¿Se puede automatizar? Eh, casi seguro, no en el corto plazo. ¿La gente está trabajando en ello? Oh dios sí, toneladas y toneladas de personas y empresas y startups. Tantos que solo intentar crear una lista parece más tiempo del que quiero dedicar a esto.
En primer lugar, el aprendizaje automático es una mierda si la entrada es una mierda, y con la ciencia la entrada es casi una mierda. Vea: Respuesta de Ian Driver a ¿Por qué el aprendizaje profundo no funciona con biología computacional?
Y: la respuesta de Ian Driver a ¿Qué tecnología puede reescribir todos los documentos académicos antiguos para colocar a las figuras académicas en la misma página donde se citan?
Para la automatización científica echa un vistazo a: The Robotic Cloud Laboratory
- ¿Cuáles son las fuentes comunes de glucosa?
- ¿Por qué la ciencia se equivoca tan a menudo?
- ¿Cómo conseguimos la ciencia?
- ¿Es posible aprovechar y controlar la energía de la explosión de un átomo después de chocar contra otro átomo?
- Si de acuerdo con la ciencia, la energía no puede ser creada ni destruida, entonces, ¿cómo surgió el universo?
Emerald Cloud Lab
En el lado del software, tantas, muchas compañías de aplicaciones específicas, algunos ejemplos:
Genómica profunda: Inicio
Ayudar a los patólogos a detectar el cáncer con un aprendizaje profundo
Introducción a AtomNet: diseño de fármacos con redes neuronales convolucionales: en el sentido de las agujas
Todas las universidades con un departamento de biología computacional: Kellis Lab en MIT y Broad Institute
CCB en JHU
La minería publicó datos tal vez:
Encuesta de Técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural en Bioinformática.
Se puede pensar en cualquier área en la que alguien esté trabajando, pero los científicos están constantemente trabajando en nuevas formas de hacerlo de manera diferente y los métodos subyacentes de hacer ciencia cambian lentamente, por lo que no es probable que la IA general llegue pronto para la ciencia. Pero con el tiempo, los diferentes métodos enfocados mejorarán y quizás con el tiempo puedan comenzar a vincularlos y avanzar hacia un futuro científico más automatizado.