group-telegram.com/khokhlovAR/856
Last Update:
На этой неделе проходит конференция «Химия элементоорганических соединений и полимеров – 2024», которая посвящена 70-летнему юбилею Института элементоорганических соединений (ИНЭОС) РАН имени А.Н.Несмеянова (я там уже 33 года заведую лабораторией физической химии полимеров):
https://ineos-conf.ru/
Несмотря на свое название, в этом институте с самого начала шли исследования по двум крупным научным направлениям: химия элементоорганических соединений и наука о полимерах. Развитие исследований по этим двум векторам привело к значительным научным достижениям.
Например, есть хорошо всем известное волокно лавсан. Многие удивились, когда я в своем вчерашнем докладе напомнил, что эта аббревиатура расшифровывается как ЛАборатория Высокомолекулярных Соединений Академии Наук. Это волокно на основе полиэтилентерефталата было разработано и внедрено в производство в ИНЭОСе под руководством академика В.В.Коршака.
Помимо научной программы, весьма интересны были и обсуждения в кулуарах конференции. Коллеги читают мой ТГ-канал, где я много пишу о различных инструментах искусственного интеллекта (ИИ). И они обратили мое внимание на относительно новый сервис для ученых, которым они уже активно пользуются. Он называется SciSpace, находится в открытом доступе и доступен по ссылке:
https://typeset.io/
Я сегодня посмотрел – действительно вещь очень полезная. Если задать научный вопрос чат-ботам «общего пользования» типа ChatGPT и попросить привести подтверждающие ссылки на научные статьи, вы получите нечто придуманное «из нейроголовы», но не имеющее отношения к реальным ссылкам. А в SciSpace нейросеть устроена таким образом, что она может выдать лишь настоящие (а не воображаемые) ссылки.
База статей там очень обширная. Она включает метаданные (название, авторов, тезисы, список литературы, DOI) более 200 миллионов научных статей и полные тексты более 50 миллионов статей, находящихся в открытом доступе. Для сравнения: в проекте CoLab реализован поиск по метаданным более 120 миллионам статей, и там пока не реализован нейросетевой подход. По базе e-library нейросетевой поиск был внедрен в рамках нашего совместного с ними проекта (см. пост от 7 июня), но там база составляет 65 млн. метаданных статей и 12 млн. полных текстов.
На платформе SciSpace имеется много других полезных для ученых сервисов. Например, можно загрузить длинный pdf-текст и получить его короткий синопсис приемлемого качества. В общем, я бы советовал познакомиться с этой платформой и использовать ее в своей работе.
BY Алексей Хохлов
Share with your friend now:
group-telegram.com/khokhlovAR/856