Podaci i umjetna inteligencija za nauku: Ključna razmatranja

Prvi odjeljak predstavlja osnovne koncepte i raspravlja o prednostima i izazovima pripreme naučnih podataka za vještačku inteligenciju.

Drugi odjeljak Ispituje ključna razmatranja za spremnost podataka za vještačku inteligenciju i, obrnuto, vještačku inteligenciju za obradu podataka. Nadograđujemo se na standarde podataka dok istovremeno razmatramo specifična razmatranja za vještačku inteligenciju, kao što su mašinska čitljivost i ublažavanje pristranosti, a istovremeno ističemo etička i ekološka razmatranja u vezi sa spremnošću podataka za vještačku inteligenciju u nauci.

Treći dio razmatra spremnost podataka u okviru otvorene nauke, predstavlja dvije studije slučaja koje ilustruju kako prakse otvorene nauke mogu podržati spremnost vještačke inteligencije za naučna istraživanja.

preporuke

• Konvergencija s postojećim okvirima i standardima podataka, na primjer, FAIR-R i Croissant, trebali bi koristiti naučnici i upravitelji podataka.
• Strukture upravljanja podacima treba da ide dalje od tehničkih standarda kako bi se promovisala jednakost, pristup računarskim resursima i izgradnja kapaciteta.
• Ulaganje u podatkovnu infrastrukturu i razvoj vještina je preduslov za efikasnu i konkurentnu upotrebu vještačke inteligencije u nauci.
• Priznanje karijere u upravljanju podacima u nauci i podsticaji za podsticanje ovih vještina, predstavljaju temeljni put implementacije gore navedene investicije.

Podaci i umjetna inteligencija za nauku: Ključna razmatranja

septembar 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

Preuzimanje

Ovaj rad je proveden uz pomoć granta Međunarodnog centra za istraživanje razvoja (IDRC), Ottawa, Kanada. Stavovi izneseni u ovom dokumentu ne predstavljaju nužno stavove IDRC-a ili njegovog Upravnog odbora.