Decoding complexity: how machine learning is redefining scientific discovery

要約

現代の科学機器が膨大な量のデータを生成し、科学文献の情報量が成長し続けているため、機械学習（ML）は、これらの複雑なデータセットを整理、分析、解釈するための不可欠なツールになりました。
このペーパーでは、さまざまな科学分野にわたるブレークスルーの加速におけるMLの変革的役割について説明します。
脳のマッピングやエクソプラネット検出などの重要な例を提示することにより、MLが科学的研究をどのように再形成しているかを示します。
また、基礎となる現象に関するさまざまなレベルの知識が利用可能なさまざまなシナリオを探り、制限を克服し、MLの可能性を最大限に発揮する戦略を特定します。
その進歩にもかかわらず、MLへの依存度の高まりは、研究アプリケーションの課題と発見の厳密な検証をもたらします。
これらの課題があっても、MLは、研究者がますます複雑な問題に取り組むことができるようにすることで、従来の方法論を混乱させ、知識の境界を前進させる態勢を整えていると主張します。
したがって、科学コミュニティは、必要な伝統的な単純化を超えて自然システムの完全な複雑さを受け入れることができ、最終的には人類の最も差し迫った課題に対する学際的なブレークスルーと革新的な解決策への道を開くことができます。

要約(オリジナル)

As modern scientific instruments generate vast amounts of data and the volume of information in the scientific literature continues to grow, machine learning (ML) has become an essential tool for organising, analysing, and interpreting these complex datasets. This paper explores the transformative role of ML in accelerating breakthroughs across a range of scientific disciplines. By presenting key examples — such as brain mapping and exoplanet detection — we demonstrate how ML is reshaping scientific research. We also explore different scenarios where different levels of knowledge of the underlying phenomenon are available, identifying strategies to overcome limitations and unlock the full potential of ML. Despite its advances, the growing reliance on ML poses challenges for research applications and rigorous validation of discoveries. We argue that even with these challenges, ML is poised to disrupt traditional methodologies and advance the boundaries of knowledge by enabling researchers to tackle increasingly complex problems. Thus, the scientific community can move beyond the necessary traditional oversimplifications to embrace the full complexity of natural systems, ultimately paving the way for interdisciplinary breakthroughs and innovative solutions to humanity’s most pressing challenges.

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