执行摘要
- 数据质量 是人工智能在科学领域成败的关键。
- 数据完整性和数据协调 是以人为本的学科，而非纯粹的自动化过程。
- 协调后的数据 能显著提升人工智能模型的性能。
- “暗数据” 是人工智能驱动研究中尚未开发的巨大资源。
- 人工智能在各科学领域的应用正在加速普及，但数据基础设施仍是制约因素。
毫无疑问，人工智能（AI）凭借其分析海量数据集的能力，彻底改变了科学探索的方式。人工智能的数据处理能力和计算速度远超人类，这项技术将不断重新定义科学发现的边界。
然而，“垃圾进，垃圾出”这一原则同样毋庸置疑——人工智能算法和模型输出结果的可靠性，完全取决于支撑它们的数据质量。数据质量问题与科学本身一样古老——如果基于错误的数据，任何假设都无法得到重复验证——但随着人工智能驱动研究的建立，以及当今数据量的激增，这一问题变得愈发严峻。
解决方案的核心在于 数据协调，它为集成模型、大语言模型（LLM）及其他类型的人工智能系统提供了准确且一致的数据。高质量数据是生物医药和材料科学等领域人工智能应用取得成功的关键。在这些领域，蛋白质结构、原子结构、DNA 等数据的复杂性，凸显了为人工智能模型提供纯净、协调数据的必要性。
我们对 CAS Content CollectionTM 的整理工作，使其成为全球最大的人工整理科学信息库，这为我们提供了关于数据协调最佳实践的独特见解。让我们深入探讨其运作机制，并审视人类专业知识在推动人工智能驱动的科学发现中常被忽视的作用：
化学领域的人工智能模型：现状与未来展望
人工智能推动了药物研发和新材料识别的加速。我们看到生物医药和材料科学领域中模型类型层出不穷，通过进行概念共现分析，研究人员可以洞察建模方法的演变趋势。通过深入剖析将人工智能应用于生命科学和材料科学的具体工具与技术，我们可以揭示人工智能技术当前的实际影响及其未来的发展方向：
数据完整性与协调：构建人工智能成功的基础
利用人工智能进行科学探索需要纯净、标准化的数据。错误纠正和工作流编排是构建必要数据基础的关键步骤，但人类专业知识在标准化和验证数据输入方面依然发挥着核心作用。在使用协调数据时，我们能明显感受到预测模型和高级分析带来的切实益处——这提醒我们，在利用最先进技术时，人类依然是不可或缺的关键环节。
制药行业的人工智能：引领药物重定位研究
制药研究人员能够获取海量数据，包括药物配方、临床试验档案和电子健康记录等，这仅仅是其中一小部分来源。妥善利用这些数据，可以为现有药物的再利用提供重要洞察，这是满足患者需求的一项有力策略。他们该如何实现这一目标？通过知识管理解决方案，将数据清洗并标准化，从而有效赋能人工智能工具。
拥有丰富多样的数据库可以显著增强人工智能在药物研发中的潜力，并加速您的药物再利用流程。然而，数据量大并不一定意味着数据质量高。
预测模型：以数据质量加速药物发现
预测配体与靶点的活性或代谢产物谱是药物发现建模中的关键产出，但要获得可靠的结果，需要进行广泛的数据协调。CAS 科学家之间的这场对话解释了为何人工数据整理在准备驱动预测建模的信息时发挥着如此重要的作用。了解模型开发中的一些关键挑战，以及 CAS 如何通过持续的模型训练来保持解决方案的先进性。
白皮书
助力研发工作流程的五项知识管理策略
研究人员深知打破数据孤岛并确保科学信息整洁一致的重要性。但实施这些步骤的最佳实践是什么？在本白皮书中，我们分享了五项旨在改善科学研发工作流程的知识管理建议。立即下载白皮书：
数据协调的未来趋势
人工智能驱动的解决方案已不再是遥不可及的创新，而是当今科学发现的核心组成部分。人工智能模型能够识别新型化合物和材料，发现药物再利用机会，并分析跨学科领域中海量的可用数据。然而，这些模型需要整洁、标准化的数据才能生成高质量的洞察，而实现这一目标既依赖于技术能力，更依赖于人类的专业知识。
科学数据存在于出版物的表格、图表和补充材料中。研究机构拥有各种各样的“暗数据”，它们虽然是非结构化的，但却蕴含着宝贵的洞察。通过与数据专家合作并建立坚实的数据协调基础，研究人员能够充分利用所拥有的全部信息，并从人工智能模型和算法中获得实质性收益。
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无论是数字化历史记录、标准化化合物库，还是为人工智能建模准备数据集，面临数据整合挑战的机构均可探讨围绕特定科学领域及现有基础设施设计的定制化数据解决方案。
