Ein internationales Team von Wissenschaftlern, darunter Spezialisten der Universität Cambridge, hat ein Forschungsprojekt gestartet, um ein KI-gestütztes Werkzeug für wissenschaftliche Entdeckungen zu entwickeln. Dieses Tool basiert auf der gleichen Technologie wie ChatGPT.

Während ChatGPT mit Text arbeitet, wird die neue KI anhand numerischer Daten und physikalischer Simulationen aus verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen trainiert. Dies wird Wissenschaftlern dabei helfen, Objekte von Überriesensternen bis hin zum Erdklima zu modellieren.

Das Projekt wurde benannt Polymathische KI und wurde zusammen mit der Veröffentlichung einer Reihe verwandter Arbeiten auf dem Open-Access-Repository arXiv präsentiert ( 1 , 2 , 3 ). Shirley Ho, Gruppenleiterin am Center for Computational Astrophysics des Flatiron Institute, sagte: „Dies wird die Art und Weise, wie Menschen KI und maschinelles Lernen in der Wissenschaft nutzen, völlig verändern.“

Eine der Kernideen von Polymathic AI besteht darin, dass die Verwendung großer, vorab trainierter Modelle schneller und genauer sein kann als die Erstellung eines wissenschaftlichen Modells von Grund auf.

Das Polymathic AI-Team brachte Forscher der Simons Foundation, ihres Flatiron Institute, der University of Cambridge, der Princeton University und des Lawrence Berkeley National Laboratory zusammen. Zum Team gehören Experten aus den Bereichen Physik, Astrophysik, Mathematik, künstliche Intelligenz und Neurowissenschaften.

Ziel des Projekts ist es, Daten aus verschiedenen Quellen in der Physik und Astrophysik sowie in Zukunft auch in der Chemie und Genomik zu untersuchen. Ziel ist es, interdisziplinäres Wissen auf ein breites Spektrum wissenschaftlicher Probleme anzuwenden.

Trotz der bekannten Genauigkeitseinschränkungen von ChatGPT (z. B. falsche Zahlenmultiplikation) plant das Polymathic AI-Projekt jedoch, viele dieser Probleme zu vermeiden.

Shirley Ho betonte die Transparenz und Offenheit des Projekts: „Wir wollen alles öffentlich machen. Wir wollen KI für die Wissenschaft so demokratisieren, dass wir der Community in ein paar Jahren ein vorgefertigtes Modell zur Verfügung stellen, das die Wissenschaft verbessern kann.“ Analysen in verschiedenen Bereichen.“