Илим үчүн маалыматтар жана AI: Негизги ойлор

Биринчи бөлүм негизги түшүнүктөр менен тааныштырат жана илимий маалыматтарды AI-даяр кылуунун артыкчылыктары менен көйгөйлөрүн талкуулайт.

Экинчи бөлүм AI үчүн маалыматтардын даярдыгы үчүн негизги ойлорду карап чыгат, жана тескерисинче, AI маалыматтарды тандоо үчүн. Илимде AI үчүн берилиштердин даярдыгынын тегерегиндеги этикалык жана экологиялык ойлорду баса белгилеп, машинанын окулушу жана бир тараптуулукту азайтуу сыяктуу AI үчүн өзгөчө ойлорду талкуулоодо биз маалымат стандарттарына негиздейбиз.

Үчүнчү бөлүм Open Science программасынын алкагында маалыматтардын даярдыгын талкуулайт, Open Science практикасы AI-илимий изилдөөгө даярдыгын кантип колдой аларын көрсөткөн эки мисал келтирет.

сунуштар

• Учурдагы маалымат алкактарына жана стандарттарына конвергенция, мисалы, FAIR-R жана Croissant, окумуштуулар жана маалымат башкаруучулар тарабынан колдонулушу керек.
• Маалыматтарды башкаруу структуралары теңдикти, эсептөө ресурстарына жетүүнү жана потенциалды жогорулатууну илгерилетүү үчүн техникалык стандарттардын чегинен чыгышы керек.
• Маалымат инфраструктурасына жана көндүмдөрдү өнүктүрүүгө инвестиция илимде интеллектуалдык интеллектти эффективдүү жана атаандаштыкка жөндөмдүү колдонуунун зарыл шарты болуп саналат.
• Таануу маалыматтарды башкаруу мансап илимде жана бул көндүмдөрдү стимулдаштыруу үчүн стимулдар, жогоруда айтылган инвестицияны ишке ашыруунун негизги жолу болуп саналат.

Илим үчүн маалыматтар жана AI: Негизги ойлор

сентябр 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

жүктөө

Бул иш Оттава, Канада, Эл аралык өнүктүрүү изилдөө борборунун (IDRC) грантынын жардамы менен ишке ашырылган. Бул жерде айтылган көз караштар IDRC же анын Башкаруучу Кеңешинин көз карашын билдирбейт.