Jurnalzone.id – Akademi Ilmu Pengetahuan China (CAS) meluncurkan model kecerdasan buatan (AI) terbarunya, ScienceOne, pada Sabtu (26/7) waktu setempat dalam ajang Konferensi Kecerdasan Buatan Dunia 2025. Dilansir dari kantor berita Xinhua, model ini menandai kemajuan signifikan dalam inovasi riset berbasis AI, dirancang untuk memahami data ilmiah yang kompleks dan berfungsi sebagai fondasi cerdas untuk kemajuan teknologi di berbagai bidang.
Mengatasi Keterbatasan Riset Konvensional
Pengembangan ScienceOne, yang melibatkan kolaborasi dua belas institut di bawah naungan CAS, bertujuan untuk mengatasi tiga kendala utama yang dihadapi dalam riset modern. Keterbatasan tersebut meliputi sistem data ilmiah yang terfragmentasi, kemampuan penalaran khusus yang tidak memadai pada model AI umum, dan ekosistem penelitian yang cenderung tertutup.
ScienceOne dirancang untuk memahami data ilmiah dalam modalitas kompleks, termasuk data gelombang, spektrum, dan medan. Kemampuan intinya mencakup ekstraksi literatur, penalaran berbasis pengetahuan, dan orkestrasi (koordinasi) berbagai alat komputasi.
Model ini dibangun di atas model fondasi open-source China dengan kustomisasi mendalam di bidang sains dan telah menunjukkan penguasaan sistematis pada prinsip-prinsip dasar matematika, fisika, kimia, astronomi, ilmu bumi, dan biologi.
Agen Cerdas untuk Efisiensi Riset
Berdasarkan ScienceOne, tim peneliti juga mengembangkan dua agen cerdas untuk aplikasi praktis.
1. Agen Analisis Literatur
Memiliki akses ke 170 juta literatur ilmiah dan informasi sains open-source secara real-time. Agen ini mampu membantu peneliti membaca artikel, menulis ulasan, hingga mengevaluasi topik penelitian. Tugas tinjauan literatur yang sebelumnya memakan waktu 3 hingga 5 hari kini dapat diselesaikan hanya dalam 20 menit.
2. Agen Otomasi Alat Riset
Bertujuan untuk menyederhanakan penggunaan lebih dari 300 alat komputasi ilmiah. Agen ini dapat secara mandiri merencanakan dan menjadwalkan penggunaan alat yang paling optimal untuk tugas penelitian tertentu, sehingga meningkatkan efisiensi proses riset secara drastis.
Penerapan Lintas Disiplin
Saat ini, ScienceOne telah diimplementasikan di berbagai proyek riset strategis. Model ini mendukung platform sel digital X-Cell untuk mengotomatiskan identifikasi target biologis, meningkatkan efisiensi simulasi partikel di Beijing Electron-Positron Collider, dan mempertajam akurasi prediksi molekuler dalam bidang kimia.
Selain itu, ScienceOne juga digunakan untuk menyederhanakan koordinasi teleskop global di bidang astronomi dan mendukung inovasi desain struktural untuk sistem kereta api berkecepatan tinggi.