Awesome-ai4s は主要なオープンソースです。中国語の解釈を含む、科学のための AI に関する 200 以上の最先端の学術論文の要約が継続的に更新されます。
近年、人工知能の急速な発展は、科学研究のさまざまな分野に前例のないほど深く広範囲に影響を与えています。 「科学のためのAI」は、科学技術の進歩を推進する重要なエンジンの1つとして、イノベーションの中核分野となり、生物医学、材料化学、医療健康、気象研究、エネルギー・環境などの多くの分野で成果を上げています。自然災害。 2024 年 11 月、DeepMind が発表した調査レポートでは、世界中の研究室における AI の応用が指数関数的な成長を示しており、科学向け AI の真の黄金時代が到来していると率直に述べられました。
科学向けAIの発展の波に直面しているHyperAIは、最先端の論文の解釈、オンライン学術共有「Meet AI4S」の立ち上げ、代表的な企業のレポート、オフライン活動の開催などを通じて、国内のAI4Sの発展を支援しています。
同時に、私たちまた、オープンソースプロジェクト「awesome-ai4s」をGitHub上で公開し、200件以上の論文解釈事例をまとめた。私たちは、研究者に正確かつ効率的な情報検索プラットフォームを提供し、より多くの研究者が科学用AIの最新の研究成果や実践事例を理解し、学習の敷居を下げることを支援したいと考えています。
「awesome-ai4s」プロジェクトアドレス:
https://github.com/hyperai/awesome-ai4s
また、HyperAI 公式 Web サイトでは、学術論文で言及されている高品質のデータセットと AI ツールのリソースも公開しています。ワンクリックでダウンロードできます。
HyperAIスーパーニューラル公式サイトアドレス：https://hyper.ai/
今後も「awesome-ai4s」を更新し、最先端で権威ある高品質な成果を広く共有していきます。また、AI4S の普遍的な適用を共同で促進するために、スターや PR を投稿していただける方も歓迎します。
複数の分野を水平にカバーし、主流のテクノロジーを垂直に結び付ける
「awesome-ai4s」には、世界トップの学術機関からの 200 以上の高品質な AI for Science 論文が含まれています。生物医学、医療健康、材料化学、動植物科学、気象研究、エネルギー環境、自然科学の分野における深層学習、機械学習、強化学習、自己教師あり学習、転移学習、その他の AI テクノロジーの革新的なアプリケーションを紹介します。災害やその他の分野。
研究分野が何であっても、研究の方向でどの AI テクノロジーを使用したい場合でも、「awesome-ai4s」からインスピレーションを得ることができます。
* 科学研究分野に基づいて、同じ分野の同じ研究の問題点を探し、その解決策が自分の研究に適用できるかどうかを理解できます。
* AI テクノロジーを探求することで、複数の分野におけるその応用価値とその特性についてさらに詳しく知ることができ、それによって自分の研究における AI テクノロジーの応用可能性をより深く探ることができます。
今後も、当社はより垂直的かつ細分化された科学研究分野の探究を継続し、すべての科学研究者が知識ベースを構築できるよう支援することに尽力していきます。
ドライな情報を非常に詳細に解釈し、高品質のリソースをワンクリックでダウンロード
「awesome-ai4s」は、Nature、Science、Advanced Science、Radiology などの有名ジャーナルから最新の影響力のある論文を選択し、研究の背景、研究のハイライト、データセット、モデル アーキテクチャ、モデルの最適化手法を研究します。各論文に関係する内容、実験結果などを詳しく説明しました。タイトルまたは中国語通訳をクリックすると論文通訳ページにジャンプします。
HyperAI によって書かれた論文解釈記事は、読者が論文の枠組みを整理し、専門家でなくても研究の本質を理解するのに役立ち、研究者が学際的な内容の理解の障害を解決し、有用な内容を迅速に見つけるのにも役立ちます。 。
さらに、また、解釈記事に拡張情報の要約と共有を追加しました。以下のように、読者がこの研究分野をより包括的に理解できるように支援します。
* 研究プロジェクトの背後にある上級チームをさらに深く掘り下げ、その主な焦点とその他の過去の結果を紹介します。
* この研究分野の AI ツールを要約し、同じ分野の他の質の高い成果を整理し、同様の研究機関を実施します。
* 研究分野の将来の開発動向について話し合います。
また、「awesome-ai4s」では、研究に関わる学術論文文書やデータセットリソースも整理されており、ワンクリックでダウンロードできるため、誰もが情報を検索する時間を節約でき、便利で効率的です。
有名な大学/機関の知恵の結晶であり、講師/チームに正確に反映されています。
「awesome-ai4s」は、国内外の有名大学・機関の特定の研究グループや研究チームの研究成果を共有しています。垂直的な研究グループを見つけられない友人が興味のある研究の方向性を素早く見つけ、適切な指導者を見つけるのに役立つだけでなく、研究を行っているチームのチームメイトを見つけて学術研究に協力することもできます。
このプロジェクトに関与する研究チームには、清華大学、北京大学、北京交通大学、中南大学、軍事医学アカデミー、浙江大学、中国科学院、フロリダ大学、北京師範大学、南東大学が含まれますが、これらに限定されません。大学、華東科学技術大学、西湖大学、Google 研究チーム、アルゴンヌ国立研究所、MIT、ロンドン大学、トロント大学、上海交通大学、中国人民大学、四川大学、マカオ大学、大学カリフォルニア大学、広州大学、中山大学、華中科学技術大学、電子科学技術大学、プリンストン大学など
AI4S 必読リストを作成するための貢献者を募集します
今日、科学のための AI によってもたらされた新しい手法とツールは、さまざまな科学分野に前例のない新しい機会をもたらしています。
しかし、科学のための AI の急速な発展は、「データ コンピューティング能力と才能」の共同進歩と切り離すことができません。中国工程院の院士、孫寧輝氏はかつてこう述べた、「我々はこれまで多くの研究を行ってきたが、異なる部門間の情報の流れはまだ完全にはつながっていない。AIを導入する最も重要な方法は、人、機械、物の間の情報の流れを開きます。」我が国における科学用AIの将来の発展にはまだ長い道のりがあり、それには学界と産業界の共同の努力が必要であることがわかります。
HyperAI は、科学向け AI の発展の可能性に最初に注目したオープン コミュニティの 1 つとして、AI4S の最先端の成果と開発動向に注目し続け、論文の解釈などのさまざまな方法を通じて AI4S の発展に貢献します。マイルストーンイベントとポリシーの報告。
しかし、自分の力の限界を知り、HyperAI は、より多くの志を同じくする友人の参加を心から歓迎しています - 研究結果を共有するために記事を投稿したり、高品質のデータセット/ツールリソースを推奨したり、業界動向の調査や判断を出力したり...あらゆる方法で私たちとアイデアを交換できます。ご協力いただけると幸いです。より多くの友人たちと衝突して、さまざまな火花を生み出し、AI4S の探求の道を照らすことを楽しみにしています。
QR コードをスキャンして Neurostar WeChat (WeChat ID: Hyperai01) を追加し、AI4S についてコメントし、より多くの可能性を一緒に探求してください。
