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Blog del IDBS | 28 de marzo de 2024

La importancia del registro cero en la era digital de la ciencia

los resultados negativos son importantes para la ciencia

Por Nathalie Batoux, Jefa de Producto (Descubrimiento e Innovación) Desarrollo de Productos Digitales, IDBS

El descubrimiento o invención del número Cero hace siglos tuvo un profundo impacto en la humanidad y sigue desempeñando un papel crucial en la era digital actual. Además de su papel en la codificación binaria, el cero es indispensable en diversas disciplinas científicas y en la vida cotidiana. Es esencial reconocer la importancia de registrar los resultados negativos o fallidos junto a los positivos para una comprensión global del proceso científico. Este artículo explora el valor de los resultados negativos y cómo una gestión adecuada de los datos de todos los resultados le permite avanzar hacia la madurez digital. aprendizaje automático (ML) y el avance científico.

La importancia de una información exhaustiva

Tradicionalmente, las publicaciones científicas se han centrado en los experimentos que han tenido éxito, y rara vez profundizan en los detalles de lo que no ha funcionado y las posibles razones. Sin embargo, registrar los resultados negativos y los parámetros específicos implicados es vital para compartir eficazmente los conocimientos y para futuros esfuerzos de investigación. Mientras que los resultados positivos facilitan la replicación, los registros detallados de los fracasos permiten valiosas experiencias de aprendizaje tanto para los individuos como para los sistemas de ML.

Sesgo de publicación de los científicos

Los científicos suelen publicar sus trabajos con un sesgo positivo, destacando lo que ha funcionado y restando importancia a lo que no. Este sesgo es evidente en publicaciones externas como las patentes, pero también está presente en los informes internos de las organizaciones. Estas publicaciones se centran principalmente en explicar cómo hacer que algo funcione o en destacar la eficacia de un proceso. Los resultados negativos y los parámetros o condiciones que condujeron a ellos rara vez se comparten en detalle. Esta tendencia puede deberse al miedo a mostrar los fracasos o al énfasis en presentar únicamente los resultados satisfactorios.

El valor de los resultados negativos

Aunque informar de los resultados positivos es esencial para reproducir los experimentos, no es tan valioso para el aprendizaje y las aplicaciones del ML. Los científicos y los equipos de investigación aprenden de sus fracasos y resultados negativos, pero este conocimiento queda confinado a los individuos si no se registra exhaustivamente y se pone a su disposición. Cuando un nuevo investigador intenta el mismo experimento sin acceso a los fracasos anteriores, a menudo tarda más tiempo y necesita más intentos para lograr los resultados deseados. El aprendizaje automático, similar al aprendizaje humano, se beneficia de los registros de resultados negativos, lo que permite una comprensión más completa de los experimentos y los diseños de los estudios.

Aprendizaje automático y resultados negativos

El aprendizaje automático requiere conjuntos de datos que incluyan resultados negativos para ser eficaz a la hora de proporcionar ideas, predicciones y asistencia en el diseño de estudios. Entrenar modelos de ML únicamente con resultados positivos limita su capacidad para manejar escenarios del mundo real en los que los fallos y los resultados negativos son habituales. Para construir algoritmos de ML robustos, es necesario incluir resultados negativos y parámetros asociados en los conjuntos de datos de entrenamiento. Esto permite al modelo aprender de los intentos fallidos y realizar predicciones más precisas en aplicaciones prácticas.

Transición a la grabación digital integral

Registrar minuciosamente los resultados negativos y los parámetros asociados en sistemas digitales ofrece varias ventajas. En primer lugar, permite acumular conocimientos de los intentos fallidos, lo que permite a los investigadores aprender de los errores del pasado y evitar repetirlos. En segundo lugar, el registro exhaustivo facilita la creación de sólidos conjuntos de datos de entrenamiento de ML, lo que conduce a predicciones y conocimientos más precisos. Aunque documentar retrospectivamente experimentos pasados de forma exhaustiva es imposible, la era digital ofrece oportunidades para un registro meticuloso de cara al futuro. Los sistemas digitales ofrecen plantillas especialmente diseñadas e instrumentos de medición integrados que facilitan la documentación sencilla y coherente de los parámetros críticos y de otros parámetros que quizá no se consideraron críticos en un principio. La automatización mejora aún más el proceso al permitir la observación y medición simultáneas de múltiples parámetros. Captar las excepciones y desviaciones de los procedimientos establecidos es crucial, ya que detalles aparentemente insignificantes pueden aportar valiosos conocimientos cuando se analizan colectivamente.

Creación de conjuntos de datos resistentes para el aprendizaje automático

El registro de datos experimentales en sistemas digitales crea conjuntos de datos robustos y resistentes para el entrenamiento de ML. Sin embargo, garantizar que los datos sigan las FERIA (Localizable, Accesible, Interoperable y Reutilizable) es crucial para el éxito. Los algoritmos de ML bien entrenados aceleran el descubrimiento y minimizan la repetición de experimentos fallidos o similares, ahorrando tiempo y recursos valiosos.

De hecho, en los últimos años, la reutilización de fármacos ha ganado terreno como estrategia para identificar nuevos usos de medicamentos ya aprobados. Al revisar y ampliar los datos registrados previamente, los investigadores pueden descubrir información valiosa y posibles aplicaciones terapéuticas alternativas.

Dicho esto, acceder a los resultados negativos puede ser complicado, ya que a menudo están enterrados en bases de datos internas de la empresa o en sistemas aislados. Superar estos obstáculos facilitando el acceso a los datos negativos permite a los científicos de datos centrarse en tareas más productivas, como la creación de algoritmos.

Acelerar la reutilización de fármacos

Registrar y documentar los resultados negativos, los experimentos fallidos y los estudios es tan importante como capturar los resultados satisfactorios. Tanto los humanos como las máquinas obtienen información valiosa de los intentos fallidos, lo que contribuye al progreso científico y al avance del ML. La adopción de sistemas digitales, la promoción de la accesibilidad y la adhesión a prácticas de información exhaustivas allanarán el camino para un intercambio de conocimientos más eficaz, descubrimientos más rápidos y ahorro de costes en los esfuerzos de investigación y desarrollo.

El papel de la accesibilidad y encontrabilidad de los datos

La accesibilidad y la posibilidad de encontrar los datos son factores cruciales para el éxito de la formación en ML. Aunque los resultados positivos suelen estar fácilmente disponibles en publicaciones e informes, encontrar y acceder a resultados negativos fiables es fundamental para crear conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad. Es probable que los resultados negativos se encuentren en los datos internos de la empresa, siempre que todos los parámetros y resultados se hayan registrado minuciosamente. Sin embargo, localizar y formatear estos datos puede ser una tarea que lleve mucho tiempo a los científicos de datos, desviando su atención de un trabajo más productivo como la creación de algoritmos de ML.

El impacto en el ahorro de tiempo y costes

Al adoptar prácticas de registro exhaustivas, la comunidad científica puede conseguir ahorros de tiempo y costes en los esfuerzos de investigación y desarrollo. Los resultados negativos minuciosamente documentados reducen la necesidad de que los investigadores repitan experimentos fallidos, ahorrando tiempo y recursos. Los algoritmos de ML entrenados en conjuntos de datos que incluyen resultados negativos pueden proporcionar predicciones más precisas, reduciendo el desperdicio de intentar experimentos que ya han fracasado. Esto no sólo acelera el progreso científico, sino que también contribuye a ahorrar tiempo y costes y a reducir el despilfarro en el descubrimiento de fármacos, la ciencia de los materiales y otros campos de investigación.

 

Sobre el autor

Nathalie Batoux

Nathalie Batoux, Jefe de Producto (Descubrimiento e Innovación) Desarrollo de Productos Digitales, IDBS

 Nathalie dejó el laboratorio y se unió a IDBS en 2005, impulsada por su pasión por ayudar a los científicos con flujos de trabajo y herramientas informáticas para agilizar su investigación.  

En IDBS, Nathalie es Product Manager de Descubrimiento e Innovación. En su puesto, interactúa regularmente con clientes e investigadores para conocer sus necesidades de gestión de datos e impulsa el desarrollo de las capacidades de la plataforma para ofrecer una solución.  

Nathalie es química orgánica de formación y comenzó su carrera como investigadora postdoctoral en química trabajando en el campo de los análogos de nucleósidos y dinucleótidos. 

 

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