Un químico de LIKAT recibe un premio por la gestión digital de datos y la IA en catálisis
Por tercera vez, el Consorcio de Catálisis de la Infraestructura Nacional de Datos de Investigación (NFDI) ha otorgado su premio al mérito en la aplicación de los principios FAIR en la gestión de datos científicos. El "NFDI4Cat - Digital Chemist Award" 2024 ha recaído en el Dr. David Linke, del Leibniz Institute for Catalysis Rostock, LIKAT, según se anunció en la reunión anual de la NFDI4Cat celebrada en noviembre. La fórmula FAIR define normas para el tratamiento de datos de investigación según estos criterios Findability (encontrabilidad), Accessibility (accesibilidad), Interoperability (interoperabilidad) (compatibilidad de datos) y Re-Usability (reutilización).
Desde hace cuatro años, un equipo dirigido por David Linke desarrolla, en el marco del consorcio NFDI4Cat, programas que permiten a prácticamente cualquier laboratorio poner a disposición digital sus datos de investigación sobre catálisis. Estos datos, accesibles a todos los miembros de la comunidad científica, se utilizan también para entrenar modelos de IA.
Los datos son la documentación completa del procedimiento de todos los experimentos, que pueden ser cientos en una sola publicación. Los investigadores en catálisis suelen publicar sólo una parte de los datos en sus artículos, como dice David Linke. "Pero detrás hay entre diez y cincuenta veces más datos. Por ejemplo, sobre experimentos que no tuvieron éxito aunque se realizaron correctamente". Y esto también es importante para alimentar y entrenar la IA.
Las herramientas que David Linke está desarrollando como parte de la Infraestructura Nacional de Datos de Investigación (NFDI) facilitan a los químicos la preparación y documentación de estos datos de forma que las máquinas puedan leerlos sin ambigüedades e intercambiarlos entre sí. "Este criterio está, por así decirlo, oculto tras la 'I' de la fórmula FAIR, la interoperabilidad, y representa también el mayor reto de nuestra misión", afirma David Linke. Desarrollar un vocabulario preciso para ello fue su logro más importante, ya que incluso los representantes de las llamadas ciencias exactas utilizan a menudo los términos técnicos de forma diferente.
En el futuro, las aplicaciones de la inteligencia artificial en la ciencia podrían beneficiarse considerablemente si tales modelos sirvieran de "expertos científicos" junto a las soluciones de IA lingüística, actualmente tan publicitadas y también construidas de forma completamente diferente, los llamados grandes modelos lingüísticos. Este papel puede ser asumido por los llamados grafos de conocimiento, que pueden representar relaciones con precisión e integrar el vocabulario preciso desarrollado por David Linke y sus colegas, entre otras cosas.
¿Cuáles son las ventajas de un fondo de datos de investigación compatible con la IA? Según el Dr. Linke, hace que la investigación sea mucho más eficaz. "Puedo crear amplias conexiones cruzadas con mi tema y ver, por ejemplo, dónde otros laboratorios han dejado lagunas experimentales que podrían resultar interesantes con mi nivel de conocimientos". El acervo de conocimientos que puede utilizarse en todo el mundo es cada vez mayor.
La NFDI e.V. fue fundada en octubre de 2020 por los gobiernos federal y estatal precisamente con este objetivo de digitalización en el sector de los datos de investigación. Está previsto que los trabajos duren un total de diez años, es decir, hasta 2030. El consorcio NFDI4Cat fue uno de los primeros consorcios de la asociación en fundarse en el campo de la catálisis química y, junto con Chemistry Europe, inició el Premio al Químico Digital dotado con 1.000 euros.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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