#наука_и_образование
Вышел доклад для президента США о реформировании научной системы «Science: A New Golden Age». Текущая система была создана после аналогичного доклада 1945-ого года «Science: The Endless Frontier».
Один из основных принципов прошлого доклада строился вокруг так называемой "линейной модели" технического прогресса, предполагающей переход от фундаментальных исследований к прикладным исследованиям, а затем к развитию технологий и промышленности. При этом государство сосредотачивалось на финансировании фундаментальных исследований. Со временем эта модель становилась всё менее адекватной в описании прогресса. Сегодня открытия чаще всего представляют собой итеративный цикл между фундаментальными и прикладными исследованиями при участии промышленности и инженерии.
К числу других проблем можно отнести то, что исследователи часто тратят половину своего времени на бумажную работу и административные задачи, что усугубляется увеличением связанной с научным процессом бюрократии. Требования к грантам за последние десятилетия резко возросли. Некоторые гранты теперь занимают почти два года от подачи заявки до присуждения. Экспертные комиссии часто ограничивают рассмотрение предложений консенсусом, что снижает стимулы для реализации революционных идей. Агентства практически не сталкиваются с корректирующим давлением, когда портфели исследований показывают низкую эффективность.
Нужно гарантировать, что новаторские идеи, изобретенные в США, быстро создаются в виде прототипов, тестируются, производятся и масштабируются. Создание масштабных проектов, таких как «Геном человека», способствует прорывам и решению национальных задач. Создание инновационных кластеров по всей стране: технологическое лидерство формируется в местах, где исследования и производство тесно взаимосвязаны. Необходимо восстановить обратную связь между исследователями, инженерами и квалифицированными специалистами.
ИИ может ускорить производительность науки, но для этого нужно реформировать научную систему. ИИ должно обучаться на верных данных, а для этого необходимо обеспечить открытость и воспроизводимость исследований. Проверяемость исследований также должна быть ускорена с использованием ИИ. Автоматизированные лаборатории могут сократить сроки исследований на порядки. Использование ИИ может обеспечить открытые и более быстрые научные публикации.
Ещё один обзор доклада можно посмотреть у eveningprophet.
Вышел доклад для президента США о реформировании научной системы «Science: A New Golden Age». Текущая система была создана после аналогичного доклада 1945-ого года «Science: The Endless Frontier».
Один из основных принципов прошлого доклада строился вокруг так называемой "линейной модели" технического прогресса, предполагающей переход от фундаментальных исследований к прикладным исследованиям, а затем к развитию технологий и промышленности. При этом государство сосредотачивалось на финансировании фундаментальных исследований. Со временем эта модель становилась всё менее адекватной в описании прогресса. Сегодня открытия чаще всего представляют собой итеративный цикл между фундаментальными и прикладными исследованиями при участии промышленности и инженерии.
К числу других проблем можно отнести то, что исследователи часто тратят половину своего времени на бумажную работу и административные задачи, что усугубляется увеличением связанной с научным процессом бюрократии. Требования к грантам за последние десятилетия резко возросли. Некоторые гранты теперь занимают почти два года от подачи заявки до присуждения. Экспертные комиссии часто ограничивают рассмотрение предложений консенсусом, что снижает стимулы для реализации революционных идей. Агентства практически не сталкиваются с корректирующим давлением, когда портфели исследований показывают низкую эффективность.
Нужно гарантировать, что новаторские идеи, изобретенные в США, быстро создаются в виде прототипов, тестируются, производятся и масштабируются. Создание масштабных проектов, таких как «Геном человека», способствует прорывам и решению национальных задач. Создание инновационных кластеров по всей стране: технологическое лидерство формируется в местах, где исследования и производство тесно взаимосвязаны. Необходимо восстановить обратную связь между исследователями, инженерами и квалифицированными специалистами.
ИИ может ускорить производительность науки, но для этого нужно реформировать научную систему. ИИ должно обучаться на верных данных, а для этого необходимо обеспечить открытость и воспроизводимость исследований. Проверяемость исследований также должна быть ускорена с использованием ИИ. Автоматизированные лаборатории могут сократить сроки исследований на порядки. Использование ИИ может обеспечить открытые и более быстрые научные публикации.
Ещё один обзор доклада можно посмотреть у eveningprophet.