AI в науката

Поставете научния въпрос в рамка, преди да изберете алгоритъм. Решете какво се измерва, какво се предполага и кое наблюдение би опровергало твърдението. Съхранявайте данните от обучението, валидирането и теста отделно, особено когато измерванията от един и същи обект, инструмент или експеримент са свързани. Запишете предварителната обработка, версиите на модела, произволни семена, където е уместно, и материал за оценка. Проверете дали липсващите данни или ефектите на селекцията променят заключението. Един модел може да възпроизведе известен модел, докато се проваля на нов инструмент, популация или експериментално състояние. Използвайте несигурността честно. Калибрирането, доверителните интервали, интервалите на прогнозиране и анализите на чувствителността отговарят на различни въпроси. Генерираната хипотеза може да ръководи последващата работа, но тя не е доказателство, докато подходящ експеримент или независим анализ не я подкрепи. Запазете пътя от изходните данни до фигура, таблица или ръкопис. Прегледайте внимателно авторството, цитатите и генерирания текст и избягвайте да твърдите, че автоматичен резултат е бил независимо репликиран, когато не е така.