AI-driven platform for systematic nomenclature and intelligent knowledge acquisition of natural medicinal materials

自然药材（NMMs）具有全球临床应用的悠久历史，并有着广泛的信息记录。尽管其对医疗保健产生了重大影响，但该领域面临着一个重大挑战：NMM知识的非标准化，源于历史的复杂性，限制了其广泛应用。为了解决这个问题，我们介绍了一个系统化的NMM命名法，以ShennongAlpha为基础，这是一个智能知识获取的人工智能平台。这个命名系统可以精确地识别和区分NMMs。ShennongAlpha收录了超过一万种具有标准双语信息的NMMs，增强了知识管理和应用能力，从而克服了传统的障碍。此外，它开创了人工智能驱动的对话式知识获取和标准化机器翻译。这些协同创新标志着将领域特定的NMM知识与人工智能相结合的第一个重大进展，推动了NMM和人工智能领域的研究和应用，同时在这个关键领域建立了开创性的先例。

解决非标准化的自然药材知识的问题，提高其应用能力和管理能力。

引入系统命名法，建立基于人工智能的平台ShennongAlpha，标准化自然药材知识并提高其管理和应用能力。

ShennongAlpha平台具有智能知识获取和标准化机器翻译的能力，可帮助研究和应用自然药材知识，并在该领域和人工智能领域建立重要先例。

该论文没有列举具体的相关研究。