自動化科學知識生成框架：將文獻轉為 AI 可用的統一知識庫

背景與挑戰

人工智慧正顛覆科學發現的方式，但其效能往往受限於可取得的結構化科學知識。現有資料庫雖加速了資料驅動的材料研究，卻仍有大量預測模型與逆向設計所需的資訊散落在非結構化的學術文獻中。

框架概述

研究團隊提出「自主科學知識生成框架」（Autonomous Scientific Knowledge Generation Framework），將文獻取得、資訊抽取與資料庫建置整合為一條統一工作流程。核心步驟包括：

• 本體導向的文獻取得
• 混合式科學知識抽取
• 語意協調與知識融合
• 可追溯來源的驗證機制

此流程不把文獻檢索、資訊抽取與資料庫建置視為獨立任務，而是逐步將出版物轉換為結構化、語意一致且保留來源的知識，供 AI 推理使用。

電光材料案例驗證

作為概念驗證，框架應用於電光材料領域。自多個學術資源自動抓取並驗證約 1,000 篇相關文獻，選取其中八篇具代表性的文章進行完整流程處理。最終產生 29 筆結構化科學記錄，經語意統一後匯整為 7 筆標準化記錄，完整保留量測數值、操作條件、來源資訊與科學上下文。

意義與未來應用

此框架展示了從散亂文獻到 AI 可直接使用的科學知識庫的全程轉換能力，為預測 AI、生成式 AI 以及閉環 AI 驅動的科學發現提供了可擴展、領域無關的基礎。

原始來源：ArXiv AI

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。