ProtoStar открывает научные данные для ИИ — пользу проверят на климате 210 городов

Открытый набор данных ещё может оказаться непригодным для повторного анализа: форматы не совпадают, описание неполно, происхождение трудно проследить. Project ProtoStar, объявленный 29 октября, должен помочь университетам публиковать научные данные, модели и код в формах, удобных в том числе для ИИ.

Среди участников — Carnegie Mellon, Purdue, Georgia Tech и другие организации; Hugging Face выступает инфраструктурным партнёром. Это инициатива по организации научного обмена, а не сообщение о новом универсальном научном интеллекте.

Первая проверка

Первый конкурс Carnegie Mellon назначен на 2–13 ноября. Участникам предложат исторические погодные данные 210 городов США. На действующей странице конкурса требуется по записям до конца 2018 года предсказать показатели 2019–2025 годов. В анонсе Hugging Face указан период до 2026-го: перед участием нужно сверить именно правила и шаблон подачи.

Оцениваются четыре показателя: среднегодовая температура, годовые осадки, самый жаркий день и градусо-дни охлаждения. Предсказания сравнят с простыми статистическими ориентирами, включая исторические средние и линейные тренды. Это важное условие: сложность ИИ сама по себе не доказывает преимущество.

Кроме прогнозов команды предложат идею климатической адаптации. Страница конкурса разделяет предварительную проверку на годах 2019–2021 и финальную на 2022–2025. Это ещё одна причина не принимать описание анонса за точную инструкцию участника.

Практический смысл инициативы проявится, если чужая команда сможет найти данные, понять ограничения и воспроизвести полезный анализ. До итогов конкурса заявления об ускорении науки остаются целью проекта. За ProtoStar стоит следить прежде всего как за проверкой повторного использования научных ресурсов.