La investigación química a menudo contiene datos de medición de masa inexactos, según un análisis de IA

Las herramientas de análisis de datos basadas en IA tienen el potencial de mejorar significativamente la calidad de las publicaciones científicas. Un nuevo estudio realizado por el profesor Mathias Christmann, profesor de química en la Freie Universität Berlin, ha descubierto deficiencias en las publicaciones químicas.

Utilizando un script Python desarrollado con la ayuda de modelos de lenguaje de inteligencia artificial modernos, Christmann analizó más de 3000 artículos científicos publicado en Letras Orgánicas durante los últimos dos años. El análisis reveló que sólo el 40% de los trabajos de investigación química contenían mediciones de masa sin errores. La herramienta de análisis de datos basada en IA utilizada para este fin podría crearse sin ningún conocimiento previo de programación.

«Los resultados demuestran lo potentes que pueden ser las herramientas basadas en IA en la investigación cotidiana. No sólo hacen accesibles análisis complejos, sino que también mejoran la fiabilidad de los datos científicos», explica Christmann.

Avanzado grandes modelos de lenguaje como ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) y Claude (Anthropic) ahora permiten traducir el lenguaje natural directamente a lenguajes informáticos como Python. Esto permite a los investigadores sin experiencia en codificación crear aplicaciones que, por ejemplo, buscan en grandes conjuntos de datos componentes de texto o valores de medición específicos. Los datos así obtenidos pueden seguir procesándose automáticamente y comprobándose su verosimilitud.

El estudio de Christmann, «Lo que aprendí al analizar datos masivos precisos de 3000 archivos de información de respaldo», publicado en Letras Orgánicasutilizó un análisis de datos impulsado por IA herramienta para descubrir errores sistemáticos previamente desconocidos. También identificó casos en los que los valores calculados erróneamente parecían estar validados por mediciones.

«Estas observaciones plantean la cuestión de si algunas mediciones pueden haber sido inventadas», subraya el investigador.

Este estudio demuestra cómo las herramientas de IA pueden mejorar la integridad científica a través de la automatización. control de calidad y detección sistemática de errores.

Como parte de una iniciativa «IA en la educación», el Departamento de Biología, Química y Farmacia de la Freie Universität Berlin planea integrar estas y otras herramientas similares en su plan de estudios. «Ayudarán a los estudiantes a desarrollar sólidas habilidades de análisis de datos y de pensamiento crítico», afirma Christmann. «Las herramientas de IA serán valiosas para preparar a los estudiantes para sus carreras de investigación».