Kako AI revolucionira znanost: Prof. Färber u Dresdenu!

Kako AI revolucionira znanost: Prof. Färber u Dresdenu!

U brzom svijetu moderne znanosti, umjetna inteligencija (AI) u središtu je značajnih procesa promjena. Dana 16. listopada 2025. prof. Michael Färber održat će svoje nastupno predavanje na Tehničkom sveučilištu u Dresdenu. To će se održati od 16.40 sati. do 18:10 sati. u zgradi Fritz Foerster i posvećen je temi "Will AI Replace Scientists? From Papers to Insights with LLMs & Knowledge Graphs".

Prof. Färber, koji je od travnja 2024. profesor skalabilnih softverskih arhitektura za analizu podataka na TU Dresden, pokazat će kako grafikoni znanja i veliki jezični modeli (LLM) revolucionariziraju korištenje znanstvene literature. Dok je bio voditelj istraživačke grupe u Centru za umjetnu inteligenciju ScaDS.AI u Dresdenu i Leipzigu, kao i kao zamjenik profesora za Web Science na KIT-u, Färber je razvio temeljne uvide o ovoj temi.

Uloga grafikona znanja i LLM-a

Färber će se u svom predavanju pozabaviti transformacijom informacija u stvarno znanje. On će ilustrirati kako grafikoni znanja vizualno predstavljaju složene odnose i kako LLM-ovi mogu izvući smislene zaključke iz podataka. U kombinaciji, ove tehnologije omogućuju analizu milijuna istraživačkih radova i daju uvide temeljene na dokazima.

Osim toga, raspravljat će o podršci koju tvrtke mogu dobiti pri izgradnji grafikona znanja. Fleksibilni pay-as-you-go model omogućuje razvoj korak po korak i prilagodbu specifičnim zahtjevima podataka. Ovo je dopunjeno ciljanim uputama za učinkovitu integraciju heterogenih izvora podataka.

Inovativne tehnologije za bolje odluke

Drugi fokus njegovog predavanja je korištenje generiranja proširenog pretraživanja, koje djeluje kao sučelje između KG-a i LLM-a. Ovo također uključuje prevođenje upita prirodnog jezika u strukturirane SPARQL upite. Ovi pristupi pomažu u poboljšanju interoperabilnosti između grafikona znanja i LLM-ova kako bi se optimizirala upotreba podataka.

Konkretno, Färber će objasniti kako tvrtke mogu steći konkurentsku prednost finim podešavanjem LLM-a za zadatke specifične za područje. To također uključuje integraciju LLM-a u postojeće softverske ekosustave, na primjer putem konverzacijskih sučelja kao što su chatbotovi i virtualni asistenti. Osim toga, razmatra se potreba za provjerom i analizom sadržaja generiranog na LLM-u usporedbom sa strukturiranim znanjem u grafikonima znanja.

Pogled na događaj

Predavanje prof. Michaela Färbera ne samo da nudi platformu za raspravu o potencijalima koje umjetna inteligencija otvara u znanosti, već postavlja i pitanje budućnosti znanstvenika u sve automatiziranijem svijetu. Dodatne informacije o događaju i govorniku dostupne su na web stranici TU Dresden: tud.de/exzellenz/uwil.

Sinergija između umjetne inteligencije i znanosti čini kritičnu točku u današnjem istraživanju, kao što pokazuju trenutni trendovi i razvoj u području grafikona znanja i LLM-a, kao što je opisano u članku Fraunhofer. Kroz prilagođena rješenja za analizu podataka, tvrtke mogu značajno poboljšati svoje odlučivanje temeljeno na podacima, što u konačnici također promiče znanstveni napredak.

Za detaljan uvid u najnovija događanja u ovom području vrijedi pogledati opsežnu analizu arxiv.org.