Мир быстро меняется, и исследования становятся более важными, чем когда-либо прежде. Университеты, как институты, находящиеся в авангарде исследований, должны играть решающую роль в содействии инновациям, генерировании новых знаний и разработке передовых технологий. Тем не менее, университеты сталкиваются со значительными трудностями в предоставлении комплексного исследовательского опыта, который отвечает потребностям исследователей, финансовых агентств и отраслевых партнеров.
Университеты имеют сложную структуру и постоянно балансируют бюджет, что может поставить под угрозу приоритеты исследований. Для максимизации ресурсов решающее значение имеют общие среды обслуживания и интегрированные структуры поддержки. Цель состоит в том, чтобы сократить административные задачи за счет автоматизации и стандартизации исследовательских процессов для управления грантами и отчетности, что позволяет вновь сосредоточиться на исследовательских миссиях.
Чтобы достичь этого, университеты должны превратиться в платформу для передового видения и реализации исследований. Централизация, стандартизация и автоматизация станут ключевыми шагами на пути к интеллектуальному университету, характеризующемуся общими услугами, данными в режиме реального времени и полной прозрачностью затрат и расходов. Цифровые и интеллектуальные вспомогательные структуры будут использовать передовые технологии, такие как машинное обучение, чтобы уделять больше внимания исследованиям.
Эффективности традиционных университетских структур препятствуют разрозненные отделы и избыточные рабочие потоки. Учреждения следующего поколения будут использовать искусственный интеллект (ИИ) для автоматического ведения запасов и расходных материалов, что позволит централизованно размещать заказы и оплачивать грантовые средства, сохраняя при этом строгое разделение учета по проектам. Это позволит исследователям сосредоточиться на своей основной миссии и максимизировать продуктивность и результаты исследований.
Одним из способов использования искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения эффективности комплексных исследований является предоставление автоматизированных инструментов для управления данными и их анализа. Например, платформы управления данными на основе ИИ могут помочь исследователям эффективно собирать, хранить и управлять своими исследовательскими данными. Алгоритмы машинного обучения также можно использовать для автоматизации процесса анализа данных, что позволяет исследователям быстро и точно выявлять закономерности и делать выводы из своих данных.
Еще один способ, с помощью которого ИИ и машинное обучение можно использовать для улучшения непрерывного исследовательского опыта, — это предоставление инструментов для интеграции знаний и совместной работы. Графики знаний на основе ИИ могут помочь исследователям интегрировать различные источники исследовательских знаний, что позволит им лучше понять взаимосвязь между различными областями и определить возможности для междисциплинарного сотрудничества. Методы машинного обучения также можно использовать для разработки инструментов для совместной работы, которые позволяют исследователям совместно работать над общими исследовательскими проектами, независимо от их географического положения или принадлежности к какой-либо организации.
Как Cyferd может помочь
Cyferd понимает, какое бремя управления данными лежит на высших учебных заведениях, это еще более распространено для их исследовательских факультетов, где драгоценное время исследований может быть потрачено впустую из-за административных задач. Устаревшее программное обеспечение не было разработано с учетом того, как сегодня проводятся исследования, и слишком часто университеты оказываются между системой, которая больше не служит своей цели, и огромными затратами на обновление.
Платформа Cyferd позволяет высшим учебным заведениям быстро проектировать и создавать необходимые им процессы и приложения, настраивая их в соответствии со своими требованиями; а платформа Cyferd является облачной, а это означает, что университеты могут отказаться от обслуживания и поддержки локального решения. Благодаря простой модели подписки ее также легко масштабировать по мере изменения и адаптации потребностей учреждений.
Чтобы узнать, как Cyferd может помочь вашему исследовательскому факультету, посетите www.cyferd.com сегодня и запросите демонстрацию.
