Bilim için Veri ve Yapay Zeka: Temel hususlar

İlk bölüm Temel kavramları tanıtıyor ve bilimsel verileri yapay zekaya hazır hale getirmenin avantajlarını ve zorluklarını tartışıyor.

İkinci bölüm Yapay zeka için veri hazırlığı ve tersine, yapay zekanın veri düzenlemesi için temel hususları inceliyor. Makine okunabilirliği ve önyargı azaltma gibi yapay zekaya özgü hususları tartışırken veri standartlarını temel alıyor ve bilimde yapay zeka için veri hazırlığıyla ilgili etik ve çevresel hususları vurguluyoruz.

Üçüncü bölüm Açık Bilim çerçevesinde veri hazırlığını ele alıyor, Açık Bilim uygulamalarının bilimsel araştırmalar için yapay zeka hazırlığını nasıl destekleyebileceğini gösteren iki vaka çalışması sunuyor.

Öneriler

• Mevcut veri çerçevelerine ve standartlarına uyumÖrneğin FAIR-R ve Croissant gibi teknolojiler bilim insanları ve veri yöneticileri tarafından kullanılmalıdır.
• Veri yönetişim yapıları Eşitliği, bilgi işlem kaynaklarına erişimi ve kapasite geliştirmeyi teşvik etmek için teknik standartların ötesine geçilmelidir.
• Veri altyapısına ve beceri geliştirmeye yatırım Yapay zekanın bilimde etkin ve rekabetçi kullanımının ön koşuludur.
• Tanınması veri yöneticiliği kariyerleri Bilimde ve bu becerileri teşvik etmeye yönelik teşviklerde bulunmak, yukarıdaki yatırımın temel uygulama yoludur.

Bilim için Veri ve Yapay Zeka: Temel hususlar

Eylül 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

İndir

Bu çalışma, Kanada, Ottawa'daki Uluslararası Kalkınma Araştırma Merkezi'nden (IDRC) alınan bir hibe yardımıyla yürütülmüştür. Burada ifade edilen görüşler, IDRC'nin veya Yönetim Kurulu'nun görüşlerini temsil etmemektedir.