Eine Gruppe internationaler Wissenschaftler, darunter Experten der Universität Cambridge (UK), hat ein Forschungsprojekt zur Entwicklung eines KI-gestützten Werkzeugs speziell für die wissenschaftliche Forschung gestartet. Dieses Werkzeug basiert auf einer ähnlichen Technologie wie ChatGPT.
Während ChatGPT mit Text arbeitet, wird die neue KI-Anwendung anhand numerischer Daten und physikalischer Simulationen aus verschiedensten wissenschaftlichen Bereichen trainiert. Dies wird Wissenschaftlern helfen, diverse Forschungsobjekte zu modellieren, von Überriesensternen bis hin zum Erdklima.
Das Projekt trägt den Namen „Polymathic AI“ und wurde gleichzeitig mit der Veröffentlichung mehrerer verwandter Arbeiten im Open-Data-Repository arXiv angekündigt (1, 2, 3).
Shirley Ho, leitende Forscherin am Zentrum für Computergestützte Astrophysik des Flatiron Institute (USA), sagte: „Dies wird die Art und Weise, wie KI und maschinelles Lernen in der Wissenschaft eingesetzt werden, grundlegend verändern.“ Eine der Kernideen hinter „Polymathic AI“ ist, dass die Verwendung großer, vortrainierter Modelle schneller und genauer sein kann als die Entwicklung eines wissenschaftlichen Modells von Grund auf.
Das Forschungsteam vereint Wissenschaftler verschiedener Institutionen, darunter Experten aus Physik, Astrophysik, Mathematik, KI und Neurowissenschaften. Ziel des Projekts ist die Auswertung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in Physik und Astrophysik sowie zukünftig auch in Chemie und Gentechnik. Das Projekt verfolgt das Ziel, multidisziplinäres Wissen auf vielfältige wissenschaftliche Fragestellungen anzuwenden.
Trotz der Einschränkungen der ChatGPT-Anwendung hinsichtlich der Genauigkeit (z. B. bei der Multiplikation) plant das Projekt „Polymathic AI“, sich auf die Behebung dieses Problems zu konzentrieren.
Shirley Ho betonte die Transparenz und Offenheit des Projekts: „Wir wollen alles öffentlich machen, um KI für die Wissenschaft zu demokratisieren. In wenigen Jahren werden wir der wissenschaftlichen Gemeinschaft ein trainiertes KI-Modell zur Verfügung stellen, das die wissenschaftlichen Analysemöglichkeiten in vielen verschiedenen Bereichen verbessern kann.“
(laut Securitylab)
Quelle






Kommentar (0)