Изкуственият интелект прави процеса на научно изследване много по-ефективен
(снимка: CC0 Public Domain)
Стотици изследователи и учени от публичния и частния сектор използват изкуствения интелект на стартъпа Iris.ai, основан от българин, за да си спестят месеци в ровене из научни трудове и патенти.
Намирането на релевантни научни изследвания в днешно време е като откриване на игла в куп сено. Мащабът от данни е огромен, а времето ограничено. В резултат на това изследователите както в академичните среди, така и в индустрията, губят много ценно време и ресурси в прочитане на големи обеми от нерелевантна научна информация.
И тук идва на помощ изкуственият интелект на Iris, който намалява драстично времето и ресурсите за провеждане на научните изследвания, автоматизирайки голяма част от стъпките по категоризация, навигация, обобщаване и систематизиране на данни от различни научни документи.
Мисията на Iris е да направи процеса на научно изследване по-ефективен, като ускорява достъпа до необятната налична информация, картографира данни и разширява обсега на учените отвъд техния домейн, споделиха от международния стартъп, който оперира в световен мащаб. Интересен факт е, че един от основателите на компанията е варненецът Виктор Ботев, в момента главен технологичен директор.
Наскоро Iris.ai спечели инвестиция от 14,4 милиона евро от фонда на Европейския съвет по иновации (EIC), като бе избран сред 20-те от над 1000 участника. EIC вярва, че Европа ще успее да се конкурира наравно със световните гиганти в научните изследвания и открития именно чрез изкуствения интелект на Iris.
Подкрепата пристига в момент, когато Европа е изправена пред ожесточена конкуренция на академичните изследвания и практически приложения от САЩ и Китай. „Силен AI/ML европейски играч е от изключително значение за ЕС, като се има предвид очевидният напредък в разработките на AI, управлявани от САЩ и Китай, и потенциалните отклонения, които могат да бъдат внедрени в алгоритмите”, коментираха от EIC.
Демонстрация ’16 г. показа, че AI-агент е дублиран Алфа може да победи опитен инструктор за човешки боен полет. Но симулацията на DARPA в четвъртък беше може би по-значима, тъй като тя постави
различни AI агенти един с>у друг и
след това с>у човек
в силно структурирана рамка.
AI НЕ бяха позволени да се учат от опита си по време на действителните изпитания,
за които Бел каза, че е “ малко несправедливо. ”
Действителният конкурс го показа.
До 5ия и последен кръг на мача, анонимният човешки пилот,
успя да измени значително тактиката си и да продължи много по-дълго в състезанието.
“Стандартните неща, които правим като пилоти на изтребители, не работят”, каза той.
В крайна сметка нямаше значение. Не се беше научил достатъчно бързо и беше победен от ИИ.
За сравнение, след победата, Бен Бел, старши инженер по машинно обучение в Heron Systems, каза, че техният агент е преживял поне 4 милиарда симулации и е придобил поне “ 12 г опит
ожесточена конкуренция
Тех директор в юетамказа че има доста стартъпи създаващи ai просто се зашумя по chatgpt и MS им даде неограчине ресурс в облака си.
Но явният победител е alpha на Heron Systems с размита логика(НЕ му трябва огромен ресура в облака)