Uno studio del MIT,Massachusetts Institute of Technology, per trovare tecnologie trascurate dalle metriche attuali
Un sistema di intelligenza artificiale addestrato su quasi 40 anni di letteratura scientifica ha identificato correttamente 19 su 20 articoli di ricerca che hanno avuto il maggiore impatto scientifico sulla biotecnologia e ha selezionato 50 articoli recenti che prevede saranno tra i primi 5 più interessanti sulla biotecnologia.
Gli scienziati affermano che il sistema potrebbe essere utilizzato per scovare argomenti di ricerca trascurati da altri metodi e persino guidare le decisioni sugli stanziamenti di finanziamento sulle ricerche più promettenti.
“Il nostro obiettivo – ha precisato James Weis , scienziato informatico presso il MIT, Massachusetts Institute of Technology e autore principale del nuovo studio sul sistema – è creare strumenti che ci aiutino a individuare la ricerca più interessante e di grande impatto, spesso ignorata dagli attuali processi di pubblicazione”.
Lo studio descrive un sistema di apprendimento automatico chiamato Delphi – Dynamic Early-warning by Learning to Predict High Impact – che è stato “addestrato” con metriche tratte da oltre 1,6 milioni di articoli pubblicati su 42 riviste relative alla biotecnologia tra il 1982 e il 2019.
Il sistema ha valutato 29 diverse caratteristiche degli articoli nelle riviste, che hanno prodotto più di 7,8 milioni di “nodi” di apprendimento automatico individuali e 201 milioni di relazioni.
Le caratteristiche includevano metriche regolari, come l’h-index della produttività della ricerca di un autore e il numero di citazioni generate da un documento di ricerca nei cinque anni dalla sua pubblicazione.
“Non ci aspettiamo di essere in grado di identificare in anticipo tutte le tecnologie fondamentali”, afferma Weis. “La nostra speranza è principalmente quella di trovare tecnologie che sono state trascurate dalle metriche attuali.”
Come con tutti i sistemi di apprendimento automatico, è necessario prestare la dovuta attenzione per ridurre i pregiudizi sistemici e garantire che “attori malintenzionati” non possano manipolarlo, afferma. Ma “considerando un’ampia gamma di funzionalità e utilizzando solo quelle che contengono un segnale reale sull’impatto futuro, riteniamo che Delphi abbia il potenziale per ridurre i pregiudizi eliminando la dipendenza da metriche più semplici”.
Weis aggiunge che il prototipo Delphi può essere facilmente ampliato in altri campi scientifici, inizialmente includendo ulteriori discipline e riviste accademiche e potenzialmente altre fonti di ricerca di alta qualità. L’intento non è quello di creare un sostituto per i metodi esistenti per giudicare l’importanza della ricerca, ma di migliorarli. Insomma Delphi potrebbe diventare uno strumento aggiuntivo da integrare nel kit di strumenti del ricercatore.
