Лучшие нейросети для ученых. ТОП-10 инструментов для работы с данными

Современные исследования в различных областях науки сталкиваются с растущими объемами сложных данных, требующих эффективных методов анализа и интерпретации. Нейронные сети предлагают мощный инструментарий для решения этих задач; они позволяют ученым и исследователям подтверждать свои гипотезы намного быстрее, чем в том случае, если заниматься такой работой вручную либо при помощи традиционного программного обеспечения. Также современные модели ИИ помогают генерировать информативные визуальные представления, благодаря которым полученные результаты становятся наглядными и понятными для других специалистов.

Применение ИИ в научных исследованиях

В последние годы глубокое обучение кардинально изменило подход к обработке данных. Нейросетевые ресурсы показывают впечатляющие результаты в автоматическом анализе медицинских изображений, моделировании сложных физических явлений и многих других областях, превосходя возможности традиционных методов. Особенно полезным оказывается их использование в визуализации многомерных данных — нейросети помогают превращать сложные зависимости в наглядные и понятные образы.

Гибкость и мощность искусственного интеллекта делает современные модели поистине незаменимым инструментом в руках ученых. Ниже приведен список десяти известных нейросетей, которые активно применяются в исследованиях:

1. Scispace. Платформа, которая оправдывает свое название – она полностью представляет собой то пространство, которое предназначено для научной работы. На ресурсе доступна загрузка PDF-файла, при помощи которой пользователь может ознакомиться с его основными идеями. Также нейросеть напишет научную статью на заданную тематику.
2. Orangedatamining. Инструмент машинного обучения и интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом, ориентированный на ученых и студентов. Предоставляет визуальное программирование для упрощения анализа данных и предлагает опции построения различных графиков и диаграмм, необходимых для их визуализации.
3. Julius. На платформе можно создавать графики и визуализировать данные, сортировать информацию, составлять отчеты. Пользователь может задавать нейросети вопрос и получать необходимые ему аналитические сведения.
4. Consensus. Нейросеть, позволяющая быстро осуществлять поиск научных работ. Система работает с более чем 200 млн. готовых исследований в разных областях науки. Благодаря надежным инструментам и фильтрам пользователю предоставляется наиболее релевантная его запросу информация.
5. Elicit AI. Ресурс, разработанный для автоматизации трудоемких исследовательских задач – обобщения научных статей, обработки и синтеза данных. Платформа лучше всего функционирует в эмпирических областях, в которые входят научные эксперименты и конкретные результаты. В частности, Elicit будет полезен тем, кто работает в сфере биомедицины, машинном обучении и пр.
6. Semanticscholar. Нейронная сеть, предназначенная для поиска литературы при помощи искусственного интеллекта. Те результаты поиска, которые находятся в открытом доступе, юзеры смогут также загрузить в формате PDF для последующего ознакомления.
7. Visme.co. Нейросетью пользуются маркетологи и предприниматели, однако ввиду обширного инструментария для визуализации данных она будет полезна и авторам научных или студенческих работ. С ее помощью можно создать презентацию или документ, а также представить информацию в виде наглядного графика.
8. Google Sheets. Сервис от популярного поисковика, похожий на таблицы Excel. Но при этом Google Sheets обладает и определенными отличиями – в частности, с помощью этого ресурса можно импортировать файлы из различных исходников, и при этом они не будут утрачивать свои функции. Удобно и то, что в Google Sheets введенные данные сохраняются в автоматическом режиме. Пользователь может легко поделиться файлом, просто отправив ссылку на свою таблицу.
9. DataMelt. Интерактивная среда для вычислений, анализа и визуализации данных, а также машинного обучения. Предназначена для ученых и инженеров, поддерживает статистический анализ, численные расчеты и построение диаграмм в 2D и 3D.
10. Research Rabbit. Удобный инструмент для поиска и организации научной литературы, помогающий исследователям находить статьи, анализировать их взаимосвязи и ускорять работу с научными данными. Предоставляет функции создания коллекций исследований, оповещения о новых релевантных публикациях и визуализацию связей между статьями.

Особенности использования ИИ

Большая часть ресурсов для исследователей обладает простым и понятным интерфейсом. Чтобы найти, к примеру, нужную научную литературу, достаточно указать нужную ключевую фразу. Так функционирует поиск Semanticscholar:

Многие инструменты, предназначенные для визуализации и обработки данных, также оснащаются и специализированными обучающими опциями. Например, при работе с сервисом Google Sheets в правой области можно увидеть рекомендации по составлению таблиц:

Некоторые ресурсы требуют от пользователей предоставления детальной информации о себе и об интересующей сфере научной деятельности. К таковым относится платформа Research Rabbit, которая попросит пользователя добавить работу, относящуюся к интересующему его полю исследований:

Таким образом, современные нейросети, предназначенные для ученых и студентов, функционируют по-разному. Но все они значительно упрощают исследовательскую работу. Они облегчают и ускоряют анализ данных, помогают с поиском литературы и визуализацией результатов. Искусственный интеллект позволяет ученым сосредоточиться на интерпретации информации, а не тратить свое драгоценное время на рутину. По мнению экспертов портала Креатор Проджект, на нейросетевые платформы стоит обратить внимание каждому, кто занят в сфере науки. Ведь внедрение ИИ в исследовательские процессы не только облегчает обработку сложных данных, но и открывает новые возможности для науки.