Semantic Scholar y el AI2

A diferencia de otros sistemas de buscadores de literatura científico-académica como Google Scholar o PubMed, sistemas que dependen del análisis de citas o de la frecuencia de frases recurrentes (Co-Word Analysis), Semantic Scholar se basa en la combinación de metodología y técnicas utilizadas en inteligencia artificial como el aprendizaje automático (Machine Learning), el procesamiento de lenguaje natural (NLP, Natural Language Processing) y otros, para entender el contexto en el que se dan estas frases para filtrar los resultados obtenidos, añadiendo una capa de análisis semántico al sistema de gestión y búsqueda de resultados de la investigación científica. Semantic Scholar analiza las publicaciones a texto completo correlacionando con otras publicaciones para determinar temas específicos, contenido de figuras, palabras clave como nombres de medicamentos o de órganos, etc.

 

En su primera versión, el sistema trabajaba con publicaciones del ámbito de la informática. Ahora, en octubre de 2017, Marie Hagman, líder del proyecto, anunció el lanzamiento de una nueva versión que incorpora a su base de datos veintiséis millones de trabajos de investigación biomédica a los doce millones que ya contenía de otros ámbitos. La nueva versión actualizada incluye mejoras como la interfaz de usuario, la categorización de los temas, la detección de temas asociados o que han sido tendencia recientemente.

 

El AI2 trabaja en otros proyectos muy interesantes para el desarrollo del ámbito científico-académico como Aristo o Euclid, proyectos multidisciplinares desarrollados para entender la ciencia a través de una metodología de pregunta-respuesta-explicación y que incorporan un sistema para medir el rendimiento de estudiantes en exámenes de ciencia entendiendo las habilidades requeridas para cada profesional de ciencia aplicada.

 

Plato es otro proyecto desarrollado por el AI2 que ha sido creado para diseñar instrumentos de conocimiento visual a través de diagramas, imágenes, vídeos para enriquecer el conocimiento que deriva tradicionalmente de recursos textuales.

 

El AI2 ofrece programas muy variados para la promoción de la investigación científica como Internships, Young Investigator Program, Predoctoral Young Investigator Program, Key Scientific Challenges Program o Incubator para la creación de startups.

 

Finalmente, cabe destacar el Paul G.Allen Frontiers group, fundado para explorar las fronteras en biociència en ámbitos como el Alzheimer, la Epigenética, la Cell Decision Making and Modelling, etc. Allen Frontiers Group trabaja en colaboración con centros de investigación de Stanford University, TUFTS University, UW Medicine y Boston Children’s Hospital.