Використання штучного інтелекту в науці
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
Artificial Intelligence (AI) becomes a pivotal tool in modern science, enabling big data analysis, experiment automation,
and complex system modeling. Machine learning algorithms and deep neural networks uncover new patterns in genomics,
climatology, and social sciences. Robotic laboratories streamline experimental workflows and reduce resource usage.
Generative models (GANs, VAEs) and agent-based systems extend capabilities in material synthesis and process simulation.
Ethical and legal issues, including algorithmic transparency and accountability, require clear regulation.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Зуйченко С. В. Використання штучного інтелекту в науці // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25292.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (8)
- Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4- . Pearson, 2021.
- Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016.
- Schmidhuber J. Deep learning in neural networks: An overview. Neural Networks. 2015;61:85117.
- King R.D. et al. The automation of science. Science. 2009;324(5923):8589.
- Kingma D.P., Welling M. Auto-Encoding Variational Bayes. Proc. ICLR. 2014.
- Epstein J.M. Agent-Based Computational Models and Generative Social Science. Princeton University Press, 2006.
- Floridi L. Ethical Challenges of Artificial Intelligence in Science. Philosophy & Technology. 2019;32(2):185193.
- Jordan M.I., Mitchell T.M. Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science. 2015;349(6245):255260.