यह पेपर तीन प्राइमरों की श्रृंखला का हिस्सा है जो एआई के विभिन्न तकनीकी आयामों और विज्ञान पर इसके प्रभाव का पता लगाते हैं:
पहला खंड इसमें मूलभूत अवधारणाओं का परिचय दिया गया है तथा वैज्ञानिक डेटा को एआई-तैयार बनाने के लाभों और चुनौतियों पर चर्चा की गई है।
दूसरा खंड एआई के लिए डेटा की तैयारी और इसके विपरीत, डेटा को व्यवस्थित करने के लिए एआई के प्रमुख विचारों की जाँच की जाती है। हम मशीन-पठनीयता और पूर्वाग्रह निवारण जैसे एआई-विशिष्ट विचारों पर चर्चा करते हुए डेटा मानकों का निर्माण करते हैं, साथ ही विज्ञान में एआई के लिए डेटा की तैयारी से जुड़े नैतिक और पर्यावरणीय विचारों पर प्रकाश डालते हैं।
तीसरा खंड ओपन साइंस के ढांचे के भीतर डेटा तत्परता पर चर्चा करता है, दो केस स्टडी प्रस्तुत करता है जो बताते हैं कि ओपन साइंस प्रथाएं वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए एआई-तत्परता का समर्थन कैसे कर सकती हैं।
विज्ञान के लिए डेटा और एआई: प्रमुख विचार
सितम्बर 2025
DOI: 10.24948 / 2025.11
यह कार्य अंतर्राष्ट्रीय विकास अनुसंधान केंद्र (आईडीआरसी), ओटावा, कनाडा से प्राप्त अनुदान की सहायता से किया गया था। यहाँ व्यक्त किए गए विचार आवश्यक रूप से आईडीआरसी या इसके बोर्ड ऑफ गवर्नर्स के विचारों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं।
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