Un análisis de datos basado en IA descubre problemas en las publicaciones científicas
Los informes de investigación química suelen contener datos de medición inexactos
Las herramientas de análisis de datos basadas en IA pueden mejorar considerablemente la calidad de las publicaciones científicas. Un nuevo estudio del profesor Mathias Christmann, catedrático de química de la Universidad Libre de Berlín, ha descubierto deficiencias en las publicaciones químicas. Utilizando un script en Python desarrollado con ayuda de modernos modelos lingüísticos de IA, Christmann analizó más de 3.000 artículos científicos publicados en la prestigiosa revista de química orgánica Organic Letters en los dos últimos años. El análisis reveló que sólo el cuarenta por ciento de los artículos de investigación química contenían mediciones de masa sin errores.
La herramienta de análisis de datos basada en IA utilizada para este fin pudo crearse sin necesidad de conocimientos previos de programación.
"Los resultados demuestran lo poderosas que pueden ser las herramientas potenciadas por IA en la investigación diaria. No sólo hacen accesibles análisis complejos, sino que también mejoran la fiabilidad de los datos científicos", explica Christmann. Los grandes modelos lingüísticos avanzados como ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) y Claude (Anthropic) permiten ahora traducir el lenguaje natural directamente a lenguajes informáticos como Python. Esto permite a investigadores sin conocimientos de programación crear aplicaciones que, por ejemplo, buscan en grandes conjuntos de datos componentes de texto o valores de medición específicos. Los datos así obtenidos pueden procesarse automáticamente y comprobar su plausibilidad.
El estudio de Christmann, "What I Learned from Analyzing Accurate Mass Data of 3000 Supporting Information Files", utilizó una herramienta de análisis de datos impulsada por IA para descubrir errores sistemáticos hasta entonces desconocidos. También identificó casos en los que valores mal calculados parecían estar validados por mediciones. "Estas observaciones plantean la cuestión de si algunas mediciones pueden haber sido fabricadas", subraya el investigador.
Este estudio, publicado como artículo de acceso abierto, demuestra cómo las herramientas de IA pueden mejorar la integridad científica mediante el control de calidad automatizado y la detección sistemática de errores.
Como parte de una iniciativa de "IA en la educación", el Departamento de Biología, Química y Farmacia de la Freie Universität de Berlín planea integrar estas herramientas y otras similares en su plan de estudios. "Ayudarán a los estudiantes a desarrollar sólidas capacidades de análisis de datos y de pensamiento crítico", afirma Christmann. "Las herramientas de IA serán valiosas para preparar a los estudiantes para sus carreras de investigación".
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