AI & DataScience
Data science to interdyscyplinarne podejście, które wykorzystujemy metody naukowe, procesy, algorytmy i systemy do wyciągania wiedzy i wniosków z danych strukturalnych i niestrukturalnych. Łączy techniki z zakresu statystyki, informatyki, uczenia maszynowego i wiedzy dziedzinowej, aby analizować i interpretować złożone zbiory danych. To nie tylko analiza danych, to przetwarzanie, prognozowanie z wykorzystaniem najnowszych narzędzi. A sztuczna inteligencja, głębokie uczenia, czy algorytmy samouczące się są jednym obecnie podstawowych narzędzi używanych. Modelowanie molekularne, z którego wyrósł portal monet.eu opiera się na zrozumieniu świata na poziomie chemii kwantowej, matematyki. Dlatego rozwiązując zagadnienia naukowe z nauk ścisłych, przeplatamy nie tylko o sztuczną inteligencję, ale także o aspekty naukowe na poziomie atomowym.
Tutaj publikujemy informacje, czym się zajmujemy, czasem zagadnienia, które chcemy pokazać. Ostatnio pracowaliśmy nad książką AI-Szkoła - gdzie dla nauczycieli przygotowaliśmy kompendium wiedzy, które mogą zastosować z pracy z uczniem. Książka jest dostępna bez opłat na stronie inlabi.com
Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w analizie danych naukowych przynosi wiele korzyści. Oto kilka powodów, dlaczego warto używać AI w analizie danych naukowych:
- Skalowalność: AI może przetwarzać ogromne ilości danych znacznie szybciej niż tradycyjne metody analizy danych, co pozwala na efektywne analizowanie dużych zbiorów danych naukowych. Z doświadczenia własnego możemy powiedzieć, że najtrudniej zrobić pierwszą ścieżkę analizy. Stosując sztuczną inteligencją oraz zdobywając coraz więcej wiedze, chcemy więcej.
- Odkrywanie wzorców: Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego, AI może pomóc w identyfikowaniu ukrytych wzorców i zależności w danych naukowych, co może prowadzić do nowych odkryć i wniosków. Doświadczenie mówi, że czasami to co czujemy możemy znaleźć poprzez sieć neuronową.
- Automatyzacja: AI może automatyzować proces analizy danych naukowych, co pozwala badaczom zaoszczędzić czas i zasoby, które mogą być przeznaczone na bardziej zaawansowane badania. Nawet jeżeli pracujemy na oprogramowaniu zewnętrznym, to są biblioteki, które umożliwiają "klikanie".
- Precyzja: Dzięki zdolnościom predykcyjnym i klasyfikacyjnym AI, analiza danych naukowych może być bardziej precyzyjna i dokładna, co może prowadzić do bardziej wiarygodnych wyników. Powtarzalność badań to jest coś, nad czym warto skupić się.
- Interaktywność: AI może być wykorzystywana do tworzenia interaktywnych narzędzi do analizy danych naukowych, co umożliwia badaczom eksplorację danych w bardziej intuicyjny sposób. Dodatkowo wchodzą jeszcze możliwości multi modalne.
W rezultacie, wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie danych naukowych usprawnienia proces badawczy.