de.wedoany.com-Bericht: Liner gab am 22. bekannt, dass das Unternehmen eine Geschäftsvereinbarung mit dem „Biomolekularen Nanomaterial-Forschungslabor (BMNL)“ von Professor Nam Ki Tae vom Fachbereich Materialwissenschaften der Seoul National University unterzeichnet hat, um im Bereich „KI für wissenschaftliche Forschung“ zusammenzuarbeiten. Ziel der Kooperation ist es, durch KI-Werkzeuge die wiederholten Arbeitsbelastungen von Universitätsforschern zu verringern und ihnen ein Umfeld zu schaffen, das sich auf kreative Forschung konzentriert.

Professor Nam Ki Tae ist ein Materialwissenschaftler auf den Gebieten der Biomimetik-Werkstofftechnik, der künstlichen Photosynthese und der chiralen Nanomaterialien. Sein Team veröffentlichte 2018 in der Zeitschrift Nature eine präzise Synthesetechnik für dreidimensionale chirale Nanopartikel, die in Google Scholar über 24.000 Mal zitiert wurde.

Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, durch empirische Analysen den Beitrag von KI zur Produktivität in der Spitzenforschung der Naturwissenschaften zu messen. Dazu werden Liners KI-Forschungswerkzeug „Liner Scholar“ sowie ein speziell für die Materialwissenschaften entwickeltes KI-Forschungs-Agent eingesetzt. Die Kernaufgaben umfassen drei Punkte: empirische Studien zum Forschungsworkflow auf Basis von Liner Scholar; gemeinsame Entwicklung eines speziellen KI-Forschungs-Agenten für die Materialwissenschaften; quantitative Analyse des KI-Forschungsbeitrags. Liner ist für die Entwicklung der KI-Pipeline und der Modelle verantwortlich, während das BMNL Fachwissen sowie Forschungs- und Datenvalidierung bereitstellt.

In der empirischen Studie des ersten Projekts werden Forscher des BMNL während des gesamten Forschungsprozesses – von der Hypothesenbildung über die Literaturrecherche bis hin zum Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten – Liner Scholar einsetzen. Die daraus gewonnenen Daten bilden die Grundlage für die gemeinsame Entwicklung des speziellen KI-Agenten für die Materialwissenschaften. Schließlich planen beide Seiten, durch die quantitative Analyse des KI-Forschungsbeitrags auf akademischer Ebene zu klären, inwieweit KI die Geschwindigkeit und die Ergebnisse wissenschaftlicher Forschung steigern kann.