A pesquisa química geralmente contém dados imprecisos de medição de massa, de acordo com a análise da IA

As ferramentas de análise de dados alimentadas por IA têm o potencial de melhorar significativamente a qualidade das publicações científicas. Um novo estudo do professor Mathias Christmann, professor de química na Freie Universität Berlin, revelou deficiências nas publicações químicas.

Usando um script Python desenvolvido com a ajuda de modelos modernos de linguagem de IA, Christmann analisou mais de 3.000 artigos científicos publicado em Cartas Orgânicas nos últimos dois anos. A análise revelou que apenas 40% dos artigos de pesquisa química continham medições de massa livres de erros. A ferramenta de análise de dados baseada em IA utilizada para este fim poderia ser criada sem qualquer conhecimento prévio de programação.

“Os resultados demonstram o quão poderosas as ferramentas alimentadas por IA podem ser na pesquisa diária. Elas não apenas tornam acessíveis análises complexas, mas também melhoram a confiabilidade dos dados científicos”, explica Christmann.

Avançado grandes modelos de linguagem como ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) e Claude (Anthropic) agora permitem que a linguagem pure seja traduzida diretamente para linguagens de computador como Python. Isso permite que pesquisadores sem experiência em codificação criem aplicativos que, por exemplo, pesquisem grandes conjuntos de dados em busca de componentes de texto ou valores de medição específicos. Os dados obtidos desta forma podem então ser processados ​​automaticamente e verificados quanto à plausibilidade.

O estudo de Christmann, “O que aprendi com a análise de dados de massa precisos de 3.000 arquivos de informações de suporte”, publicado em Cartas Orgânicasusou uma análise de dados baseada em IA ferramenta para descobrir erros sistemáticos anteriormente desconhecidos. Também identificou casos em que valores calculados incorretamente pareciam ser validados por medições.

“Essas observações levantam a questão de saber se algumas medições podem ter sido fabricadas”, enfatiza o pesquisador.

Este estudo demonstra como as ferramentas de IA podem melhorar a integridade científica através de controle de qualidade e detecção sistemática de erros.

Como parte de uma iniciativa “IA na Educação”, o Departamento de Biologia, Química e Farmácia da Freie Universität Berlin planeja integrar essas e outras ferramentas semelhantes em seu currículo. “Eles ajudarão os alunos a desenvolver fortes habilidades de análise de dados e pensamento crítico”, diz Christmann. “As ferramentas de IA serão valiosas na preparação dos estudantes para suas carreiras de pesquisa.”