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The role of machine learning in scientific workflows

机译：机器学习在科学工作流程中的作用

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Machine learning (ML) is being applied in a number of everyday contexts from image recognition, to natural language processing, to autonomous vehicles, to product recommendation. In the science realm, ML is being used for medical diagnosis, new materials development, smart agriculture, DNA classification, and many others. In this article, we describe the opportunities of using ML in the area of scientific workflow management. Scientific workflows are key to today's computational science, enabling the definition and execution of complex applications in heterogeneous and often distributed environments. We describe the challenges of composing and executing scientific workflows and identify opportunities for applying ML techniques to meet these challenges by enhancing the current workflow management system capabilities. We foresee that as the ML field progresses, the automation provided by workflow management systems will greatly increase and result in significant improvements in scientific productivity.
机译：机器学习（ML）在图像识别，自然语言处理，自动驾驶汽车和产品推荐等各种日常环境中得到应用。在科学领域，机器学习已用于医学诊断，新材料开发，智能农业，DNA分类以及许多其他领域。在本文中，我们描述了在科学工作流管理领域使用ML的机会。科学的工作流程是当今计算科学的关键，它可以在异构且经常分布的环境中定义和执行复杂的应用程序。我们描述了组成和执行科学工作流的挑战，并通过增强当前的工作流管理系统功能，确定了应用机器学习技术来应对这些挑战的机会。我们预见，随着ML领域的发展，工作流管理系统提供的自动化将大大增加，并会显着提高科学生产率。

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