DELPHI 是一種人工智能框架，可以通過學(xué)習(xí)從以前的科學(xué)出版物中收集到的模式，為未來的關(guān)鍵技術(shù)發(fā)出“早期警報(bào)”信號(hào)。麻省理工學(xué)院研究人員構(gòu)建的人工智能框架可以通過學(xué)習(xí)從以前的科學(xué)出版物中收集到的模式，為未來的高影響技術(shù)提供“早期警報(bào)”信號(hào)。

在對(duì)其能力的回顧性測(cè)試中， DELPHI(Dynamic Early-warning by Learning to Predict High Impact 的縮寫)能夠在專家的關(guān)鍵基礎(chǔ)生物技術(shù)列表中識(shí)別出所有開創(chuàng)性論文，有時(shí)甚至早在發(fā)表后的第一年.

麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的研究附屬機(jī)構(gòu) James W. Weis 和媒體藝術(shù)與科學(xué)教授兼媒體實(shí)驗(yàn)室分子機(jī)器研究小組的負(fù)責(zé)人 Joseph Jacobson 也使用 DELPHI 突出了他們預(yù)測(cè)的 50 篇最近的科學(xué)論文到 2023 年產(chǎn)生重大影響。論文涵蓋的主題包括用于癌癥治療的 DNA 納米機(jī)器人、高能量密度鋰氧電池和使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的化學(xué)合成等。

研究人員將 DELPHI 視為一種工具，可以幫助人類更好地利用科學(xué)研究資金，識(shí)別可能會(huì)枯竭的“粗糙的鉆石”技術(shù)，并為政府、慈善機(jī)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)投資公司提供一種更有效、更有成效地支持科學(xué)的方法.

“本質(zhì)上，我們的算法通過從科學(xué)史中學(xué)習(xí)模式來運(yùn)行，然后在新出版物上進(jìn)行模式匹配，以找到具有高影響力的早期信號(hào)，”Weis 說。“通過跟蹤想法的早期傳播，我們可以預(yù)測(cè)它們以有意義的方式傳播或傳播到更廣泛的學(xué)術(shù)界的可能性有多大。”

該論文已 發(fā)表 在《 自然生物技術(shù)》上。

尋找“粗糙的鉆石”

Weis 和 Jacobson 開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用了自 1980 年代以來隨著科學(xué)出版物呈指數(shù)增長(zhǎng)而現(xiàn)在可用的大量數(shù)字信息。但是，DELPHI 不是使用一維指標(biāo)(例如引用次數(shù))來判斷出版物的影響，而是在期刊文章元數(shù)據(jù)的完整時(shí)間序列網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行培訓(xùn)，以揭示其在整個(gè)科學(xué)生態(tài)系統(tǒng)中傳播的更高維模式。

結(jié)果是一個(gè)知識(shí)圖，其中包含代表論文、作者、機(jī)構(gòu)和其他類型數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)之間的連接。這些節(jié)點(diǎn)之間復(fù)雜連接的強(qiáng)度和類型決定了它們?cè)诳蚣苤惺褂玫膶傩浴?ldquo;這些節(jié)點(diǎn)和邊定義了一個(gè)基于時(shí)間的圖形，DELPHI 使用它來學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)未來高影響的模式，”Weis 解釋道。

這些網(wǎng)絡(luò)特征一起用于預(yù)測(cè)科學(xué)影響，在發(fā)表五年后落在時(shí)間尺度節(jié)點(diǎn)中心性前 5% 的論文被認(rèn)為是 DELPHI 旨在識(shí)別的“具有高度影響力”的目標(biāo)集。這些排名前 5% 的論文占圖表總影響的 35%。作者說，DELPHI 還可以使用時(shí)間尺度節(jié)點(diǎn)中心性的前 1%、10% 和 15% 的截止值。

DELPHI 認(rèn)為，極具影響力的論文幾乎在其學(xué)科和較小的科學(xué)社區(qū)之外傳播開來。兩篇論文的引用次數(shù)可以相同，但具有高度影響力的論文會(huì)覆蓋更廣泛、更深入的受眾。另一方面，低影響力的論文“并沒有真正被越來越多的人利用和利用，”韋斯說。

他補(bǔ)充說，該框架可能有助于“激勵(lì)團(tuán)隊(duì)合作，即使他們還不認(rèn)識(shí)彼此——也許可以通過將資金引導(dǎo)給他們共同解決重要的多學(xué)科問題”。

與單獨(dú)的引文數(shù)量相比，DELPHI 識(shí)別出具有高度影響力的論文數(shù)量的兩倍多，其中包括 60% 的“隱藏的寶石”，或者會(huì)被引文閾值遺漏的論文。

雅各布森說：“推進(jìn)基礎(chǔ)研究是關(guān)于多次射門，然后能夠迅速將這些想法中最好的想法加倍。” “這項(xiàng)研究是為了看看我們是否可以通過將整個(gè)科學(xué)界作為一個(gè)整體，嵌入到學(xué)術(shù)圖表中，以及在確定具有高影響力的研究方向時(shí)更具包容性，以更大規(guī)模的方式進(jìn)行這一過程。”

研究人員驚訝地發(fā)現(xiàn)，在某些情況下，一篇極具影響力的論文的“警報(bào)信號(hào)”在使用 DELPHI 時(shí)出現(xiàn)的時(shí)間有多早。“在出版后的一年內(nèi)，我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了將對(duì)以后產(chǎn)生重大影響的隱藏寶石，”Weis 說。

然而，他警告說，DELPHI 并不能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來。“我們正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來提取和量化隱藏在已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)的維度和動(dòng)態(tài)中的信號(hào)。”

公平、高效、有效的融資

研究人員表示，希望 DELPHI 將提供一種更少偏見的方式來評(píng)估論文的影響力，因?yàn)檎邕^去的研究表明的那樣，可以操縱引用和期刊影響因子數(shù)量等其他指標(biāo)。

“我們希望我們可以利用它來找到最有價(jià)值的研究和研究人員，無論他們隸屬于什么機(jī)構(gòu)或他們之間的聯(lián)系如何，”Weis 說。

然而，與所有機(jī)器學(xué)習(xí)框架一樣，設(shè)計(jì)師和用戶應(yīng)該警惕偏見，他補(bǔ)充道。“我們需要不斷意識(shí)到我們的數(shù)據(jù)和模型中的潛在偏差。我們希望 DELPHI 以更少偏見的方式幫助找到最佳研究——因此我們需要小心，我們的模型不會(huì)學(xué)習(xí)僅根據(jù)次優(yōu)指標(biāo)(如 h指數(shù)、作者引用計(jì)數(shù)或機(jī)構(gòu)隸屬關(guān)系。”

DELPHI 可以成為幫助科學(xué)資助變得更加高效和有效的強(qiáng)大工具，并且可能用于創(chuàng)建與科學(xué)投資相關(guān)的新型金融產(chǎn)品。

“科學(xué)資助的新興元科學(xué)表明需要對(duì)科學(xué)投資采取組合方法，”實(shí)驗(yàn)基金會(huì)執(zhí)行董事大衛(wèi)朗指出。“Weis 和 Jacobson 對(duì)這種理解做出了重大貢獻(xiàn)，更重要的是，它與 DELPHI 一起實(shí)施。”

這是 Weis 在為生物技術(shù)初創(chuàng)公司推出風(fēng)險(xiǎn)投資基金和實(shí)驗(yàn)室孵化設(shè)施的經(jīng)歷之后，思考了很多的事情。

他說：“我越來越意識(shí)到，包括我自己在內(nèi)的投資者，我們一直在尋找相同地點(diǎn)和相同先入之見的新公司。” “我開始瞥見了大量才華橫溢的人才和驚人的技術(shù)，但這往往被忽視。我認(rèn)為必須有一種方法可以在這個(gè)領(lǐng)域工作——機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助我們發(fā)現(xiàn)并更有效地實(shí)現(xiàn)所有這些未開發(fā)的潛力。”

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