Die AI hat die erste globale Wissenschaftler-Community veröffentlicht, die wie wild gefeiert wird. Der Silicon Valley Investment-Szene: Die "Google Maps" für das technologische Forschungsgebiet ist da.
Der Silicon Valley - Investorenkreis ist schockiert: Die Google Maps für das Forschungsgebiet der Technologie ist da! Fast über Nacht sprechen alle Tech - Investoren und Wissenschaftler in den sozialen Netzwerken darüber.
Es ist wie der Moment der Google Maps im Bereich der wissenschaftlichen Forschung. Diese Bewertung des Silicon Valley - Tech - Investors David Keel hat es direkt in das Zentrum der Diskussion gebracht.
Manche sagen direkt: "Das Konzept, die Forschungs - Gene (DNA) von wissenschaftlichen Arbeiten abzubilden, ist einfach fasziniert und extrem aufwendig!"
"Wenn man das gesamte Forschungsgebiet im Überblick hat, wird die Art und Weise, wie man über Probleme nachdenkt, völlig verändert."
Andere sind der Meinung, dass diese Panoramaperspektive der "Gottessicht", die die meisten Gründer noch nicht einmal realisieren, dass sie sie fehlen.
Eine Gruppe von KOLs, die sich langfristig an der technologischen Spitze bewegen, hat sich ebenfalls beteiligt, und ihre Rückmeldungen sind sehr einheitlich.
Was genau ist dieses "Etwas", das die gesamte Tech - Szene in Bewegung setzt?
Antwort: O - DataMap, eine globale Community für Wissenschaftler.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Communities mit "Dokumentenbibliothek + Forum" sucht O - DataMap die experimentellen Daten aus den weltweit verteilten wissenschaftlichen Arbeiten heraus und ordnet sie neu in ein zweidimensionales Koordinatensystem ein.
So entsteht ein bisher nie dagewesener, super cooler Anblick -
Die gesamte menschliche wissenschaftliche Forschung wird erstmals zu einer navigierbaren "Karte".
Website: https://o - datamap.oall.com/
Wurde ein experimentelles Konzept schonmal umgesetzt? Wenn ja, wie weit ist die Umsetzung gekommen und in welchen Zeitschriften kann man damit publizieren? Was fehlt, um in bessere Zeitschriften zu publizieren?
O - DataMap kann Ihnen alle diese Fragen beantworten.
Wer hat es entwickelt? Die Antwort ist noch spektakulärer -
Ein KI - System namens OALL, dessen offizieller chinesischer Name Lunlun Quanqiu ist.
Den Überblick gewinnen
Öffnen Sie O - DataMap, und eine Karte taucht sofort vor Ihren Augen auf.
Auf einem dunklen Hintergrund gruppieren sich Punkte unterschiedlicher Farben und Dichten wie Sternhaufen und bilden sieben "Wissenskontinente".
Die gesamte menschliche wissenschaftliche Forschung wird zu einer "Technologiekarte".
Die sieben "Wissenskontinente" reichen von Materie und Mikrowelt, Leben und Gesundheit über Mathematik und Intelligenz, Ingenieurwissenschaften bis hin zu Umwelt, Weltraum sowie Gesellschaft und Kultur.
Zoomen Sie mit der Maus hinein, und Sie werden noch mehr Details sehen.
Auf jedem "Kontinent" verteilen sich viele Symbole. Beispielsweise befinden sich KI, Fintech, Computervision, Embodied Intelligence... wie kleine Inseln auf dem "Kontinent" "Math & Intelligence (Mathematik und Intelligenz)".
Die "Inseln" haben unterschiedliche Größen und Abstände voneinander.
Jede "Insel" entspricht eigentlich einer Gruppe von experimentellen Daten -
Die ursprünglich in weltweiten wissenschaftlichen Datenbanken verstreuten experimentellen Daten werden von der KI in einzelne Data - Einheiten zerlegt und dann zu Datenclustern zusammengefasst.
Ihre Positionen stammen aus einem zweidimensionalen Koordinatensystem.
Die horizontale Achse repräsentiert die Skala der menschlichen Forschungsgegenstände. Von links nach rechts sind es Subatome, Atome, Nanometer bis hin zu Biologie, Erde und Universum. Gebiete wie reine Mathematik und KI, die Methoden und Werkzeuge für Probleme unterschiedlicher Skalen bieten, werden in der "Cross Scale" - Zone ganz links platziert.
Die vertikale Achse repräsentiert eine andere Dimension - von unten nach oben sind es Grundlagenforschung, Anwendungsforschung bis hin zur Kommerzialisierung, die die Distanz zur Monetarisierung des Wissens misst.
Das Wichtigste ist, dass O - DataMap keine statische Karte ist.
In der rechten unteren Ecke der Startseite befindet sich ein sich ständig aktualisierendes Fenster, das den Verarbeitungsfortschritt der KI - Pipeline "live" zeigt. Sobald neue experimentelle Daten aus wissenschaftlichen Arbeiten analysiert sind, erscheinen sie sofort im Datenstrom rechts und werden fortlaufend aktualisiert.
Das heißt, diese Karte wächst eigentlich. Mit zunehmend mehr experimentellen Daten, die von der KI kontinuierlich abgebildet werden, wächst auch O - DataMap ständig.
An dieser Stelle stellt sich für viele Menschen die wichtigste Frage -
Wie benutzt man O - DataMap?
Das erste der drei Effizienzniveaus: Die Welt sehen
Um die wissenschaftliche Entscheidungsfindung effizienter zu gestalten, hat O - DataMap seine Fähigkeiten in drei Ebenen aufgeteilt. Die erste Ebene ist die makroskopischste und ähnelt am meisten dem "Öffnen der himmlischen Augen" - die Welt sehen.
Ob eine technologische Richtung heiß oder kalt, reif oder neu ist, wie weit sie von der Anwendungsumsetzung entfernt ist; sogar welche Position ein klassischer Wissenschaftler oder eine repräsentative wissenschaftliche Arbeit in der gesamten wissenschaftlichen Landschaft einnimmt -
Dinge, die man früher nur anhand von Erfahrung und Intuition beurteilen konnte, werden jetzt erstmals von O - DataMap so intuitiv wie möglich dargestellt.
Ein direktes Kriterium ist die Größe der Symbole. Je größer das Symbol, desto mehr Wissenschaftler sind in dieser Richtung tätig; mit anderen Worten, es entspricht der "Bevölkerungsdichte" eines Bereichs.
Beispielsweise sind die zentralen Symbole von "Künstliche Intelligenz" und "Molekularbiologie" sehr groß. Das bedeutet, dass sie zu den "Supermetropolen" der wissenschaftlichen Welt geworden sind.
Hier versammeln sich die meisten Talente, Gelder und Forschungsinfrastrukturen. Aber andererseits ist es auch offensichtlich: Je lebhafter ein Ort, desto enger ist er. Der Wettbewerb ist am heftigsten, und die Schwelle für Durchbrüche ist am höchsten.
Wenden Sie den Blick von diesen "Superstädten" ab, und die Szene ändert sich schnell.
Beispielsweise sind die Symbole von "Embodied Intelligence (Embodiment - Intelligenz)", die in den letzten Jahren rapide an Popularität gewonnen hat, und "World Model (Weltmodell)", das noch weiter an der Spitze liegt, deutlich kleiner. Das zeigt, dass die Anzahl der relevanten Forscher noch nicht wirklich explodiert ist.
Sie sind eher wie "Neubaugebiete" in der wissenschaftlichen Landschaft. Es gibt nicht so viele Menschen, die Struktur ist noch im Aufbau, das Risiko ist höher, aber der Spielraum ist auch größer.
Außerdem können Sie, wenn Sie auf diese Symbole klicken, tiefer in die Details gehen. Sie werden die wichtigsten technologischen Richtungen innerhalb eines Bereichs und ihre genauen Positionen auf der gesamten Karte sehen.
Beispielsweise befinden sich die wichtigsten Richtungen unter "Embodied Intelligence" insgesamt näher an der Anwendungsforschung, was bedeutet, dass es nicht mehr nur ein rein konzeptionelles Thema ist, sondern eine Technologie, die sich schnell in die Praxis umsetzt.
Die drei technologischen Richtungen von "Embodied Intelligence" befinden sich alle nahe an der Anwendungsforschung und sind eine Technologie, die sich schnell in die Praxis umsetzt.
Neben der Größe ist ein weiterer wichtiger Indikator die Dichte.
Wenn in einem Bereich viele kleine Symbole dicht beieinander liegen, bedeutet das normalerweise, dass dieser Bereich in viele Teilbereiche aufgeteilt wurde. Beispielsweise sind in der Biowissenschaften Genetik, Proteine, Zellregulation und andere Teilrichtungen dicht verteilt. Solche Bereiche sind normalerweise sehr reif.
Der Vorteil ist, dass neue Teilnehmer leichter konkrete Probleme anpacken können; aber der Preis ist ebenfalls offensichtlich: Echte Originaldurchbrüche werden immer schwieriger.
Im Gegenteil, in einigen Bereichen ist die Dichte deutlich geringer. Beispielsweise sieht "Raum- und Universumswissenschaft" auf der Karte eher wie eine "unbewohnte Zone" aus.
Dies bedeutet normalerweise einerseits einen größeren Potenzial für Durchbrüche, andererseits aber auch eine höhere Unsicherheit, scarcer Ressourcen