과학적 기여 (Scientific contributions)는 드물게 고립되어 발전하며, 대신 이전의 발견들을 토대로 구축됩니다. 우리는 자동화된 기술 로드맵 작성 (technological roadmapping) 작업을 학술 논문에서 과학적 기여를 추출하고 이를 선행 조건 (prerequisites)과 연결하는 것으로 정의합니다. 우리는 23만 개의 오픈 액세스 (open-access) 논문에서 추출된 200만 개의 상세한 과학적 기여와 1,250만 개의 선행 조건 엣지 (prerequisite edges)로 연결된 대규모 AI/NLP 도메인 리소스인 Scientific Contribution Graph를 제시합니다. 나아가 우리는 모델이 어떤 기존 기술이 미래의 발견을 가능하게 할 수 있는지 예측하는 과학적 발견 작업인 과학적 선행 조건 예측 (scientific prerequisite prediction)을 소개하며, 최신 모델들이 이 작업에서 빠르게 발전하고 있음을 보여줍니다. 시간적 필터링이 적용된 백테스팅 (backtesting)을 사용하여 평가했을 때, 이들은 0.48 MAP에 도달했습니다. 우리는 이와 같은 기술 로드맵 작성 리소스가 과학적 영향력 평가 (scientific impact assessment)와 자동화된 과학적 발견 (automated scientific discovery)을 지원할 것으로 기대합니다.