IDBS-Blognegative Ergebnisse sind für die Wissenschaft wichtig

IDBS Blog | 28. März 2024

Die Bedeutung der Aufzeichnung von Null im digitalen Zeitalter der Wissenschaft

negative Ergebnisse sind für die Wissenschaft wichtig

Von Nathalie Batoux, Produktmanagerin (Entdeckung und Innovation), Entwicklung digitaler Produkte, IDBS

Die Entdeckung bzw. Erfindung der Zahl Null vor Jahrhunderten hatte einen tiefgreifenden Einfluss auf die Menschheit und spielt auch im heutigen digitalen Zeitalter eine entscheidende Rolle. Neben ihrer Rolle in der binären Kodierung ist die Null in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen und im täglichen Leben unverzichtbar. Für ein umfassendes Verständnis des wissenschaftlichen Prozesses ist es wichtig, neben den positiven auch die negativen oder fehlgeschlagenen Ergebnisse zu erfassen. Dieser Artikel befasst sich mit dem Wert negativer Ergebnisse und damit, wie eine ordnungsgemäße Datenverwaltung aller Ergebnisse Ihren Weg zur digitalen Reife ermöglicht maschinelles Lernen (ML) und des wissenschaftlichen Fortschritts.

Die Bedeutung einer umfassenden Berichterstattung

Traditionell konzentrieren sich wissenschaftliche Veröffentlichungen auf erfolgreiche Experimente und gehen nur selten auf die Details dessen ein, was nicht funktioniert hat, und auf die möglichen Gründe dafür. Die Aufzeichnung negativer Ergebnisse und der damit verbundenen spezifischen Parameter ist jedoch für einen effektiven Wissensaustausch und künftige Forschungsanstrengungen von entscheidender Bedeutung. Während positive Ergebnisse die Nachahmung erleichtern, ermöglichen detaillierte Aufzeichnungen über Misserfolge wertvolle Lernerfahrungen sowohl für Einzelpersonen als auch für ML-Systeme.

Voreingenommenheit von Wissenschaftlern bei der Veröffentlichung

Wissenschaftler veröffentlichen ihre Arbeit oft mit einer positiven Ausrichtung, indem sie hervorheben, was funktioniert hat, und herunterspielen, was nicht funktioniert hat. Diese Voreingenommenheit zeigt sich in externen Veröffentlichungen wie Patenten, aber auch in internen Berichten innerhalb von Organisationen. In diesen Veröffentlichungen geht es hauptsächlich darum, zu erklären, wie etwas funktioniert, oder die Effizienz eines Prozesses hervorzuheben. Negative Ergebnisse und die Parameter oder Bedingungen, die zu ihnen geführt haben, werden nur selten im Detail mitgeteilt. Diese Tendenz kann auf die Angst vor dem Aufzeigen von Misserfolgen oder auf die Betonung der Darstellung erfolgreicher Ergebnisse zurückzuführen sein.

Der Wert von negativen Ergebnissen

Während die Meldung positiver Ergebnisse für die Reproduktion von Experimenten wichtig ist, ist sie für das Lernen und für ML-Anwendungen nicht so wertvoll. Wissenschaftler und Forschungsteams lernen aus ihren Misserfolgen und negativen Ergebnissen, aber dieses Wissen bleibt auf Einzelpersonen beschränkt, wenn es nicht gründlich aufgezeichnet und verfügbar gemacht wird. Wenn ein neuer Forscher das gleiche Experiment versucht, ohne auf frühere Fehlschläge zurückgreifen zu können, braucht er oft länger und mehr Versuche, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Das maschinelle Lernen profitiert, ähnlich wie das menschliche Lernen, von Aufzeichnungen negativer Ergebnisse und ermöglicht so ein umfassenderes Verständnis von Experimenten und Studiendesigns.

Maschinelles Lernen und negative Ergebnisse

Maschinelles Lernen erfordert Datensätze, die auch negative Ergebnisse enthalten, um effektiv Erkenntnisse, Vorhersagen und Unterstützung bei der Studienplanung zu liefern. Das Training von ML-Modellen ausschließlich mit positiven Ergebnissen schränkt ihre Fähigkeit ein, mit realen Szenarien umzugehen, in denen Misserfolge und negative Ergebnisse häufig sind. Um robuste ML-Algorithmen zu entwickeln, müssen negative Ergebnisse und die zugehörigen Parameter in die Trainingsdatensätze aufgenommen werden. Auf diese Weise kann das Modell aus erfolglosen Versuchen lernen und in praktischen Anwendungen genauere Vorhersagen machen.

Umstellung auf umfassende digitale Aufzeichnung

Die sorgfältige Aufzeichnung negativer Ergebnisse und zugehöriger Parameter in digitalen Systemen bietet mehrere Vorteile. Erstens ermöglicht sie die Anhäufung von Wissen aus erfolglosen Versuchen, so dass die Forscher aus vergangenen Fehlern lernen und deren Wiederholung vermeiden können. Zweitens erleichtert die umfassende Aufzeichnung die Erstellung robuster ML-Trainingsdatensätze, was zu genaueren Vorhersagen und Erkenntnissen führt. Während es unmöglich ist, vergangene Experimente im Nachhinein umfassend zu dokumentieren, bietet das digitale Zeitalter Möglichkeiten für eine akribische Aufzeichnung in der Zukunft. Digitale Systeme bieten speziell entwickelte Vorlagen und integrierte Messinstrumente, die eine einfache und konsistente Dokumentation kritischer Parameter und anderer Parameter ermöglichen, die anfangs vielleicht nicht als kritisch angesehen wurden. Die Automatisierung verbessert den Prozess weiter, indem sie die gleichzeitige Beobachtung und Messung mehrerer Parameter ermöglicht. Die Erfassung von Ausnahmen und Abweichungen von etablierten Verfahren ist von entscheidender Bedeutung, da scheinbar unbedeutende Details zu wertvollen Erkenntnissen beitragen können, wenn sie in ihrer Gesamtheit analysiert werden.

Aufbau belastbarer Datensätze für maschinelles Lernen

Die Aufzeichnung experimenteller Daten in digitalen Systemen schafft robuste und belastbare Datensätze für das ML-Training. Allerdings muss sichergestellt werden, dass die Daten den FAIR Prinzipien (auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar) ist entscheidend für den Erfolg. Gut ausgebildete ML-Algorithmen beschleunigen die Entdeckung und minimieren die Wiederholung von fehlgeschlagenen oder ähnlichen Experimenten, was wertvolle Zeit und Ressourcen spart.

In den letzten Jahren hat das Repurposing von Arzneimitteln als Strategie zur Ermittlung neuer Verwendungsmöglichkeiten für bereits zugelassene Arzneimittel an Bedeutung gewonnen. Durch die Überprüfung und Erweiterung bereits erfasster Daten können Forscher wertvolle Erkenntnisse und potenzielle alternative therapeutische Anwendungen aufdecken.

Allerdings kann der Zugriff auf negative Ergebnisse schwierig sein, da sie oft in internen Unternehmensdatenbanken oder isolierten Systemen vergraben sind. Wenn diese Hindernisse überwunden werden, indem negative Daten leicht zugänglich gemacht werden, können sich die Datenwissenschaftler auf produktivere Aufgaben wie die Erstellung von Algorithmen konzentrieren.

Beschleunigung der Neuausrichtung von Arzneimitteln

Die Aufzeichnung und Dokumentation negativer Ergebnisse, gescheiterter Experimente und Studien ist ebenso wichtig wie die Erfassung erfolgreicher Ergebnisse. Sowohl Menschen als auch Maschinen gewinnen wertvolle Erkenntnisse aus fehlgeschlagenen Versuchen und tragen so zum wissenschaftlichen Fortschritt und zur Weiterentwicklung von ML bei. Die Einführung digitaler Systeme, die Förderung der Zugänglichkeit und die Einhaltung umfassender Berichterstattungspraktiken ebnen den Weg für einen effektiveren Wissensaustausch, schnellere Entdeckungen und Kosteneinsparungen in Forschung und Entwicklung.

Die Rolle der Zugänglichkeit und Auffindbarkeit von Daten

Die Zugänglichkeit und Auffindbarkeit von Daten sind entscheidende Faktoren für ein erfolgreiches ML-Training. Während positive Ergebnisse in Veröffentlichungen und Berichten oft leicht verfügbar sind, ist das Auffinden und der Zugang zu zuverlässigen negativen Ergebnissen entscheidend für den Aufbau hochwertiger Trainingsdatensätze. Negative Ergebnisse sind wahrscheinlich in unternehmensinternen Daten zu finden, vorausgesetzt, dass alle Parameter und Ergebnisse sorgfältig aufgezeichnet wurden. Das Auffinden und Formatieren dieser Daten kann jedoch eine zeitraubende Aufgabe für Datenwissenschaftler sein, die sie von produktiveren Aufgaben wie der Erstellung von ML-Algorithmen ablenkt.

Die Auswirkungen auf Zeit- und Kosteneinsparungen

Durch die Einführung umfassender Aufzeichnungspraktiken kann die wissenschaftliche Gemeinschaft bei ihren Forschungs- und Entwicklungsbemühungen Zeit und Kosten sparen. Gründlich dokumentierte negative Ergebnisse verringern die Notwendigkeit für Forscher, fehlgeschlagene Experimente zu wiederholen, was Zeit und Ressourcen spart. ML-Algorithmen, die auf Datensätzen mit negativen Ergebnissen trainiert wurden, können genauere Vorhersagen treffen, wodurch die Verschwendung von bereits fehlgeschlagenen Experimenten verringert wird. Dies beschleunigt nicht nur den wissenschaftlichen Fortschritt, sondern trägt auch zu Zeit- und Kosteneinsparungen und zur Verringerung der Verschwendung in der Arzneimittelforschung, der Materialwissenschaft und anderen Forschungsbereichen bei.

 

Über den Autor

Nathalie Batoux

Nathalie Batoux, Produktmanager (Entdeckung und Innovation) Entwicklung digitaler Produkte, IDBS

 Nathalie verließ das Labor und trat 2005 dem IDBS bei, weil es ihr ein Anliegen war, Wissenschaftler mit Arbeitsabläufen und Informatik-Tools zu unterstützen, um ihre Forschung zu beschleunigen.  

Bei IDBS ist Nathalie Produktmanagerin für Entdeckung und Innovation. In ihrer Rolle interagiert sie regelmäßig mit Kunden und Forschern, um ein Verständnis für deren Datenmanagement-Bedürfnisse zu erlangen und die Entwicklung von Plattformfunktionen zur Bereitstellung einer Lösung voranzutreiben.  

Nathalie ist ausgebildete organische Chemikerin und begann ihre Karriere als Post-Doc in der Chemie im Bereich der Nukleosid- und Dinukleotid-Analoga. 

 

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