Airalogy: AI赋能的通用数据数字化平台用于研究自动化

Zijie Yang; Qiji Zhou; Fang Guo; Sijie Zhang; Yexun Xi; Jinglei Nie; Yudian Zhu; Liping Huang; Chou Wu; Yonghe Xia; Xiaoyu Ma; Yingming Pu; Panzhong Lu; Junshu Pan; Mingtao Chen; Tiannan Guo; Yanmei Dou; Hongyu Chen; Anping Zeng; Jiaxing Huang; Tian Xu; Yue Zhang

Airalogy: AI赋能的通用数据数字化平台用于研究自动化

人工智能 2025-06-24 v1 计算工程、金融与科学计算与语言

作者: Zijie Yang , Qiji Zhou , Fang Guo , Sijie Zhang , Yexun Xi , Jinglei Nie , Yudian Zhu , Liping Huang , Chou Wu , Yonghe Xia , Xiaoyu Ma , Yingming Pu , Panzhong Lu , Junshu Pan , Mingtao Chen , Tiannan Guo , Yanmei Dou , Hongyu Chen , Anping Zeng , Jiaxing Huang , Tian Xu , Yue Zhang

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摘要

研究数据是人工智能(AI)驱动科学的基础,然而当前的AI应用仍仅限于少数领域,这些领域拥有可获得且结构完整的数字化数据集。实现跨学科的全面AI赋能仍是不可及的。当今的数据收集往往是碎片化的,缺乏统一标准,管理效率低下且难以共享。创建面向各学科的统一数据数字化平台需要克服在普适性(支持各学科多样且不断演变的需求)与标准化(强制一致格式以充分启用AI)之间的内在挑战。目前没有平台能够同时满足这两个方面的需求。构建真正多学科的平台需要将科学领域知识与复杂的计算技术相结合。研究人员往往缺乏计算技术,无法设计定制且标准化的数据记录方法,而平台开发者则很少了解多个科学领域的细微需求。这些差距阻碍了研究数据标准化,并削弱了AI驱动的进展。本研究通过开发Airalogy(https://airalogy.com),构建了世界上第一个在普适性和标准化之间进行平衡的数字化研究数据的AI和社区驱动平台。Airalogy使用可自定义且标准化的数据记录表示整个研究工作流程,并提供一个高级AI研究助手,用于智能问答、自动数据录入、分析和研究自动化。该平台已在西湖大学四个学院的实验室中部署,其潜力在大学、产业和全球研究社区中加速和自动化科学创新,最终惠及全人类。

关键词

AI平台数据数字化研究自动化跨学科 AI助手

引用

@article{arxiv.2506.18586,
  title  = {Airalogy: AI-empowered universal data digitization for research automation},
  author = {Zijie Yang and Qiji Zhou and Fang Guo and Sijie Zhang and Yexun Xi and Jinglei Nie and Yudian Zhu and Liping Huang and Chou Wu and Yonghe Xia and Xiaoyu Ma and Yingming Pu and Panzhong Lu and Junshu Pan and Mingtao Chen and Tiannan Guo and Yanmei Dou and Hongyu Chen and Anping Zeng and Jiaxing Huang and Tian Xu and Yue Zhang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2506.18586},
  year   = {2025}
}

备注

146 pages, 6 figures, 49 supplementary figures

Airalogy: AI赋能的通用数据数字化平台用于研究自动化

摘要

关键词

引用

备注

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