W erze sztucznej inteligencji przyszłość nauki akademickiej zależy od badań świata rzeczywistego

Dziś uniwersytety stoją przed wieloma wyzwaniami. Ze względu na zmiany na rynku, uniwersytety muszą się adaptować. Do najważniejszych kwestii należą spadki gospodarcze dotykające funduszy, wyzwania związane z rekrutacją spowodowane rosnącymi opłatami za naukę oraz konkurencja ze strony edukacji online i zmian demograficznych, które prowadzą do malejącej puli nowych studentów. Tymczasem brain drain powoduje, że wielu najlepszych naukowców wybiera sektor prywatny zamiast akademii, co ma długoterminowe konsekwencje dla możliwości akademii w napędzaniu następnej generacji odkryć podstawowych, z których powstaną aplikacje. W miarę postępu rewolucji sztucznej inteligencji i biomedycyny, te wyzwania będą tylko rosły – zwłaszcza w dziedzinie nauk ścisłych.

Jednym z obiecujących podejść jest wzmocnienie mechanizmów nauki translacyjnej, które mogą być wykorzystane w innowacjach i aplikacjach świata rzeczywistego. Ten kierunek zmian również będzie miał wpływ na finansowanie i darowizny, na które uniwersytety liczą, aby umożliwić prowadzenie badań, ponieważ prywatne przedsiębiorstwa i inne organizacje o wpływie na świat rzeczywisty również rywalizują o finansowanie.

Wiele uniwersytetów zdaje sobie sprawę z tego i otworzyło centra badań translacyjnych dla nauk ścisłych, w tym aktualnie wiodących obszarów, takich jak sztuczna inteligencja i biomedycyna. Zamiast prowadzić tylko badania podstawowe w celu opublikowania artykułów naukowych, podejście centrów badań translacyjnych polega na tym, aby na bardzo wczesnym etapie określić, w jaki sposób powstające badania mogą być dalej rozwijane i wykorzystane do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Programy translacyjne często obejmują rozwój międzydyscyplinarnych centrów – wewnątrzuniwersyteckich kolektywów, które promują relacje i współpracę między naukowcami akademickimi a przedsiębiorstwami komercyjnymi. Umożliwiają również wykorzystanie znacznych zasobów instytucji, w tym laboratoriów prowadzących badania podstawowe, prac teoretycznych, projektów studenckich, wykładowców oraz relacji z rządem i przemysłem w celu rozwiązania tych problemów. Takie programy, szczególnie dla badań translacyjnych w dziedzinie sztucznej inteligencji, zostały utworzone w czołowych amerykańskich uniwersytetach, takich jak Uniwersytet Stanforda, Uniwersytet Pensylwanii i Uniwersytet Northwestern. Pojawiają się one również na całym świecie w miejscach takich jak Wielka Brytania, Izrael i Singapur.

Takie podejście jest szczególnie ważne w dziedzinach takich jak medycyna i opieka zdrowotna, które szybko starają się włączyć sztuczną inteligencję, duże dane, technologie obliczeniowe i badania podstawowe w różnych dziedzinach, aby lepiej zapobiegać i leczyć raka, choroby serca, wady wrodzone i choroby zakaźne oraz inne globalne zagrożenia zdrowotne.

W efekcie, uniwersyteckie centra, które przyjmują to podejście, działają jako wczesne inkubatory technologiczne, podobne do tych prowadzonych przez przedsiębiorstwa sektora prywatnego, takie jak Microsoft (MSFT ) czy IBM. Naukowcy zaangażowani w te centra mają niezwykły dostęp do badań z innych wydziałów, z którymi mogliby nie mieć wcześniej kontaktu, instytucjonalnych i osobistych połączeń z sektorem prywatnym oraz mentorów akademickich i przemysłowych w zakresie rozwoju planów biznesowych.

Ponadto, pomagając przyciągnąć studentów i naukowców, te centra oferują darczyńcom i uniwersytetom nowe, interesujące możliwości finansowania w postaci grantów i inwestycji o wpływie z funduszy prywatnych, instytucjonalnych lub rządowych. A gdy naukowcy rozwijają praktyczne rozwiązania, otwierają się nowe możliwości sprzedaży komercyjnej, licencjonowania i przejęć, które są kluczowe dla wytwarzania i wprowadzania rozwiązań na dużą skalę. Często występuje również efekt zwrotny lub efekt kaskady; w miarę jak udokumentowane sukcesy takich programów translacyjnych w wprowadzaniu rozwiązań do świata rzeczywistego oraz rosnąca świadomość kluczowej roli nauk podstawowych w tych aplikacjach, prowadzą do większego bezpośredniego finansowania nauk podstawowych. Zwiększanie finansowania dla nauk podstawowych jest również niezbędne dla przyszłości uniwersytetów, ponieważ nawet gdy programy translacyjne i aplikacje rosną, nauki podstawowe pozostaną głównym celem i sercem nauki akademickiej.

To podejście wiąże się z wyzwaniami. Niektórzy administratorzy i wykładowcy na uniwersytetach mogą chcieć, aby ich instytucje rozważyły ponownie ten kierunek, ponieważ znacznie różni się od tradycyjnie postrzeganego niekomercyjnego charakteru akademii. Wdrażając programy nauki translacyjnej, uniwersytety powinny zapewnić wolność akademicką i przestrzeń dla innych dodatkowych badań lub eksploracji. Można to często osiągnąć, włączając tylko określone projekty o wyraźnym i dobrze zdefiniowanym zakresie, a nie całe wydziały lub całą pracę jednostki, do programów nauki translacyjnej.

Istnieją również praktyczne pytania do rozwiązania, takie jak: Czy uniwersytet powinien posiadać rozwiązania – i patenty – wynikające z tego procesu? Jaki powinien być udział przedsiębiorstwa prywatnego w tym procesie? Czy uniwersytety mogą, czy powinny, współpracować z organizacjami zewnętrznymi, których światopogląd może nie pokrywać się z poglądami instytucji? To są, oczywiście, wszystkie kwestie, które każdy uniwersytet musi rozwiązać samodzielnie. Jednak nie ma wątpliwości, że uniwersytety mogą wykorzystać tego typu centra, aby uczynić się bardziej istotnymi w dzisiejszej erze cyfrowej.

Współpraca między uniwersytetami a firmami prywatnymi była odpowiedzialna za ważne inicjatywy ratujące życie. Wiele z pierwszych testów zderzeniowych samochodów przeprowadzono na Uniwersytecie Cornell, we współpracy z czołowymi firmami ubezpieczeniowymi. Wyniki doprowadziły do rozwoju znacznie bezpieczniejszych samochodów, praktycznie wymyślając pasy bezpieczeństwa, wśród innych cech. Te innowacje pozwoliły później uratować wiele istnień ludzkich. W dzisiejszym środowisku podobne programy w dziedzinie opieki zdrowotnej i sztucznej inteligencji – zwłaszcza jeśli są zaprojektowane, aby być współpracujące i ciągłe – na pewno uratują jeszcze więcej istnień w przyszłości. Uniwersytety mają zasoby, aby rozwijać te rozwiązania, a sektor prywatny ma zasoby i zaangażowanie, aby wprowadzić je do społeczeństwa. To jest synergia, która może uczynić ważną różnicę w życiu wielu ludzi.