Awesome-ai4s أصبح الآن مفتوح المصدر! مجموعة شاملة من الأوراق الأكاديمية وموارد البيانات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في العلوم، والتي يتم تحديثها باستمرار

في عام 2018، اقترح الأكاديمي أو وينان من الأكاديمية الصينية للعلوم مفهوم "الذكاء الاصطناعي للعلوم"، مؤكداً على استخدام الذكاء الاصطناعي لتعلم المبادئ العلمية وإنشاء نماذج علمية لحل المشكلات العملية. وفي العام نفسه، برز برنامج AlphaFold، حيث تمكن من التنبؤ بدقة بـ 25 بنية بروتينية من أصل 43 بروتينًا. في عام 2021، أصبح AlphaFold 2 مفتوح المصدر وتوقع بنية البروتين البشري 98.5%.لقد دخلت AI4S حقًا إلى أنظار الجمهور.

وفي وقت لاحق، قدمت الحكومة الصينية والدوائر على كافة المستويات سلسلة من السياسات المواتية لـ AI4S. في مارس 2023، من أجل تنفيذ "خطة تطوير الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي" الوطنية، أطلقت وزارة العلوم والتكنولوجيا، بالتعاون مع المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين، أعمال النشر الخاصة "الذكاء الاصطناعي من أجل العلوم".من خلال التكامل الوثيق بين القضايا الرئيسية في التخصصات الأساسية مثل الرياضيات والفيزياء والكيمياء وعلم الفلك، سنبني نظامًا متطورًا للبحث والتطوير العلمي مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي.

وبفضل التطور التكنولوجي ودعم السياسات، انتقل "الذكاء الاصطناعي من أجل العلوم" تدريجيا من المفهوم إلى الممارسة، مما أنتج سلسلة من النتائج عالية القيمة في العديد من المجالات مثل الطب الحيوي، وكيمياء المواد، والصحة الطبية.

ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي للعلوم هو تقنية ناشئة تشمل الذكاء الاصطناعي والعديد من التخصصات الأساسية.في التطبيقات العملية، غالبًا ما تكون هناك حاجة إلى باحثين ذوي خلفيات متعددة التخصصات.ومع ذلك، في المجالات الفرعية الواسعة والمعقدة للبحث العلمي، ليس من السهل تجميع الخبرة متعددة التخصصات. يفتقر العديد من الباحثين إلى المعرفة الكافية بخبرة الذكاء الاصطناعي ولا يعرفون من أين يبدأون عندما يريدون استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، من الصعب على مواهب الذكاء الاصطناعي أن تفهم بعمق نقاط الألم الحقيقية في مختلف مجالات البحث العلمي في فترة قصيرة من الزمن، ولديهم مهارات الذكاء الاصطناعي ولكن يجدون صعوبة في عرضها.

والأهم من ذلك،بسبب الحواجز العالية بين تخصصات البحث العلمي، فإن موارد التعلم الخاصة بالذكاء الاصطناعي في العلوم نادرة ومتناثرة.ويواجه الباحثون من التخصصات التقليدية أيضًا صعوبات عند الدراسة عبر التخصصات. وتحد هذه التحديات إلى حد كبير من الترويج السريع للذكاء الاصطناعي في مجال العلوم.

لذلك، من أجل سد فجوة المعلومات، ومساعدة المزيد من الباحثين على فهم أحدث نتائج الأبحاث والحالات العملية للذكاء الاصطناعي في مجال العلوم، وخفض عتبة التعلم،أطلقت شركة HyperAI مشروعًا مفتوح المصدر بعنوان "awesome-ai4s" على GitHub، والذي يجمع أكثر من 100 حالة من حالات الذكاء الاصطناعي للعلوم، والتي تغطي الطب الحيوي، والرعاية الصحية، وكيمياء المواد، وعلوم الحيوان والنبات، والبحوث الجوية، والبيئة والطاقة، والكوارث الطبيعية وغيرها من المجالات الفرعية.من الملائم للباحثين من مختلف التخصصات العثور على المعلومات ذات الصلة بدقة.

عنوان مشروع 「awesome-ai4s」:
https://github.com/hyperai/awesome-ai4s

أيضًا،كما أطلق الموقع الرسمي لشركة HyperAI أيضًا مجموعات بيانات عالية الجودة وموارد أدوات الذكاء الاصطناعي المذكورة في الأوراق الأكاديمية.تنزيل بنقرة واحدة فقط.

عنوان الموقع الرسمي لـ HyperAI:
https://hyper.ai/

في المستقبل، سنستمر في تحديث "awesome-ai4s" ومشاركة النتائج المتطورة والموثوقة وعالية الجودة على نطاق واسع. كما نرحب أيضًا بالجميع للمساهمة في Star وPR لتعزيز التطبيق العالمي لـ AI4S.

تغطية العديد من التخصصات أفقيًا وربط التقنيات السائدة عموديًا

يتضمن "awesome-ai4s" ما يقرب من 100 ورقة بحثية عالية الجودة في مجال الذكاء الاصطناعي للعلوم من أفضل المؤسسات الأكاديمية في جميع أنحاء العالم.ويقدم التطبيقات المبتكرة لتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق، والتعلم الآلي، والتعلم المعزز، والتعلم الذاتي الإشراف، والتعلم الانتقالي في الطب الحيوي، والصحة الطبية، وكيمياء المواد، وعلوم الحيوان والنبات، والبحوث الجوية، والبيئة والطاقة، والكوارث الطبيعية، وغيرها من المجالات.

بغض النظر عن مجال بحثك، أو تقنيات الذكاء الاصطناعي التي تريد استخدامها في بحثك، يمكنك الحصول على الإلهام والتنوير من "awesome-ai4s":

• بناءً على تخصصات البحث العلمي، يمكنك البحث عن نقاط ضعف بحثية مماثلة في نفس المجال وفهم ما إذا كان من الممكن تطبيق حلولها على بحثك الخاص.

• من خلال استكشاف تقنية الذكاء الاصطناعي، يمكنك فهم قيمة تطبيق التكنولوجيا في مجالات متعددة ومعرفة خصائصها بشكل أكبر، وذلك للاستفادة بشكل أفضل من إمكانات تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في أبحاثك الخاصة.

وفي المستقبل، سنواصل استكشاف المزيد من مجالات البحث العلمي العمودية والمجزأة، ونسعى جاهدين لمساعدة كل باحث في بناء قاعدة المعرفة الخاصة به.

تفسير مفصل للغاية للسلع الجافة، وتنزيل الموارد عالية الجودة بنقرة واحدة

يختار "awesome-ai4s" أحدث الأوراق البحثية ذات عامل التأثير العالي من المجلات المعروفة مثل Nature وScience وAdvanced Science وRadiology وما إلى ذلك، ويوفر تفسيرًا مفصلاً لخلفية البحث، وأبرز ما في البحث، ومجموعات البيانات، وهندسة النموذج، وطرق تحسين النموذج، والاستنتاجات التجريبية، وما إلى ذلك المشاركة في كل ورقة بحثية.انقر على العنوان للانتقال إلى صفحة تفسير الورقة.

يمكن لمقالات تفسير الأوراق البحثية التي كتبها HyperAI مساعدة القراء في فرز إطار العمل الورقي وخفض عتبة القراءة. حتى غير المتخصصين يمكنهم فهم جوهر البحث. كما يمكن أن يساعد الباحثين أيضًا في حل العوائق التي تحول دون فهم المحتوى متعدد التخصصات وتحديد المحتوى الأساسي بسرعة.

والأهم من ذلك،لقد أضفنا أيضًا ملخصًا للمعلومات الموسعة إلى مقالة التفسير.مساعدة القراء على الحصول على فهم أكثر شمولاً لمجال البحث، مثل:

• تعرف على الفريق الإداري المسؤول عن مشروع البحث وقدم اتجاهاتهم البحثية الرئيسية وإنجازاتهم السابقة الأخرى.

• تلخيص أدوات الذكاء الاصطناعي في مجال عمل المعهد، وفرز الإنجازات الأخرى عالية الجودة في نفس المجال، وإجراء أبحاث مماثلة في المؤسسات.

• استكشاف اتجاهات التطور المستقبلية في مجال البحث.

بالإضافة إلى ذلك، يقوم برنامج "awesome-ai4s" أيضًا بفرز المستندات الورقية الأكاديمية وموارد مجموعات البيانات المشاركة في البحث، والتي يمكن تنزيلها بنقرة واحدة، مما يساعد الجميع على توفير الوقت في البحث عن المعلومات، وهو أمر مريح وفعال.

حكمة الجامعات/المؤسسات الشهيرة، ودقيقة للمدرس/الفريق

شاركت "awesome-ai4s" نتائج الأبحاث التي أجرتها مجموعات بحثية محددة وفرق بحثية من جامعات/مؤسسات مشهورة في الداخل والخارج.لا يمكن أن يساعد هذا فقط الأصدقاء الذين لا يستطيعون العثور على مجموعة بحثية عمودية على تحديد اتجاه البحث الذي يثير اهتمامهم بسرعة والعثور على مرشدين مناسبين، بل يساعد أيضًا الفرق التي تجري أبحاثًا حاليًا في العثور على زملاء في الفريق والعمل معًا في البحث الأكاديمي.

تشمل فرق البحث المشاركة في هذا المشروع، على سبيل المثال لا الحصر، جامعة تسينغهوا، وجامعة بكين، وجامعة بكين جياوتونغ، وجامعة جنوب وسط الصين، وأكاديمية العلوم الطبية العسكرية، وجامعة تشجيانغ، والأكاديمية الصينية للعلوم، وجامعة فلوريدا، وجامعة بكين للمعلمين، وجامعة جنوب شرق الصين، وجامعة شرق الصين للعلوم والتكنولوجيا، وجامعة ويستليك، وفريق أبحاث جوجل، ومختبر أرجون الوطني، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وجامعة لندن، وجامعة تورنتو، وجامعة شنغهاي جياوتونغ، وجامعة رنمين الصينية، وجامعة سيتشوان، وجامعة ماكاو، وجامعة كاليفورنيا، وجامعة قوانغتشو، وجامعة صن يات صن، وجامعة هواتشونغ للعلوم والتكنولوجيا، وجامعة العلوم والتكنولوجيا الإلكترونية في الصين، وجامعة برينستون، إلخ.

تجنيد المساهمين لإنشاء قائمة يجب قراءتها لـ AI4S

اليوم، توفر الأساليب والأدوات الجديدة التي جلبها الذكاء الاصطناعي للعلوم فرصًا جديدة غير مسبوقة لمختلف المجالات العلمية.

لكن،إن التطور السريع للذكاء الاصطناعي في مجال العلوم لا ينفصل عن التقدم المشترك بين "قوة الحوسبة والبيانات والموهبة".قال صن نينغ هوي، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للهندسة، ذات مرة: "على الرغم من أننا أجرينا الكثير من الأبحاث في الماضي، إلا أن تدفق المعلومات بين مختلف القطاعات لم يُفتح بالكامل. يكمن مفتاح إدخال أساليب الذكاء الاصطناعي في فتح تدفق المعلومات بين البشر والآلات والأشياء". ومن الواضح أن مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي للعلوم في بلدي لا يزال أمامه طريق طويل، وهو ما يتطلب جهوداً مشتركة من الأوساط الأكاديمية والصناعة.

باعتبارها واحدة من أوائل المجتمعات المفتوحة التي اهتمت بإمكانيات تطوير الذكاء الاصطناعي للعلوم، تواصل HyperAI الاهتمام بالإنجازات المتطورة واتجاهات التطوير في AI4S، وتساهم في تطوير AI4S من خلال وسائل مختلفة مثل تفسير الأوراق، والإبلاغ عن الأحداث والسياسات المهمة.

ومع ذلك، مع العلم بحدود قوتي،تدعو HyperAI بصدق المزيد من الأصدقاء ذوي التفكير المماثل للانضمام إلينا - إرسال مقالات لمشاركة نتائج البحث، والتوصية بمجموعات البيانات / موارد الأدوات عالية الجودة، وتحليل اتجاهات الصناعة ... يمكن استخدام أي طريقة تعاون يمكنك التفكير فيها لتبادل الأفكار معنا.أتطلع إلى خلق شرارات مختلفة مع المزيد من الأصدقاء وإضاءة رحلة استكشاف AI4S!