SEI-GENA：用生成式AI自动追踪全球41个科研资助门户

斯德哥尔摩环境研究所（SEI）开发的SEI-GENA项目，利用生成式AI技术自动监测全球41个国际科研资助和招标门户，解决研究人员获取信息碎片化、效率低的问题。项目全称是"SEarch for International calls for proposals using GENerative Artificial intelligence"，目前处于第二阶段扩展中，采用开源协作模式。

传统获取国际科研资助信息依赖人工浏览数十个网站，耗时且易遗漏。SEI作为独立国际研究机构，为解决研究人员面临的信息碎片化问题，由研究员Carlos Mendez启动SEI-GENA项目，核心目标是通过自动化和语义分析技术智能提取整理资助机会信息。

SEI-GENA已进入第二阶段，接入41个门户：

• 拉美地区：MinCiencias、MinAmbiente、FontAgro等9个门户；
• 联合国及国际组织：UNDP、世界银行、欧盟委员会等10个门户；
• 环境专项：绿色气候基金、GEF、WWF等9个门户；
• 慈善基金会：贝佐斯地球基金、Clean Air Fund等6个门户。

核心创新在于生成式AI的语义分析：

• 自动化提取：定期访问门户提取完整结构化信息；
• 语义分析：识别关键信息（金额、资格、截止日期等）、分类标签、多语言处理、相关性评分；
• 智能推荐：根据用户兴趣精准推送匹配的资助机会。

对研究人员：节省时间、及时获取相关机会、全面了解资助 landscape； 对机构：集中管理资助情报、识别跨学科机会、支持战略规划； 对发展领域：契合联合国SDGs，助力环境与可持续发展项目实施。

项目采用MIT许可证开源，以GitHub模板仓库形式发布，具有可扩展性（模块化接入、标准化格式）。社区可贡献门户代码、改进算法、分享数据源、提供多语言支持。

局限：完整自动化与AI分析代码未完全开源、准确性召回率待验证、多语言（如中文、阿拉伯语）需优化； 未来：开发友好UI、实时推送机制、引入先进LLM提升语义分析、建立用户反馈、集成学术数据库。

SEI-GENA展示生成式AI在科研管理的创新应用，减轻研究人员行政负担。对中国机构的参考：借鉴门户分类体系、学习开源协作模式、探索AI在科研管理的更多场景。在全球科研资助竞争中，及时准确获取信息是关键，该项目提供技术解决方案值得关注。