Selon une étude menée par Northwestern University publiée dans Proceedings of the National Academy of Sciences, les chercheurs utilisent l'intelligence artificielle (IA) pour accélérer la recherche de traitements et de vaccins pour la COVID-19. L'outil propulsé par l'IA permet de hiérarchiser les ressources pour les études les plus prometteuses et d'ignorer les recherches qui ne produiront probablement pas d'avantages
La communauté scientifique a prédit la réponse à de telles questions depuis des décennies en utilisant le programme Defense Advanced Research Projects Agency's Systematizing Confidence in Open Research and Evidence (DARPA SCORE). Le programme s'appuie sur des experts scientifiques pour analyser et évaluer les études de recherche soumises en fonction de leur probabilité de reproductibilité. En moyenne, ce processus prend environ 314 jours, une longue attente au milieu de la pandémie mondiale.
Les chercheurs mentionnent que le modèle est tout aussi précis que le système de notation humaine pour faire de telles prédictions et il peut évoluer pour examiner un plus grand nombre de documents en une fraction du temps, des minutes au lieu de plusieurs mois.
Avec leur nouvel outil d'intelligence artificielle, les chercheurs contournent la méthode de notation humaine, leur permettant de prendre des décisions plus rapides sur la manière de prioriser le temps et le financement des études les plus susceptibles de réussir.
Les chercheurs ont développé un algorithme pour prédire les résultats des études les plus susceptibles d'être reproductibles. La réplication, ce qui signifie que les résultats de l'étude peuvent être produits une deuxième fois avec une nouvelle population testée, est un signal que les conclusions de l'étude sont valides.
La prédiction du modèle de machine de la probabilité de réplicabilité peut en fait être plus précise que la prédiction traditionnelle de notation humaine car elle considère plus le récit de l'étude, tandis que les examinateurs experts ont tendance à se concentrer sur la force des statistiques relationnelles dans un document.
Selon es chercheurs, puisque l'algorithme analyse les mots de milliers d'articles, il reconnaît les modèles de choix de mots qui pourraient être cachés à la conscience humaine. Il a un schéma beaucoup plus grand sur lequel s'appuyer pour ses prédictions, ce qui en fait un partenaire extraordinaire pour les évaluateurs humains. Le modèle des chercheurs peut être utilisé immédiatement pour analyser les articles de recherche liés aux COVID et déterminer rapidement ceux qui sont les plus prometteurs.
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