विज्ञानासाठी डेटा आणि एआय: प्रमुख बाबी

पहिला विभाग मूलभूत संकल्पनांचा परिचय करून देते आणि वैज्ञानिक डेटा एआय-तयार करण्याचे फायदे आणि आव्हाने यावर चर्चा करते.

दुसरा विभाग AI साठी डेटा तयारीसाठी आणि त्याउलट, डेटा क्युरेट करण्यासाठी AI च्या प्रमुख बाबींचे परीक्षण करतो. आम्ही AI-विशिष्ट बाबी जसे की मशीन-वाचनीयता आणि पूर्वाग्रह कमी करणे यावर चर्चा करताना डेटा मानकांवर आधारित आहोत, तर विज्ञानात AI साठी डेटा तयारीभोवती नैतिक आणि पर्यावरणीय बाबींवर प्रकाश टाकतो.

तिसरा विभाग ओपन सायन्सच्या चौकटीत डेटा तयारीची चर्चा करते, दोन केस स्टडीज सादर करते जे वैज्ञानिक संशोधनासाठी एआय-तयारीला मुक्त विज्ञान पद्धती कशा प्रकारे समर्थन देऊ शकतात हे स्पष्ट करतात.

शिफारसी

• विद्यमान डेटा फ्रेमवर्क आणि मानकांशी एकरूपताउदाहरणार्थ, FAIR-R आणि Croissant, शास्त्रज्ञ आणि डेटा व्यवस्थापकांनी वापरावेत.
• डेटा प्रशासन संरचना तांत्रिक मानकांच्या पलीकडे जाऊन समता, संगणकीय संसाधनांमध्ये प्रवेश आणि क्षमता-निर्मितीला प्रोत्साहन दिले पाहिजे.
• डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर आणि कौशल्य विकासात गुंतवणूक विज्ञानात एआयच्या कार्यक्षम आणि स्पर्धात्मक वापरासाठी ही एक पूर्वअट आहे.
• ची ओळख डेटा स्टुअर्डशिप करिअर विज्ञानात, आणि या कौशल्यांना प्रोत्साहन देण्यासाठी प्रोत्साहने, हे वरील गुंतवणुकीचा एक कोनशिला अंमलबजावणी मार्ग आहे.

विज्ञानासाठी डेटा आणि एआय: प्रमुख बाबी

सप्टेंबर 2025

डीओआय: 10.24948 / 2025.11

डाउनलोड

हे काम कॅनडामधील ओटावा येथील आंतरराष्ट्रीय विकास संशोधन केंद्र (IDRC) यांच्या अनुदानाच्या मदतीने करण्यात आले. येथे व्यक्त केलेले विचार IDRC किंवा त्यांच्या गव्हर्नर मंडळाचे प्रतिनिधित्व करत नाहीत.