обчислювальної астрофізики Інституту Флетайрон, заявила: "Це повністю змінить, як люди використовують ІІ та машинне навчання у науці."
Одна з основних ідей Polymathic AI полягає в тому, що використання великих попередньо навчених моделей може бути швидшим і точнішим, ніж створення наукової моделі з нуля.
Команда Polymathic AI об'єднала дослідників із Саймонс Фонду, його Інституту Флетайрон, Університету Кембриджа, Прінстонського університету та Лоуренської національної лабораторії Берклі. У складі команди експерти з фізики, астрофізики, математики, штучного інтелекту та нейронауки.
Проект націлений на вивчення даних з різних джерел з фізики та астрофізики, а в майбутньому - і з хімії та геноміки. Мета – застосовувати міждисциплінарні знання до широкого спектру наукових проблем.
При цьому, незважаючи на відомі обмеження ChatGPT точно (наприклад, неправильне множення чисел), проект Polymathic AI планує уникнути багатьох подібних проблем.
Ширлі Хо наголосила на прозорості та відкритості проекту: "Ми хочемо зробити все публічним. Бажаємо демократизувати ІІ для науки таким чином, щоб через кілька років надати спільноті попередньо навчену модель, здатну покращити наукові аналізи в різних галузях."