Courtesy of QuantaMagazine
Ikhtisar 15 Detik
- Kecerdasan buatan memiliki potensi besar untuk mempercepat kemajuan dalam penelitian ilmiah.
- Model fondasi yang dirancang khusus untuk sains dapat meningkatkan akurasi dan fleksibilitas prediksi ilmiah.
- Regresi simbolik dapat memberikan cara untuk mengintegrasikan pengetahuan ilmiah yang ada ke dalam model pembelajaran mesin.
Miles Cranmer adalah seorang fisikawan yang terpesona oleh fisika sejak kecil, berkat pengaruh kakeknya yang seorang profesor fisika. Setelah membaca wawancara dengan fisikawan terkenal Lee Smolin, ia merasa perlu untuk mempercepat kemajuan ilmiah dengan menggunakan kecerdasan buatan (AI). Kini, sebagai peneliti di Universitas Cambridge, Cranmer berfokus pada pengembangan model AI yang dapat membantu penemuan ilmiah dengan lebih baik, terutama dalam memahami data ilmiah yang kompleks.
Cranmer dan timnya meluncurkan inisiatif bernama Polymathic AI untuk menciptakan model AI yang dapat belajar dari data ilmiah dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Mereka berusaha mengatasi tantangan yang dihadapi AI saat ini, seperti kesulitan dalam membuat prediksi untuk situasi baru. Dengan menggunakan teknik seperti regresi simbolik, mereka berharap dapat memberikan "memori" kepada AI agar dapat memahami dan menerapkan pengetahuan ilmiah yang sudah ada, sehingga para ilmuwan dapat bekerja lebih efisien dan melakukan lebih banyak penelitian.