Автор: Денис Аветисян
Новая платформа объединяет усилия людей и искусственного интеллекта для создания структурированных метаданных в материаловедении.
Исследование представляет MatSci-YAMZ, платформу для краудсорсинга и автоматизированной разработки контролируемых словарей метаданных для повышения соответствия принципам FAIR в материаловедении.
Разработка стандартизированных метаданных, необходимых для обеспечения принципов FAIR и воспроизводимости научных данных, часто сталкивается с нехваткой ресурсов и отсутствием единых подходов. В данной работе, посвященной теме ‘Human-in-the-Loop and AI: Crowdsourcing Metadata Vocabulary for Materials Science’, представлена платформа MatSci-YAMZ, объединяющая возможности искусственного интеллекта, краудсорсинга и человеческого участия для ускорения создания метаданных, особенно в материаловедении. Полученные результаты демонстрируют возможность эффективного использования предложенной модели для итеративной разработки определений, подтверждая ее потенциал для повышения семантической прозрачности и сокращения времени, необходимого для достижения консенсуса. Каковы перспективы масштабирования данной модели на другие научные дисциплины и насколько она способна повлиять на практику управления научными данными?
Вызов FAIR-данных и мета-словари: Суть ясности
Обеспечение принципов FAIR — находимости, доступности, совместимости и повторного использования данных — напрямую зависит от четко определенных метаданных и используемых для их описания словарей. Недостаточно просто собрать данные; для эффективного их применения необходима структурированная информация о происхождении, методах сбора и содержании. Развитие таких словарей позволяет различным системам и исследовательским группам понимать и обмениваться данными, избегая неоднозначности и ошибок интерпретации. В конечном итоге, качество метаданных определяет, насколько легко данные могут быть обнаружены, правильно использованы и интегрированы в новые исследования, что способствует прогрессу науки и инноваций. Таким образом, создание и поддержание надежных метаданных — это критически важная задача для современной исследовательской практики.
Разработка традиционных метаданных словарных запасов зачастую представляет собой длительный и затратный процесс, не успевающий за стремительными изменениями в научных областях. Создание и поддержание таких словарей требует значительных усилий, включая привлечение экспертов, проведение консультаций и постоянное обновление терминологии в соответствии с новейшими открытиями. Эта трудоемкость особенно заметна в быстро развивающихся дисциплинах, где существующие термины могут устаревать прежде, чем будут официально задокументированы и внедрены. В результате, исследователи сталкиваются с трудностями при поиске, доступе и повторном использовании данных, что препятствует прогрессу науки и снижает эффективность научных исследований. Неспособность быстро адаптироваться к новым знаниям и технологиям создает серьезные препятствия для обеспечения принципов FAIR — находимости, доступности, интероперабельности и повторного использования данных.
Спектр разработки метаданных, охватывающий как небольшие научные лаборатории, так и крупные промышленные предприятия, ярко демонстрирует отсутствие масштабируемых решений в этой области. Различные организации сталкиваются с уникальными потребностями и ограничениями ресурсов, что приводит к фрагментации и несовместимости метаданных. Малые исследовательские группы часто полагаются на ручные процессы и неформальные соглашения, в то время как крупные корпорации могут позволить себе более сложные системы, но при этом испытывают трудности с интеграцией данных из различных источников. Эта разрозненность затрудняет обмен данными, повторное использование результатов исследований и создание единой, взаимосвязанной информационной среды, подчеркивая острую необходимость в универсальных и легко адаптируемых инструментах для разработки и управления метаданными, способных удовлетворить потребности всего континуума.
MatSci-YAMZ: Платформа для ускорения научной терминологии
Платформа MatSci-YAMZ представляет собой расширение существующей платформы YAMZ, адаптированное для предметной области материаловедения. Её ключевая особенность — использование алгоритмов искусственного интеллекта для ускорения процесса создания и развития научной терминологии. Разработанная для повышения эффективности работы с быстро расширяющимся объемом знаний в материаловедении, MatSci-YAMZ позволяет автоматизировать значительную часть работы по определению и классификации новых терминов, сокращая время, необходимое для формирования полного и актуального словаря.
В основе платформы MatSci-YAMZ лежит рабочий процесс AI-HILT (Human-in-the-Loop), объединяющий автоматическую генерацию определений с экспертной проверкой со стороны человека. Данный подход предполагает, что искусственный интеллект создает предварительные версии определений терминов, которые затем оцениваются и корректируются специалистами в области материаловедения. Эта итеративная схема позволяет сочетать скорость и масштабируемость автоматизации с точностью и надежностью, обеспечиваемыми экспертным контролем, что критически важно для создания высококачественного и достоверного словаря специализированной терминологии.
В ходе тестирования платформы MatSci-YAMZ было продемонстрировано, что на основе 20 терминов, введенных экспертами, искусственный интеллект сгенерировал 19 определений. Этот результат подтверждает возможность масштабирования предложенного подхода к автоматизированному созданию научной терминологии в различных областях, начиная со сложной области материаловедения. Полученное соотношение подтверждает эффективность разработанного AI-HILT workflow для ускорения процесса создания и актуализации специализированных словарей и баз знаний.
Gemma3 и примерное обучение: Умножение возможностей искусственного интеллекта
В основе MatSci-YAMZ лежит модель искусственного интеллекта Gemma3, предназначенная для автоматической генерации определений на основе пользовательского ввода. Модель Gemma3 функционирует как система обработки естественного языка, способная анализировать предоставленные термины и формулировать соответствующие описания без непосредственного участия человека. В процессе работы модель использует алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей в данных и создания связных и информативных определений, адаптированных к заданному контексту. В текущей реализации, Gemma3 является ключевым компонентом, обеспечивающим автоматизацию процесса создания глоссария материалов.
Эффективность модели Gemma3 значительно повышается при использовании методики обучения на примерах (Example-Based Prompting). Данный подход заключается в предоставлении модели контекстуализированных примеров терминов и их определений. Предоставление подобных иллюстративных примеров позволяет модели более точно интерпретировать входные данные и генерировать более релевантные и корректные определения, улучшая качество результатов по сравнению с использованием модели без предварительного обучения на примерах.
В процессе создания словаря материалов активно участвовали 6 экспертов, предоставивших термины и соответствующие определения. Этот вклад позволил автоматизированно сгенерировать определения для 19 терминов с использованием модели Gemma3. Данный подход к созданию контента, основанный на участии специалистов и применении искусственного интеллекта, продемонстрировал эффективность в расширении словарного запаса материалов.
Воспроизводимость и будущее FAIR-словарей: Прозрачность как основа доверия
В основе MatSci-YAMZ лежит система отслеживания происхождения данных, или Provenance Tracking, которая фиксирует каждое изменение, комментарий и ответ системы. Этот подход позволяет создать полную и детализированную историю создания и эволюции научных словарей, обеспечивая возможность воспроизвести любой результат и проверить достоверность данных. Каждое действие, от ручной корректировки до автоматической генерации, тщательно регистрируется, создавая надежный «цифровой след». Благодаря этому, исследователи могут не только понять, как был получен определенный результат, но и повторить все шаги для его подтверждения или адаптации, что крайне важно для обеспечения научной обоснованности и повышения доверия к данным.
Обеспечение прозрачности и подотчётности является ключевым фактором для формирования доверия к разработке словарей, осуществляемой с помощью искусственного интеллекта. В условиях всё более широкого применения алгоритмов машинного обучения в научной сфере, крайне важно понимать и контролировать процесс создания и эволюции научных терминологий. Отслеживание изменений, комментарии и системные ответы, зафиксированные в системе, позволяют не только воспроизвести результаты, но и оценить обоснованность и надёжность полученных данных. Такой подход позволяет исследователям уверенно использовать AI-инструменты, зная, что процесс разработки не является «чёрным ящиком», а поддаётся аудиту и проверке, что, в свою очередь, способствует более широкому принятию и эффективному использованию новых научных знаний.
Представляется, что масштабирование методов, обеспечивающих воспроизводимость и отслеживаемость данных, приведет к будущему, где принципы FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) станут нормой во всех научных дисциплинах. Это позволит ученым легко находить, получать доступ к и использовать данные из различных источников, устраняя барьеры для сотрудничества и повторного использования результатов исследований. В перспективе, повсеместное применение FAIR-данных значительно ускорит темпы научных открытий и инноваций, позволяя строить новые знания на основе проверенной и надежной информации, что, в свою очередь, будет способствовать прогрессу в различных областях науки и техники.
Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложного процесса создания метаданных для материаловедения. Платформа MatSci-YAMZ, объединяющая возможности краудсорсинга и искусственного интеллекта, направлена на достижение ясности и эффективности в организации научного знания. Как однажды заметил Давид Гильберт: «Главное в науке — не количество фактов, а ясность их представления». Эта платформа, стремясь к соблюдению принципов FAIR, воплощает идею о том, что система, требующая сложных инструкций, уже проиграла. Истинное совершенство достигается не в сложности, а в лаконичности и понятности организации данных, позволяя исследователям быстро ориентироваться в огромном массиве информации о материалах.
Что дальше?
Представленная работа, стремясь к ускорению формирования метаданных в материаловедении, лишь подчеркивает глубину проблемы. Увлечение автоматизацией, пусть и с участием человека в цикле, не должно заслонять фундаментальный вопрос: достаточно ли нам просто «собрать» метаданные, или необходимо, чтобы они отражали истинную сложность и нюансы материалов? Кажется, что стремление к «FAIR» данным рискует превратиться в формальное следование принципам, не всегда приводящее к реальному пониманию.
Платформа MatSci-YAMZ, безусловно, представляет собой шаг вперед, но её эффективность напрямую зависит от качества «сырья» — человеческих суждений. Здесь кроется опасность усиления существующих предвзятостей и ошибок, которые, будучи зафиксированы в структурированных данных, обретают иллюзию объективности. Попытки обойти эту проблему с помощью алгоритмов, вероятно, лишь усугубят ситуацию, создавая ещё более сложные и непрозрачные системы.
Истинный прогресс лежит не в увеличении скорости сбора данных, а в углублении понимания. Следующим шагом видится не просто создание онтологий, а разработка методов, позволяющих выявлять и корректировать ошибки в рассуждениях, лежащих в основе этих онтологий. Совершенство — это не количество метаданных, а их точность. И, возможно, это означает признание того, что некоторые вопросы просто не имеют однозначных ответов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.09895.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Когда данные оживают: как LongCat-Flash-Omni объединяет текст, звук и видео в реальном времени
- Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений
- Квантовый горизонт: Облачные вычисления нового поколения
- Вариационные и полувариационные неравенства: от теории к практике
- Голос без помех: Новый подход к шумоподавлению
- Прогнозирование потока прямой осмоса: новый подход к точности и надежности
- Сортировка чисел: Новый подход к алгоритму Шора
- Квантовая обработка сигналов: новый подход к умножению и свертке
2025-12-12 04:02