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Decoding complexity through machine learning is redefining scientific discovery
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OA
AI
DOI：10.1038/s42005-026-02676-7.png)
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摘要
En 中文
随着科学仪器和文献产生日益庞大的数据量，机器学习（ML）已成为组织、分析和解释复杂信息的关键工具。本文探讨了机器学习如何加速跨学科领域的发现，并以脑图谱绘制和外行星探测为例。同时，本文还考虑了针对不同背景知识水平下的情况，阐述了应对局限性和有效利用机器学习的方法。尽管对机器学习的日益依赖给研究实践和验证带来了挑战，但它正在重塑科学研究方法并拓展可研究的领域。此外，本文还强调了基础模型作为实现更快、更广泛科学发现的有前景的途径。机器学习正在改变科学研究。在这一视角下，作者指出了其面临的挑战，包括数据质量、算法偏见、模型可解释性，以及机器学习是否真正实现发现或仅是重新排列现有知识这一根本性问题。
Keyword:
Machine learning
Scientific discovery
Data analysis
Foundation models
Algorithmic bias
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
5.8
论文数:
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机构
引用论文
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