Ottimizzare l’IA accademica: strumenti Clarivate per workflow di ricerca basati sull’IA

L’ascesa dell’intelligenza artificiale sta profondamente ridefinendo il panorama della ricerca. Che la accolgano con entusiasmo o cautela, studenti e ricercatori di tutto il mondo stanno già integrando l’intelligenza artificiale nel loro lavoro quotidiano. La questione non è più se utilizzare l’intelligenza artificiale, ma quali strumenti siano più appropriati e affidabili per il lavoro accademico.

In questo webinar esploriamo cosa significa utilizzare l’IA in modo responsabile in ambito accademico e perché i dati e i principi di progettazione alla base dei sistemi di IA sono importanti per la scoperta, la valutazione e la creazione di conoscenza. Tenendo presente questa prospettiva, presentiamo le ultime innovazioni di Clarivate progettate specificamente per la comunità di ricerca.

Web of Science Research Assistant: un assistente AI basato sui dati affidabili della Web of Science Core Collection, che aiuta i ricercatori ad accelerare la scoperta di letteratura, interpretare i dati e completare attività di ricerca complesse attraverso la ricerca in linguaggio naturale e flussi di lavoro guidati.

Web of Science Research Intelligence: una piattaforma analitica nativa AI che integra pubblicazioni accademiche, dati sui finanziamenti, brevetti, documenti politici e altro ancora, consentendo alle istituzioni di analizzare le tendenze della ricerca, modellare i team, ottenere finanziamenti e dimostrare l’eccellenza della ricerca e l’impatto sociale.

Clarivate Nexus: un ponte che collega le risorse accademiche affidabili e concesse in licenza dalle biblioteche con gli strumenti di intelligenza artificiale già utilizzati dai ricercatori, garantendo che la ricerca rimanga radicata nella qualità e nella credibilità.

Questa sessione è pensata per ricercatori, bibliotecari e esperti di supporto alla ricerca che desiderano sfruttare l’intelligenza artificiale per semplificare la ricerca delle informazioni e creare flussi di lavoro più efficienti, mantenendo al contempo l’integrità della ricerca e gli standard etici.