"Se eu vi mais longe, foi por estar sobre ombros de gigantes". Como fez em tantas outras situações, Isaac Newton resumiu a natureza sequencial da investigação científica em uma frase elegante e concisa. Newton estava dando crédito às descobertas que precederam as suas e expressou os caminhos incrementais e interconectados da descoberta baseada em experimentos.
O que facilitou essa interconexão foi a circulação da informação científica, que foi diretamente catalisada pela inovação da prensa tipográfica de Gutenberg por volta de 1450. O ímpeto construído por uma descoberta que inspira a próxima continuou crucial nos séculos após Newton, evoluindo para um ciclo virtuoso que ajudou a alimentar a explosão de conquistas científicas no século XX.
Inovação na moderna era da informação
O aumento na disseminação do conhecimento introduziu um desafio inesperado ao progresso científico – a sobrecarga de informações. As primeiras revistas acadêmicas, desde a Philosophical Transactions na Inglaterra e Journal des sçavans na França, foram lançadas em 1665 para ajudar os cientistas a se manterem atualizados e entenderem melhor as últimas descobertas científicas em seu campo. No entanto, o desafio de se manter informado cresceu exponencialmente, à medida que os cientistas continuam inovando e inspirando novas descobertas. Nos últimos dois anos, a humanidade gerou 90% de todos os dados já criados.
Para continuar a fazer contribuições importantes e inovadoras para a ciência – para acelerar a descoberta científica – é essencial que os cientistas compreendam e apreciem o que veio antes. Por exemplo, três pesquisadores – Yves Chauvin, Robert H. Grubbs e Richard R. Schrock – receberam o Prêmio Nobel de Química em 2005 pelo "desenvolvimento do método de metátese em síntese orgânica". O comitê do Prêmio Nobel escreveu sobre sua descoberta:
A teoria de Chauvin preparou o cenário para os químicos procurarem e projetarem catalisadores que executem o esquema de troca de forma eficaz. Depois de examinar vários metais candidatos diferentes, Richard Schrock fez o grande avanço inicial ao descobrir que os catalisadores que contêm os elementos de metal de transição molibdênio e tungstênio realizavam a tarefa. No entanto, a tendência a reagir desfavoravelmente significou que a reação nem sempre foi totalmente planejada. Robert Grubbs avançou um estágio desenvolvendo catalisadores mais eficazes centrados em torno de outro metal de transição, o rutênio, que reagia menos com outras moléculas e era muito mais estável.
Esta história revela a natureza sequencial de seu trabalho, culminando em uma conquista digna do Prêmio Nobel. Cada nova descoberta inspirava outra, todas se conectando por meio de uma complexa linhagem de referências na literatura científica. Observando a impressionante lista de quase 1.200 artigos de periódicos de Grubbs até o momento, vemos mais de 49.000 referências a esses artigos em publicações posteriores. De fato, um único artigo publicado por Grubbs em 1999 foi referenciado quase 2.800 vezes por outros pesquisadores da área!
Curadoria humana como a chave para as tecnologias transformadoras de amanhã
Com as organizações gerando 2,5 petabytes de dados por dia, torna-se ainda mais importante a descoberta de informações relevantes e específicas. Embora as soluções de informação como o SciFindern ajudem os cientistas de hoje a encontrar exatamente as informações de que precisam e quando precisam, as tecnologias de inteligência artificial (IA) logo se tornarão parte de uma estratégia mais abrangente para gerenciar o crescente fluxo de dados.
À medida que são desenvolvidas novas tecnologias de IA, não deve ser negligenciada a importância de dados científicos de alta qualidade e com curadoria humana, pois são a pedra angular para a implementação bem-sucedida da IA em biociência, computação e tudo mais. Começando com fontes de dados enriquecidas por pessoas, a IA pode fornecer insights a uma ampla variedade de tipos de informações, ajudando os cientistas a descobrir e entender o que antes estava enterrado sob uma montanha de literatura. Ao canalizar "data lakes" para "reservatórios" mais gerenciáveis de informações relacionadas ou complementares, a IA baseada em dados de alta qualidade e com curadoria humana ajudará os cientistas a maximizar a oportunidade de aproveitar o conhecimento e a inovação de seus predecessores e garantir que suas próprias descobertas estejam acessíveis para a próxima geração de inovadores.
No CAS, sabemos o quanto isso é importante para os cientistas terem acesso imediato às pesquisas existentes para acelerar o processo de descoberta. Esse entendimento orienta nosso serviço à comunidade científica há mais de 110 anos. Embora o ambiente de dados complexo e em constante crescimento de hoje apresente desafios únicos, nossos cientistas continuarão a ler a literatura para extrair, organizar e conectar os detalhes valiosos – tudo para permitir que você veja mais longe ao se apoiar nos ombros de gigantes.
Sobre quais ombros você se apoiará na sua próxima descoberta? Saiba como o CAS pode ajudar.