Kā AI rada apvērsumu zinātnē: Prof. Fērbers Drēzdenē!

Kā AI rada apvērsumu zinātnē: Prof. Fērbers Drēzdenē!

Mūsdienu zinātnes strauji mainīgajā pasaulē mākslīgais intelekts (AI) ir nozīmīgu pārmaiņu procesu centrā. 2025. gada 16. oktobrī Drēzdenes Tehniskajā universitātē profesors Maikls Fērbers lasīs savu atklāšanas lekciju. Tas notiks no plkst.16:40. līdz 18:10. Fritz Foerster ēkā un ir veltīta tēmai "Vai AI aizstās zinātniekus? No dokumentiem līdz ieskatiem ar LLM un zināšanu grafikiem".

Profesors Fērbers, kurš kopš 2024. gada aprīļa ir TU Drēzdenes mērogojamās programmatūras arhitektūras profesors datu analīzei, parādīs, kā zināšanu diagrammas un lielo valodu modeļi (LLM) maina zinātniskās literatūras izmantošanu. Laikā, kad Fērbers bija pētniecības grupas vadītājs Mākslīgā intelekta centrā ScaDS.AI Drēzdenē un Leipcigā, kā arī profesora vietnieks tīmekļa zinātnes jautājumos KIT, Fērbers izstrādāja fundamentālus ieskatus par šo tēmu.

Zināšanu grafiku un LLM loma

Fērbers savā lekcijā pievērsīsies informācijas pārvēršanai reālās zināšanās. Viņš ilustrēs, kā zināšanu grafiki vizuāli attēlo sarežģītas attiecības un kā LLM spēj izdarīt nozīmīgus secinājumus no datiem. Apvienojumā šīs tehnoloģijas ļauj analizēt miljoniem pētījumu un sniedz uz pierādījumiem balstītu ieskatu.

Turklāt viņš apspriedīs atbalstu, ko uzņēmumi var saņemt, veidojot zināšanu grafikus. Elastīgs pay-as-you-go modelis ļauj soli pa solim izstrādāt un pielāgot konkrētām datu prasībām. To papildina mērķtiecīgi norādījumi neviendabīgu datu avotu efektīvai integrācijai.

Inovatīvas tehnoloģijas labākiem lēmumiem

Vēl viens viņa lekcijas fokuss ir izguves paplašinātās paaudzes izmantošana, kas darbojas kā saskarne starp KG un LLM. Tas ietver arī dabiskās valodas vaicājumu tulkošanu strukturētos SPARQL vaicājumos. Šīs pieejas palīdz uzlabot sadarbspēju starp zināšanu diagrammām un LLM, lai optimizētu datu lietojumu.

Konkrēti, Fērbers paskaidros, kā uzņēmumi var iegūt konkurences priekšrocības, precizējot LLM konkrētai jomai specifiskiem uzdevumiem. Tas ietver arī LLM integrāciju esošajās programmatūras ekosistēmās, piemēram, izmantojot sarunvalodas saskarnes, piemēram, tērzēšanas robotus un virtuālos palīgus. Turklāt tiek apskatīta nepieciešamība apstiprināt un analizēt LLM radīto saturu, salīdzinot to ar strukturētām zināšanām zināšanu grafikos.

Skats uz notikumu

Profesora Maikla Fērbera lekcija ne tikai piedāvā diskusiju platformu par potenciālu, ko AI paver zinātnē, bet arī izvirza jautājumu par zinātnieku nākotni arvien automatizētākā pasaulē. Sīkāka informācija par pasākumu un runātāju pieejama TU Drēzdenes mājaslapā: tud.de/exzellenz/uwil.

Sinerģija starp mākslīgo intelektu un zinātni veido kritisku punktu mūsdienu pētījumos, par ko liecina pašreizējās tendences un attīstība zināšanu grafiku un LLM jomā, kā aprakstīts Fraunhofera rakstā. Izmantojot pielāgotus datu analīzes risinājumus, uzņēmumi var ievērojami uzlabot uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanu, kas galu galā arī veicina zinātnes progresu.

Lai detalizēti aplūkotu jaunākos notikumus šajā jomā, ir vērts aplūkot visaptverošo analīzi arxiv.org.