90的科学被遗忘新AI成功找回

科学研究浪费约90%的数据？一场由AI驱动的变革正在到来

庞大且宝贵的科学研究数据正面临被遗忘的风险。据估计，每生产100组科学数据，其中约80组依然停留在实验室内，20组被分享却鲜有被重用的案例，符合FAIR原则（可查找、可获取、可互操作、可重复使用）的数据更是少之又少。而最终仅有约1组数据能推动新的科学发现。

为彻底扭转这一局面，全球领先的开放科学出版机构Frontiers推出了全球首个全面AI驱动的研究数据管理系统——Frontiers FAIR²（扩展的FAIR）数据管理。该系统通过融合数据管理的所有重要环节，包括数据整理、合规检查、AI适配格式、同行评审、交互式可视化、认证以及永久存储，将不被利用的“沉睡数据”转化为推动未来发现的“科学燃料”。

据Frontiers联合创始人兼首席执行官Kamila Markram博士介绍：“当前有90%的科学研究数据被浪费，永远无法转化为新的认知或成果。但有了Frontiers FAIR²数据管理，将确保每一组数据都得到妥善保存、验证和引用，为科学进步注入新动力，让数据创作者获得应得的学术认可。”

这一革命性系统让曾需数月完成的数据处理流程（如数据校验、元数据生成和发布等），如今在AI的辅助下，仅需几分钟即可完成。通过Senscience公司开发的“AI数据管家”，研究人员上传数据后，将自动获得四项核心集成成果：
1. 数据包认证：保证数据质量与完整性；
2. 可引用数据文献：使数据具有学术引用价值；
3. 交互式数据门户：内置可视化工具及AI互动功能；
4. FAIR²证书：标注数据符合开放科学的最高标准。

这一过程帮助科研数据在跨学科领域中更易理解、更具兼容性，同时大幅减少了科学家在数据管理上的工作负担。

FAIR²不仅关注研究过程中数据管理的内部需求，还拓展了科学数据对外部社会的适用性及影响。例如，当前系统的旗舰试点数据集已展示了其实际应用的巨大潜力：
– SARS-CoV-2变异数据集：涵盖3800种新冠病毒刺突蛋白变异，结合AlphaFold2与ESMFold的结构预测与ACE2结合数据，可为未来应对传染病提供有力支持。
– 脑损伤MRI数据集：包含343组标准化的弥散MRI扫描数据，支持跨机构的生物标志物研究与分析。
– 环境压力指标数据集：跨越60年、覆盖43个国家的综合环境数据，为气候政策的制定提供重要参考。
– 印度-太平洋环礁生物多样性数据集：汇集了280个环礁的生态记录，用于生物建模、生态保护与区域研究。

这些高度规范化的数据集不仅符合FAIR²开放规范，还通过严谨的质量控制、通俗化的摘要说明和多学科间的无缝整合，增强了数据的共享与可信度。无论是政策制定者、实践者、社区组织还是AI分析平台，皆能从中提取有用信息，加快对复杂问题的解决。

Frontiers FAIR² 数据管理在提升数据可见性和研究者学术身份认可方面作出了突出贡献。Senscience首席执行官Sean Hill博士指出：“长期以来，科学家付出了巨大的努力生成数据，但很少有人因此获得应有的学术回报。FAIR²通过确保每组数据都能被引用，为研究者赢得应得的信誉和认可。这不仅激励了数据创作，还将推动社会实现癌症治疗的突破、气候问题的解决以及技术的革命性进展。”

众多领域专家对这一创新系统表示高度认可：
– AZTI海洋研究首席研究员Ángel Borja博士称，“这类数据出版和整理让信息的获取速度更快，格式也更友好。”
– 荷兰莱顿大学的Erik Schultes研究员表示，“Frontiers FAIR²完美应用FAIR原则，将复杂的科学数据管理变得流畅高效。”
– 洛杉矶加州大学神经外科教授Neil Harris博士补充，“FAIR²提供的客观数据质量检查对跨学科的数据整合尤其重要。”

随着Frontiers FAIR²的推出，这一AI驱动的基础设施为解决科学数据管理的长期难题提供了解决方案。它不仅承载当下的研究数据，更确保这些数据能帮助人类应对未来的健康、可持续发展和技术性挑战。

科学的每一步进展，皆源于无数数据的累积与解锁。如今，FAIR² 让数据管理迈入全新纪元——每一组数据都有机会火花重燃，每一位研究者都将获得应得的荣光。

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