「AIが研究論文内の問題のある画像を見つける点で、人間の捜査官を打ち負かす」

『「AIが研究論文内の問題のある画像を見つける点で、人間の捜査官を圧倒する」』

個別の英国の生物学者Sholto Davidによる研究によれば、人工知能（AI）は、人間よりも迅速かつ正確に研究論文中の画像の操作を特定するために使用できます。

Davidは、2014年から2023年までのToxicology Reportsに掲載された関連する画像を持つ700以上の論文を数ヶ月にわたって目視でレビューし、重複画像があると判明した63の論文を特定しました。

Davidは、同じ論文を分析するためにAIツールであるImagetwinを使用しました。このツールは、Davidが特定した63の論文と、彼が見逃した他の41の論文をフラグ付けしました。

この研究では、分析された論文の約16％に重複画像が同定されました。

• このAI研究では、SMPLer-Xという名前のモデルを提案していますこれは一般的な基礎モデルであり、モノクル入力から3D/4D人体のモーションキャプチャを行います
• GoogleとJohns Hopkins Universityの研究者は、テキストから画像生成のためのより速く効率的な蒸留方法を明らかにします：拡散モデルの制限を克服する
• スタンフォードの研究者たちは、分散変換の問題に適したシンプルかつスケーラブルな拡張であるDDBMsを提案しています

Imagetwinは、約200の大学、出版社、科学協会で使用されており、論文の中のそれぞれの画像に「指紋」を作成し、論文と過去の論文のデータベース（2500万以上の画像を含む）で重複を検索します。 From Nature View Full Article

論文の要旨の著作権は2023年にSmithBucklin 、ワシントンD.C.、アメリカ合衆国に帰属します

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