Descripción del proyecto
Impulsar los descubrimientos a través de la automatización de la búsqueda de analogías
La ciencia utiliza con frecuencia analogías, que han permitido realizar muchos descubrimientos importantes a lo largo de la historia. La analogía es la capacidad de encontrar una regla estructural compleja y aplicarla a diferentes campos. Sin embargo, hoy día, la cantidad de datos disponibles y los diferentes patrones estructurales, con la ayuda de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, aumentan drásticamente la posibilidad de hacer descubrimientos. El objetivo del proyecto financiado con fondos europeos SIAM es crear un mecanismo para automatizar el proceso de búsqueda de analogías mediante la combinación de la innovación humana y el procesamiento automático de información. Empleará la inteligencia artificial en la búsqueda, selección y aplicación de analogías. El proyecto desarrollará herramientas para comparar analogías y encontrar semejanzas con el fin de crear algoritmos basados en el sentido común y la abstracción para desarrollar nuevas herramientas que aceleren la innovación y el descubrimiento.
Objetivo
"Many world-changing breakthroughs in science and technology were enabled by analogical transfer, as ideas from one domain were used to solve a problem in another. Observing water led the Greek philosopher Chrysippus to speculate that sound was a wave phenomenon; an analogy to twisting a cardboard box allowed the Wright brothers to design a steerable aircraft. Despite its value for innovation, very little progress has been made towards automating the process of analogy-finding in real-world settings, and the problem has maintained a longstanding status as a ""holy grail"" in artificial intelligence (AI).
The goal of this proposal is to tackle head-on this important problem and develop principled tools for automatically discovering analogies in large, unstructured, natural-language datasets such as patents and scientific papers. Such tools could revolutionize a variety of fields, allowing scientists and inventors to retrieve useful content based on deep structural similarity rather than simple keywords. The explosion of data available online, coupled with novel machine learning and crowdsourcing techniques, creates an unprecedented opportunity to develop novel methods to accelerate innovation and discovery.
My approach explores the multiple roles AI and machine learning can play in the analogical innovation pipeline. This research will focus on the three core components of the pipeline -- (1) developing representations and similarity metrics to facilitate comparison between potential analogs, (2) imbuing the algorithms with commonsense knowledge and abstraction capabilities, and (3) guiding the adaptation of the discovered analogies to solve the original problem. For each component, the proposal demonstrates how recent advances suggest effective approaches, and describes our concrete preliminary results and ideas to serve as starting points and indicate the feasibility of this challenging project."
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
ERC-STG - Starting GrantInstitución de acogida
91904 Jerusalem
Israel