การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์

ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นตัวเร่งที่ทรงพลังในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์สมัยใหม่อย่างรวดเร็ว ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นักวิทยาศาสตร์ในหลายสาขาได้เริ่มนำเครื่องมือ AI มาใช้เพิ่มขึ้นเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล จำลองระบบที่ซับซ้อน และสร้างสมมติฐานใหม่ ๆ ความนิยมนี้เห็นได้ชัดจากวรรณกรรม: บทความวิชาการที่อ้างถึง "ปัญญาประดิษฐ์" เพิ่มขึ้นจากประมาณ 1,130 ฉบับในปี 2003 เป็นมากกว่า 16,000 ฉบับในปี 2024 ความสามารถของ AI ในการจดจำรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และการคำนวณด้วยความเร็วเหนือมนุษย์ช่วยให้เกิดความก้าวหน้าที่เคยเป็นไปไม่ได้มาก่อน

AI ในชีวเวชศาสตร์และวิทยาศาสตร์ชีวิต

ในด้านชีวเวชศาสตร์ AI กำลังขับเคลื่อนความก้าวหน้าที่สำคัญทั้งในงานวิจัยและการปฏิบัติทางการแพทย์ ระบบ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวินิจฉัยและการรักษาโดยตรวจจับโรคจากภาพทางการแพทย์ ข้อมูลจีโนม และข้อมูลผู้ป่วยด้วยความแม่นยำสูง อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถวิเคราะห์ภาพเอกซเรย์หรือ MRI เพื่อระบุสัญญาณเล็กน้อยของโรค เช่น มะเร็งหรือโรคระบบประสาทได้เร็วกว่าวิธีดั้งเดิม

การปฏิวัติการค้นคว้ายา

หนึ่งในความก้าวหน้าที่โดดเด่นของ AI ในวิทยาศาสตร์ชีวิตคือการค้นคว้ายา นักวิจัยเภสัชกรรมใช้โมเดล AI รวมถึงเครือข่ายประสาทเทียมเชิงสร้างสรรค์ในการออกแบบโมเลกุลยาใหม่และปรับใช้ยาเดิมได้รวดเร็วกว่าที่เคย

หลังจากความก้าวหน้านี้ บริษัทไบโอเทคหลายแห่งได้เปิดตัวโปรแกรมยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยบางแห่งรายงานอัตราความสำเร็จสูงขึ้นอย่างมากในการทดลองระยะแรกเมื่อเทียบกับวิธีดั้งเดิม ด้วยการคัดกรองห้องสมุดเคมีอย่างรวดเร็วและทำนายพฤติกรรมของโมเลกุลในร่างกาย AI ช่วยเร่งการค้นพบยาที่มีศักยภาพ

พันธุศาสตร์และชีววิทยาระดับโมเลกุล

อีกหนึ่งการปฏิวัติเกิดขึ้นในพันธุศาสตร์และชีววิทยาระดับโมเลกุล ระบบ AI สามารถกรองชุดข้อมูลจีโนมขนาดมหาศาลเพื่อค้นหารูปแบบที่เกี่ยวข้องกับโรคหรือคุณลักษณะต่าง ๆ สนับสนุนสาขาการแพทย์แม่นยำที่กำลังเติบโต

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกของ AlphaFold สามารถกำหนดโครงสร้างโปรตีนได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงด้วยความแม่นยำระดับอะตอม ซึ่งเป็นงานที่เคยใช้เวลาหลายปีของนักวิทยาศาสตร์ในการทดลองอย่างละเอียด

— ความสำเร็จของ AlphaFold โดย DeepMind

ความก้าวหน้าที่โดดเด่นที่สุดคือ AlphaFold ของ DeepMind ซึ่งเป็นระบบ AI ที่แก้ปัญหา "การพับโปรตีน" ที่มีอายุกว่า 50 ปี – ความท้าทายในการทำนายโครงสร้าง 3 มิติของโปรตีนจากลำดับกรดอะมิโน ความสำเร็จนี้ซึ่งถือเป็นการแก้ปัญหาท้าทายใหญ่ในชีววิทยาเร็วกว่าที่คาดไว้หลายทศวรรษ ได้ปฏิวัติชีววิทยาโครงสร้าง โดยให้นักวิจัยเข้าถึงโครงสร้างโปรตีนที่ทำนายไว้หลายล้านรายการผ่านฐานข้อมูลเปิด

ด้วยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ นักชีววิทยาสามารถเข้าใจการทำงานและปฏิสัมพันธ์ของโปรตีนได้ดีขึ้น ช่วยในงานตั้งแต่การออกแบบเอนไซม์จนถึงการพัฒนาวัคซีน ผลกระทบของ AI ในวิทยาศาสตร์ชีวิตครอบคลุมตั้งแต่การปรับปรุงจีโนมพืชในเกษตรกรรมจนถึงการระบุปัจจัยเสี่ยงทางพันธุกรรมในโรคมนุษย์ – ทั้งหมดนี้ช่วยให้งานวิจัยทางวิทยาศาสตร์รวดเร็วและมีข้อมูลมากขึ้น

AlphaFold ของ DeepMind ช่วยให้นักชีววิทยาทำนายโครงสร้างโปรตีนที่ซับซ้อนได้ภายในไม่กี่ชั่วโมง เร่งงานวิจัยด้านจีโนมิกส์และการแพทย์อย่างมาก

AI ในวิทยาศาสตร์กายภาพและวิศวกรรม

ในวิทยาศาสตร์กายภาพ ซึ่งครอบคลุมฟิสิกส์ เคมี ดาราศาสตร์ และวิศวกรรม AI กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในการจัดการชุดข้อมูลขนาดมหาศาลที่เกิดจากการทดลองสมัยใหม่ โครงการฟิสิกส์ขนาดใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งพึ่งพา AI ในการสกัดสัญญาณที่มีความหมายจากข้อมูลจำนวนมาก

ฟิสิกส์อนุภาคและการวิเคราะห์ข้อมูล

เครื่องเร่งอนุภาคขนาดใหญ่ของ CERN (LHC) ผลิตข้อมูลการชนอนุภาคปริมาณหลายเพตะไบต์ การเรียนรู้ของเครื่องช่วยกรองข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้เพื่อค้นหาเหตุการณ์ที่หายาก (เช่น การระบุอนุภาคย่อยใหม่) ซึ่งแทบจะเป็นไปไม่ได้ที่จะพบด้วยการวิเคราะห์ด้วยมือ การจดจำรูปแบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI กลายเป็นส่วนสำคัญจนฟิสิกส์กล่าวว่ากระบวนการทดลองจะ "ล่มสลาย" หากไม่มีการเรียนรู้ของเครื่องในการทำความเข้าใจกับข้อมูลที่ไหลเข้ามา

วิทยาศาสตร์วัสดุและวิศวกรรม

ในวิทยาศาสตร์วัสดุและวิศวกรรม นักวิจัยใช้โมเดล AI จำลองคุณสมบัติของวัสดุใหม่และชี้นำการออกแบบการทดลอง ช่วยเร่งการพัฒนาโลหะผสม โพลิเมอร์ และนาโนวัสดุ บริษัทเทคโนโลยีใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อค้นพบวัสดุขั้นสูงสำหรับแบตเตอรี่และเซมิคอนดักเตอร์ได้รวดเร็วกว่าวิธีทดลองแบบเดิม

ดาราศาสตร์และการค้นพบจักรวาล

ดาราศาสตร์ได้รับการเปลี่ยนแปลงโดยความสามารถของ AI นักดาราศาสตร์ใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการวิเคราะห์ภาพกล้องโทรทรรศน์และข้อมูลตามช่วงเวลา ช่วยระบุปรากฏการณ์เช่น คลื่นความโน้มถ่วง ซูเปอร์โนวา และดาวเคราะห์นอกระบบ

กรณีที่น่าทึ่งเกิดขึ้นเมื่ออัลกอริทึม AI วิเคราะห์ข้อมูลจาก NASA Kepler ค้นพบดาวเคราะห์นอกระบบที่เคยถูกมองข้ามไปก่อนหน้านี้ ทำให้ระบบดาวเคราะห์แปดดวงรอบดาว Kepler-90 สมบูรณ์ ต่อมาเครือข่ายประสาทเทียมที่พัฒนาแล้วชื่อ ExoMiner ยืนยันดาวเคราะห์นอกระบบใหม่ 301 ดวงในคลังข้อมูลของ Kepler ในชุดเดียว ซึ่งทำได้ดีกว่าผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ในการแยกแยะดาวเคราะห์จริงจากสัญญาณเท็จ ความสำเร็จเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถเร่งการค้นพบจักรวาลโดยการตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อหารูปแบบอย่างรวดเร็ว

ในทำนองเดียวกัน ในการสังเกตการณ์โลกที่เกี่ยวข้องกับสภาพภูมิอากาศ AI ช่วยประมวลผลภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อตรวจจับเหตุการณ์เช่น ไฟป่า หรือทำแผนที่ลักษณะเช่น การเปลี่ยนแปลงน้ำแข็งขั้วโลกด้วยความเร็วและความแม่นยำสูง

เคมีและการทดลองอัตโนมัติ

บทบาทของ AI ในเคมีและวิศวกรรมทดลองก็โดดเด่นไม่แพ้กัน โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องถูกใช้ทำนายผลลัพธ์ของปฏิกิริยาเคมีและออกแบบตัวเร่งปฏิกิริยาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดความจำเป็นในการทดสอบในห้องปฏิบัติการอย่างละเอียด ในห้องปฏิบัติการล้ำสมัย หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เริ่มทำการทดลองโดยอัตโนมัติ

สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถเร่งการค้นพบวัสดุและนวัตกรรมวิศวกรรมได้อย่างมาก ตั้งแต่การออกแบบชิ้นส่วนอากาศยานที่มีรูปทรงเหมาะสมจนถึงการควบคุมการทดลองควอนตัม เทคนิค AI ช่วยให้นักวิศวกรรมและนักวิทยาศาสตร์กายภาพผลักดันขอบเขตความรู้ได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

ห้องปฏิบัติการอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ดำเนินการทดลองความเร็วสูงและค้นพบวัสดุใหม่ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อน

AI ในวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมและโลก

วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อมและสาขาที่เกี่ยวข้อง (นิเวศวิทยา ธรณีวิทยา ภูมิอากาศวิทยา และเกษตรกรรม) ได้รับประโยชน์อย่างมากจากความสามารถในการทำนายและวิเคราะห์ของ AI นักวิทยาศาสตร์ภูมิอากาศใช้ AI สร้างแบบจำลองภูมิอากาศและระบบพยากรณ์อากาศที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การทำนายภูมิอากาศและสภาพอากาศ

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถรับข้อมูลสิ่งแวดล้อมที่หลากหลาย – ตั้งแต่ภาพดาวเทียมจนถึงเครือข่ายเซ็นเซอร์ – และปรับปรุงการจำลองรูปแบบภูมิอากาศที่ซับซ้อนและเหตุการณ์สภาพอากาศรุนแรง AI ถูกนำไปใช้ในการพยากรณ์อากาศเพื่อเพิ่มความแม่นยำของการพยากรณ์ระยะสั้น เช่น ฝนตกหรือพายุเฮอริเคน บางครั้งทำได้ดีกว่าแบบจำลองอุตุนิยมวิทยาแบบดั้งเดิมในการจับรูปแบบท้องถิ่น

การติดตามและอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม

ความสามารถของ AI ในการจดจำภาพถูกนำมาใช้ในการติดตามและอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม การประยุกต์ใช้ที่โดดเด่นคือการใช้ AI วิเคราะห์ภาพดาวเทียมและโดรนความละเอียดสูงของป่า ทะเล และที่อยู่อาศัยสัตว์ป่า AI สามารถตรวจจับการตัดไม้ทำลายป่าและการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินในระดับต้นไม้แต่ละต้น ช่วยให้เจ้าหน้าที่ระบุการตัดไม้ผิดกฎหมายหรือการสูญเสียที่อยู่อาศัยได้เกือบเรียลไทม์

เกษตรกรรมแม่นยำ

ในเกษตรกรรม เทคนิคการทำฟาร์มแม่นยำใช้ AI เพื่อเพิ่มผลผลิตและความยั่งยืน เกษตรกรใช้ระบบ AI ที่ประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์ดิน สถานีอากาศ และภาพพืชผลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการให้น้ำและการใช้ปุ๋ย

• ทำนายผลผลิตพืชด้วยความแม่นยำสูง
• ตรวจจับการระบาดของศัตรูพืชแต่เนิ่น ๆ เพื่อแทรกแซงทันเวลา
• วินิจฉัยโรคพืชจากภาพใบ
• เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและลดของเสีย
• มีเครื่องมือบนสมาร์ทโฟนให้เกษตรกรระบุปัญหา

การจัดการทรัพยากรน้ำ

การจัดการทรัพยากรน้ำเป็นอีกพื้นที่ที่ AI ช่วยในการตัดสินใจ โดยวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์เกี่ยวกับคุณภาพและการใช้น้ำ AI สามารถช่วยทำนายภัยแล้งหรือเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายน้ำเพื่อการชลประทาน แม้ในธรณีวิทยา นักวิจัยใช้ AI ในการตีความข้อมูลแผ่นดินไหวเพื่อหาลวดลายแผ่นดินไหวหรือค้นหาตำแหน่งแร่ธาตุโดยการค้นหาสัญญาณเล็กน้อยในการสำรวจทางธรณีฟิสิกส์

โดยสรุป AI เป็นเหมือน "กล้องจุลทรรศน์" สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ของนักวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม – เผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับระบบของโลกที่เคยซ่อนอยู่ภายใต้วิธีการแบบดั้งเดิม ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้มีกลยุทธ์การปกป้องสิ่งแวดล้อมที่ดีขึ้นและการตอบสนองที่มีข้อมูลมากขึ้นต่อความท้าทายระดับโลก เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและความมั่นคงทางอาหาร

AI วิเคราะห์ภาพดาวเทียมเพื่อติดตามการตัดไม้ทำลายป่า ประชากรสัตว์ป่า และตรวจจับการเปลี่ยนแปลงสิ่งแวดล้อมแบบเรียลไทม์

เครื่องมือ AI ที่ช่วยเสริมกระบวนการวิจัย

Beyond field-specific breakthroughs, AI is also streamlining the research process itself for scientists. Today, a growing suite of AI-powered tools is available to help researchers at every step of their workflow. There are AI tools dedicated to data analysis, which can automatically crunch experimental results or perform statistical analyses far quicker than manual coding. Other tools focus on literature review and knowledge synthesis: for example, AI-driven search engines can scan millions of academic papers and pull out relevant findings or even summarize papers on a given topic. This helps scientists overcome information overload by making it easier to find and digest the most pertinent publications. In fact, dozens of specialized AI research tools now exist, covering tasks from literature mapping and multi-document summarization to citation management and writing assistance. Imagine being able to ask a research question in natural language and having an AI system retrieve key points from the top 100 papers on that question – this is increasingly feasible with advanced semantic search platforms. Tools like semantic scholarly search engines use natural language processing to understand researchers’ queries and provide aggregated answers or annotated bibliographies. Some platforms (e.g. those by Semantic Scholar or Google’s AI) can even highlight contradictory findings between studies or flag potential errors.  Writing assistants have emerged as well: large language models (such as ChatGPT and others) can help draft sections of a paper, translate scientific text, or suggest clearer phrasing. Researchers use these with caution – as a “sparring partner” to refine their thinking – while ensuring final writings are their own. Journal publishers and funding agencies are also exploring AI to improve their processes. For instance, AI tools are being tested for peer review support, automatically checking manuscripts for statistical errors, plagiarism, or missing citations to aid human reviewers (though human judgment remains crucial). Overall, these AI assistants save researchers time on menial tasks and enable them to focus more on creative and critical aspects of science. To illustrate the variety of AI tools now available to scientists, here are a few notable examples and applications:

รายการ

ทรัพยากรที่มีอยู่

4 รายการ

AlphaFold (Biology)

เครื่องมือทำนายโครงสร้างโปรตีนด้วยปัญญาประดิษฐ์

ข้อมูลแอปพลิเคชัน

ผู้พัฒนา	DeepMind (Alphabet Inc.)
แพลตฟอร์มที่รองรับ	Windows macOS Linux (ติดตั้งในเครื่อง) เซิร์ฟเวอร์คลาวด์ (Google Cloud, AWS)
การรองรับภาษา	พร้อมใช้งานทั่วโลก; เอกสารส่วนใหญ่เป็นภาษาอังกฤษ
ใบอนุญาต	ฟรีและโอเพนซอร์ส (ใบอนุญาต Apache 2.0)

ภาพรวม

AlphaFold คือเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่เปลี่ยนแปลงวงการทำนายโครงสร้างโปรตีน พัฒนาโดย DeepMind ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อทำนายรูปร่างโปรตีนสามมิติจากลำดับกรดอะมิโนอย่างแม่นยำ ซึ่งก่อนหน้านี้ต้องใช้เวลาหลายปีในการทดลองในห้องปฏิบัติการ การทำนายที่รวดเร็วของ AlphaFold ช่วยเร่งการวิจัยด้านการค้นคว้ายา พันธุศาสตร์ ชีววิทยาระดับโมเลกุล และเทคโนโลยีชีวภาพ ทำให้เป็นหนึ่งในนวัตกรรมที่ทรงอิทธิพลที่สุดในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์สมัยใหม่

วิธีการทำงาน

AlphaFold ใช้เครือข่ายประสาทเทียมขั้นสูงที่ผ่านการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลชีวภาพขนาดใหญ่เพื่อทำนายรูปแบบการพับโปรตีนด้วยความแม่นยำใกล้เคียงกับการทดลอง ผลงานที่ก้าวหน้าของมันในการแข่งขัน CASP14 (Critical Assessment of protein Structure Prediction) แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำงานได้ดีกว่ารูปแบบคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม โดยวิเคราะห์วิวัฒนาการของลำดับ ข้อจำกัดทางกายภาพ และความสัมพันธ์เชิงโครงสร้าง AlphaFold สร้างแบบจำลองโปรตีนที่มีความมั่นใจสูงซึ่งสนับสนุนการใช้งานทางวิทยาศาสตร์หลากหลาย เครื่องมือนี้เป็นโอเพนซอร์ส ช่วยให้ผู้วิจัยทั่วโลกสามารถรันการทำนายในเครื่องของตนเองหรือผนวกเข้ากับกระบวนการคำนวณ นอกจากนี้ยังมีโครงสร้างที่คำนวณล่วงหน้าจำนวนหลายล้านแบบให้ใช้งานฟรีในฐานข้อมูลโครงสร้างโปรตีน AlphaFold

คุณสมบัติหลัก

การทำนายที่แม่นยำสูง

ทำนายโครงสร้างโปรตีนสามมิติจากลำดับกรดอะมิโนด้วยความแม่นยำใกล้เคียงกับการทดลอง

โอเพนซอร์สและทำซ้ำได้

โค้ดแบบโอเพนซอร์สเต็มรูปแบบพร้อมกระบวนการทำซ้ำได้เพื่อความโปร่งใสและความร่วมมือ

การผนวกฐานข้อมูล

ผนวกกับฐานข้อมูลโปรตีนอย่าง UniProt, PDB และ MGnify ได้อย่างราบรื่น

การสร้างแบบจำลองโดยไม่ใช้แม่แบบ

สามารถสร้างแบบจำลองโปรตีนที่ไม่มีแม่แบบโครงสร้างหรือข้อมูลอ้างอิงที่คล้ายคลึง

การประยุกต์ใช้ในการวิจัย

เหมาะสำหรับการค้นคว้ายา, พันธุศาสตร์, ชีววิทยาระดับโมเลกุล และเทคโนโลยีชีวภาพ

เข้าถึงได้ฟรี

มีโครงสร้างที่คำนวณล่วงหน้าจำนวนหลายล้านแบบให้ใช้ฟรีในฐานข้อมูลโครงสร้างโปรตีน AlphaFold

ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง

Official website

คู่มือการติดตั้งและใช้งาน

1

เข้าถึงที่เก็บข้อมูล

เยี่ยมชมที่เก็บข้อมูล GitHub อย่างเป็นทางการเพื่อดูคำแนะนำการติดตั้งและโค้ดต้นฉบับ

2

เตรียมสภาพแวดล้อม

ตั้งค่าสภาพแวดล้อมที่เข้ากันได้โดยใช้ Docker, Conda หรือเครื่องมือ Linux ดั้งเดิมตามระบบของคุณ

3

ดาวน์โหลดฐานข้อมูล

ดาวน์โหลดฐานข้อมูลที่จำเป็น (UniRef90, MGnify, PDB70 ฯลฯ) ตามคำแนะนำในเอกสาร

4

เตรียมข้อมูลนำเข้า

ป้อนลำดับโปรตีนในรูปแบบ FASTA สำหรับการทำนายโครงสร้าง

5

รันกระบวนการ

ดำเนินการกระบวนการ AlphaFold เพื่อสร้างโครงสร้างโปรตีนสามมิติที่ทำนายไว้

6

แสดงผลลัพธ์

แสดงผลลัพธ์โดยใช้เครื่องมือแสดงภาพโมเลกุล เช่น PyMOL หรือ ChimeraX

7

ประเมินความมั่นใจ

ใช้เมตริกความมั่นใจ (pLDDT, PAE) เพื่อประเมินความน่าเชื่อถือของแบบจำลองและคุณภาพการทำนาย

ข้อจำกัดและข้อควรพิจารณา

• การทำนายแบบนิ่ง: ไม่สามารถจำลองการเคลื่อนไหวพลวัตของโปรตีนหรือหลายโครงสร้างได้
• ความต้องการทรัพยากรคอมพิวเตอร์: ต้องการทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมาก โดยเฉพาะหน่วยความจำ GPU สำหรับเวลารันที่เหมาะสม
• โครงสร้างที่ซับซ้อน: ประสิทธิภาพลดลงสำหรับโปรตีนขนาดใหญ่หรือโปรตีนที่มีส่วนที่ยืดหยุ่น/ไม่มีโครงสร้างแน่นอน
• ความซับซ้อนในการติดตั้ง: การติดตั้งและการตั้งค่าฐานข้อมูลอาจใช้เวลานานและต้องใช้ความชำนาญทางเทคนิค

คำถามที่พบบ่อย

AlphaFold ใช้งานฟรีหรือไม่?

ใช่ AlphaFold เป็นโอเพนซอร์สและใช้งานได้ฟรีภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ทำให้ผู้วิจัยทั่วโลกเข้าถึงได้

AlphaFold สามารถทำนายโปรตีนหลายหน่วยได้หรือไม่?

AlphaFold-Multimer สามารถสร้างแบบจำลองโปรตีนหลายหน่วยได้บางส่วน แต่ความแม่นยำขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของปฏิสัมพันธ์และข้อมูลการฝึกอบรมที่มี

ต้องใช้ GPU ในการรัน AlphaFold หรือไม่?

แนะนำอย่างยิ่งให้ใช้ GPU เพื่อเวลารันที่เหมาะสม การประมวลผลด้วย CPU อย่างเดียวเป็นไปได้แต่ช้ากว่าอย่างมากและอาจไม่เหมาะสำหรับโปรตีนขนาดใหญ่

สามารถหาข้อมูลโครงสร้าง AlphaFold ที่คำนวณล่วงหน้าได้ที่ไหน?

มีโครงสร้างที่ทำนายไว้หลายล้านแบบในฐานข้อมูลโครงสร้างโปรตีน AlphaFold ที่โฮสต์โดย EMBL-EBI ซึ่งให้เข้าถึงแบบจำลองที่คำนวณล่วงหน้าได้ฟรี

AlphaFold ใช้ในการค้นคว้ายาได้หรือไม่?

ใช่ AlphaFold สนับสนุนการค้นคว้ายาในระยะเริ่มต้นโดยให้โครงสร้างโปรตีนที่แม่นยำสำหรับการวิเคราะห์เป้าหมาย การจับโมเลกุล และการออกแบบยาโดยอิงโครงสร้าง

Exscientia’s AI Drug Designer (Pharmacology)

แพลตฟอร์มค้นคว้ายาโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์

ข้อมูลแอปพลิเคชัน

ผู้พัฒนา	Exscientia
ประเภทแพลตฟอร์ม	แพลตฟอร์มคลาวด์บนเว็บสำหรับสภาพแวดล้อมเดสก์ท็อป
รองรับภาษา	ภาษาอังกฤษ (พร้อมใช้งานทั่วโลก)
รูปแบบการคิดราคา	โซลูชันสำหรับองค์กรแบบชำระเงิน (ไม่มีแผนฟรี)

ภาพรวม

AI Drug Designer ของ Exscientia คือแพลตฟอร์มล้ำสมัยที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเร่งกระบวนการค้นคว้ายาทางเภสัชกรรม โดยผสมผสานการเรียนรู้เชิงลึก การจำลองโมเลกุล และการปรับแต่งอัตโนมัติ แพลตฟอร์มนี้เปลี่ยนวิธีที่นักวิจัยระบุและปรับปรุงตัวยาโมเลกุลขนาดเล็กอย่างมีนัยสำคัญ ช่วยลดเวลา ต้นทุน และความเสี่ยงของงานวิจัยและพัฒนาแบบดั้งเดิม ด้วยการสร้างโครงสร้างโมเลกุลคุณภาพสูงที่เหมาะสมกับเป้าหมายการรักษาเฉพาะ ใช้งานโดยบริษัทเภสัชกรรม บริษัทเทคโนโลยีชีวภาพ และสถาบันวิจัยทั่วโลก แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้กระบวนการค้นคว้าเป็นไปอย่างราบรื่นและนำยาที่มีผลกระทบสู่ตลาดได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

วิธีการทำงาน

แพลตฟอร์มใช้ชุดอัลกอริทึม AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งผ่านการฝึกอบรมด้วยชุดข้อมูลชีวภาพและเคมีจำนวนมาก เพื่อสร้างตัวยาที่ได้รับการปรับแต่งให้มีความแรง ความจำเพาะ และโปรไฟล์เภสัชจลนศาสตร์ที่ดีขึ้น ผ่านวงจรการเรียนรู้ซ้ำ ๆ โมเดล AI จะเสนอการออกแบบ ประเมินผลการทำนาย และปรับโครงสร้างในหลายรอบ ช่วยลดการพึ่งพาการทดลองแบบลองผิดลองถูกด้วยมือ

แนวทางผสมผสานระหว่างมนุษย์และ AI ของ Exscientia ช่วยให้นักวิชาชีพในสาขาที่เกี่ยวข้องสามารถชี้แนะระบบด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความปลอดภัย กลไกการออกฤทธิ์ และชีววิทยาของโรค สร้างเวิร์กโฟลว์ความร่วมมือที่มีประสิทธิภาพสูง โมเลกุลที่ออกแบบโดย AI หลายตัวจาก Exscientia ได้ก้าวเข้าสู่การประเมินทางคลินิกอย่างประสบความสำเร็จ แสดงให้เห็นถึงคุณค่าทางปฏิบัติในโลกจริง

คุณสมบัติหลัก

การสร้างตัวยาโดยใช้ AI

การสร้างและปรับแต่งตัวยาโมเลกุลขนาดเล็กโดยอัตโนมัติด้วยอัลกอริทึมขั้นสูง

การสร้างแบบจำลองทำนาย

การวิเคราะห์ครบถ้วนเกี่ยวกับความแรง ความจำเพาะ ADME และคุณสมบัติความปลอดภัยก่อนการสังเคราะห์

การปรับแต่งหลายพารามิเตอร์

การปรับแต่งอัตโนมัติในหลายคุณสมบัติของโมเลกุลเพื่อเพิ่มคุณภาพของตัวยา

การผสานข้อมูลจากห้องปฏิบัติการ

การรวมข้อมูลการทดลองอย่างราบรื่นเพื่อปรับปรุงการออกแบบอย่างต่อเนื่อง

การเข้าถึงและดาวน์โหลด

Official website

เริ่มต้นใช้งาน

1

ขอเข้าถึงแพลตฟอร์ม

ติดต่อ Exscientia ผ่านเว็บไซต์อย่างเป็นทางการเพื่อสอบถามเกี่ยวกับการเข้าถึงแพลตฟอร์มหรือโอกาสความร่วมมือ

2

กำหนดความต้องการโครงการ

ให้ข้อมูลเป้าหมาย วัตถุประสงค์การวิจัย และพื้นที่เน้นการรักษาเพื่อชี้แนะแนวทางความร่วมมือ

3

ปรับแต่งเวิร์กโฟลว์ AI

ทีมงานของ Exscientia จะกำหนดค่าเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้เหมาะสมกับเป้าหมายการรักษาของคุณ

4

ป้อนข้อมูลชีวภาพ

ให้ข้อมูลชีวภาพหรือเคมีที่มีอยู่เพื่อเพิ่มความแม่นยำและการทำนายของโมเดล

5

รับการออกแบบที่สร้างโดย AI

รับการออกแบบโมเลกุลที่สร้างโดย AI ซึ่งได้รับการปรับแต่งสำหรับเป้าหมายของคุณ พร้อมสำหรับการสังเคราะห์และการยืนยันในห้องปฏิบัติการ

6

ทำซ้ำและปรับปรุง

วนรอบระหว่างการทำนายเชิงคอมพิวเตอร์และข้อเสนอแนะจากการทดลองเพื่อปรับปรุงคุณภาพของตัวยาอย่างต่อเนื่อง

7

ก้าวสู่การทดสอบก่อนคลินิก

พัฒนาตัวยาที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเข้าสู่การประเมินก่อนคลินิกและขั้นตอนการพัฒนาทางคลินิก

ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ

โซลูชันสำหรับองค์กร: ไม่มีเวอร์ชันฟรี การเข้าถึงต้องมีความร่วมมือระดับองค์กรหรือข้อตกลงทางการค้ากับ Exscientia

ต้องมีการยืนยัน: การทำนายของ AI ต้องได้รับการยืนยันผ่านการทดลองในห้องปฏิบัติการและการทดสอบทางคลินิก แพลตฟอร์มช่วยเร่งกระบวนการค้นคว้าแต่ไม่รับประกันความสำเร็จทางคลินิก

• ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับข้อมูลฝึกอบรมที่มีและความซับซ้อนของเป้าหมาย
• เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการความร่วมมือมากกว่าการใช้ซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อโลน
• เชี่ยวชาญด้านตัวยาโมเลกุลขนาดเล็กในหลายพื้นที่โรค

คำถามที่พบบ่อย

AI Drug Designer ของ Exscientia มีให้ดาวน์โหลดเป็นแอปพลิเคชันหรือไม่?

ไม่มี เป็นแพลตฟอร์มคลาวด์ระดับองค์กรที่เข้าถึงได้เฉพาะผ่านความร่วมมือกับ Exscientia เท่านั้น ไม่ใช่แอปพลิเคชันที่ดาวน์โหลดแยกต่างหาก

แพลตฟอร์มรับประกันว่ายาที่พัฒนาจะประสบความสำเร็จทางคลินิกหรือไม่?

ไม่ แม้ AI จะช่วยเร่งกระบวนการค้นคว้าอย่างมาก แต่การยืนยันด้วยการทดลองและการทดสอบทางคลินิกยังคงจำเป็น แพลตฟอร์มช่วยเพิ่มประสิทธิภาพแต่ไม่สามารถขจัดความเสี่ยงที่มีในกระบวนการพัฒนายาได้

ห้องปฏิบัติการวิจัยขนาดเล็กสามารถใช้ระบบของ Exscientia ได้หรือไม่?

ได้ ห้องปฏิบัติการขนาดเล็กสามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มได้ แต่โดยทั่วไปผ่านข้อตกลงความร่วมมือมากกว่าการเข้าถึงด้วยตนเอง Exscientia ทำงานร่วมกับองค์กรหลายขนาดเพื่อสร้างความร่วมมือ

แพลตฟอร์มสามารถออกแบบยาประเภทใดได้บ้าง?

แพลตฟอร์มเชี่ยวชาญด้านตัวยาโมเลกุลขนาดเล็กและสามารถประยุกต์ใช้ในหลายพื้นที่โรค ตั้งแต่โรคมะเร็ง โรคติดเชื้อ และอื่น ๆ

Exscientia เคยผลิตตัวยาจริงหรือไม่?

ใช่ ตัวยาที่ออกแบบโดย AI หลายตัวจาก Exscientia ได้เข้าสู่การทดลองทางคลินิกอย่างประสบความสำเร็จ แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในโลกจริงของแพลตฟอร์มในการส่งเสริมการพัฒนายา

Large Hadron Collider Data Analysis (Physics)

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลฟิสิกส์อนุภาคที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ข้อมูลแอปพลิเคชัน

ผู้พัฒนา	CERN (องค์การวิจัยนิวเคลียร์ยุโรป)
แพลตฟอร์มที่รองรับ	คลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง เดสก์ท็อประบบลินุกซ์ สภาพแวดล้อมคลาวด์ พอร์ทัลข้อมูลเปิดของ CERN
การรองรับภาษา	พร้อมใช้งานทั่วโลก; เอกสารส่วนใหญ่เป็นภาษา อังกฤษ
รูปแบบการกำหนดราคา	เข้าถึงเครื่องมือข้อมูลเปิดของ CERN ได้ฟรี; ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ LHC เต็มรูปแบบใช้ได้เฉพาะสมาชิกความร่วมมือเท่านั้น

ภาพรวม

เครื่องเร่งอนุภาคแอลเอชซี (LHC) สร้างเหตุการณ์การชนกันของอนุภาคมากมายหลายพันล้านเหตุการณ์ต่อวินาที ผลิตชุดข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI และแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ช่วยให้นักวิจัยตีความข้อมูลมหาศาลนี้เพื่อค้นหาสัญญาณที่มีความหมาย ระบุความผิดปกติ สร้างเส้นทางอนุภาคใหม่ และเร่งการค้นพบทางฟิสิกส์ เครื่องมือเหล่านี้มีความสำคัญต่อการเข้าใจกระบวนการพื้นฐาน เช่น ฮิกส์โบซอน ตัวเลือกสสารมืด และพฤติกรรมของอนุภาคย่อย โดยการผนวกการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับกระบวนการฟิสิกส์ LHC ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการวิจัยอย่างมาก

คุณสมบัติหลัก

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

การจำแนกเหตุการณ์และการระบุอนุภาคขั้นสูงโดยใช้โครงข่ายประสาทและต้นไม้ตัดสินใจ

การลดเสียงรบกวน & การตรวจจับความผิดปกติ

การกรองด้วย AI เพื่อแยกเหตุการณ์หายากจากเสียงรบกวนพื้นหลังและค้นหาลายเซ็นที่ไม่คาดคิด

การผนวกรวมกริดคอมพิวเตอร์ทั่วโลก

การผนวกรวมอย่างราบรื่นกับเฟรมเวิร์ก ROOT ของ CERN และ Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) สำหรับการประมวลผลแบบกระจาย

การประมวลผลข้อมูลที่ปรับขนาดได้

โครงสร้างพื้นฐานคอมพิวเตอร์แบบกระจายที่รองรับการวิเคราะห์ฟิสิกส์ขนาดใหญ่ในหลายร้อยสถาบันทั่วโลก

เครื่องมือจำลอง & สร้างใหม่

ความสามารถในการจำลองที่เพิ่มขึ้นและอัลกอริทึมการสร้างใหม่ที่เร่งความเร็วสำหรับรอบการวิเคราะห์ที่รวดเร็วขึ้น

การแสดงผลขั้นสูง

เครื่องมือสำหรับตรวจสอบการชนของเครื่องตรวจจับ เส้นทางที่สร้างใหม่ และโปรไฟล์พลังงานเพื่อการสำรวจข้อมูลอย่างครบถ้วน

ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง

Official websiteOfficial website

เริ่มต้นใช้งาน

1

เข้าถึงข้อมูลเปิด

เยี่ยมชมพอร์ทัลข้อมูลเปิดของ CERN เพื่อดาวน์โหลดชุดข้อมูล LHC ที่เปิดเผยต่อสาธารณะและสำรวจคอลเลกชันที่คัดสรรไว้

2

ติดตั้งเครื่องมือวิเคราะห์

ตั้งค่าเฟรมเวิร์กการวิเคราะห์ข้อมูล ROOT หรือใช้โน้ตบุ๊ก Jupyter บนคลาวด์ที่ CERN จัดเตรียมไว้เพื่อเข้าถึงทันที

3

โหลด & สำรวจข้อมูล

นำเข้าชุดข้อมูลและตรวจสอบเมตาดาต้าเหตุการณ์ ข้อมูลเครื่องตรวจจับ และไฟล์จำลองโดยใช้เครื่องมือแบบโต้ตอบ

4

ใช้โมเดล ML

ปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น Boosted Decision Trees (BDTs) และโครงข่ายประสาทสำหรับการเลือกและจำแนกเหตุการณ์

5

แสดงผลลัพธ์

ใช้เครื่องมือแสดงผลเพื่อตรวจสอบการชนของเครื่องตรวจจับ การสร้างเส้นทาง และโปรไฟล์พลังงานสำหรับการวิเคราะห์อย่างละเอียด

6

ขยายการวิเคราะห์ของคุณ

รันการวิเคราะห์ในเครื่องคอมพิวเตอร์มาตรฐานในพื้นที่ หรือส่งงานขนาดใหญ่ผ่านทรัพยากรกริดคอมพิวเตอร์แบบกระจายสำหรับงานผลิต

7

ตรวจสอบ & เปรียบเทียบ

ตรวจสอบผลลัพธ์กับชุดข้อมูลอ้างอิงและงานวิจัยที่เผยแพร่เพื่อความถูกต้องและความสามารถในการทำซ้ำ

ข้อกำหนด & ข้อจำกัด

ความเชี่ยวชาญที่ต้องการ: ความรู้ขั้นสูงด้านฟิสิกส์อนุภาค การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำงานกับข้อมูล LHC อย่างมีประสิทธิผล

• พื้นฐานแข็งแกร่งด้านฟิสิกส์และการเขียนโปรแกรม (Python/C++)
• ความเข้าใจในด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์สถิติ
• คุ้นเคยกับเฟรมเวิร์ก ROOT หรือเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่คล้ายกัน
• ไม่เหมาะสำหรับผู้ใช้ทั่วไปหรือผู้เริ่มต้นที่ไม่มีพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์

ทรัพยากรคอมพิวเตอร์: การวิเคราะห์ขนาดใหญ่ต้องการพลังประมวลผลสูงเกินกว่าคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปทั่วไป

• สามารถสำรวจข้อมูลพื้นฐานบนคอมพิวเตอร์มาตรฐานได้
• การวิเคราะห์เต็มรูปแบบต้องใช้คลัสเตอร์ HPC หรือการเข้าถึงกริด WLCG
• ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สูง; เวลาประมวลผลขึ้นอยู่กับขนาดชุดข้อมูล
• ไม่มีให้บริการในรูปแบบแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค

ข้อจำกัดการเข้าถึง: เครื่องมือบางอย่างและข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์จำกัดเฉพาะสมาชิกความร่วมมืออย่างเป็นทางการของ CERN

คำถามที่พบบ่อย

ข้อมูล LHC เปิดเผยต่อสาธารณะหรือไม่?

ใช่ CERN ให้ชุดข้อมูลที่คัดสรรและมีคุณภาพสูงผ่าน พอร์ทัลข้อมูลเปิดของ CERN ทำให้ข้อมูลวิจัย LHC ส่วนใหญ่เข้าถึงได้สำหรับชุมชนวิทยาศาสตร์ทั่วโลกและผู้สอน

ผู้เริ่มต้นสามารถใช้เครื่องมือ AI ของ LHC ได้หรือไม่?

ผู้เริ่มต้นสามารถสำรวจข้อมูลเปิดผ่านแหล่งการเรียนรู้และบทเรียนได้ แต่การวิเคราะห์ขั้นสูงต้องการความเชี่ยวชาญด้านฟิสิกส์ การเขียนโปรแกรม และการเรียนรู้ของเครื่องอย่างเข้มข้น CERN มีสื่อการเรียนรู้เพื่อช่วยผู้เริ่มต้นเริ่มต้นใช้งาน

ภาษาโปรแกรมที่ใช้คืออะไร?

Python และ C++ เป็นภาษาหลัก โดยเฉพาะในเฟรมเวิร์ก ROOT Python นิยมใช้สำหรับการพัฒนาอย่างรวดเร็วและเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่อง ขณะที่ C++ ใช้สำหรับส่วนที่ต้องการประสิทธิภาพสูง

เครื่องมือ AI ได้รับการสนับสนุนอย่างเป็นทางการจาก CERN หรือไม่?

ใช่ CERN ผนวกการเรียนรู้ของเครื่องในทุกขั้นตอนการวิจัย รวมถึงระบบทริกเกอร์แบบเรียลไทม์ กระบวนการสร้างใหม่แบบออฟไลน์ และการวิเคราะห์ฟิสิกส์ขั้นสูง เครื่องมือเหล่านี้เป็นระดับการผลิตและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

ต้องใช้ฮาร์ดแวร์พิเศษหรือไม่?

การสำรวจข้อมูลพื้นฐานสามารถทำได้บนคอมพิวเตอร์มาตรฐานโดยใช้โน้ตบุ๊กบนคลาวด์ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เต็มรูปแบบของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ต้องเข้าถึงคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงหรือ Worldwide LHC Computing Grid (WLCG)

Scite (Literature Analysis)

เครื่องมือวิเคราะห์วรรณกรรมด้วยปัญญาประดิษฐ์

ข้อมูลแอปพลิเคชัน

ผู้พัฒนา	Scite Inc.
แพลตฟอร์มที่รองรับ	แพลตฟอร์มบนเว็บ เว็บเบราว์เซอร์บนเดสก์ท็อป เว็บเบราว์เซอร์บนมือถือ
การรองรับภาษา	เข้าถึงทั่วโลก; ส่วนติดต่อหลักเป็นภาษาอังกฤษ
รูปแบบการคิดราคา	แผนฟรีมีฟีเจอร์จำกัด; การเข้าถึงเต็มรูปแบบต้องสมัครสมาชิกแบบชำระเงิน

Scite คืออะไร?

Scite คือแพลตฟอร์มวิเคราะห์วรรณกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเปลี่ยนวิธีที่นักวิจัยประเมินบทความทางวิทยาศาสตร์ แตกต่างจากเมตริกการอ้างอิงแบบเดิมที่นับจำนวนการอ้างอิงเท่านั้น Scite วิเคราะห์บริบทของแต่ละคำกล่าวอ้างอิงเพื่อกำหนดว่าคำกล่าวนั้นสนับสนุน ขัดแย้ง หรือเพียงแค่กล่าวถึงงานที่อ้างอิง วิธีการวิเคราะห์บริบทนี้ช่วยให้นักวิจัยประเมินความน่าเชื่อถือ อิทธิพล และผลกระทบทางวิทยาศาสตร์ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

วิธีการทำงาน

Scite ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ผ่านการฝึกฝนจากบทความทางวิทยาศาสตร์นับล้านเพื่อจำแนกเจตนาของคำกล่าวอ้างอิงและให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง แพลตฟอร์มรวบรวมคำกล่าวอ้างอิงจากผู้เผยแพร่ เซิร์ฟเวอร์พรีพริ้นท์ และฐานข้อมูลแบบเปิด จัดเรียงในอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย แต่ละบทความจะได้รับโปรไฟล์ "Smart Citation" ที่แสดงจำนวนครั้งที่ได้รับการสนับสนุน ขัดแย้ง หรือกล่าวถึงโดยงานวิจัยอื่น ๆ — ช่วยให้เข้าใจความถูกต้องทางวิทยาศาสตร์และอิทธิพลของงานวิจัยได้อย่างละเอียด

คุณสมบัติหลัก

Smart Citations

การวิเคราะห์คำกล่าวอ้างอิงในบริบทที่แสดงการสนับสนุน ขัดแย้ง และการกล่าวถึง

การค้นหาด้วย AI

การค้นหาขั้นสูงพร้อมการกรองคำกล่าวอ้างอิงตามบริบทเพื่อผลลัพธ์ที่แม่นยำ

แดชบอร์ดภาพ

ติดตามแนวโน้มการอ้างอิง ผลกระทบของงานวิจัย และอิทธิพลของผู้แต่งแบบเรียลไทม์

ส่วนขยายเบราว์เซอร์

ประเมินบทความอย่างรวดเร็วและเข้าถึง Smart Citation ขณะอ่านออนไลน์

การผสานรวมกับโปรแกรมจัดการบรรณานุกรม

ผสานรวมอย่างราบรื่นกับ Zotero, EndNote และเครื่องมือทางวิชาการอื่น ๆ

การเข้าถึงฐานข้อมูลวิชาการ

เชื่อมต่อกับผู้เผยแพร่รายใหญ่และฐานข้อมูลแบบเปิดเพื่อการครอบคลุมที่ครบถ้วน

เข้าถึง Scite

Official website

เริ่มต้นใช้งาน

1

สร้างบัญชีของคุณ

สมัครสมาชิกบนเว็บไซต์ Scite เพื่อเข้าถึงฟีเจอร์ฟรีหรือพรีเมียม

2

ค้นหาบทความ

ใช้แถบค้นหาเพื่อค้นหาบทความทางวิทยาศาสตร์หรือหัวข้องานวิจัยที่สนใจ

3

ตรวจสอบ Smart Citations

ดูโปรไฟล์คำกล่าวอ้างอิงเพื่อดูว่าบทความแต่ละชิ้นถูกอ้างอิงในบริบทอย่างไรในวรรณกรรม

4

กรองและวิเคราะห์

กรองผลลัพธ์ตามคำกล่าวอ้างอิงที่สนับสนุน ขัดแย้ง หรือกล่าวถึงเพื่อการวิเคราะห์ที่ตรงเป้าหมาย

5

ติดตามแนวโน้ม

ใช้แดชบอร์ดเพื่อติดตามรูปแบบการอ้างอิง อิทธิพลของผู้แต่ง และพัฒนาการของหัวข้อ

6

ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์

เพิ่มส่วนขยายเบราว์เซอร์เพื่อเข้าถึง Smart Citation อย่างรวดเร็วขณะอ่านบทความออนไลน์

7

ส่งออกและผสานรวม

ส่งออกข้อมูลคำกล่าวอ้างอิงหรือเชื่อมต่อ Scite กับเครื่องมือจัดการบรรณานุกรมของคุณ

ข้อจำกัดและข้อควรพิจารณา

• แผนฟรีมีการค้นหาและการเข้าถึงข้อมูลคำกล่าวอ้างอิงจำกัด
• บางบทความอาจไม่มีข้อมูลคำกล่าวอ้างอิงในบริบทหากยังไม่ถูกจัดทำดัชนี
• การจำแนกโดย AI อาจตีความเจตนาคำกล่าวอ้างอิงผิดพลาดเป็นครั้งคราว
• ไม่ใช่ตัวแทนการประเมินวิจารณ์วรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์อย่างครบถ้วน
• ไม่มีแอปมือถือแยกต่างหาก (เข้าถึงผ่านเว็บเบราว์เซอร์เท่านั้น)

คำถามที่พบบ่อย

Scite ใช้งานฟรีหรือไม่?

ใช่ Scite มีแผนฟรีที่มีฟีเจอร์พื้นฐาน อย่างไรก็ตาม ฟังก์ชันขั้นสูงและความสามารถในการค้นหาที่ขยายต้องสมัครสมาชิกแบบชำระเงิน

Scite แตกต่างจาก Google Scholar อย่างไร?

ในขณะที่ Google Scholar นับจำนวนการอ้างอิง Scite วิเคราะห์บริบทของคำกล่าวอ้างอิงเพื่อกำหนดว่าการอ้างอิงนั้นสนับสนุน ขัดแย้ง หรือกล่าวถึงบทความ วิธีการวิเคราะห์บริบทนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งกว่าเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือทางวิทยาศาสตร์และความถูกต้องของงานวิจัย

Scite สามารถผสานรวมกับโปรแกรมจัดการบรรณานุกรมได้หรือไม่?

ได้ Scite ผสานรวมอย่างราบรื่นกับเครื่องมือจัดการบรรณานุกรมยอดนิยม เช่น Zotero, EndNote และซอฟต์แวร์ทางวิชาการอื่น ๆ

Scite ครอบคลุมทุกสาขางานวิจัยหรือไม่?

Scite ครอบคลุมสาขาวิชาและพื้นที่วิจัยหลากหลาย การครอบคลุมขึ้นอยู่กับการจัดทำดัชนีของผู้เผยแพร่และฐานข้อมูล โดยมีการขยายอย่างต่อเนื่องในสาขาวิชาต่าง ๆ

มีแอปมือถือให้ใช้งานหรือไม่?

ปัจจุบันไม่มีแอปมือถือแยกต่างหาก อย่างไรก็ตาม Scite สามารถใช้งานได้เต็มรูปแบบผ่านเว็บเบราว์เซอร์บนมือถือ ให้การเข้าถึงที่ตอบสนองบนสมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต

การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับ AI ในวิทยาศาสตร์

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าการประยุกต์ใช้และเครื่องมือ AI เฉพาะทางกำลังขับเคลื่อนวิทยาศาสตร์ไปข้างหน้า อย่างสำคัญคือ พวกเขายังเน้นย้ำจุดสำคัญว่า AI เป็นเครื่องมือเสริมสำหรับนักวิจัยมนุษย์ ไม่ใช่การแทนที่ ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเกิดขึ้นเมื่อความเชี่ยวชาญและความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ผสานกับความเร็วและความสามารถในการจดจำรูปแบบของ AI

นักวิทยาศาสตร์ยังคงสร้างสมมติฐาน ตีความผลลัพธ์ และให้การกำกับดูแลด้านจริยธรรม ในขณะที่ AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยทรงพลังที่จัดการงานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก

การรักษาความซื่อสัตย์ในการวิจัย

ตั้งแต่การค้นพบยาและวัสดุใหม่จนถึงการไขปริศนาจักรวาลและแนวโน้มสิ่งแวดล้อม การประยุกต์ใช้ AI ในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์มีความหลากหลายและทรงพลังอย่างยิ่ง ด้วยการทำงานอัตโนมัติในงานที่ยากลำบากและการค้นหารูปแบบที่ละเอียดอ่อน AI ช่วยให้นักวิจัยบรรลุผลลัพธ์ในเวลาไม่กี่วันที่เคยใช้เวลาหลายปี

โดยสรุป AI เป็นเครื่องมือเปลี่ยนแปลง – ที่ต้องใช้ด้วยความรอบคอบ – แต่เมื่อใช้ด้วยความรับผิดชอบ มันมีศักยภาพในการแก้ไขความท้าทายที่ยากที่สุดของวิทยาศาสตร์ การผสาน AI เข้ากับงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์อย่างต่อเนื่องพร้อมจะนำพายุคใหม่ของนวัตกรรม ที่ซึ่งความก้าวหน้าเกิดขึ้นรวดเร็ว การทำงานร่วมกันข้ามสาขา และความเข้าใจโลกของเราลึกซึ้งขึ้นในแบบที่เราเพิ่งเริ่มจินตนาการ