L'IA ha analizzato 3,3 milioni di abstract scientifici e ha scoperto possibili nuovi materiali

Categoria: Intelligenza artificiale Inserito lug 09

Un nuovo articolo mostra come l'elaborazione del linguaggio naturale può accelerare la scoperta scientifica.

Il contesto: L'elaborazione del linguaggio naturale ha visto importanti progressi negli ultimi anni, grazie allo sviluppo di tecniche di apprendimento automatico non supervisionate che sono davvero brave a catturare le relazioni tra le parole. Contano quanto spesso e quanto strettamente le parole vengono usate in relazione l'una con l'altra e mappano tali relazioni in uno spazio vettoriale tridimensionale. I modelli possono quindi essere utilizzati per prevedere analogie di base come l'uomo sta al re come la donna sta alla regina, o per costruire frasi e potenziare cose come il completamento automatico e altri sistemi di testo predittivo.

Nuova applicazione: Un gruppo di ricercatori ha ora utilizzato questa tecnica per sgranocchiare 3,3 milioni di abstract scientifici pubblicati tra il 1922 e il 2018 su riviste che probabilmente conterrebbero ricerche sulla scienza dei materiali. Le relazioni verbali risultanti hanno catturato le conoscenze fondamentali all'interno del campo, inclusa la struttura della tavola periodica e il modo in cui le strutture delle sostanze chimiche si relazionano alle loro proprietà. La carta era pubblicato su Natura la scorsa settimana.

A causa della capacità della tecnica di calcolare analogie, ha anche trovato una serie di composti chimici che dimostrano proprietà simili a quelle dei materiali termoelettrici ma non sono stati studiati come tali prima. I ricercatori ritengono che questo potrebbe essere un nuovo modo per estrarre la letteratura scientifica esistente per correlazioni precedentemente non considerate e accelerare l'avanzamento della ricerca in un campo.

Lavoro correlato: Questa non è la prima volta che tali tecniche hanno scoperto relazioni affascinanti, a volte sorprendenti in una vasta quantità di testo. Nel 2017, ad esempio, un articolo pubblicato su Science ha scoperto che la stessa tecnica utilizzata per elaborare un gigantesco corpus di testo da Internet ha riprodotto con successo i pregiudizi umani storici contro razza e genere e ha persino calcolato il rapporto tra uomini e donne in diverse professioni. Questi documenti mostrano quanta ricca informazione sul nostro mondo sia implicita nel linguaggio umano. L'apprendimento automatico ci offre ora gli strumenti per sbloccare tale conoscenza.

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