En la investigación científica, gran parte de los datos generados nunca se publican. Se estima que 9 de cada 10 conjuntos de datos quedan guardados en laboratorios o discos duros, sin ser compartidos ni reutilizados. Esta pérdida limita el avance en áreas clave como la salud, el medio ambiente y la tecnología.
Publicar datos no es tan simple como subir archivos: requiere validación, organización, metadatos, revisión por pares y otros procesos que consumen tiempo y recursos. Muchos investigadores no tienen los medios para hacer que sus datos sean accesibles y útiles para otros.
Qué es FAIR² y por qué es importante
La editorial científica Frontiers ha lanzado FAIR² Data Management, una plataforma basada en inteligencia artificial que automatiza la publicación y reutilización de datos científicos. Se basa en los principios FAIR (localizables, accesibles, interoperables y reutilizables), ampliándolos para que los datos puedan ser usados tanto por personas como por sistemas de IA.
FAIR² ya está en funcionamiento y ha demostrado su eficacia en varios proyectos piloto. Automatiza tareas como la curación, revisión, certificación y visualización de datos, lo que antes podía tardar semanas o meses.
El asistente digital que lo hace posible
Una de las herramientas clave de FAIR² es el AI Data Steward, desarrollado por la startup Senscience. Este asistente digital organiza los datos, genera metadatos, publica artículos y crea visualizaciones interactivas. Al subir sus datos, el investigador recibe:
Un paquete certificado con todo lo necesario para validar y usar los datos.
Un artículo revisado por pares, listo para citar.
Un portal con visualizaciones y un chatbot para explorar los datos.
Un certificado FAIR² que garantiza la calidad y reutilización.
Este sistema permite que los datos sean comprensibles y útiles para científicos de otras áreas, responsables políticos, empresas e incluso usuarios sin formación técnica.
Ejemplos de datos recuperados
FAIR² ya ha curado varios conjuntos de datos que muestran su potencial:
Más de 3.800 variantes de la proteína spike del SARS-CoV-2, con información clave para futuras pandemias.
343 escaneos cerebrales preclínicos armonizados entre cuatro centros, útiles para identificar biomarcadores.
Datos sobre presiones medioambientales entre 1990 y 2050 en 43 países, esenciales para políticas de sostenibilidad y estudios climáticos.
FAIR² representa un avance significativo en la gestión de datos científicos, facilitando su acceso, comprensión y reutilización para acelerar el progreso en múltiples disciplinas.
Reconocimiento, valor social y uso responsable de los datos
Una de las grandes ventajas de FAIR² es que reconoce el trabajo de los investigadores. Cada vez que un conjunto de datos se reutiliza, el autor original recibe una cita, lo que fomenta la publicación de datos y mejora su carrera académica.
Esto resuelve una queja frecuente en la comunidad científica: el esfuerzo de recolectar y organizar datos suele pasar desapercibido. Con FAIR², cada dataset cuenta con certificaciones, artículos citables y trazabilidad, lo que permite que su impacto sea visible y valorado.
Además, la plataforma garantiza un uso responsable. Todos los datos publicados siguen una especificación abierta que asegura su uso ético y verificable, tanto por personas como por sistemas automatizados.
Una nueva vida para los datos científicos
FAIR² cambia por completo el ciclo de vida de los datos. Lo que antes podía quedar olvidado en un disco duro, ahora se convierte en parte de una biblioteca interactiva accesible para investigadores, estudiantes, responsables de políticas públicas y más.
Este enfoque no solo acelera el avance científico, sino que también multiplica el valor de cada investigación. Así como reciclar materiales permite crear nuevos productos, reutilizar datos abre la puerta a descubrimientos que antes no eran posibles.
Como señaló el Dr. Sean Hill, CEO de Senscience: “La ciencia invierte miles de millones en generar datos que luego desaparecen; FAIR² permite que cada uno de ellos cuente y contribuya a un nuevo avance”.