Цифровизация науки играет центральную роль в современной научной среде, предоставляя доступ к огромным объемам данных и сверхмощным вычислительным ресурсам. Современные научные базы данных, такие как PubMed, Scopus и Google Scholar, содержат сотни миллионов научных записей, и их объем увеличивается ежегодно на десятки миллионов. Например, только в Scopus регистрируется более 2,5 миллионов новых статей в год. Такие платформы становятся незаменимыми для ученых, облегчая доступ к знаниям и их систематизацию.
С другой стороны, рост вычислительных мощностей привел к революции в области моделирования. Суперкомпьютеры, такие как Fugaku (Япония), обладающий производительностью более 500 петафлопс, позволяют моделировать сложнейшие системы — от динамики климата до структуры белков, как это было продемонстрировано в проекте AlphaFold для предсказания белковых структур. Аналогично, проекты на стыке биоинформатики и физики, такие как анализ больших данных геномики, стали возможными благодаря этой цифровой трансформации.
Однако цифровизация науки вызывает и дискуссии. Вопросы точности данных, прозрачности алгоритмов и этики при работе с большими данными становятся все более актуальными. Например, доступ к данным и результаты исследований могут быть неравномерными из-за цифрового разрыва между развитыми и развивающимися странами. Кроме того, алгоритмы анализа данных, включая ИИ, могут содержать скрытые предвзятости.
В этой статье рассматривается использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для ускорения научных открытий и достижений. В ней обсуждаются проблемы интеграции методов, основанных на данных, с научными знаниями и важность высокопроизводительных вычислений в различных научных областях. Потенциал ИИ и МО демонстрируется в таких областях, как материаловедение, биомедицинская наука и климатология, подчеркивая необходимость дальнейших исследований и разработок для полного использования их возможностей.
Powered by SciBiz @SciArticleBot
🔗 10.1016/j.patter.2023.100876