4 Minuty
Sztuczna inteligencja coraz częściej wchodzi w rolę analityka strategicznego — tym razem polscy naukowcy współpracujący z zespołami z USA i Korei Południowej stworzyli prototyp „radaru innowacji”, który mapuje wiedzę z tysięcy publikacji, by przewidywać nadchodzące, interdyscyplinarne trendy. Narzędzie opisane w czasopiśmie Advanced Intelligent Systems wykorzystuje zaawansowane modele językowe (technologie stojące m.in. za ChatGPT), by identyfikować pojęcia, ich powiązania i tempo zbliżania się dziedzin do siebie.
Jak to działa?
Źródła danych i budowa mapy wiedzy
Zespół przeanalizował ponad 10 tysięcy artykułów z Journal of Nuclear Materials, wydobywając kluczowe terminy (np. „korozja”, „stop tytanu”) i relacje między nimi. Dla każdego roku powstawała osobna mapa — punkty reprezentowały pojęcia, a krawędzie wskazywały współwystępowanie tematów w publikacjach. Śledząc ewolucję tych map, badacze wyodrębnili wzorce sugerujące, kiedy odległe dziś obszary badań zaczną się łączyć.
Wskaźnik nowości i klasyfikacja publikacji
Drugi element metody to tzw. "wskaźnik nowości" — miernik, który porównuje liczbę nowych pojęć wniesionych przez publikację z jej oddźwiękiem, mierzonym liczbą cytowań. Na tej podstawie system klasyfikuje prace jako: innowacyjne, kontrowersyjne, standardowe lub przyrostowe. To proste, ale skuteczne narzędzie do szybkiej oceny potencjału badawczego.
Kluczowe odkrycia
Badacze zaobserwowali, że "odległość" między pojęciami maleje wykładniczo w czasie — co daje możliwość przewidywania, za ile lat dwa dziś oddalone tematy staną się jednym, dynamicznym polem badań. Dzięki temu instytucje mogą identyfikować nadchodzące rynki technologiczne zanim staną się oczywiste.
Funkcje produktu i porównanie z dostępnymi rozwiązaniami
Najważniejsze funkcje radaru
- Automatyczne ekstrakcje pojęć i sieci relacji z setek tysięcy dokumentów.
- Roczne mapy wiedzy pokazujące ewolucję tematów.
- Wskaźnik nowości do szybkiej selekcji publikacji i projektów.
- Prognozy zbiegania dyscyplin i wskazania potencjalnych „gorących” obszarów.
Porównanie z innymi narzędziami
W odróżnieniu od prostych analiz cytowań czy metryk altmetrycznych, radar łączy analizy semantyczne z modelami prognozującymi dynamikę sieci pojęć. Dla działów R&D i agencji grantowych może działać komplementarnie do klasycznych systemów oceny, dodając perspektywę czasową i interdyscyplinarną.
Zastosowania w biznesie i nauce
Narzędzie ma szerokie zastosowania: planowanie strategii R&D, priorytetyzacja konkursów grantowych, identyfikacja partnerstw akademicko-przemysłowych i wsparcie decyzji inwestycyjnych. W praktyce agencje finansujące badania (w tym jednostki w Polsce) mogłyby używać radaru do projektowania programów ukierunkowanych na przyszłe, łączące się dziedziny.
Znaczenie dla polskiego rynku i regionu
Dla polskich firm i instytucji badawczych narzędzie oznacza możliwość wcześniejszego wykrywania trendów. Centra takie jak NOMATEN/NCBJ czy IDEAS-NCBR, a także uczelnie (m.in. Uniwersytet Warszawski) już uczestniczyły w projekcie — to dowód na lokalną skalowalność rozwiązania. Polski sektor technologiczny, startupy i korporacje R&D mogą zyskać przewagę konkurencyjną przy wdrożeniu podobnych analiz do strategii innowacyjnych.
Dla przedsiębiorców z regionu, także z Lietuva i Lietuvos rinka, narzędzie może posłużyć do badania perspektyw współpracy transgranicznej — przykładowo firmy z Vilniuje czy Kaune mogą monitorować, jakie technologie będą miały największe szanse komercjalizacji w ciągu kilku lat. W komunikacji z lietuviams i partnerami zagranicznymi radar może ułatwić planowanie wspólnych projektów i inwestycji.
Zalety, ograniczenia i dalsze kroki
Przewagi
- Pozwala wcześniej identyfikować interdyscyplinarne trendy.
- Umożliwia bardziej świadome alokowanie środków grantowych i budżetów R&D.
- Pomaga rozróżnić prawdziwe innowacje od powielania znanych koncepcji.
Ograniczenia i rozwój
Autorzy podkreślają, że model to prototyp przetestowany na wąskiej dziedzinie (materiały jądrowe). Niezbędne są testy na większych i bardziej zróżnicowanych zbiorach danych (np. medycyna, energetyka, AI). Dopiero wtedy narzędzie może stać się uniwersalne i komercyjnie dostępne po polsku.
Wnioski dla polskich użytkowników
Radar innowacji to przykład, jak AI może wspierać strategiczne decyzje w nauce i biznesie. Dla polskich grantodawców, działów R&D i firm z sektora deep tech to potencjalne źródło przewagi konkurencyjnej. Jeśli narzędzie zostanie rozwinięte do wersji produkcyjnej i spolszczone, może stać się obowiązkowym elementem warsztatu menedżerów innowacji — zarówno w Polsce, jak i na rynkach sąsiednich, w tym w Lietuva i na Lietuvos rinka.
Źródło: businessinsider.com
Komentarze