Kako AI revolucionira znanost: Prof. Färber v Dresdnu!

Kako AI revolucionira znanost: Prof. Färber v Dresdnu!

V hitro razvijajočem se svetu sodobne znanosti je umetna inteligenca (AI) v središču pomembnih procesov sprememb. 16. oktobra 2025 bo imel prof. Michael Färber svoje uvodno predavanje na Tehnični univerzi v Dresdnu. Ta bo potekala od 16.40 dalje. do 18.10 ure v stavbi Fritza Foersterja in je posvečen temi "Bo umetna inteligenca nadomestila znanstvenike? Od dokumentov do vpogledov z LLM & Knowledge Graphs".

Profesor Färber, ki je od aprila 2024 profesor razširljivih programskih arhitektur za podatkovno analitiko na TU Dresden, bo pokazal, kako grafi znanja in veliki jezikovni modeli (LLM) spreminjajo uporabo znanstvene literature. V času, ko je bil vodja raziskovalne skupine v Centru za umetno inteligenco ScaDS.AI v Dresdnu in Leipzigu, pa tudi kot namestnik profesorja za spletno znanost na KIT, je Färber razvil temeljne vpoglede na to temo.

Vloga grafov znanja in LLM

Färber bo v svojem predavanju obravnaval transformacijo informacij v pravo znanje. Ponazoril bo, kako grafi znanja vizualno predstavljajo zapletene odnose in kako lahko LLM-ji iz podatkov potegnejo pomembne zaključke. Skupaj te tehnologije omogočajo analizo milijonov raziskovalnih člankov in zagotavljajo vpoglede, ki temeljijo na dokazih.

Poleg tega bo razpravljal o podpori, ki jo podjetja lahko prejmejo pri gradnji grafov znanja. Fleksibilen dohodni model omogoča postopni razvoj in prilagajanje specifičnim zahtevam glede podatkov. To dopolnjujejo ciljna navodila za učinkovito integracijo heterogenih podatkovnih virov.

Inovativne tehnologije za boljše odločitve

Še en poudarek njegovega predavanja je uporaba generiranja z razširjenim iskanjem, ki deluje kot vmesnik med KG in LLM. To vključuje tudi prevajanje poizvedb naravnega jezika v strukturirane poizvedbe SPARQL. Ti pristopi pomagajo izboljšati interoperabilnost med grafi znanja in LLM-ji za optimizacijo uporabe podatkov.

Natančneje, Färber bo pojasnil, kako lahko podjetja pridobijo konkurenčno prednost s fino nastavitvijo LLM za naloge, specifične za področje. To vključuje tudi integracijo LLM-jev v obstoječe programske ekosisteme, na primer prek pogovornih vmesnikov, kot so chatboti in virtualni pomočniki. Poleg tega je obravnavana potreba po potrjevanju in analizi vsebine, ustvarjene na LLM, s primerjavo s strukturiranim znanjem v grafih znanja.

Pogled na dogodek

Predavanje prof. Michaela Färberja ne ponuja le platforme za razpravo o potencialu, ki ga umetna inteligenca odpira v znanosti, temveč postavlja tudi vprašanje prihodnosti znanstvenikov v vse bolj avtomatiziranem svetu. Dodatne informacije o dogodku in govorniku so na voljo na spletni strani TU Dresden: tud.de/exzellenz/uwil.

Sinergija med umetno inteligenco in znanostjo tvori kritično točko v današnjih raziskavah, kot kažejo trenutni trendi in razvoj na področju grafov znanja in magistrskih študijev, kot je opisano v članku Fraunhofer. S pomočjo prilagojenih rešitev za analizo podatkov lahko podjetja bistveno izboljšajo svoje odločanje na podlagi podatkov, kar na koncu spodbuja tudi znanstveni napredek.

Za podroben vpogled v najnovejša dogajanja na tem področju si je vredno ogledati celovito analizo arxiv.org.