SciArticle

Новости SciArticle: важные обновления и победы! Друзья, эта неделя стала для нас настоящим прорывом. Делимся главными событиями и изменениями, которые сделают ваш опыт работы с наукой еще лучше: 🔹 1. 🚀 Мы прошли на демо-день акселератора Сбер500xGigaChat! Уже в середине марта мы будем выступать перед экспертами и инвесторами, чтобы показать, как SciArticle меняет подход к работе с научной информацией. Это шанс заявить о себе на новом уровне! 🔹 2. 🔬 Успешный пилот с «Газпромнефть» Мы провели пилотирование продукта по поиску, анализу и классификации научной информации для команды «Газпромнефть». Результаты впечатляют — мы на шаг ближе к масштабированию наших решений! 🔹 3. 🏆 Прошли в преакселератор 4.0 Сколково SciArticle официально стал участником престижного преакселератора Сколково 4.0. Это открывает новые возможности для развития и сотрудничества с лидерами инновационной экосистемы. 🔹 4. 🛡 Изменили политику обработки статей К сожалению, нас временно заблокировали из-за новых регуляторных требований. Но мы уже адаптировались: решили сфокусироваться на инструментах ИИ. 🔹 5. 🤖 Запустили нового бота — SciSource! SciSource ищет и суммаризирует статьи в один клик. А совсем скоро вернем в него литературные обзоры — следите за обновлениями! 🔗 @SciSourceBot Спасибо, что остаетесь с нами! Каждая ваша реакция, вопрос и идея помогают нам становиться лучше. Вместе мы делаем науку доступнее! @SciArticleChannel

Новый бот @SciSourceBot: поиск и анализ Мы долгое время пытались поддерживать науку доступной в нашем сервисе, однако с развитием продукта, поняли, что с существующей политикой журналов это делать практически невозможно. Можно долго бороться за свободу науки, как это делает Элбакян или как Nexus, путем создания клонов. Конечно, мы всех их поддерживаем и словом, и загрузкой, но также считаем, что нужны кардинальные изменение подхода к обмену научными знаниями. С развитием LLM, в скором будущем, можно предположить, что мы, в целом, откажемся от pdf, как когда-то цифровые журналы заменили печатные. Модели уже сегодня хорошо справляются с тем, чтобы доставать факты, однако плохо понимают, откуда они их взяли и на сколько надежным является источник. Мы верим, что, создав модель на накопленной базе статей за долгие годы, с достаточным количеством мощности, можно задавать обоснованные литературные обзоры с разным уровнем “доверия” к изложенному. В этом процессе LLM создаст уже новое научное знание, и будет служить хорошей заготовкой, чтобы ученый сделал обоснованные выводы, которые лягут в основу исследования. Сейчас мы работаем над тем, чтобы разработать такую модель и подходящий для такого подхода инструментарий в рамках акселератора Сбер. Наше MVP на базе бота, много лет эволюционировало и продолжит, однако теперь будет под новым доменом - @SciSourceBot. Чтобы избежать повторных блокировок, мы вынуждены разделить поиск загруженных PDF и PDF открытого доступа: - Анализ с помощью ИИ на общей базе статей останется прежним с поддержкой поиска PDF открытого доступа, резюме, обзорами литературы и саммари по загрузками - @SciSourceBot. - Для поиска остальных PDF - рекомендуем использовать клон @SciArticleNexus_Bot на базе Nexus. Спасибо, что вы с нами! Мы ценим вашу поддержку и обратную связь. Давайте вместе делать науку доступнее и удобнее! @SciArticleChannel

Блокировка @SciArticleBot и SciArticle Search К сожалению, сегодня заблокировали нашего бота, который много лет решал проблемы доступности и удобности поиска и анализа научной информации. На текущий момент у всех новых и старых пользователей бот будет отображаются как - “This bot is unavailable due to copyright infringement.”. На протяжении его функционирования мы не заставляли пользователей подписываться на наш канал, поэтому многие даже не узнают в чем проблема. На данном канале менее 10% пользователей. Просим вас не оставаться в стороне: Если ваш коллега был пользователем - попросите его подписаться на канал, чтобы оставаться в курсе новостей о развитие проекта.

Новости SciArticle: улучшения, презентации и новые возможности! Друзья, мы продолжаем развивать SciArticle, чтобы сделать работу с научным контентом еще удобнее и эффективнее. Вот свежие новости за эту неделю: 1. Текстовые запросы и поиск PDF снова в строю! Мы починили текстовые запросы и значительно увеличили количество источников для поиска PDF. Да, были временные трудности с API, но теперь все работает как раньше, а точнее — даже лучше! 2. Презентация приложения на акселераторе Сбер500хGigaChat В начале марта мы презентуем наше приложение в рамках акселератора Сбер500хGigaChat. Это важный шаг для нас, и мы готовимся показать, как SciArticle делает науку доступнее и удобнее. Но с прообразом Вы можете ознакомиться уже сейчас! 🔗 Ссылка на драфт презентации 3. Видео с презентацией веб-приложения от коллег из Сбера Наши коллеги из Сбера готовят профессиональное видео с презентацией нашего веб-приложения. Оно станет продолжением функционала бота и покажет, как SciArticle упрощает работу с научными материалами. 🔗 Ссылка на прототип: Figma Prototype 🎥 Пример видео: Смотреть 4. Вам нравится ИИ-функционал! Данные показывают, что вам действительно нравится наш ИИ-функционал. Мы видим высокую конверсию в подписчики среди активных пользователей бота. Спасибо за вашу поддержку и доверие! 5. Моментальные резюме по DOI или URL Теперь функция "Резюме" работает моментально после запроса по DOI или URL. Получайте ключевые выводы из статей в считанные секунды! @SciArticleChannel

Новости проекта SciArticle за неделю: что нового и интересного? 🔹 1. Макет и прототип веб-приложения готовы! Мы разработали макет и прототип веб-приложения, которое станет логическим продолжением нашего Telegram-бота. Теперь вы сможете пользоваться SciArticle не только в телеграме, но и в браузере! Но правда не так скоро! 🔗 Ссылка на прототип: Figma Prototype Мы будем рады вашей обратной связи по макету и набору функций. Ваше мнение важно для нас! 🔹 2. Обновение: улучшения и гибкие лимиты для нашего Telegram-бота @SciArticleBot. В обновлении: - Улучшена подборка контента, чтобы вы получали только самое актуальное и полезное. - Добавлены гибкие лимиты для более удобного использования. - Консолидировали описание всех функций в посте. 🔹 3. Собрали обратную связь от подписчиков Мы получили множество отзывов от наших пользователей и подписчиков. Огромное спасибо за вашу поддержку и идеи! Мы рады, что вам нравится наш функционал, и продолжаем работать над улучшениями. 🔹 4. Проблемные интервью и демо веб-приложения Если вы ученый или научный сотрудник и хотите помочь нам сделать SciArticle еще лучше, мы с радостью проведем с вами проблемное интервью и покажем демо нашего веб-приложения. 🎁 Бонус: Участники интервью получат бесплатную подписку на @SciArticleBot, в которую входят ИИ возможности. 📩 Контакт для связи: @Kirillthegreat 🔹 5. Большое обновление чата SciArticle Search Мы готовим масштабное обновление для нашего чата, где автоматизируем функции запроса и загрузки контента. Теперь работать с научными материалами станет еще проще и удобнее. 🔗 Присоединяйтесь к чату: SciArticle Search Спасибо, что вы с нами! Мы ценим вашу поддержку и обратную связь. Давайте вместе делать науку доступнее и удобнее! @SciArticleChannel

Интересное заявление от Сбера, учитывая что цены на их API GigaChat намного дороже, чем у Deepseek, а модель, к сожалению, не справляется cо многим.

Успех DeepSeek соответствует стратегии Сбербанка по поиску недорогих решений вместо инвестирования сотен миллиардов

💡 Подписка в SciArticle: доступ к функциям для работы с PDF статей без ограничений! @SciArticleBot вводит платный функционал для обеспечения работы инфраструктуры и дальнейшего развития продукта. Бесплатные возможности (не изменились): - Поиск статей по DOI, URL и текстовым запросам. - Лимит на использование функций: Перед оформлением подписки опробуйте функционал: - Резюме (ИИ) — 1 лимит за использование. - Литературный обзор — 3 лимита за обзор. - Всего 10 лимитов в месяц. 🔓 Подписка снимает ограничения: - Неограниченное использование функций “Резюме (ИИ)”, “Литературный обзор” и Резюме через PDF. Тарифы: - Месячная, 3-месячная, полугодовая и годовая подписки. - Оплата доступка в рублях и Telegram Stars по банковским картам, SberPay и ЮMoney. - Подписка не предполагает автоматического продления, вы будете уведомлены о ее окончании в последний день подписки. Как оформить подписку? - Используйте команду /subscribe или активируйте при получении уведомления об исчерпании лимитов. - Поддержите SciArticle, чтобы вместе развивать удобные инструменты для работы с научной информацией! ❤️ @SciArticleChannel

📚 Создавайте экспресс обзоры литературы! @SciArticleBot предоставляет инструмент для экспресс обзора PDF научной литературы, учитывая контекст запроса и сокращая время на анализ (на стадии beta тестирования). Как работает? 1️⃣ Поиск статей по теме исследования: - Просто отправьте тему, ключевые слова, область исследования или дисциплин или используйте команду /review. - SciArticle проанализирует до 200 результатов и отберет до 10 наиболее релевантных статей. P.S. Выбираются статьи только с PDF. 2️⃣ Подборка статей: - Результаты включают названия статей, ссылки (DOI/URL), а также опции взаимодействия: - Добавить статью в литературный обзор. - Показать PDF. После нового запроса возможность создания литературного обзора расширится на весь перечень статей из подборок. 3️⃣ Формирование обзора: - Выберите до 3 статей, добавив их в буфер через кнопку “Добавить обзор”. - Нажмите кнопку “Создать литературный обзор” (спишется 3 лимита, с подпиской лимита нет). - Для формирования обзора можно использовать статьи из прошлых подборок. 4️⃣ Итоговый результат: - Используя модель SciBiz, SciArticle суммирует ключевые выводы из PDF статей. - Учитывается контекст вашего изначального запроса. - Функция “Показать PDF” позволяет просматривать полные тексты статей, а опция “Убрать из обзора” помогает корректировать буфер. У нас были проблемы с платежами по банковской карте, техническая ошибка была на стороне Юкассы, сейчас все работает! @SciArticleChannel

Журнал Nature сформировал список ученых, которые, по мнению редакторов журнала, в наибольшей степени повлияли на научную повестку в 2024 году. 🟢Эккехард Пейк - физик сделал ключевые открытия, которые могут привести к созданию ядерных часов, превосходящих лучшие атомные. 🟢Кейтлин Харас - возглавила кампанию за самое большое повышение заработной платы канадским аспирантам и постдокам за последние 20 лет. 🟢Ли Чуньлай - геолог руководит работами по изучению образцов горных пород, собранных китайской миссией «Чанъэ-6» на обратной стороне Луны. 🟢Анна Абалкина- борец с мошенничеством, выявляет фальшивые статьи и украденные журналы. 🟢Хуцзи Сюй - врач и исследователь рискнул применить революционный подход к лечению аутоиммунных заболеваний. 🟢Венди Фридман – астроном, представила свои выводы, сделанные с использованием космического телескопа Джеймса Уэбба, по поводу скорости расширения Вселенной. 🟢Мухаммад Юнус - экономист и лауреат Нобелевской премии мира теперь является временным лидером Бангладеш. Студенты надеются, что он выполнит их требования по прекращению коррупции, защите гражданских прав и предоставлению равных возможностей в сфере занятости и образования. 🟢Пласид Мбала - эпидемиолог из Национального института биомедицинских исследований в Киншасе, возглавлял группу исследователей, которые забили тревогу по поводу последней вспышки mpox. 🟢Корделия Бэр - юрист вместе с армией пожилых женщин в Швейцарии выиграла историческую судебную битву против своего правительства по поводу его политики в области климата. 🟢Реми Лам - разрабатывает методы машинного обучения, которые позволят значительно улучшить прогнозы погоды.

📤 Резюме статей через загрузку С помощью функции загрузки @SciArticleBot вы можете быстро получить резюме её ключевых выводов. Как это работает? 1️⃣ Отправьте PDF файл научной статьи напрямую боту или используйте команду /install. 2️⃣ После загрузки PDF вы получите резюме её ключевых выводов. 3️⃣ Укажите DOI Если вместе с PDF вы указали DOI или URL, файл будет записан с этими данными, что позволит другим пользователям найти статью. 🎓 В основе обработки лежит модель GigaChat, которая анализирует содержание текста и выделяет ключевые выводы. SciArticle упрощает вашу работу с научными текстами, предоставляя быстрые резюме прямо из загруженных PDF. @SciArticleChannel

🔍 Поиск научных статей — быстро и удобно @SciArticleBot позволяет находить научные статьи, предоставляя доступ к метаданным и PDF, если они доступны. Как это работает? 1️⃣ Отправьте запрос в любом из форматов: - DOI (например, 10.1000/xyz123). - URL статьи (например, https://example.com/article). - Текстовый запрос (тема, ключевые слова, область исследования) - на этапе beta тестирования. 2️⃣ Бот выполнит поиск в базе данных, содержащей Open Access статьи и статьи, загруженные пользователями. Результаты поиска: - Полные метаданные и PDF, если статья найдена в базе. - Частичная информация: только метаданные или PDF, если один из элементов отсутствует. - Уведомление о доступности PDF, если статья будет загружена позже. - Вы можете добавить бот в свой чат и он будет отправлять PDF по запросу DOI или URL. 📌 Резюме статьи: После получения PDF файла вы можете сгенерировать краткий обзор содержания с помощью модели SciBiz. - Нажмите кнопку “Резюме (ИИ)” рядом с найденной статьей. - Результат — сообщение с ключевыми выводами статьи. 📌 Подборка статей: По текстовому запросу бот найдет статьи с PDF в размере 5 ед. - Нажмите кнопку “Показать PDF” - Из статей Подборки можно сформировать Литературный обзор, нажав кнопку “Добавить в обзор”. Обратная связь: Пользователи могут оценивать результат: 👍 — положительно. 👎 — отрицательно. Если количество негативных отзывов превышает положительные, система улучшит результат при следующем запросе. 💡 Дополнительная функция: Сообщайте о проблемах с PDF через кнопку “Сломанный PDF”. Укажите: - Ошибочные метаданные. - Невозможность открыть PDF. - Другие проблемы (описать вручную). - Мы изменим метаданные, чтобы другим ученым было проще. Ваши отзывы и взаимодействие помогают улучшить SciArticle! @SciArticleChannel

🔬 @SciArticleBot — интеллектуальный помощник для поиска и анализа научной информации. Мы стремимся сделать ваш научный процесс более удобным и быстрым, обеспечивая доступ к ключевым инструментам для исследований. 1️⃣ Расширенный поиск PDF статей - Ищите статьи по области исследования, теме или набору ключевых слов для Подборки PDF. - Или по DOI или URL. 2️⃣ Резюме научной статьи: - Отправьте PDF статьи и получите по ним краткие выводы. Модель прочитает содержимое и опишет, что внутри. - Воспользуйтесь кнопкой “Резюме (ИИ)” на найденной PDF. 3️⃣ Краткий обзор литературы: - Соберите до 3 статей из Подборок, добавив их в буфер через кнопку “Добавить в обзор”. - Для создания обзора нажмите “Создать литературный обзор”. 💡 Мы долгое время предоставляли все функции бесплатно, но для поддержания инфраструктуры и развития вынуждены ограничить функционал, связанный с использованием ИИ. Средства с подписок позволят нам продолжать улучшать бот и поддерживать его работу. 📚 Рекомендуем ознакомиться с 📔Инструкцией, чтобы быть в курсе всех возможностей и функций! SciArticle — ваш надежный помощник в мире научных знаний. Попробуйте новые возможности уже сегодня! 💻 @SciArticleChannel

🚀 Обновления SciArticleBot уже на этой неделе Мы завершили альфа-тестирование нашего ИИ-бота, и осталось подготовить лишь несколько деталей перед большим обновлением! Уже на следующей неделе @SciArticleBot станет еще мощнее благодаря новым функциям: 1️⃣ Расширенный поиск PDF-статей: Теперь можно искать статьи по текстовым запросам, используя темы и ключевые слова. 2️⃣ Резюме научной статьи: Отправляйте PDF или используйте кнопку “Резюме (ИИ)” для быстрого анализа статьи. 3️⃣ Литературный обзор: Создавайте краткие обзоры литературы по найденным статьям. SciArticleBot становится не просто инструментом поиска, а полноценным помощником для исследователей. Мы приглашаем вас принять участие в бета-тестировании, оценить новые функции и работу GigaChat. Ваш фидбэк очень важен для нас — он поможет сделать продукт еще лучше! 💡

Обновления SciArticleBot уже на этой неделе Мы завершили альфа-тестирование нашего ИИ-бота, и осталось подготовить лишь несколько деталей перед большим обновлением! Уже на следующей неделе SciArticleBot станет еще мощнее благодаря новым функциям: 1️⃣ Расширенный поиск PDF-статей: Теперь можно искать статьи по текстовым запросам, используя темы и ключевые слова. 2️⃣ Резюме научной статьи: Отправляйте PDF или используйте кнопку “Резюме (ИИ)” для быстрого анализа. 3️⃣ Литературный обзор: 🚀 Обновления SciArticleBot и планы на будущее Мы завершили альфа-тестирование нашего ИИ-бота, и осталось подготовить лишь несколько деталей перед большим обновлением! Уже на следующей неделе SciArticleBot станет еще мощнее благодаря новым функциям: 1️⃣ Расширенный поиск PDF-статей: Теперь можно искать статьи по текстовым запросам, используя темы и ключевые слова. 2️⃣ Резюме научной статьи: Отправляйте PDF или используйте кнопку “Резюме (ИИ)” для быстрого анализа. 3️⃣ Литературный обзор: Собирайте до 3 статей в буфер и создавайте обзоры с помощью команды /review. SciArticleBot становится не просто инструментом поиска, а полноценным помощником для исследователей. 🔹 Выход на B2B-сегмент: Мы активно ведем переговоры с крупными компаниями, включая Газпром, и работаем над интеграцией наших решений в корпоративные системы. Уже сформированы ключевые концепты и определены перспективные направления развития. 🔹 Chat: SciArticleChat был восстановлен в новом формате SciArticle Search, и всего за неделю мы набрали 60% прежней аудитории. Ведем тестирование возможностей GigaChat и рассматриваем его интеграцию в наш продукт. Мы приглашаем вас принять участие в бета-тестировании, оценить новые функции и работу GigaChat. Ваш фидбэк очень важен для нас — он поможет сделать продукт еще лучше! 💡

Новости: топ-30 акселератора и тесты GigaChat Друзья, делимся свежими обновлениями! 🔹 Мы вошли в топ-30 стартапов акселератора Sber и GigaChat. Это важный шаг вперед, чтобы сделать наш инструмент еще полезнее для ученых и научно-образовательных центров. 🔹 Тестируем GigaChat Pro. Модель показывает отличные результаты при обработке русскоязычных научных статей. Однако пока наблюдаем сложности с обработкой английских статей и переводом их содержимого на русский. Мы уже думаем над тем, как это улучшить. 🔹 Новый функционал. Мы разрабатываем возможность поиска и извлечения изображений из PDF-статей. Изображения — важная часть анализа научных работ, ведь это второе, на что обращают внимание ученые после названия и аннотации. Будем рады вашей обратной связи! 🚀

Блокировка SciArticleChat К сожалению, сегодня заблокировали наш чат - @SciArticleChat, где ученые делились своими исследовниями. На текущий момент у всех новых и старых пользователей сообщения отображаются как - “This message couldn't be displayed on your device due to copyright infringement.”, а новые сообщения недоступны. Временная замена чата по ссылке: https://t.me/+6Dv1WYQNNfsyNzRi Просим ознакомиться с новой политикой обмена исследованиями.

📚 Инструменты для поиска научных статей В мире научных исследований каждый день публикуются тысячи новых статей. Чтобы не потеряться в этом потоке информации, ученые обращаются к специализированным платформам, которые помогают искать и анализировать публикации. Среди самых популярных: - Google Scholar: Самый популярный и универсальный инструмент для поиска литературы, который подходит для быстрого доступа к широкому спектру публикаций. - SciArticle: ИИ-помощник для поиска и анализа полнотекстовых научных статей. - Semantic Scholar: интеллектуальный поиск статей с функцией анализа цитат и автоматического резюмирования. - ResearchGate: платформа для научных сообществ с функцией обмена статьями и обсуждения исследований. - PubMed: специализированный инструмент для поиска медицинских и биологических статей, который славится своей точностью. - Mendeley, EndNote, Zotero: менеджеры ссылок и баз данных, которые упрощают работу с научной библиотекой. Каждый из этих инструментов полезен, но у них есть и ограничения. Например, Google Scholar предоставляет общий поиск, но не делает глубокий анализ текста. ResearchGate удобно использовать для общения с коллегами, но оно не фокусируется на обработке данных. Одним из самых инновационных инструментов является Semantic Scholar. Эта платформа, разработанная Allen Institute for Artificial Intelligence, ориентирована на предоставление точного и интеллектуального поиска с использованием передовых технологий искусственного интеллекта. Semantic Scholar выделяется на фоне других сервисов следующими функциями: 1️⃣ Интеллектуальный поиск - Возможность искать публикации по ключевым словам, DOI, авторам и темам. Учет взаимосвязей между статьями для предоставления наиболее релевантных результатов. 2️⃣ Рекомендательная система - Платформа анализирует ваши поисковые запросы и предлагает статьи, которые могут быть полезны. Формирует списки публикаций, связанных с вашей темой исследования. 3️⃣ Цитирование и анализ влияния - Создает графы цитирования, которые помогают понять, какие статьи оказали наибольшее влияние на область знаний. Предоставляет метрики, такие как количество цитат, чтобы определить значимость работы. 4️⃣ Суммаризация содержания - Генерирует краткие резюме статей, чтобы вы могли понять их основную суть без необходимости читать весь текст. Как SciArticle улучшает подход Semantic Scholar Мы в SciArticle вдохновляемся сильными сторонами Semantic Scholar, но наша цель — предоставить ещё более продвинутый функционал, который станет незаменимым для учёных: 1️⃣ Контекстуальный анализ PDF: в отличие от общего анализа текста, SciArticle понимает, как именно содержание статьи связано с вашим запросом за счет обработки PDF статьи. 2️⃣ Более точная суммаризация: наше решение не просто выделяет ключевые фразы, а формирует полноценный обзор выводов на основе текста PDF. Это замедляет анализ, однако делает его более качественным. 3️⃣ Работа с собственной базой данных: в SciArticle можно загружать свои файлы и получать на них Резюме. 4️⃣ Литературные обзоры: наша ИИ-модель помогает быстро собрать релевантную литературу с помощью Подборок с полным текстом статьей и подготовить их анализ с помощью Литературного обзора. SciArticle объединяет возможности инструментов поиска с фокусом на анализ PDF файлов. Канал | Бот | Чат | Сайт

Инструменты для анализа научных статей Современные инструменты с ИИ значительно облегчают работу ученых, ускоряя процессы поиска, анализа и написания научных материалов. Однако, как показывает статистика, не так много людей знают про них и не используют в научно-исследовательской деятельности. Также всем известные модели плохо ищут статьи (а иногда просто их придумывают и прикрепляют выдуманную ссылку) и, как правило, не учитывают контекст исследования. Мы собрали подборку инструментов, которые стремятся к тому, чтобы упростить поиск и анализ научной информации: 1. ChatGPT Всем известная и наверное самая популярная языковая модель, способная генерировать тексты, отвечать на вопросы и помогать в анализе данных. Полезна для быстрого получения информации и генерации идей. Однако, модель довольно плохо справляется с поиском достоверных источников и зачастую их придумывает сама. У OpenAI нет подключенного API к базам данных статей, что значительно усложняет работу. Сервис может помочь в анализе загруженных PDF, однако это не бесплатно. 2. Consensus Consensus ориентирован на синтезирование результатов из множества научных публикаций, предлагая краткие и четкие выводы по заданным вопросам. Это инструмент помогает ускорить процесс обзора литературы, особенно в тех случаях, когда необходимо быстро понять основные выводы по исследуемой теме. Тем не менее, его ограничения заключаются в том, что он не всегда может предоставить полный контекст работы, а также ограничен базой данных, что влияет на полноту анализа. 3. Research Rabbit Research Rabbit — это мощный инструмент для организации научных материалов. Он позволяет строить коллекции исследований, отслеживать новые публикации и визуализировать связи между статьями. Его основная сила — в организации материала и визуализации связей, но он не предоставляет инструментов для глубокого анализа контента статей или их синтеза. 4. Scite.ai Scite.ai — это платформа, которая специализируется на анализе цитирования. С помощью ИИ она классифицирует цитаты на поддерживающие, опровергающие и нейтральные, что помогает исследователям понять, как одна работа была использована в контексте других исследований. Этот инструмент полезен для анализа научных цитирований, но он не предоставляет функционала для создания обзоров или резюме статей. 5. Typeset.io Typeset.io — уникальная платформа для подготовки научных статей к публикации. Она предлагает шаблоны, инструменты для автоматического форматирования и помогает исследователям готовить статьи в соответствии с требованиями журналов. 6. SciArticle Сейчас мы работаем над тем, чтобы разработать подобный продукт - @SciArticleBot, который объединит поиск, анализ и обработку научных статей с помощью ИИ. В отличие от зарубежных аналогов, модель будет поддерживать обработку русских статей и перевод английских на русский. Обновление функционала позволит не только искать статьи по DOI, URL или текстовому запросу, но и генерировать резюме с помощью ИИ, а также составлять небольшие литературные обзоры, учитывая контекст исследования и PDF выбранных статей, что сделает его удобным помощником для ученых и не таким дорогим, как зарубежные сервисы. Канал | Бот | Чат | Сайт

С наступающим 2025 годом от команды SciArticle! 🎉 Дорогие друзья, коллеги и подписчики, мы хотим поблагодарить вас за поддержку, интерес и участие в жизни нашего канала и чата в 2024 году! 🎆 2024 год был для нас важным этапом! На сегодняшний день нас уже больше 30 000 в @SciArticleBot, а в чате @SciArticleChat активно участвует 3000 человек! Отдельное спасибо ученым, которые помогают в поиске статей! Ваша вовлеченность вдохновляют нас продолжать развиваться и совершенствоваться. Кроме того, в этом году мы интегрировали ИИ-модель SciBiz в бот, что позволяет автоматически генерировать резюме научных статей, экономив время на анализ результатов исследования. В 2025 году мы продолжим улучшать функционал, внедрять новые возможности и еще больше фокусироваться на улучшении пользовательского опыта. Мы уверены, что это поможет вам в научной работе и поиске актуальной информации. Пусть новый год принесет вам только успехи в научной и личной жизни, вдохновение для новых проектов и сил для достижения амбициозных целей! 🌟 С любовью, команда SciArticle ❤️

Научные достижения 2024 года: ключевые открытия и прорывы (3/3) Технологические инновации Искусственный интеллект в открытии лекарств: ускорение медицинских инноваций В 2024 году значительные достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) существенно ускорили процесс открытия новых лекарств. Учёные начали использовать ИИ-алгоритмы для предсказания того, как новые лекарственные соединения взаимодействуют с белками в организме. Это нововведение ускоряет разработку потенциалов новых препаратов для лечения таких заболеваний, как рак, болезнь Альцгеймера и редкие генетические расстройства. Системы на основе ИИ способны уменьшить время от открытия молекул до клинических испытаний на 50%, что позволяет значительно быстрее предоставлять жизнеугрожающим заболеваниям лечение.

Современные ИИ-системы анализируют огромные массивы данных, предсказывая молекулярные взаимодействия с высокой точностью. Это помогает значительно сократить время и ресурсы, необходимые для поиска новых лекарств. В 2024 году такая работа стала решающим фактором для медицинских стартапов, работающих над созданием новых методов лечения. В частности, достижения в области ИИ уже привели к прогрессу в разработке лекарств против различных видов рака и нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера.

Квантовые вычисления: Прорыв в решении невозможных задач В декабре 2024 года исследователи, работающие в Международном термоядерном экспериментальном реакторе (ITER), совершили историческое открытие, добившись первого положительного энергетического баланса в термоядерном синтезе. Это означает, что процесс термоядерного слияния, при котором энергия выделяется в ходе реакции, больше не только поддерживает свою собственную реакцию, но и дает избыточную энергию. Этот прорыв приближает нас к созданию устойчивого и экологически чистого источника энергии, который в будущем может заменить ископаемые виды топлива.

Процесс термоядерного синтеза – это ключевой элемент для решения глобальной энергетической и экологической проблемы. Если удастся создать коммерчески жизнеспособный термоядерный реактор, это станет поворотным моментом для человечества, так как термоядерная энергия будет неограниченной, безопасной и экологически чистой.

Powered by SciBiz @SciArticleBot