Роль сокращения времени внедрения технологий
В последние столетия наука и технологии демонстрируют резкое сокращение времени от теоретических открытий до практического применения. По данным ЮНЕСКО, среднее время от научного открытия до его коммерциализации в XX веке составляло 20-30 лет, тогда как в XXI веке оно сократилось до 5-10 лет для передовых технологий, таких как биоинформатика и искусственный интеллект. Эта тенденция связана с ускорением передачи знаний, развитием вычислительных технологий и глобальной кооперацией.
Исторические примеры:
- Электромагнетизм и электричество. В 1860-х годах Джеймс Клерк Максвелл сформулировал уравнения, описывающие электромагнитные волны. Однако их применение, например, для радиосвязи, потребовало десятилетий. Лишь в 1895 году Маркони провел первый успешный радиопередатчик.
- Теория относительности и ядерная энергия. Формула Эйнштейна, предложенная в 1905 году, была применена практически только в 1940-х годах при создании атомной бомбы. Это заняло около 40 лет.
Современные примеры:
- CRISPR-Cas9. Геномный редактор был открыт в 2012 году, а уже к 2020 году получил практическое применение в медицине (экспериментальные лечения генетических заболеваний) и сельском хозяйстве (генно-модифицированные культуры).
- Квантовые компьютеры. Концепция квантовых вычислений, предложенная Ричардом Фейнманом в 1980-х, начала реализовываться в реальных прототипах менее чем за 30 лет. Уже в 2019 году Google продемонстрировал "квантовое превосходство".
Причины ускорения:
- Увеличение вычислительных мощностей. Современные компьютеры позволяют моделировать сложные системы за часы, тогда как ранее это занимало годы.
- Глобальная кооперация. Ученые из разных стран работают над общими проектами. Например, проект Геном человека занял 13 лет, но был завершен благодаря усилиям международных команд.
🔗 Technology Over the Long Run
В последние столетия наука и технологии демонстрируют резкое сокращение времени от теоретических открытий до практического применения. По данным ЮНЕСКО, среднее время от научного открытия до его коммерциализации в XX веке составляло 20-30 лет, тогда как в XXI веке оно сократилось до 5-10 лет для передовых технологий, таких как биоинформатика и искусственный интеллект. Эта тенденция связана с ускорением передачи знаний, развитием вычислительных технологий и глобальной кооперацией.
Исторические примеры:
- Электромагнетизм и электричество. В 1860-х годах Джеймс Клерк Максвелл сформулировал уравнения, описывающие электромагнитные волны. Однако их применение, например, для радиосвязи, потребовало десятилетий. Лишь в 1895 году Маркони провел первый успешный радиопередатчик.
- Теория относительности и ядерная энергия. Формула Эйнштейна, предложенная в 1905 году, была применена практически только в 1940-х годах при создании атомной бомбы. Это заняло около 40 лет.
Современные примеры:
- CRISPR-Cas9. Геномный редактор был открыт в 2012 году, а уже к 2020 году получил практическое применение в медицине (экспериментальные лечения генетических заболеваний) и сельском хозяйстве (генно-модифицированные культуры).
- Квантовые компьютеры. Концепция квантовых вычислений, предложенная Ричардом Фейнманом в 1980-х, начала реализовываться в реальных прототипах менее чем за 30 лет. Уже в 2019 году Google продемонстрировал "квантовое превосходство".
Причины ускорения:
- Увеличение вычислительных мощностей. Современные компьютеры позволяют моделировать сложные системы за часы, тогда как ранее это занимало годы.
- Глобальная кооперация. Ученые из разных стран работают над общими проектами. Например, проект Геном человека занял 13 лет, но был завершен благодаря усилиям международных команд.
🔗 Technology Over the Long Run
С наступающим 2025 годом от команды SciArticle! 🎉
Дорогие друзья, коллеги и подписчики, мы хотим поблагодарить вас за поддержку, интерес и участие в жизни нашего канала и чата в 2024 году! 🎆
2024 год был для нас важным этапом! На сегодняшний день нас уже больше 30 000 в @SciArticleBot, а в чате @SciArticleChat активно участвует 3000 человек! Отдельное спасибо ученым, которые помогают в поиске статей! Ваша вовлеченность вдохновляют нас продолжать развиваться и совершенствоваться.
Кроме того, в этом году мы интегрировали ИИ-модель SciBiz в бот, что позволяет автоматически генерировать резюме научных статей, экономив время на анализ результатов исследования.
В 2025 году мы продолжим улучшать функционал, внедрять новые возможности и еще больше фокусироваться на улучшении пользовательского опыта. Мы уверены, что это поможет вам в научной работе и поиске актуальной информации.
Пусть новый год принесет вам только успехи в научной и личной жизни, вдохновение для новых проектов и сил для достижения амбициозных целей! 🌟
С любовью, команда SciArticle ❤️
Дорогие друзья, коллеги и подписчики, мы хотим поблагодарить вас за поддержку, интерес и участие в жизни нашего канала и чата в 2024 году! 🎆
2024 год был для нас важным этапом! На сегодняшний день нас уже больше 30 000 в @SciArticleBot, а в чате @SciArticleChat активно участвует 3000 человек! Отдельное спасибо ученым, которые помогают в поиске статей! Ваша вовлеченность вдохновляют нас продолжать развиваться и совершенствоваться.
Кроме того, в этом году мы интегрировали ИИ-модель SciBiz в бот, что позволяет автоматически генерировать резюме научных статей, экономив время на анализ результатов исследования.
В 2025 году мы продолжим улучшать функционал, внедрять новые возможности и еще больше фокусироваться на улучшении пользовательского опыта. Мы уверены, что это поможет вам в научной работе и поиске актуальной информации.
Пусть новый год принесет вам только успехи в научной и личной жизни, вдохновение для новых проектов и сил для достижения амбициозных целей! 🌟
С любовью, команда SciArticle ❤️
Инструменты для анализа научных статей
Современные инструменты с ИИ значительно облегчают работу ученых, ускоряя процессы поиска, анализа и написания научных материалов. Однако, как показывает статистика, не так много людей знают про них и не используют в научно-исследовательской деятельности. Также всем известные модели плохо ищут статьи (а иногда просто их придумывают и прикрепляют выдуманную ссылку) и, как правило, не учитывают контекст исследования.
Мы собрали подборку инструментов, которые стремятся к тому, чтобы упростить поиск и анализ научной информации:
1. ChatGPT
Всем известная и наверное самая популярная языковая модель, способная генерировать тексты, отвечать на вопросы и помогать в анализе данных. Полезна для быстрого получения информации и генерации идей. Однако, модель довольно плохо справляется с поиском достоверных источников и зачастую их придумывает сама. У OpenAI нет подключенного API к базам данных статей, что значительно усложняет работу. Сервис может помочь в анализе загруженных PDF, однако это не бесплатно.
2. Consensus
Consensus ориентирован на синтезирование результатов из множества научных публикаций, предлагая краткие и четкие выводы по заданным вопросам. Это инструмент помогает ускорить процесс обзора литературы, особенно в тех случаях, когда необходимо быстро понять основные выводы по исследуемой теме. Тем не менее, его ограничения заключаются в том, что он не всегда может предоставить полный контекст работы, а также ограничен базой данных, что влияет на полноту анализа.
3. Research Rabbit
Research Rabbit — это мощный инструмент для организации научных материалов. Он позволяет строить коллекции исследований, отслеживать новые публикации и визуализировать связи между статьями. Его основная сила — в организации материала и визуализации связей, но он не предоставляет инструментов для глубокого анализа контента статей или их синтеза.
4. Scite.ai
Scite.ai — это платформа, которая специализируется на анализе цитирования. С помощью ИИ она классифицирует цитаты на поддерживающие, опровергающие и нейтральные, что помогает исследователям понять, как одна работа была использована в контексте других исследований. Этот инструмент полезен для анализа научных цитирований, но он не предоставляет функционала для создания обзоров или резюме статей.
5. Typeset.io
Typeset.io — уникальная платформа для подготовки научных статей к публикации. Она предлагает шаблоны, инструменты для автоматического форматирования и помогает исследователям готовить статьи в соответствии с требованиями журналов.
6. SciArticle
Сейчас мы работаем над тем, чтобы разработать подобный продукт - @SciArticleBot, который объединит поиск, анализ и обработку научных статей с помощью ИИ. В отличие от зарубежных аналогов, модель будет поддерживать обработку русских статей и перевод английских на русский.
Обновление функционала позволит не только искать статьи по DOI, URL или текстовому запросу, но и генерировать резюме с помощью ИИ, а также составлять небольшие литературные обзоры, учитывая контекст исследования и PDF выбранных статей, что сделает его удобным помощником для ученых и не таким дорогим, как зарубежные сервисы.
Канал | Бот | Чат | Сайт
Современные инструменты с ИИ значительно облегчают работу ученых, ускоряя процессы поиска, анализа и написания научных материалов. Однако, как показывает статистика, не так много людей знают про них и не используют в научно-исследовательской деятельности. Также всем известные модели плохо ищут статьи (а иногда просто их придумывают и прикрепляют выдуманную ссылку) и, как правило, не учитывают контекст исследования.
Мы собрали подборку инструментов, которые стремятся к тому, чтобы упростить поиск и анализ научной информации:
1. ChatGPT
Всем известная и наверное самая популярная языковая модель, способная генерировать тексты, отвечать на вопросы и помогать в анализе данных. Полезна для быстрого получения информации и генерации идей. Однако, модель довольно плохо справляется с поиском достоверных источников и зачастую их придумывает сама. У OpenAI нет подключенного API к базам данных статей, что значительно усложняет работу. Сервис может помочь в анализе загруженных PDF, однако это не бесплатно.
2. Consensus
Consensus ориентирован на синтезирование результатов из множества научных публикаций, предлагая краткие и четкие выводы по заданным вопросам. Это инструмент помогает ускорить процесс обзора литературы, особенно в тех случаях, когда необходимо быстро понять основные выводы по исследуемой теме. Тем не менее, его ограничения заключаются в том, что он не всегда может предоставить полный контекст работы, а также ограничен базой данных, что влияет на полноту анализа.
3. Research Rabbit
Research Rabbit — это мощный инструмент для организации научных материалов. Он позволяет строить коллекции исследований, отслеживать новые публикации и визуализировать связи между статьями. Его основная сила — в организации материала и визуализации связей, но он не предоставляет инструментов для глубокого анализа контента статей или их синтеза.
4. Scite.ai
Scite.ai — это платформа, которая специализируется на анализе цитирования. С помощью ИИ она классифицирует цитаты на поддерживающие, опровергающие и нейтральные, что помогает исследователям понять, как одна работа была использована в контексте других исследований. Этот инструмент полезен для анализа научных цитирований, но он не предоставляет функционала для создания обзоров или резюме статей.
5. Typeset.io
Typeset.io — уникальная платформа для подготовки научных статей к публикации. Она предлагает шаблоны, инструменты для автоматического форматирования и помогает исследователям готовить статьи в соответствии с требованиями журналов.
6. SciArticle
Сейчас мы работаем над тем, чтобы разработать подобный продукт - @SciArticleBot, который объединит поиск, анализ и обработку научных статей с помощью ИИ. В отличие от зарубежных аналогов, модель будет поддерживать обработку русских статей и перевод английских на русский.
Обновление функционала позволит не только искать статьи по DOI, URL или текстовому запросу, но и генерировать резюме с помощью ИИ, а также составлять небольшие литературные обзоры, учитывая контекст исследования и PDF выбранных статей, что сделает его удобным помощником для ученых и не таким дорогим, как зарубежные сервисы.
Канал | Бот | Чат | Сайт