Date și inteligență artificială pentru știință: considerații cheie

Prima secțiune introduce conceptele fundamentale și discută avantajele și provocările aduse de pregătirea datelor științifice pentru inteligența artificială.

A doua secțiune examinează considerațiile cheie privind pregătirea datelor pentru IA și, invers, a IA pentru a gestiona datele. Ne bazăm pe standardele de date, discutând în același timp considerații specifice IA, cum ar fi lizibilitatea automată și atenuarea prejudecăților, evidențiind în același timp considerațiile etice și de mediu legate de pregătirea datelor pentru IA în știință.

A treia secțiune discută despre pregătirea datelor în cadrul Științei Deschise și prezintă două studii de caz care ilustrează modul în care practicile Științei Deschise pot sprijini pregătirea pentru inteligența artificială în cercetarea științifică.

Recomandări

• Convergența către cadrele și standardele de date existente, de exemplu, FAIR-R și Croissant, ar trebui utilizate de către oamenii de știință și administratorii de date.
• Structuri de guvernanță a datelor ar trebui să depășească standardele tehnice pentru a promova echitatea, accesul la resurse de calcul și consolidarea capacităților.
• Investiții în infrastructura de date și dezvoltarea competențelor este o condiție prealabilă pentru utilizarea eficientă și competitivă a IA în știință.
• Recunoașterea cariere în administrarea datelor în știință, precum și stimulentele pentru încurajarea acestor competențe, reprezintă o cale fundamentală de implementare a investiției menționate anterior.

Date și inteligență artificială pentru știință: considerații cheie

Septembrie 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

Download

Această lucrare a fost realizată cu ajutorul unui grant din partea Centrului Internațional de Cercetare pentru Dezvoltare (CRDI), Ottawa, Canada. Opiniile exprimate aici nu reprezintă neapărat opiniile CRDI sau ale Consiliului său de Administrație.