A maioria dos dados científicos não atinge todo o seu potencial para realizar novas descobertas.
Cerca de 80 laboratórios permanecem em cada 100 conjuntos de dados produzidos, 20 são divididos, mas raramente reutilizados, dois atendem a padrões menos justos e apenas um geralmente leva a novas pesquisas.
As consequências são significativas: o lento progresso do tratamento do cancro, a falta de evidências adequadas de modelos climáticos e os estudos não podem ser replicados.
Para mudar isso, a Open-Science Publisher Frontiers introduziu o Frontiers Frantiers Data Management, que descreve o primeiro serviço de dados de pesquisa amplo e orientado por IA do mundo. Ele foi projetado para criar todas as etapas necessárias, verificações de conformidade, formatação AI-radi, revisões por pares, um portal interativo, certificado e hospedagem permanente – ambos reutilizáveis e devidamente creditados. O objectivo é garantir que o investimento actual em investigação se traduza em saúde, sustentabilidade e rápido progresso tecnológico.
Os princípios justos (exploráveis, acessíveis, interúteis e reutilizáveis) criam uma estrutura exposta expandida que garante a cada conjunto de dados que tanto o ser humano quanto a máquina sejam compatíveis com a IA e moralmente reutilizáveis. O Fair Data Management System é a primeira implementação eficaz deste modelo, chega num momento em que a produção de investigação está a aumentar rapidamente e remodela a descoberta da inteligência artificial. Transforma princípios de alto nível numa infra-estrutura real e escalável com efeitos mensuráveis.
Dra. Kamila Markram, cofundadora e CEO da Frontiers, explicou:
“Noventa por cento desaparece no vácuo da ciência. Com o Frontier Fair Data Management, nenhum conjunto de dados e nenhuma descoberta precisam ser perdidos – cada contribuição pode agora aumentar o progresso, obter crédito e publicar ciência.”
IA central
Trabalhos que exigem esforços manuais ao mesmo tempo – organização e verificação de metadados e publicação de resultados, começando pelo administrador de dados de IA, são feitos em minutos, movidos pela sensação, na iniciativa fronteiriça por trás da feira.
Os pesquisadores que enviam seus dados obtêm quatro resultados integrados: um pacote de dados certificado, um artigo sobre dados de segurança e poluídos por pares, visualização e um portal de dados interativo e um certificado justo com bate-papo de IA. Cada componente inclui controle de qualidade e resumo de limpeza que facilitam os dados para usuários em geral e são mais compatíveis em ramos de pesquisa.
Juntos, esses resultados garantem que cada conjunto de dados foi armazenado, legal, utilizável e reutilizável, ajudando a acelerar a descoberta e ao mesmo tempo proporcionando o devido reconhecimento aos pesquisadores. A Frontiers Fair também aumenta a visibilidade e a acessibilidade, apoiando a reutilização responsável por cientistas, decisores políticos, profissionais, comunidades e até sistemas de IA, permitindo à sociedade cobrar preços mais elevados do investimento científico.
Conjuntos de dados piloto emblemáticos
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Características da variante Sars-Cov-2 – Cobrindo 3.800 variantes da proteína Spike, este conjunto de dados vincula as previsões estruturais de ALPAFFOLED 2 e ESMFOL com dados de ligação e expressão de ACE2. Ele fornece um recurso poderoso para a preparação para epidemias e permite uma compreensão profunda do comportamento e da aptidão das variantes.
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RM da lesão cerebral obinical – Um conjunto de dados harmonioso de 343 exames de ressonância magnética de desfusão de quatro centros de pesquisa, compostos ao longo do protocolo e alinhados para comparação. Ele apóia o progresso do biômetro reprodutivo, análise cruzada poderosa e pesquisa sobre lesões cerebrais pré-trauma.
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Índice de Pressão Ambiental (1990-2050) – Uma combinação de dados e previsões de modelização observadas em 43 países durante mais de seis décadas, este conjunto de dados monitoriza emissões, resíduos, população e PIB. Depende de uma avaliação comparativa sustentável e de planos de política climática baseados em provas.
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Biodiversidade do Indo-Pacífico Attle -Os 280 atóis espalhados por toda a região, este conjunto de dados integra registros de biodiversidade, habitat de recife, índice climático e história de uso humano. Fornece uma base sem precedentes para a investigação inter-regional sobre modelização ambiental, prioridades de conservação e ecossistemas insulares vulneráveis.
Os investigadores que testaram os pilotos observaram que a Frontier Fair não só armazena dados e não partilha, mas também cria confiança na reutilização da sua reutilização através de verificações de qualidade, resumo claro para não especialistas e fiabilidade dos conjuntos de dados, enquanto os cientistas confirmam a aceitação do crédito.
Todos os conjuntos de dados piloto aderem à especificação Fair Open Open, reutilizáveis, reutilizáveis e leais ao seu uso responsável, reutilizável e leal ao uso de humanos e máquinas de longo prazo, para que os dados de hoje possam acelerar as soluções de amanhã para os desafios mais estressantes da sociedade.
Reconhecimento e reutilização
Cada reutilização multiplica o valor do conjunto de dados original, garantindo que nenhuma descoberta seja desperdiçada, que cada contribuição possa se espalhar pela próxima era e que os pesquisadores ganhem reconhecimento pelo seu trabalho.
Shan Hill, cofundador e CEO da Cension, Fair Data Management Frontier AI Initiative, Observação:
“A ciência investe em milhares de milhões de dados, mas a maior parte deles é perdida – e os investigadores raramente recebem crédito. Com a Frontier Fair, cada conjunto de dados é citado, cada cientista é reconhecido – finalmente recompensa os dados necessários para fazer com que o trabalho de fazer com que as novas tecnologias, soluções climáticas e novas tecnologias beneficiem a sociedade.”
O que dizem os pesquisadores
Dr. Angel Borja, Pesquisador Principal, Azati, Pesquisa Marinha, Aliança Basca de Pesquisa e Tecnologia (BRTA):
“Sugiro fortemente publicar este tipo de criação de dados e artigos (porque você pode gerar informações muito rapidamente e é útil para qualquer último usuário.”
Eric Shalts, Pesquisador Sênior, Centro Acadêmico Leden para Pesquisa de Drogas (LACDR); Líder de implementação correta, Go Fair Foundation:
“A Frontiers Fair capturou totalmente os aspectos científicos do projeto.”
Famek Hadema, Pesquisador e Gerente de Inovação em Sistemas de Dados de Saúde, Farmacêutica:
“A Frontiers Fair² facilita boas políticas para pesquisadores e candidatos à saúde digital, prova que criar conjuntos de dados como a reutilização de cera não deve ser complicado. A Frontiers Fair-Health Research abre as portas para novas instalações.”
Blue Harris, Professor de Residência, Departamento de Neurocirurgia, Centro de Pesquisa de Lesões Cerebrais, Universidade da Califórnia, Los Angeles (UCLA):
“(Fronteiras) A implementação justa consiste em fornecer uma verificação proposital relacionada aos dados quanto ao desaparecimento e à qualidade que são eficazes em tais níveis em nossa análise atual.”
Marian Martone, editora-chefe, Open Data Commons:
“(Fronteiras) é uma das maneiras mais fáceis e eficazes de justificar dados justos. Cada PI deseja que seus dados sejam pesquisáveis, acessíveis, comparativos e reutilizáveis - no laboratório, nas capas e nas comunidades científicas. O verdadeiro obstáculo é sempre o tempo e o esforço certos pelo tempo e esforço necessários.”
Vincent Owon Coke Sin, Professor Assistente, Neutralidade de Carbono e Impulso às Mudanças Climáticas, Centro da Sociedade, Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong (HKST):
“A Feira (Fronteiras) torna nosso conjunto global de dados sobre resíduos mais visível e acessível, ajudando pesquisadores de todo o mundo que muitas vezes lutam com dados raros e fragmentados. Espero que ela torne a cooperação mais ampla e acelere os insights para a gestão sustentável de resíduos.”
Dr. Sebastian Stable, pesquisador de pós-doutorado, Naturalis Biodiversity Center e Universidade de Auckland:
“A verdadeira acessibilidade aos dados simplesmente resulta do upload de dados para um repositório, tornando-os fáceis de ver, explorar e compreender, sem a necessidade de treinamento anual.
