Malas prácticas y fraude científico

 Hablando con los compañeros en el descanso de la nueva tarea de ABAI sobre fraude científico, han salido a la luz unas cuantas historietas de fraudes y malas prácticas dentro de nuestra disciplina, la ingeniería.

Tomando una de las más recientes y de las que más me ha gustado, un claro ejemplo de mala práctica es la cometida por Manshu et al. (2024) en donde hablan sobre una nueva malla porosa en base de Cobre para mejorar el rendimiento en el desgaste de baterías de Litio.

La verdad que no hay que leer más allá de la primera página para encontrar el gazapo. En la primera línea del primer párrafo de su introducción se puede leer la siguiente frase: 

"Certainly, here is a possible introduction for your topic:Lithiummetal batteries are promising candidates for high-energy-density rechargeable batteries due to..."

Parece ser como si alguien les hubiese 'dictado' esta parte de la introducción, tomándoselo tan al pie de la letra que debieron copiar literalmente todo.

Dentro del fraude científico, el copiar y pegar información de otros sitios no tiene tanto impacto negativo, más aún cuando se trata de párrafos introductorios, de revisión bibliográfica o del estado del arte. La corrección de esta mala práctica es muy sencilla mediante la citación del sitio donde se ha tomado dicha frase, pero no queda tan bien visto citar a ChatGPT.

 Lo sorprendente de este caso es que el artículo se encuentre publicado en una revista de alto impacto (indexada en Q1) y que el fallo se encuentre muy a la vista.

Dentro del extenso y minucioso proceso que tienen que pasar los papers para ser publicados, sorprende que se les haya pasado a revisores y editores un error tan fácil de ver. Esto da bastante que pensar sobre el trabajo de estas personas, o directamente si son personas quienes hayan realizado esta revisión.

Hace poco dos investigadores israelíes publicaron un artículo sobre el impacto del consumo de frutas y verduras en personas adultas con diabetes, lo curioso es que lo redactó ChatGPT en menos de una hora.

Con el avance de las nuevas tecnologías estamos en el punto que se puede mezclar el trabajo de un investigador con el de la inteligencia artificial. Esta tecnología va a marcar un antes y un después dentro del mundo de la ciencia, ¿Nos ayuda a crear o a publicar ciencia?

 

Zhang, M., Wu, L., Yang, T., Zhu, B., & Liu, Y. (2024). The three-dimensional porous mesh structure of Cu-based metal-organic-framework - aramid cellulose separator enhances the electrochemical performance of lithium metal anode batteries. Surfaces And Interfaces, 104081. https://doi.org/10.1016/j.surfin.2024.104081

El paradigma del uso excesivo de datos.

Posiblemente el paradigma más actual dentro del campo de la ciencia, y en concreto, dentro del campo de la informática: el uso de los datos. Hoy en día todo son datos: una cuenta bancaria, las fotos en Instagram, datos fiscales, la monitorización de un aerogenerador, un robot o hasta incluso las zapatillas que me compré ayer son datos.

Se encuentra presente en todos los aspectos de la vida, pero yo me centraré en el uso que se le está dando dentro de mi disciplina, la ingeniería.

La ingeniería es una disciplina que aprovecha las leyes de la física para desarrollar y ejecutar aplicaciones prácticas en la vida real, abarca desde la rama más antigua y práctica (ingeniería civil) hasta una de la más modernas (ingeniería electrónica). Es una ciencia cambiante, que tiene que adaptarse al entorno, va avanzando de revolución en revolución. Uno de los mayores cambios en el mundo de la ingeniería es el uso de inteligencia artificial.

Desde la aparición de los ordenadores y herramientas computacionales la ingeniería ha avanzado a pasos de gigante. El desarrollo de equipos informáticos cada vez más potentes ha ido mejorando el procesado de datos, hasta tal punto que se puede hacer cualquier simulación o modelado de un sistema real en un ordenador.

¡Somos capaces de replicar la realidad en un ordenador! No solo se queda ahí, actualmente estamos en el punto de desarrollar algoritmos que interpretan los datos procedentes de estas simulaciones y conseguir generar conocimiento automáticamente. Inteligencia artificial.

Hoy en día ya no vemos un sistema físico por sus atributos mecánicos (masas, centros de gravedad, inercias, rozamientos...), sino como un conjunto de datos los cuales pueden ser interpretados con herramientas computacionales y dar cualquier tipo de resultados deseables.

Casi como el paradigma de la mecánica cuántica, la cual supuso un cambio de interpretación en la propagación de la luz. La luz paso de ser una partícula o una onda a ser las 2 cosas a la vez, y a partir de ahí, todo eran ondas.

Con la inteligencia artificial y algoritmos de Machine Learning ya no necesitamos saber que es lo que se está analizando. Ahora volcamos una cantidad ingente de datos a una red neuronal para que nos devuelva la serie de datos que necesitamos. Las fotos ya no son fotos, ahora son vectores de datos con la intensidad y color de cada pixel que lo componen.

Dependiendo de las manos en las que caigan, el uso de datos puede suponer un avance o un retroceso en la ciencia. Ya no es necesario fabricar un prototipo o construir en madera un mecanismo estilo da Vinci, ahora lo podemos modelar en un portátil y moverlo a nuestras anchas. Podemos incluso hasta desarrollar un algoritmo que me prediga el estado de dicho mecanismo en un instante de tiempo en concreto. Podemos predecir fallos futuros en maquinarias solo con monitorizarlas. Podemos preguntarle a ChatGPT sobre una pregunta del examen. Podemos escribir un artículo de investigación con inteligencia artificial.

En resumidas cuentas, el paradigma de los datos es un fenómeno que lo estamos viviendo in-situ, en nuestro día a día. Se encontraría en la fase de ciencia revolucionaria dentro del esquema de Kuhn, todavía no se ha establecido como ciencia normal, necesita una serie de mejoras y un adecuado enfoque de sus aplicaciones.

 

Papel social de la tesis

Bueno, tras mucho tiempo sin publicar ninguna entrada vamos con la primera del nuevo curso de ABAI2.

Básicamente tengo que dar respuesta a la pregunta, ¿Qué fin social puede tener mi tesis?.

Para poneros en contexto, mi tesis se enmarca dentro del mundo de la robótica industrial. Tendré que realizar análisis cinemáticos, dinámicos y caracterización mecánica de un brazo robótico (el de la imagen del blog). La linea de tesis está muy abierta todavía pero cuando demos con la veta habrá que picar, el primer golpe lo pegaré en el estudio de las diferentes rigideces estáticas que puede presentar el robot.

Poniéndome en la tesitura trascendental en la cual mi tesis supondrá un gran avance en el mundo de la ingeniería, ¿De que manera puede influir los resultados que obtenga en la sociedad?

La aplicación directa es en la industria, la implementación en la linea de producción de cualquier empresa. Los avances que se obtengan pueden suponer una mejora en la calidad de vida de los operarios, desarrollando procesos cíclicos o de alta exigencia física para una persona pero no para un robot.

Otra posible repercusión sería en la eficiencia en los procesos productivos: ahorro de materiales, reducción de tiempos u operaciones, aumento de la producción... En resumidas cuentas, en dinero para la empresa.

Una de las conclusiones que saqué en la sesión de este lunes es que: "el dinero lo mueve todo". El dinero es capaz de comprar ideas, de modificarlas y modelarlas al gusto de cualquier persona, empresa o multinacional. El dinero, en algunas circunstancias, es capaz de frenar avances científicos de gran impacto social, por ejemplo, la movilidad sostenible pegó un gran avance con el uso del hidrógeno hace ya medio siglo (Apolo 11). ¿Por qué habiendo una solución a la problemática de la contaminación no se ha aplicado? o mejor dicho, ¿A quién no le interesa que esto cambie?.

Volviendo a mi tesis y como último factor social, todo lo que aprenda a lo largo de estos 3-4 años servirá sobre todo como avances de mi conocimiento, que en un futuro no muy lejano se convertirá en docencia: generación de conocimiento, enseñanza de nuevos conceptos, nuevas aplicaciones, el flujo de información profesor-alumno, nuevos puntos de vista...

De entre todos los fines sociales que he comentado me quedo con este último, lo veo el más viable sobre todo si mi intención una vez terminada la tesis sea quedarme en la universidad.

Un saludo y hasta la próxima.

Javi el de IMAC.