skip to main |
skip to sidebar
Perplexity – це сучасна ШІ-платформа для пошуку та навігації в інформації, яка поєднує мовну модель і пошукову систему. Головна ідея сервісу – замість традиційного пошуку, де ви отримуєте список гіперпосилань, Perplexity одразу формує узагальнену відповідь, додаючи при цьому посилання на джерела. Відповідно це дозволяє не лише швидше знаходити релевантну інформацію, але й перевіряти факти. Perplexity Academic – спеціальний режим цієї платформи, створений саме для наукових цілей. Такий собі інтелектуальний фільтр, який перебудовує логіку пошуку так, щоб на перший план виходили саме наукові статті, рецензовані журнали, препринти, технічні документи й інші академічні матеріали.
Пошук наукової літератури дедалі частіше схожий на блукання нескінченними кролячими норами: сотні релевантних статей, десятки пов’язаних тем і постійний страх пропустити щось важливе. Саме для полегшення такої складної роботи була створена пошукова система для дослідників ResearchRabbit, яка поєднує класичний літературний пошук із мережевим аналізом наукових публікацій. За логікою ResearchRabbit, щоб провести хороший літературний огляд – мало виконати одноразовий запит у базі даних. Це комплексний дослідницький процес, який розвивається разом із вашим розумінням теми.
За останній рік з’явилося багато інструментів на базі генеративного ШІ, але більшість із них доволі одноманітні: користувач ставить запитання – система генерує відповідь, часто спрощену, узагальнену й не завжди прозору щодо використаних джерел. NotebookLM (інструмент, розроблений Google Labs) пропонує інший підхід, який, на мій погляд, значно корисніший для академічної та аналітичної роботи. Головна відмінність NotebookLM полягає в тому, що він працює виключно з тими матеріалами, які ви самі завантажили. Це можуть бути наукові статті, препринти, навчальні конспекти чи навіть власні чернетки текстів. Інструмент не звертається до “зовнішніх знань” і нічого не вигадує – він аналізує лише конкретний, чітко окреслений корпус документів.
Коли сьогодні говорять про використання штучного інтелекту в наукових дослідженнях, то зазвичай мають на увазі ChatGPT-подібні інструменти, які можуть швидко згенерувати текст або стислий виклад теми. Проблема в тому, що така генерація часто виглядає доволі переконливо, але незрозуміло звідки взялася ця інформація, які джерела було використано, і чи можна це хоч якось перевірити. Саме на цьому тлі цікавим виглядає новий сервіс DeepScholar, що створений командами Стенфорда та Берклі.
Google нарешті зробив те, чого від нього чекали вже пару років – прикрутив генеративний ШІ до Google Scholar. Новий інструмент називається Scholar Labs і це перша спроба перетворити гігантський Google Scholar на розумний пошуковик, який буде не просто показувати результати, а намагатиметься відібрати для нас найкорисніші статті. Пишете дослідницьке запитання в Scholar Labs, система аналізує запит, розкладає його на теми та зв’язки та запускає серію пошуків у Scholar. Алгоритм совгається по відібраних статтях, оцінює наскільки кожна відповідає запитанню, і показує список публікацій з короткими поясненнями – чому саме ця робота релевантна й що саме в ній важливо.
Світ наукової інформації стрімко змінюється. Те, що раніше зберігалося у вигляді MARC-полів у бібліотечних каталогах, сьогодні дедалі частіше перетворюється на графи знань. Knowledge Graph – це спосіб представлення інформації у вигляді пов’язаних між собою сутностей: понять, людей, публікацій, організацій, методів. Основу такого представлення становлять триплети: наприклад, [Автор] – [написав] – [Публікація]. Кожен елемент у цій структурі має унікальний ідентифікатор, зрозумілий як для комп’ютера, так і для глобальних інформаційних систем. Це відкриває нам двері у прекрасний світ зв’язності, машинної обробки, багатомовності та інтеграції з різними джерелами (Linked Open Data).
Платформа DeSci Publish намагається змінити підхід до академічного видавництва, об’єднуючи рукописи, дані та код в одному місці. Платформа забезпечує інфраструктуру для створення відкритої версії наукового доробку, яка відповідає сучасним стандартам інтероперабельності та збереження наукових даних. DeSci Publish є безплатним як для окремих дослідників, так і для установ та редакцій журналів. Кожен користувач отримує 100 ГБ безплатного сховища з можливістю розширення. Крім того, автоматичне створення DOI та інтеграція з ORCID дозволяють авторам отримувати визнання за публікацію даних чи коду навіть до виходу статті у журналах.
У відповідь на виклики, з якими стикаються метадослідження, створено MetaROR (MetaResearch Open Review) – платформу, що працює за моделлю публікувати-рецензувати-курувати. Традиційну видавничу модель нині часто критикують через свою закритість та повільність, натомість підхід publish-review-curate пропонує: 1) Спершу відкрита публікація – дослідники представляють свої результати як препринти, щоб забезпечити швидкий доступ до знань; 2) Відкрите рецензування – рецензії доступні та інтегровані в наукову екосистему як окремий тип публікацій; 3) Кураторство – результати досліджень групуються у тематичні колекції, що супроводжуються редакційними коментарями та різними бонусами (наприклад, додаткові метадані, резюме, переклади).
Платформа Matilda являє собою онлайн інструмент для бібліографічних і бібліометричних досліджень, що орієнтований на підтримку принципів відкритої науки. Мета платформи – забезпечити користувачам зручний доступ до даних про цитування, до відкритих наукових текстів та наборів дослідницьких даних. Цей підхід передбачає охопити науковий контент, що раніше ігнорувався комерційними наукометричними інструментами, і надати рівні можливості для всіх академічних документів та метаданих.
Відкритий онлайн ресурс для медиків та біологів FAIR Cookbook містить рецепти, що допоможуть створювати та зберігати дослідницькі дані, щоб їх потім можна було легко знайти, отримати до них доступ та легально використовувати. У кожному рецепті вказано цільову аудиторію, час, що потрібен для його прочитання, індикатор складності та рівень “зрілості FAIR” (щоб це не означало), якого можна досягти за допомогою конкретного рецепта.
Торік довелося проводити багато оглядів літератури й, зізнаюся, планую проводити ще більше, тому спробував пошукати онлайн сервіс для автоматизації цих завдань. Натрапив на Rayyan – хмарне програмне забезпечення для дослідників, які проводять систематичні огляди літератури та метааналізи. Платформа слугує централізованим майданчиком для всього процесу огляду, пропонує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс та функції.
Наукова спільнота стає усе прозорішою та відкритішою: публікації дедалі доступніші, шириться планетою відкрите рецензування, препринти, обмін даними, попередня реєстрація гіпотез тощо. З'являються все нові та нові способи публікації, існують численні ініціативи та академічні видавничі платформи. Сучасний ландшафт дослідницьких онлайн інструментів і баз даних став таким складним та розпорошеним, що годі очікувати, що пересічний дослідник точно знатиме, які саме інструменти слід використовувати для отримання конкретної інформації. Словом, нам бракує інфраструктури, яка б надавала інформацію про відкритість, політики та процедури наукових журналів, платформ і видавців.
Пригадуєте популярну сцену в багатьох науково-фантастичних фільмах – герой щось запитує у комп'ютера і машина йому відповідає людською мовою. Ми з вами вже якось звикли, що спершу необхідно ввести ключові слова, пошукова система запропонує нам перелік документів, а далі ми зазираємо у кожен з цих текстів та намагаємося зрозуміти чому комп'ютерний алгоритм нам їх підсунув. Методи машинного навчання, штучного інтелекту та обробки природної мови не стоять на місці, і сьогодні створено вже кілька цікавих академічних пошукових систем, де машина намагається відразу дати користувачам відповідь. Деякі з таких систем просто виділяють частину тексту в публікаціях, а деякі намагаються згенерувати відповідь природною мовою.
Україна отримала статус кандидата на вступ до ЄС. Тепер Єврокомісія очікує від України реформ. Європейські вимоги не стосуються безпосередньо бібліотечної справи, однак сподіватимемося на “ефект метелика” – обіцяна боротьба з корупцією сколихне кумівське болото у різних галузях, зокрема й українську науку та освіту. Ця оптимістична нота простимулювала мене до написання нового посту про європейський інформаційний проєкт OpenAIRE-Nexus, що пропонує Європі, EOSC і всьому світу набір послуг для впровадження Open Science. Проєкт містить багато різних сервісів, згадував на сторінках блогу про відкриті цитування та OpenAIRE Research Graph, а в цьому дописі хочу розповісти про Argos та Episciences.
Загадкові анонімні дослідники якось загорілися бажанням написати на C з нуля пошукову систему й так з'явився проєкт exaly – некомерційний пошуковик, що крім індексації наукових документів, розраховує також й наукометричні показники. На сайті проєкту не вказано з яких саме джерел exaly черпає інформацію, проте розробники стверджують, що база пошуковика містить інформацію про 103 мільйони наукових статей і алгоритми аналізують PDF-файли, щоб індексувати текст та витягувати посилання.
У сфері науки та освіти у нас переважно все крутиться навколо навчання, тому й під час війни у медіа роблять акцент на поновлені навчання в школах. Зараз лише у 2 областях (!) повністю зупинили навчальний процес через активні бойові дії. Лише уявіть – регулярно лунають повідомлення про повітряну тривогу “Негайно прямуйте до найближчого укриття”, а українські вчителі в цей час готуються до уроків і виходять онлайн до своїх учнів! А разом з тим, їм ще й своїх дітей потрібно оберігати… Сподіваюся, що всі працівники міністерства, разом з міністром, працюють у таких самих умовах, про героїзм наших педагогів не забудуть після перемоги й премії не отримують освітяни з Дубліна, чи Кракова.
Десять років не згадував про програми Research4Life, що надають країнам, що розвиваються безплатний, або за дуже низькою ціною, повнотекстовий доступ до наукової літератури. В якийсь момент провідні видавці вирішили, що Україна може купувати доступ за комерційними цінами й кількість доступних через Research4Life назв наукових видань для українських користувачів зменшилася до непристойного.
On 24 February 2022, Russia launched a large-scale invasion of Ukraine, launching a wide-scale military offensive on multiple fronts. The international community has unequivocally condemned Russian military actions as unacceptable to all. Many countries and companies have already imposed harsh sanctions on Russian businessmen, athletes, and cultural figures for their open support or tacit agreement with Putin's policies.
Європейський проєкт OpenAIRE довго, дорого та невпинно працював над підтримкою Відкритого доступу та Відкритої науки й в результаті з'явився цікавий OpenAIRE Research Graph – відкритий ресурс, що об’єднує різні властивості дослідницьких даних (метаданих та посилань), які надходять від грантодавців, наукових установ, дослідників, академічних спільнот та видавців і які доступні в інфраструктурі OpenAIRE Open Science. Сервіс бере дані з різних джерел (журнали, репозитарії, Crossref, DataCite, ORCID…), потім їх аналізує, очищує, класифікує, дедублікує, збагачує і намагається пов'язати всю цю інформацію в єдиній семантичній графовій базі даних.
Кокранівське товариство – міжнародна некомерційна організація медиків, науковців та спеціалістів зі статистики, яка оцінює свідчення щодо ефективності та безпеки різних процедур, тестів та ліків. Інакше кажучи, Cochrane – це надійне джерело об'єктивної, науково обґрунтованої інформації про поточний стан справ у медичній галузі, яка не містить комерційного спонсорства та інших конфліктів інтересів.
