Të dhënat dhe inteligjenca artificiale për shkencën: Konsiderata kryesore

Seksioni i parë Prezanton konceptet themelore dhe diskuton avantazhet dhe sfidat e bërjes së të dhënave shkencore të gatshme për inteligjencën artificiale.

Seksioni i dytë shqyrton konsideratat kryesore për gatishmërinë e të dhënave për IA-në dhe anasjelltas, IA-në për të kuruar të dhënat. Ne ndërtojmë mbi standardet e të dhënave ndërsa diskutojmë konsideratat specifike të IA-së, të tilla si lexueshmëria nga makinat dhe zbutja e paragjykimeve, ndërsa nxjerrim në pah konsideratat etike dhe mjedisore rreth gatishmërisë së të dhënave për IA-në në shkencë.

Seksioni i tretë diskuton gatishmërinë e të dhënave brenda kornizës së Shkencës së Hapur, paraqet dy studime rastesh që ilustrojnë se si praktikat e Shkencës së Hapur mund të mbështesin gatishmërinë e IA-së për kërkime shkencore.

Rekomandime

• Konvergjenca me kornizat dhe standardet ekzistuese të të dhënave, për shembull, FAIR-R dhe Croissant, duhet të përdoren nga shkencëtarët dhe administratorët e të dhënave.
• Strukturat e qeverisjes së të dhënave duhet të shkojë përtej standardeve teknike për të promovuar barazinë, aksesin në burimet kompjuterike dhe ndërtimin e kapaciteteve.
• Investime në infrastrukturën e të dhënave dhe zhvillimin e aftësive është një parakusht për përdorimin efikas dhe konkurrues të IA-së në shkencë.
• Njohja e karriera në administrimin e të dhënave në shkencë, dhe stimujt për të inkurajuar këto aftësi, është një rrugë themelore zbatimi e investimit të mësipërm.

Të dhënat dhe inteligjenca artificiale për shkencën: Konsiderata kryesore

shtator 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

Shkarko

Ky punim u krye me ndihmën e një granti nga Qendra Ndërkombëtare e Kërkimeve për Zhvillim (IDRC), Ottawa, Kanada. Pikëpamjet e shprehura këtu nuk përfaqësojnë domosdoshmërisht ato të IDRC ose të Bordit të Guvernatorëve të saj.