fr.wedoany.com Rapport : Liner a annoncé le 22 avoir signé un accord de partenariat avec le « Laboratoire de recherche en nanomatériaux biomoléculaires (BMNL) » du professeur Nam Ki Tae, du département de génie des matériaux de l’Université nationale de Séoul, dans le domaine de « l’IA pour la recherche scientifique ». Cette collaboration vise à réduire la charge de travail répétitif des chercheurs universitaires grâce à des outils d’IA, afin de leur offrir un environnement propice à une recherche créative.

Le professeur Nam Ki Tae est un spécialiste des matériaux dans les domaines du génie des matériaux biomimétiques, de la photosynthèse artificielle et des nanomatériaux chiraux. Son équipe a publié en 2018 dans Nature une technique de synthèse précise de nanoparticules chirales tridimensionnelles, article qui a été cité plus de 24 000 fois sur Google Scholar.

L’objectif de ce partenariat est de mesurer, par une analyse empirique, la contribution de l’IA à la productivité de la recherche en sciences naturelles de pointe. Pour ce faire, les deux parties utiliseront l’outil de recherche en IA de Liner, « Liner Scholar », ainsi qu’un agent de recherche en IA spécialisé en science des matériaux. Les axes principaux comprennent trois volets : une étude empirique du flux de travail de recherche basé sur Liner Scholar ; le développement conjoint d’un agent de recherche en IA dédié à la science des matériaux ; et une analyse quantitative de la contribution de l’IA à la recherche. Liner est responsable du développement des pipelines et des modèles d’IA, tandis que le BMNL fournit l’expertise du domaine ainsi que la validation des recherches et des données.

Dans le cadre de l’étude empirique du premier axe, les chercheurs du BMNL utiliseront Liner Scholar tout au long du processus de recherche, depuis la formulation d’hypothèses et la revue de la littérature jusqu’à la rédaction d’articles. Les données ainsi obtenues serviront de base au développement conjoint de l’agent d’IA spécialisé en science des matériaux. Enfin, les deux parties prévoient de quantifier la contribution de l’IA à la recherche, afin de démontrer sur le plan académique dans quelle mesure l’IA peut accélérer l’efficacité et les résultats de la recherche scientifique.