KI-Tool hilft Wissenschaftlern bei der Websuche

Das Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) hat ein neuartiges kostenloses Portal zur semantischen Websuche gestartet, das die Recherche im Wissenschaftssektor künftig wesentlich einfacher und schneller gestalten soll. [...]

Unter dem Namen „Semantic Scholar“ bietet das neue Tool die Möglichkeit, jedes wissenschaftliche Papier, das sich im Netz aufspüren lässt, nach bestimmten Themen und Schlüsselbegriffen zu durchforsten. Dabei werden mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und natürlicher Sprachverarbeitung nicht nur Texte erfasst und inhaltlich ausgewertet, sondern auch Informationen aus Bildern und Grafiken.

„Niemand ist in der Lage, mit dem explosionsartigen Wachstum im Bereich von wissenschaftlicher Literatur Schritt zu halten“, erklärt AI2-CEO Oreon Etzioni anlässlich des Starts der neuen Websuche. Jedes Jahr würden Millionen neuer Studien, Berichte und Papers publiziert. Angesichts der Fülle an Veröffentlichungen komme es oft vor, dass wichtige Dinge übersehen werden.

„Welche Papiere sind am wichtigsten? Welche haben die höchste Qualität? Gibt es vielleicht noch jemand anderen, der an demselben spezifischen Problem arbeitet? Nun können Forscher diese Fragen innerhalb von wenigen Sekunden beantworten und somit die Forschung insgesamt deutlich schneller voranbringen“, betont Etzioni.

Der Vision der Entwickler nach soll Semantic Scholar die Funktion eines hochqualifizierten wissenschaftlichen Assistenten übernehmen. „Der Assistent übernimmt die Recherche-Arbeit für den Forscher und eröffnet ihm eine äußerst effiziente Methode, um herauszufinden, was sich sonst noch im eigenen Forschungsbereich tut“, so der Leiter des US-Instituts. Dieser sieht in der kürzlich gestarteten Websuche den „ersten Schritt zur Entwicklung KI-basierter Suchmaschinen, die auch in der Lage sind, verschiedene Studien inhaltlich miteinander in Beziehung zu bringen“.

Genau in letztgenanntem Aspekt liegt auch der zentrale Vorteil einer Suche mit Semantic Scholar. Auch hier lassen sich bestimmte Filter einstellen, um etwa nach konkreten Themen, Begriffen, Autoren oder dem Veröffentlichungsdatum zu suchen. Das Besondere daran ist aber, dass neben dem eigentlichen Text auch Bilder und Grafiken inhaltlich erfasst werden können.

„Das ist bislang einmalig“, meint Etzioni. Mithilfe einer natürlichen Sprachverarbeitung lässt sich zudem auch die Qualität eines Papiers eruieren, indem die Häufigkeit der darin enthaltenen Zitate gemessen und ausgewertet wird. Einziger Wermutstropfen: Zum jetzigen Zeitpunkt hat sich die Suche bei Semantic Scholar vor allem auf den Bereich Computerwissenschaft spezialisiert. Die erfassten Themenbereiche sollen allerdings nach und nach auch auf andere Fachgebiete ausgeweitet werden und beispielsweise auch Fächer wie Biologie, Physik, Chemie oder Mathematik beinhalten. (pte)