Scientific Document Processing (SDP) ist die KI-gestützte automatische Verarbeitung wissenschaftlicher Dokumente und dafür gibt es mittlerweile mehrere Tools:

Suchen mit dem Research Rabbit

Die Idee von ResearchRabbit ist es, Zusammenhänge und Verbindungen zwischen wissenschaftlichen Artikeln aufzuzeigen und zu visualisieren.
Für die Verwendung benötigt man einen (kostenfreien) Account.
Näheres zum ResearchRabbit findet man unter researchrabbit.ai sowie in zahlreichen Erklärvideos in YouTube, zum Beispiel bei der Universitätsbibliothek Leipzig unter youtu.be/fcj0QMCIDcA .

Suche mit Semantic Scholar

Semantic Scholar ist die SDP-fähige digitale Bibliothek schlechthin. Damit kann nicht nur Literatur gefunden werden, sondern die gefundene Literatur auch gleich durchsucht, Zusammenfassung erstellt, Abbildungen, Tabellen und Gleichungen extrahiert, Zitate analysiert, bestimmte Inhalte hervorgehoben und Related Papers gefunden werden.
Hinter Semantic Scholar steht das Allen Institute for AI in Seattle, ein gemeinnütziges Forschungsinstitut, das 2014 von Paul G. Allen gegründet wurde und es sich zum Ziel gemacht hat, "to contribute to humanity through high-impact AI research and engineering".
Semantic Scholar basiert auf den Ideen des Semantic Web und verwendet einen sehr großen Knowledge Graph (Wissensgraph), genannt Semantic Scholar Academic Graph (abgekürzt S2AG).
Er enthält mehr als 200 Millionen Publikationen von über 80 Millionen Autor:innen, die in über 550 Millionen Verbindungen mit den Publikationen verbunden sind, und dann noch 2.5 Milliarden Verbindungen über die gegenseitigen Referenzierungen zwischen den einzelnen Publikationen.

Der Zugriff auf Semantic Scholar erfolgt über semanticscholar.org .
Der Zugriff ist frei und grundsätzlich auch ohne weiteres Einloggen möglich.
Man kann aber auch einen Account erstellen und dann zum Beispiel eigene Bibliotheken (Library) erstellen oder Alerts einrichten (wodurch neu publizierte Paper, die zum Thema des Alerts passen, in einem eigenen Research Dashboard gesammelt werden).

Unter semanticscholar.org/product/scholars-hub kann man einfach mal zum Lesen in Semantic Scholar vorbeischauen und zum Beispiel durch die Top Viewed Papers, Top Saved Papers oder Trending Papers browsen.

Suche mit Consensus

Hat man bereits eine konkrete Forschungsfrage formuliert, kann man auch die mit KI-Methoden arbeitende Suchmaschine Consensus für die Recherche nach wissenschaftlicher Literatur verwenden.
Consensus greift auf die Daten von Semantic Scholar zurück. Eine Suchanfrage gibt eine Liste der relevantesten Paper aus, die einen Bezug zur eingegebenen Forschungsfrage haben. (Man erhält dabei immer 10 Ergebnisse am Stück, danach kann man mit Load More die nächsten 10 generieren).
Klickt man auf eines der Ergebnisse, erhält man den Abstract und vom System generierte "Key Takeaways", weiters einen Link zum Textfile des Artikels (der aber auch hinter einer paywall liegen kann) und einen zur entsprechenden Seite auf Semantic Scholar.

Aktuell ist Concensus in der Basisversion kostenfrei verwendbar.

Hinweis: Consensus ist kein Chatbot sondern eine KI-gestützte Suchmaschine nach wissenschaftlicher Literatur.
Daher wird die eingegebene (Forschungs-)Frage auch nicht beantwortet (wie von einem Chatbot), sondern es wird auf Artikel verlinkt, die für die Beantwortung der Forschungsfrage und das Erstellen der eigenen Publikation hilfreich sein können.
Hier ein kurzes Einführungsvideo:


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