Blog IDBSi risultati negativi sono importanti per la scienza

Blog IDBS | 28 marzo 2024

L'importanza della registrazione zero nell'era digitale della scienza

i risultati negativi sono importanti per la scienza

Di Nathalie Batoux, Product Manager (Scoperta e innovazione) Sviluppo prodotti digitali, IDBS

La scoperta o l'invenzione del numero Zero, secoli fa, ha avuto un profondo impatto sull'umanità e continua a svolgere un ruolo cruciale nell'odierna era digitale. Oltre al suo ruolo nella codifica binaria, lo zero è indispensabile in diverse discipline scientifiche e nella vita quotidiana. È essenziale riconoscere l'importanza di registrare i risultati negativi o falliti accanto a quelli positivi per una comprensione completa del processo scientifico. Questo articolo esplora il valore dei risultati negativi e il modo in cui una corretta gestione dei dati di tutti i risultati consente di raggiungere la maturità digitale. apprendimento automatico (ML) e il progresso scientifico.

L'importanza di una rendicontazione completa

Tradizionalmente, le pubblicazioni scientifiche si sono concentrate sugli esperimenti riusciti, approfondendo raramente i dettagli di ciò che non ha funzionato e le possibili ragioni. Tuttavia, la registrazione dei risultati negativi e dei parametri specifici coinvolti è fondamentale per un'efficace condivisione delle conoscenze e per i futuri sforzi di ricerca. Mentre i risultati positivi facilitano la replica, la registrazione dettagliata dei fallimenti consente di apprendere esperienze preziose sia per gli individui che per i sistemi ML.

Pregiudizi di pubblicazione degli scienziati

Gli scienziati spesso pubblicano il loro lavoro in modo positivo, evidenziando ciò che ha funzionato e sminuendo ciò che non ha funzionato. Questo pregiudizio è evidente nelle pubblicazioni esterne, come i brevetti, ma è presente anche nelle relazioni interne alle organizzazioni. L'obiettivo di queste pubblicazioni è principalmente quello di spiegare come far funzionare qualcosa o di evidenziare l'efficienza di un processo. I risultati negativi e i parametri o le condizioni che li hanno determinati sono raramente condivisi in dettaglio. Questa tendenza può derivare dalla paura di mostrare gli insuccessi o dall'enfasi posta sulla presentazione dei soli risultati positivi.

Il valore dei risultati negativi

Sebbene la segnalazione dei risultati positivi sia essenziale per riprodurre gli esperimenti, non è altrettanto preziosa per l'apprendimento e le applicazioni di ML. Gli scienziati e i team di ricerca imparano dai loro fallimenti e dai risultati negativi, ma questa conoscenza rimane confinata agli individui se non viene accuratamente registrata e resa disponibile. Quando un nuovo ricercatore tenta lo stesso esperimento senza avere accesso ai fallimenti precedenti, spesso occorrono più tempo e più tentativi per ottenere i risultati desiderati. L'apprendimento automatico, simile a quello umano, trae vantaggio dalla registrazione dei risultati negativi, consentendo una comprensione più completa degli esperimenti e dei progetti di studio.

Apprendimento automatico e risultati negativi

L'apprendimento automatico richiede set di dati che includano risultati negativi per essere efficace nel fornire intuizioni, previsioni e assistenza alla progettazione di studi. L'addestramento di modelli di ML esclusivamente su risultati positivi limita la loro capacità di gestire scenari reali in cui i fallimenti e gli esiti negativi sono comuni. Per costruire algoritmi di ML robusti, è necessario includere i risultati negativi e i parametri associati nei dataset di addestramento. Ciò consente al modello di imparare dai tentativi falliti e di fare previsioni più accurate nelle applicazioni pratiche.

Passaggio alla registrazione digitale completa

La registrazione accurata dei risultati negativi e dei parametri associati nei sistemi digitali offre diversi vantaggi. In primo luogo, consente di accumulare conoscenze dai tentativi falliti, permettendo ai ricercatori di imparare dagli errori del passato ed evitare di ripeterli. In secondo luogo, una registrazione completa facilita la creazione di dataset di addestramento ML robusti, che portano a previsioni e intuizioni più accurate. Sebbene sia impossibile documentare retrospettivamente gli esperimenti passati in modo completo, l'era digitale offre opportunità per una registrazione meticolosa in futuro. I sistemi digitali offrono modelli appositamente costruiti e strumenti di misura integrati che facilitano la documentazione semplice e coerente dei parametri critici e di altri parametri che inizialmente potrebbero non essere considerati critici. L'automazione migliora ulteriormente il processo, consentendo l'osservazione e la misurazione simultanea di più parametri. La cattura delle eccezioni e delle deviazioni dalle procedure stabilite è fondamentale, poiché dettagli apparentemente insignificanti possono contribuire a preziose conoscenze se analizzati collettivamente.

Costruire insiemi di dati resilienti per l'apprendimento automatico

La registrazione di dati sperimentali in sistemi digitali crea insiemi di dati robusti e resistenti per l'addestramento ML. Tuttavia, per garantire che i dati seguano le FAVOREVOLE (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) è fondamentale per il successo. Algoritmi di ML ben addestrati accelerano la scoperta e riducono al minimo la ripetizione di esperimenti falliti o simili, facendo risparmiare tempo e risorse preziose.

Negli ultimi anni, infatti, il repurposing dei farmaci ha guadagnato terreno come strategia per identificare nuovi usi per i farmaci già approvati. Rivisitando e ampliando i dati registrati in precedenza, i ricercatori possono scoprire preziose intuizioni e potenziali applicazioni terapeutiche alternative.

Tuttavia, l'accesso ai risultati negativi può essere difficoltoso, poiché spesso sono sepolti in database aziendali interni o in sistemi isolati. Superare questi ostacoli rendendo facilmente accessibili i dati negativi consente ai data scientist di concentrarsi su attività più produttive, come la creazione di algoritmi.

Accelerare la riproposizione dei farmaci

Registrare e documentare i risultati negativi, gli esperimenti falliti e gli studi è importante quanto catturare i risultati positivi. Sia gli esseri umani che le macchine traggono spunti preziosi dai tentativi falliti, contribuendo al progresso scientifico e all'avanzamento del ML. L'adozione di sistemi digitali, la promozione dell'accessibilità e l'adesione a pratiche di reporting complete apriranno la strada a una condivisione più efficace delle conoscenze, a scoperte più rapide e a risparmi sui costi delle attività di ricerca e sviluppo.

Il ruolo dell'accessibilità e della reperibilità dei dati

L'accessibilità e la reperibilità dei dati sono fattori cruciali per una formazione ML di successo. Mentre i risultati positivi sono spesso facilmente reperibili in pubblicazioni e rapporti, trovare e accedere a risultati negativi affidabili è fondamentale per costruire set di dati di addestramento di alta qualità. È probabile che i risultati negativi si trovino nei dati aziendali interni, a condizione che tutti i parametri e i risultati siano stati accuratamente registrati. Tuttavia, la ricerca e la formattazione di questi dati può richiedere molto tempo ai data scientist, distogliendoli da un lavoro più produttivo come la creazione di algoritmi di ML.

L'impatto sui risparmi di tempo e di costi

By embracing comprehensive recording practices, the scientific community can achieve time and cost savings in research and development efforts. Thoroughly documented negative results reduce the need for researchers to repeat failed experiments, saving time and resources. ML algorithms trained on datasets that include negative results can provide more accurate predictions, reducing the waste of attempting experiments that have already failed. This not only accelerates scientific progress but also contributes to time and cost savings and reduced waste in drug discovery, materials science, and other research domains.

 

L'autore

Nathalie Batoux

Nathalie Batoux, Product Manager (Scoperta e innovazione) Sviluppo di prodotti digitali, IDBS

 Nathalie ha lasciato il laboratorio e si è unita a IDBS nel 2005, spinta dalla sua passione per aiutare gli scienziati con flussi di lavoro e strumenti informatici per accelerare la loro ricerca.  

In IDBS, Nathalie è Product Manager per la Scoperta e l'Innovazione. Nel suo ruolo, interagisce regolarmente con clienti e ricercatori per comprendere le loro esigenze di gestione dei dati e guida lo sviluppo delle funzionalità della piattaforma per fornire una soluzione.  

Nathalie è una chimica organica di formazione e ha iniziato la sua carriera come ricercatrice post-dottorato in chimica lavorando nel settore degli analoghi di nucleosidi e dinucleotidi. 

 

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