Πώς η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στην επιστήμη: Καθ. Färber στη Δρέσδη!

Πώς η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στην επιστήμη: Καθ. Färber στη Δρέσδη!

Στον ταχέως εξελισσόμενο κόσμο της σύγχρονης επιστήμης, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) βρίσκεται στο επίκεντρο σημαντικών διαδικασιών αλλαγής. Στις 16 Οκτωβρίου 2025, ο καθηγητής Michael Färber θα δώσει την εναρκτήρια διάλεξή του στο Τεχνικό Πανεπιστήμιο της Δρέσδης. Αυτό θα πραγματοποιηθεί από τις 4:40 μ.μ. έως τις 6:10 μ.μ. στο Fritz Foerster Building και είναι αφιερωμένο στο θέμα "Will AI Replace Scientists? From Papers to Insights with LLMs & Knowledge Graphs".

Ο καθηγητής Färber, ο οποίος είναι Καθηγητής Scalable Software Architectures for Data Analytics στο TU Dresden από τον Απρίλιο του 2024, θα δείξει πώς τα γραφήματα γνώσης και τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) φέρνουν επανάσταση στη χρήση της επιστημονικής βιβλιογραφίας. Κατά τη διάρκεια της θητείας του ως επικεφαλής της ερευνητικής ομάδας στο Κέντρο Τεχνητής Νοημοσύνης ScaDS.AI στη Δρέσδη και τη Λειψία, καθώς και ως αναπληρωτής καθηγητής Web Science στο KIT, ο Färber ανέπτυξε θεμελιώδεις γνώσεις σχετικά με αυτό το θέμα.

Ο ρόλος των γραφημάτων γνώσης και των LLM

Στη διάλεξή του, ο Färber θα ασχοληθεί με τη μετατροπή της πληροφορίας σε πραγματική γνώση. Θα επεξηγήσει πώς τα γραφήματα γνώσης αντιπροσωπεύουν οπτικά σύνθετες σχέσεις και πώς οι LLM μπορούν να εξάγουν ουσιαστικά συμπεράσματα από δεδομένα. Σε συνδυασμό, αυτές οι τεχνολογίες επιτρέπουν την ανάλυση εκατομμυρίων ερευνητικών άρθρων και παρέχουν πληροφορίες βασισμένες σε στοιχεία.

Επιπλέον, θα συζητήσει την υποστήριξη που μπορούν να λάβουν οι εταιρείες κατά τη δημιουργία γραφημάτων γνώσης. Ένα ευέλικτο μοντέλο pay-as-you-go επιτρέπει βήμα προς βήμα ανάπτυξη και προσαρμογή σε συγκεκριμένες απαιτήσεις δεδομένων. Αυτό συμπληρώνεται από στοχευμένες οδηγίες για την αποτελεσματική ενοποίηση ετερογενών πηγών δεδομένων.

Καινοτόμες τεχνολογίες για καλύτερες αποφάσεις

Ένα άλλο επίκεντρο της διάλεξής του είναι η χρήση της επαυξημένης παραγωγής ανάκτησης, η οποία λειτουργεί ως διεπαφή μεταξύ KG και LLM. Αυτό περιλαμβάνει επίσης τη μετάφραση ερωτημάτων φυσικής γλώσσας σε δομημένα ερωτήματα SPARQL. Αυτές οι προσεγγίσεις συμβάλλουν στη βελτίωση της διαλειτουργικότητας μεταξύ γραφημάτων γνώσης και LLM για τη βελτιστοποίηση της χρήσης δεδομένων.

Συγκεκριμένα, η Färber θα εξηγήσει πώς οι εταιρείες μπορούν να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα προσαρμόζοντας τα LLMs για εργασίες που αφορούν συγκεκριμένες περιοχές. Αυτό περιλαμβάνει επίσης την ενσωμάτωση των LLM σε υπάρχοντα οικοσυστήματα λογισμικού, για παράδειγμα μέσω διεπαφών συνομιλίας, όπως chatbots και εικονικούς βοηθούς. Επιπλέον, αντιμετωπίζεται η ανάγκη επικύρωσης και ανάλυσης περιεχομένου που δημιουργείται από LLM, συγκρίνοντάς το με δομημένη γνώση σε γραφήματα γνώσης.

Προοπτικές για το συμβάν

Η διάλεξη του καθηγητή Michael Färber όχι μόνο προσφέρει μια πλατφόρμα για συζήτηση σχετικά με τις δυνατότητες που ανοίγει η τεχνητή νοημοσύνη στην επιστήμη, αλλά θέτει επίσης το ερώτημα για το μέλλον των επιστημόνων σε έναν όλο και πιο αυτοματοποιημένο κόσμο. Περισσότερες πληροφορίες για την εκδήλωση και τον ομιλητή είναι διαθέσιμες στον ιστότοπο του TU Dresden: tud.de/exzellenz/uwil.

Η συνέργεια μεταξύ τεχνητής νοημοσύνης και επιστήμης αποτελεί ένα κρίσιμο σημείο στη σημερινή έρευνα, όπως φαίνεται από τις τρέχουσες τάσεις και εξελίξεις στον τομέα των γραφημάτων γνώσης και των LLMs, όπως περιγράφεται στο άρθρο του Fraunhofer. Μέσω προσαρμοσμένων λύσεων ανάλυσης δεδομένων, οι εταιρείες μπορούν να βελτιώσουν σημαντικά τη λήψη αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα, η οποία τελικά προωθεί επίσης την επιστημονική πρόοδο.

Για μια λεπτομερή ματιά στις τελευταίες εξελίξεις στον τομέα αυτό, αξίζει να ρίξετε μια ματιά στη συνολική ανάλυση arxiv.org.