Монашский университет в Мельбурне начинает пилотный проект, направленный на внедрение графовых баз данных для отслеживания взаимосвязей между исследователями, публикациями и оборудованием. Это новшество призвано повысить эффективность инвестиций в научные исследования. Платформа, названная Research and Publications Pattern Analysis (RAPPA), разработана на базе Amazon Web Services и использует возможности многомодального генеративного ИИ.
На AWS Public Sector Symposium в Канберре менеджер программы по системам и аналитике университета отметил, что RAPPA станет «недостающей связью» между инвестициями университета и его публикациями, которые являются важным показателем для учебных заведений. В настоящее время в университете работают 112 000 исследователей, которые публикуют 54 000 рецензируемых статей и получают 7,6 миллиарда долларов в виде исследовательских грантов.
Платформа RAPPA объединяет данные, которые ранее находились в изолированных системах, что упрощает доступ к информации для студентов и исследователей. Она включает три ключевых пользовательских профиля, каждый из которых взаимодействует с системой через чат-бота, что делает поиск информации более удобным.
Одной из основных функций RAPPA является автоматическая генерация кратких аннотаций к научным статьям, что упрощает понимание содержания. Платформа также использует многомодальные ИИ-модели для извлечения текстов, изображений и графиков из статей, что позволяет делать выводы о применяемом оборудовании.
На данный момент RAPPA уже обработала 14 000 доступных для публики исследований и данных о научном оборудовании. В её структуре предусмотрены три основных приложения: интерфейс чат-бота, браузер публикаций и графический просмотрщик, который использует сторонний инструмент Linkurious. В центре системы находится графовая база данных Amazon Neptune, которая хранит все взаимосвязи между исследователями, оборудованием и учреждениями.
Монашский университет открыт для сотрудничества с другими учебными заведениями для дальнейшего развития RAPPA, однако система еще требует доработки, прежде чем станет готовой к полноценному внедрению.