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审稿专家：实验漏洞多过我爷爷背心上的网眼儿

阿昆的科研日常  · 科研  · 2 天前

主要观点总结

本文主要介绍了智能科学机器人在科研领域的应用以及对于普通人如何利用AI辅助设计实验方案，还介绍了《ChatGPT辅助写作到发表》视频课程的内容和价值。文章提到了智能机器人能够自行决定实验计划，自主实验室系统能够自行设计出合成产物所需的配方并开展实验，以及使用AI来设计整套实验方案的优势。此外，还介绍了一个SCI写作到投稿的全流程视频课程，包括选题、润色、降重、Discussion讨论、期刊选择、CoverLetter撰写等。

关键观点总结

关键观点1: 智能科学机器人的发展和应用

文章介绍了Nature杂志报道的智能科学机器人和自主实验室系统，它们能够自行决定实验计划和设计合成产物的配方，并进行实验和数据分析。这些技术大大提高了科研效率。

关键观点2: AI辅助设计实验方案的价值

文章通过实例展示了利用AI来设计整套实验方案、规划图表和撰写Methods部分的实践应用，指出这样能提高实验的规划和呈现效果，使实验开展更加清晰明确。

关键观点3: 《ChatGPT辅助写作到发表》视频课程的内容与价值

文章介绍了《ChatGPT辅助写作到发表》视频课程的内容，包括SCI写作的全过程，如选题、润色、降重等。通过课程分享的技巧，已经帮助多个同学和老师成功发表文章。此外，该课程还提供了科研、AI方面的可靠信息。


正文

在科研初期，刚接触一个行业、领域，

由于没人带、个人理解偏差、缺乏整体认知、对细节把控不到位等，

往往会设计出不合理的实验方案，从而导致后续所有工作白忙一场。

而就算上手了科研，规划实验、设计成果展示图表等仍然耗时耗力。

那有什么解决方案吗？

2020年，Nature杂志报道了一种能自行决定实验计划的智能科学机器人，这种几乎不需要休息的科研机器，在8天内做完了近700项化学实验。

23年底，Nature杂志又发表了加州大学伯克利分校的一项研究，他们开发了一个自主实验室系统，能够自行设计出合成产物所需的配方，自己做实验，分析、解释实验数据，并自行决定如何改进后续实验。

在17天的连续实验中，A-Lab开展了355次实验，合成了58种目标化合物中的41种，其中9种是在主动学习改进了合成过程后，得以实现的。A-Lab的合成成功率达到71%，相当于每天成功合成超过两种材料；相比之下，人类研究员可能需要几个月的猜想与实验过程，才能创造一种新材料。

那对于我们普通人，有啥参考价值？


1.AI设计实验方案

用不上这么高级的智能体，能不能用AI来辅助设计实验方案呢？

我们进行了一些测试。

案例一：

研究与血管造影引导相比，使用血管内超声引导是否能改善急性冠脉综合征患者使用现代药物洗脱支架进行经皮冠状动脉介入治疗的结果。

继续询问详细的受试者筛选流程：

可以说考虑的很详细周全了。

接下来让AI根据实验方案，实验目的和我们的目标期刊，帮我设计这篇文章中需要呈现哪些图表：

我们对标的是2024年刚发表在Lancet上的这篇文章：

AI设计的1-5项实验和原文完全吻合，甚至还额外设计了6789项实验，以便更严谨全面的体现血管内超声引导（IVUS）的优越性。

接下来，我们想让AI根据实验目的和以上实验方案，撰写文章的Methods部分，看看它完成的如何：

Methods部分所有需要交代的部分，没有漏掉一个，不多不少！

当然，对于单个小标题，比如Study design and participants，细节部分还不够，可以继续引导AI进行补充。

如何？

利用AI来设计整套实验方案、规划图表和撰写Methods部分，这样一整套规划下来，对于实验该如何开展，甚至文章该如何呈现，是不是非常清晰了？

以上。


2.ChatGPT写作课程
《ChatGPT辅助写作到发表》是由我的合伙人迪娜老师制作的一套视频课程。
迪娜老师是一位8+年的一区SCI期刊科学编辑，初审及润色文章超500篇，精准掌握学术文章写作要求和特点，不但熟知各种写作问题，也懂审稿人的各式套路。
《ChatGPT辅助写作到发表》视频课程中包含选题、润色、降重、Discussion讨论、期刊选择、CoverLetter撰写等，几乎涵盖SCI写作到投稿的全流程：

我之前也从头到尾学过一遍，视频总体时长不长，但干货满满。
在课程群里待了一段时间，已经看到好几个同学、老师通过课程分享的技巧发表了自己的文章：

ps.我自己虽暂时没有文章需求，但呆在群里也学习了不少科研、AI方面的可靠信息，像是文章该怎么改，专家意见该怎么回，哪个科研工具好用，哪个公司又出新AI了、效果怎么怎么样，哪个地方入手的AI稳定靠谱……
怎么说呢，相当于蹭了个十年学术期刊编辑的脑子，相当受用。


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