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該AI工具確定了最有前途的病毒研究
2022-07-18 14:32:41
編輯：匡媛豪
來源：
導讀 掃描大量科學文獻以進行有希望的研究的AI工具可以加快尋找疫苗的速度。該系統提供了一種人工檢查的自動替代方法，許多研究人員開始繞過...
掃描大量科學文獻以進行有希望的研究的AI工具可以加快尋找疫苗的速度。
該系統提供了一種人工檢查的自動替代方法，許多研究人員開始繞過該方法，以便其同事可以立即提供有關其工作的反饋。
[閱讀：藥物發現可能是AI應對大流行的最佳方法]
這種方法犧牲了速度的安全性，這可能導致低質量的工作吸引到廣泛的受眾。這也意味著，有太多關于的論文供人類閱讀。
這些問題促使西北大學的研究人員創建了一種工具，用于預測哪些研究最值得進一步投資，以及哪些研究不太可能進行。
怎么運行的
西北系統使用一種算法來預測哪些研究將產生可復制的結果，這意味著當再次對一組新人進行測試時，它們具有相同的效果。
現有的評估可復制性的方法依賴于科學專家的審查，這是一個徹底但耗時的過程。
例如，研究機構DARPA創建的開放研究和證據的系統化信心(SCORE)流程平均大約需要314天。當您嘗試應對全球性大流行病時，這需要等待很長時間。
領導西北研究的Brian Uzzi教授認為，這一過程存在兩個主要問題。
首先，進入測試的第二階段需要花費很長時間，其次，當專家花時間審查他人的工作時，這意味著他們不在實驗室里進行自己的研究。
Uzzi的團隊從超過200萬個研究摘要中訓練了他們的統計和文本模型，然后對其進行了一系列新的研究以進行評估。
他們的想法不僅是分析數據，而且還分析研究作者用來解釋其結果的敘述。它通過識別能夠揭示研究人員對其發現的信心的語言模式來做到這一點，而人類評論家并不總是能發現這些模式。
然后，他們將這些預測與DARPA的SCORE評估進行了比較。研究人員說，他們的系統產生了同樣準確的結果-但僅需幾分鐘，而不是幾個月。
最終，該團隊旨在將系統與專家審閱者配對-他們說，這將比單獨工作的人或機器更為準確。
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