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자동화된 연구 흐름의 혜택과 활용 방안 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 국립학술원
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2022-05-10
- 등록일 2022-06-17
- 권호 216
○ 국립학술원(NASEM)은 자동화된 연구 흐름(Automated Research Workflows, ARWs)의 혜택과 활용 사례, 권고 사항을 제시하는 보고서*를 발표함
* Automated Research Workflows For Accelerated Discovery: Closing the Knowledge Discovery Loop
○ 자동화된 연구 흐름(ARWs)은 연산과 연구소 자동화, 인공지능 도구를 통합하여 연구 활동의 속도와 효율성을 높이는 것으로, 다양한 부문에서 활용되고 있음
- 소재 과학 부문에서 연구소 자동화와 머신러닝을 결합한 시스템을 통해 9개월이 필요한 합성과 시험 시간을 5일로 줄일 수 있었으며, 제약 부문에서도 머신 러닝 알고리듬을 통해 적은 실험만으로도 더 많은 합성물을 파악할 수 있었음
○ 자동화된 연구 흐름(ARWs)은 과학적 발견의 속도를 몇 배로 높이는 것은 물론 투명성과 재현성을 높이는 등 다양한 혜택을 제공할 수 있음
○ 본 보고서는 자동화된 연구 흐름(ARWs)의 잠재력을 실현하기 위해 추진해야 할 정책 방안을 다음과 같이 제시함
- 연구 예산 제공자는 자동화된 연구 흐름(ARWs)을 위한 주요 시스템과 도구, 플랫폼, 데이터를 마련하고 유지하는 접근법에 우선 순위를 둘 것
- 예산 제공 기관과 과학 사회는 자동화된 연구 흐름(ARWs)의 개방성과 투명성 촉진, 기존 도구의 재활용과 지속가능성과 같은 설계 원칙을 따를 것
- 예산 제공자와 연구 기관, 학계는 자동화된 연구 흐름(ARWs)의 잠재력을 실현시키는 인센티브와 보상 구조를 통해 자동화된 연구 흐름(ARWs)에 친화적인 문화를 조성하여야 함
- 다양한 이해당사자는 개인 데이터 프라이버시나 데이터 활용의 투명성 제공 등 법적인 이슈와 정책적인 이슈를 해결하기 위해 협력하여야 함
* Automated Research Workflows For Accelerated Discovery: Closing the Knowledge Discovery Loop
○ 자동화된 연구 흐름(ARWs)은 연산과 연구소 자동화, 인공지능 도구를 통합하여 연구 활동의 속도와 효율성을 높이는 것으로, 다양한 부문에서 활용되고 있음
- 소재 과학 부문에서 연구소 자동화와 머신러닝을 결합한 시스템을 통해 9개월이 필요한 합성과 시험 시간을 5일로 줄일 수 있었으며, 제약 부문에서도 머신 러닝 알고리듬을 통해 적은 실험만으로도 더 많은 합성물을 파악할 수 있었음
○ 자동화된 연구 흐름(ARWs)은 과학적 발견의 속도를 몇 배로 높이는 것은 물론 투명성과 재현성을 높이는 등 다양한 혜택을 제공할 수 있음
○ 본 보고서는 자동화된 연구 흐름(ARWs)의 잠재력을 실현하기 위해 추진해야 할 정책 방안을 다음과 같이 제시함
- 연구 예산 제공자는 자동화된 연구 흐름(ARWs)을 위한 주요 시스템과 도구, 플랫폼, 데이터를 마련하고 유지하는 접근법에 우선 순위를 둘 것
- 예산 제공 기관과 과학 사회는 자동화된 연구 흐름(ARWs)의 개방성과 투명성 촉진, 기존 도구의 재활용과 지속가능성과 같은 설계 원칙을 따를 것
- 예산 제공자와 연구 기관, 학계는 자동화된 연구 흐름(ARWs)의 잠재력을 실현시키는 인센티브와 보상 구조를 통해 자동화된 연구 흐름(ARWs)에 친화적인 문화를 조성하여야 함
- 다양한 이해당사자는 개인 데이터 프라이버시나 데이터 활용의 투명성 제공 등 법적인 이슈와 정책적인 이슈를 해결하기 위해 협력하여야 함
