Avanzar en la investigación de la catálisis: prácticas de datos esenciales para el éxito científico futuro
Esta investigación promete acelerar los descubrimientos y las innovaciones en química y otros campos
Investigadores del Departamento de Química Inorgánica del Instituto Fritz Haber de la Sociedad Max Planck han logrado un avance revolucionario en el campo de la gestión de datos para la investigación de la catálisis. Su último estudio, "Advancing catalysis research through FAIR data principles implemented in a local data infrastructure - a case study of an automated test reactor", publicado en la prestigiosa revista Catalysis Science & Technology, explora el poder transformador de los principios de datos FAIR en la investigación científica.
En la era digital actual, los datos son cruciales para el descubrimiento científico. La ciencia necesita datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables, lo que se conoce como datos FAIR. Este estudio destaca cómo estos principios se están convirtiendo en esenciales para el progreso científico, especialmente con el auge de la inteligencia artificial, que requiere datos fiables y coherentes.
Los investigadores han desarrollado métodos innovadores para recopilar y almacenar automáticamente datos de experimentos de catálisis. Mediante la aplicación de procedimientos normalizados de trabajo (PNT) legibles por máquina, el equipo ha automatizado todo el proceso, desde la recogida de datos hasta su análisis y almacenamiento. Esta automatización es posible gracias a EPICS, que garantiza que todos los datos fluyan a la perfección por el sistema.
Además, el desarrollo de interfaces de programación de aplicaciones (API) permite que estos datos circulen no sólo dentro de su infraestructura local, sino también con repositorios globales. Esta conectividad está allanando el camino para el descubrimiento autónomo de catalizadores y las aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático, revolucionando potencialmente la forma de descubrir nuevos catalizadores.
Esta investigación representa un importante salto adelante en la búsqueda de métodos científicos más eficientes y eficaces, que prometen acelerar los descubrimientos y las innovaciones en química y otros campos.
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Publicación original
Abdulrhman Moshantaf, Michael Wesemann, Simeon Beinlich, Heinz Junkes, Julia Schumann, Baris Alkan, Pierre Kube, Clara Patricia Marshall, Nils Pfister, Annette Trunschke; "Advancing catalysis research through FAIR data principles implemented in a local data infrastructure – a case study of an automated test reactor"; Catalysis Science & Technology, 2024
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