AI przeanalizowała 3,3 miliona abstraktów naukowych i odkryła możliwe nowe materiały

Kategoria: Sztuczna inteligencja Opublikowany lip 09

Nowy artykuł pokazuje, jak przetwarzanie języka naturalnego może przyspieszyć odkrycia naukowe.

Kontekst: Przetwarzanie języka naturalnego znacznie się rozwinęło w ostatnich latach dzięki opracowaniu nienadzorowanych technik uczenia maszynowego, które są naprawdę dobre w uchwyceniu relacji między słowami . Liczą, jak często i jak ściśle słowa są używane w stosunku do siebie, i odwzorowują te relacje w trójwymiarowej przestrzeni wektorowej. Wzorce można następnie wykorzystać do przewidywania podstawowych analogii, takich jak mężczyzna jest królem, jak kobieta jest królową, lub konstruować zdania i wzmacniać takie rzeczy, jak autouzupełnianie i inne systemy przewidywania tekstu.

Nowa aplikacja: Grupa naukowców wykorzystała tę technikę do przeżuwania 3,3 miliona streszczeń naukowych opublikowanych w latach 1922–2018 w czasopismach, które prawdopodobnie zawierałyby badania materiałoznawcze. Uzyskane w ten sposób relacje słowne uchwyciły podstawową wiedzę z danej dziedziny, w tym strukturę układu okresowego oraz sposób, w jaki struktury związków chemicznych odnoszą się do ich właściwości. Gazeta była opublikowane w Nature zeszły tydzień.

Ze względu na zdolność tej techniki do obliczania analogii odkryto również szereg związków chemicznych, które wykazują właściwości podobne do właściwości materiałów termoelektrycznych, ale nie były wcześniej badane jako takie. Naukowcy są przekonani, że może to być nowy sposób na przeszukiwanie istniejącej literatury naukowej pod kątem wcześniej nierozważanych korelacji i przyspieszenie postępu badań w tej dziedzinie.

Powiązana praca: To nie pierwszy raz, kiedy takie techniki odkrywają fascynujące, czasem zaskakujące relacje w ogromnej ilości tekstu. Na przykład w 2017 roku artykuł opublikowany w Science odkryli, że ta sama technika użyta do przetwarzania olbrzymiego korpusu tekstowego z Internetu z powodzeniem odtwarzała historyczne uprzedzenia ludzi w stosunku do rasy i płci, a nawet obliczyła stosunek mężczyzn do kobiet w różnych zawodach. Artykuły te pokazują, jak wiele bogatych informacji o naszym świecie jest zawartych w ludzkim języku. Uczenie maszynowe daje nam teraz narzędzia do odblokowania tej wiedzy.

Aby więcej takich historii trafiało bezpośrednio do Twojej skrzynki odbiorczej, zapisz się do naszego nominowanego przez Webby biuletynu AI The Algorithm. Jest wolne.