과학 검색을 위한 AI
- 제목: 과학적 연구를 위한 인공지능의 조사
- 저자: Qiguang Chen 외 다수
- 최근 AI, 특히 OpenAI-o1과 DeepSeek-R1 같은 대형 언어 모델에서의 발전이 논리적 추론 및 실험적 코딩 분야에서 뛰어난 능력을 보여줌.
- 이러한 발전에 영감을 받아 과학적 연구 혁신 과정에서 AI 적용을 탐색하는 여러 연구가 진행됨.
- AI 기술은 다양한 과학 분야에서 연구 과정을 자동으로 수행할 수 있는 시스템 개발을 목표로 함.
- 그러나, 연구를 위한 AI(AI4Research)에 대한 포괄적인 조사가 부족하여 이해와 발전에 장애가 됨.
- 이 격차를 해결하기 위해 포괄적인 조사와 AI4Research에 대한 통합된 관점을 제시함.
- 주요 기여:
- 체계적인 분류법: AI4Research에서 다섯 가지 주류 작업을 분류하는 체계적 분류법 도입.
- 새로운 영역: 연구의 주요 공백을 확인하고 자동화된 실험의 엄격성과 확장성, 사회적 영향에 중점을 두어 유망한 미래 방향을 조명.
- 풍부한 응용과 자원: 관련된 다학문적 응용, 데이터 코퍼스 및 도구를 포함한 다양한 자원을 수집.
- 연구 커뮤니티가 이러한 자원에 빠르게 접근하고 혁신적 돌파구를 자극할 수 있기를 희망.
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