ИИ научился искать новые знания в миллионах научных публикаций

Американские ученые создали приближенный к искусственному интеллекту алгоритм, который может анализировать миллионы научных статей и находить в них новые знания. Подобные алгоритмы, как уверены исследователи, будут прогнозировать научные открытия и в целом серьезно ускорят развитие научной мысли.

"У человечества уже сейчас есть алгоритмы, которые могут диагностировать заболевания лучше самых квалифицированных врачей, или, например, обыгрывать чемпионов по видеоиграм. Что дальше? Может ли ИИ сделать научное открытие? Наша разработка показывает, что кремниевый мозг уже приближается к этому", — говорят сотрудники Национальной лаборатории имени Лоуренса в Беркли.

ИИ, созданный исследователями из США, проанализировал 3.3 млн статьей по материаловедению, которые публиковались в тысяче научных журналов с 1922-го по 2018-й год.

Алгоритм под названием Word2vec создал 200-мерный вектор на основе слов, которые содержались в абстрактах статей.

Анализ 200-мерного вектора, произведенный искусственным интеллектом, позволил ему постичь материаловедение. "Напитавшись" огромным объемом научных знаний, ИИ смог заполнить некоторые пробелы в дисциплине, а также предложить варианты для создания новых термоэлектрических материалов.

Ученые проверили свойства предложенных ИИ материалов и с удивлением обнаружили, что они превосходят средние для подобных материалов значения.