ຂໍ້ມູນແລະ AI ສໍາລັບວິທະຍາສາດ: ການພິຈາລະນາທີ່ສໍາຄັນ

ພາກ ທຳ ອິດ ແນະນໍາແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານ ແລະປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບຂໍ້ໄດ້ປຽບ ແລະສິ່ງທ້າທາຍຂອງການເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດ AI ກຽມພ້ອມ.

ພາກທີສອງ ກວດສອບການພິຈາລະນາທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການກຽມພ້ອມຂໍ້ມູນສໍາລັບ AI, ແລະໃນທາງກັບກັນ, AI ເພື່ອຈັດການຂໍ້ມູນ. ພວກເຮົາສ້າງມາດຕະຖານຂໍ້ມູນໃນຂະນະທີ່ສົນທະນາກ່ຽວກັບການພິຈາລະນາສະເພາະຂອງ AI ເຊັ່ນ: ການອ່ານເຄື່ອງຈັກແລະການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລໍາອຽງ, ໃນຂະນະທີ່ເນັ້ນໃສ່ການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນແລະສິ່ງແວດລ້ອມກ່ຽວກັບຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນສໍາລັບ AI ໃນວິທະຍາສາດ.

ພາກທີສາມ ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນພາຍໃນຂອບຂອງ Open Science, ສະເໜີສອງກໍລະນີສຶກສາທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການປະຕິບັດວິທະຍາສາດເປີດສາມາດສະຫນັບສະຫນູນ AI-ready ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ.

ຂໍ້ສະເຫນີແນະ

• Convergence ກັບກອບຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແລະມາດຕະຖານຕົວຢ່າງ, FAIR-R ແລະ Croissant, ຄວນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍນັກວິທະຍາສາດແລະຜູ້ຮັກສາຂໍ້ມູນ.
• ໂຄງສ້າງການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ ຄວນ​ໄປ​ເກີນ​ມາດ​ຕະ​ຖານ​ດ້ານ​ວິ​ຊາ​ການ​ເພື່ອ​ສົ່ງ​ເສີມ​ຄວາມ​ສະ​ເໝີ​ພາບ, ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ຊັບ​ພະ​ຍາ​ກອນ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ, ແລະ​ການ​ສ້າງ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ.
• ການ​ລົງ​ທຶນ​ໃນ​ໂຄງ​ລ່າງ​ຂໍ້​ມູນ​ແລະ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ສີ​ມື​ແຮງ​ງານ​ ແມ່ນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ AI ໃນວິທະຍາສາດທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະແຂ່ງຂັນ.
• ການຮັບຮູ້ຂອງ ອາຊີບຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ ໃນວິທະຍາສາດ, ແລະແຮງຈູງໃຈເພື່ອຊຸກຍູ້ທັກສະເຫຼົ່ານີ້, ແມ່ນເສັ້ນທາງການປະຕິບັດພື້ນຖານຂອງການລົງທຶນຂ້າງເທິງ.

ຂໍ້ມູນແລະ AI ສໍາລັບວິທະຍາສາດ: ການພິຈາລະນາທີ່ສໍາຄັນ

ກັນຍາ 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

ດາວໂຫລດ

ວຽກ​ງານ​ນີ້​ດຳ​ເນີນ​ໄປ​ດ້ວຍ​ການ​ຊ່ວຍ​ເຫຼືອ​ລ້າ​ຈາກ​ສູນ​ຄົ້ນ​ຄ້​ວາ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ສາ​ກົນ (IDRC), Ottawa, ກາ​ນາ​ດາ. ທັດສະນະທີ່ສະແດງອອກໃນທີ່ນີ້ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເປັນຕົວແທນຂອງ IDRC ຫຼືຄະນະກໍາມະການປົກຄອງຂອງຕົນ.