El Instituto Allen de Inteligencia Artificial (AI2), con sede en Seattle, está ampliando su herramienta de búsqueda gratuita Semantic Scholar para incluir artículos en múltiples dominios, como natural, social, ciencias interdisciplinarias y sociales. Semantic Scholar cuadruplicó su corpus de artículos científicos para incluir más de 175 millones de artículos que van mucho más allá de los campos originales del proyecto de ciencias de la computación y biomedicina.

El motor de búsqueda utiliza inteligencia artificial (IA) para analizar las similitudes y contrastes entre artículos científicos. Al igual que la función "A los fans también les gusta" del servicio de transmisión de música Spotify, Semantic Scholar sugiere otros artículos relacionados con el interés de un usuario.

El mayor acceso a una multitud de documentos permitirá al público explorar fácilmente diferentes perspectivas sobre importantes cuestiones de política. incluyendo el impacto del cambio climático y las causas de la desigualdad de ingresos, Dijo el gerente general de Semantic Scholar, Doug Raymond.

"Gran parte de la ciencia actual es difícil, lento, y se necesita mucho tiempo para encontrar los documentos adecuados, ", Dijo Raymond." Creemos que al continuar nuestro trabajo en la aplicación de la inteligencia artificial a este problema de sobrecarga de información para la ciencia, vamos a empezar a ver más y más usos de Semantic Scholar y la aceleración de avances en múltiples dominios ".

Desarrollado y financiado por AI2 en 2015, Semantic Scholar ahora ofrece a más de 7 millones de usuarios al mes en más de 100 países acceso gratuito a la ciencia revisada por pares.

Investigación desarrollada en AI2, incluyendo modelos de aprendizaje profundo, se utiliza en Semantic Scholar para leer un artículo, así como identificar los conceptos y citas subyacentes para mostrar su influencia en la comunidad científica. Luego, los hallazgos clave se presentan al usuario en un resumen conciso que les ahorra a los investigadores lo que de otra manera podría llevar meses de lectura y compilación de resultados.

"Semantic Scholar no solo es un gran recurso para localizar artículos de investigación, pero más aún un análisis activo y un enfoque del conocimiento de la investigación que brinde nuevos conocimientos, "escribió el usuario Isaac, investigador de genómica en el Centro Oncológico Memorial Sloan Kettering, en un correo electrónico al portal de atención al cliente. "Al buscar temas de investigación, A menudo utilizo Semantic Scholar para encontrar a los investigadores clave en el campo, y a través de sus redes para explorar y comprender cómo se ha abordado el problema de investigación, con el fin de evaluar y posicionar mi investigación ".

Semantic Scholar también dio a conocer su inclusión de 20 millones de artículos de acceso abierto que garantizan que los usuarios nunca lleguen a un muro de pago cuando investigan un tema. Un análisis del propio corpus de artículos del motor de búsqueda reveló que los estudios gratuitos revisados ​​por pares reciben casi el doble de citas que los artículos detrás de un muro de pago después del primer año de publicación.

El mayor acceso al conocimiento científico sigue la visión inicial del fallecido fundador Paul Allen, Dijo Raymond. "La visión de Paul era que dentro de la investigación podría existir una cura potencial para el cáncer, si tan solo pudiéramos descubrir la investigación adecuada con las herramientas adecuadas, que es lo que Semantic Scholar está tratando de hacer ".

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