Kaip AI daro revoliuciją moksle: prof. Färber Drezdene!

Kaip AI daro revoliuciją moksle: prof. Färber Drezdene!

Sparčiai besikeičiančiame šiuolaikinio mokslo pasaulyje dirbtinis intelektas (DI) yra reikšmingų pokyčių procesų centre. 2025 m. spalio 16 d. prof. Michaelas Färberis skaitys savo inauguracinę paskaitą Drezdeno technikos universitete. Tai vyks nuo 16.40 val. iki 18.10 val. Fritz Foerster pastate ir skirta temai "Ar AI pakeis mokslininkus? Nuo straipsnių iki įžvalgų su LLM ir žinių diagramomis".

Prof. Färber, kuris nuo 2024 m. balandžio mėn. yra Dresdeno universiteto duomenų analizės keičiamos programinės įrangos architektūros profesorius, parodys, kaip žinių grafikai ir didelės kalbos modeliai (LLM) sukelia mokslinės literatūros naudojimo revoliuciją. Dirbtinio intelekto centro ScaDS.AI tyrimų grupės vadovu Drezdene ir Leipcige bei KIT Web Science profesoriaus pavaduotoju Färberis išplėtojo esminių įžvalgų šia tema.

Žinių grafikų ir LLM vaidmuo

Savo paskaitoje Färberis kalbės apie informacijos pavertimą tikromis žiniomis. Jis parodys, kaip žinių grafikai vizualiai vaizduoja sudėtingus santykius ir kaip LLM gali padaryti reikšmingas išvadas iš duomenų. Kartu šios technologijos leidžia analizuoti milijonus mokslinių straipsnių ir pateikti įrodymais pagrįstų įžvalgų.

Be to, jis aptars paramą, kurią įmonės gali gauti kurdamos žinių grafikus. Lankstus atsiskaitymo modelis leidžia žingsnis po žingsnio kurti ir pritaikyti prie konkrečių duomenų reikalavimų. Tai papildyta tikslinėmis instrukcijomis, kaip veiksmingai integruoti nevienalyčių duomenų šaltinius.

Inovatyvios technologijos geresniems sprendimams priimti

Kitas jo paskaitos akcentas yra paieškos papildytos kartos naudojimas, kuris veikia kaip sąsaja tarp KG ir LLM. Tai taip pat apima natūralios kalbos užklausų vertimą į struktūrizuotas SPARQL užklausas. Šie metodai padeda pagerinti žinių grafikų ir LLM sąveiką, siekiant optimizuoti duomenų naudojimą.

Konkrečiai, Färber paaiškins, kaip įmonės gali įgyti konkurencinį pranašumą tobulindamos LLM konkrečioms sritims. Tai taip pat apima LLM integravimą į esamas programinės įrangos ekosistemas, pavyzdžiui, naudojant pokalbių sąsajas, tokias kaip pokalbių robotai ir virtualūs asistentai. Be to, sprendžiamas poreikis patvirtinti ir analizuoti LLM sukurtą turinį, lyginant jį su struktūrizuotomis žiniomis žinių grafikuose.

Įvykio perspektyva

Prof. Michaelo Färberio paskaita ne tik suteikia platformą diskusijoms apie DI atsiveriantį potencialą moksle, bet ir kelia klausimą apie mokslininkų ateitį vis labiau automatizuotame pasaulyje. Daugiau informacijos apie renginį ir pranešėją rasite TU Drezdeno svetainėje: tud.de/exzellenz/uwil.

AI ir mokslo sinergija yra esminis šių dienų tyrimų taškas, kaip rodo dabartinės tendencijos ir pokyčiai žinių grafikų ir LLM srityje, kaip aprašyta Fraunhoferio straipsnyje. Naudodamos pritaikytus duomenų analizės sprendimus įmonės gali žymiai pagerinti duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimą, o tai galiausiai skatina mokslo pažangą.

Norėdami išsamiai pažvelgti į naujausius šios srities pokyčius, verta pažvelgti į išsamią analizę arxiv.org.