Projekt EOSC AIssistant ma na celu opracowanie agentowego asystenta badawczego wykorzystującego generatywną sztuczną inteligencję i zintegrowanego z Europejską Chmurą dla Otwartej Nauki (EOSC). Odpowiada na potrzebę zwiększenia efektywności, odtwarzalności i wiarygodności procesów badawczych poprzez wsparcie naukowców na kolejnych etapach cyklu życia badań, przy zachowaniu nadzoru człowieka nad kwestiami etycznymi, bezpieczeństwem i rzetelnością naukową.
W ramach projektu generatywna AI zostanie połączona z FAIR Digital Objects, pakietowaniem Research Objects oraz kognitywnymi grafami wiedzy w celu wsparcia m.in. wyszukiwania danych, ich ustrukturyzowania zgodnie z zasadami FAIR, śledzenia pochodzenia danych i wyników oraz generowania hipotez badawczych. Modułowa architektura projektu będzie integrować agentów ogólnego przeznaczenia i agentów dziedzinowych w powtarzalne procesy badawcze orkiestrujące działania za pośrednictwem węzłów EOSC, zapewniając przejrzystość i możliwość śledzenia pochodzenia wyników.
Podejście zostanie zademonstrowane w trzech obszarach: bioróżnorodności, symulacji systemów energetycznych oraz nauki o materiałach. Pilotaże obejmą m.in. harmonizację danych multimodalnych, generowanie danych syntetycznych i wsparcie procesu odkrywania naukowego. Ciągła ewaluacja oraz współprojektowanie z udziałem człowieka pozwolą oceniać i doskonalić działanie agentów AI, a mechanizmy wyjaśnialności, audytowalności i oceny sprawiedliwości zostaną uwzględnione w projektowanych rozwiązaniach.
Projekt przyczyni się do rozwoju zrównoważonych i federacyjnych usług AI w ramach EOSC, wspierając bardziej efektywne, odtwarzalne i wiarygodne procesy badawcze oraz szersze wykorzystanie sztucznej inteligencji w europejskiej nauce.
Koordynator: Technische Informationsbibliothek (Niemcy).
Partnerzy: 12 partnerów z 7 państw europejskich.
Finansowanie: Horizon Europe
