ИИ научили делать открытия, до которых не додумались авторы «старых исследовательских работ»

1 комментарий
ИИ научили делать открытия, до которых не додумались авторы «старых исследовательских работ»

Искусственный интеллект обучили извлекать из старых исследований знания, которые остались незамеченными человеком, и делать на их основе научные открытия, пишет Vice.

Для поиска в научных работах связей, которые могли упустить учёные, специалисты Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли разработали алгоритм Word2Vec. Опираясь только на словесные связи, он генерировал прогнозы возможных термоэлектрических материалов (применяются в системах нагрева и охлаждения), которые используются сегодня. При этом алгоритм не имел определения «термоэлектричества» и каких-либо знаний в науке о материалах.

Для тренировки Word2vec на основе 3,3 млн рефератов научных работ по материаловедению был составлен глоссарий из 500 тысяч слов. Рефераты «скормили» алгоритму, который только по этим словам смог разобраться с такими понятиями, как периодическая таблица и химическая структура молекул. Алгоритм связывал слова, стоящие рядом, и создавал векторы родственных слов, что помогало ему составить определения понятий. Иногда слова были связаны с термоэлектрическими понятиями, но не упоминались как таковые ни в одном из рефератов. Этот пробел сложно заметить человеку, но для алгоритма он очевиден.

В одном из экспериментов прогнозные возможности алгоритма решили проверить на старых научных работах, вышедших до 2009 года. Word2Vec смог предсказать один из лучших современных материалов, который был изобретён лишь в 2012 году.

По словам исследователей, алгоритм может «читать» любые работы по материаловедению и благодаря этому устанавливать связи, до которых не додумался бы ни один учёный, а также выстраивать междисциплинарные ассоциации. Отмечается, что алгоритм не тренируют на каком-то конкретном датасете, то есть он применим в самых различных предметах и отраслях знания — даже в литературе или медицине. Разработкой уже заинтересовались другие учёные.

По теме
Все материалы по теме

Горячие события

Testing Stage 2020
26 марта — 28 марта

Testing Stage 2020

Киев
JSNation 2020 Amsterdam
3 июня — 5 июня

JSNation 2020 Amsterdam

Amsterdam

Читайте также

А что, если бы Нео выбрал синюю таблетку? Нейросеть переписала «Матрицу»
А что, если бы Нео выбрал синюю таблетку? Нейросеть переписала «Матрицу»

А что, если бы Нео выбрал синюю таблетку? Нейросеть переписала «Матрицу»

1 комментарий
Microsoft обучила крупнейшую языковую модель на базе архитектуры Transformer
Microsoft обучила крупнейшую языковую модель на базе архитектуры Transformer

Microsoft обучила крупнейшую языковую модель на базе архитектуры Transformer

Facebook опубликовала библиотеку PyTorch3D для обучения нейросетей на 3D-данных
Facebook опубликовала библиотеку PyTorch3D для обучения нейросетей на 3D-данных

Facebook опубликовала библиотеку PyTorch3D для обучения нейросетей на 3D-данных

1 комментарий
AI «апгрейдил» короткометражку братьев Люмьер 1896 года до 4К
AI «апгрейдил» короткометражку братьев Люмьер 1896 года до 4К

AI «апгрейдил» короткометражку братьев Люмьер 1896 года до 4К

Обсуждение

matoke
matoke BA в EPAM
1

Напоминает анекдот про изготовление кораблей в бутылках...