CONFERENCIANTES

14 y 15 de noviembre de 2024:

 Ponente: José Antonio Álvarez Bermejo

 Organismo:  Universidad de Almería

 Título: Inteligencia Artificial en la Investigación Científica: Herramienta Ética para Avanzar en la Ciencia Experimental»

 Resumen:

  1. Introducción: ¿Por qué la IA es relevante para los científicos experimentales?
    – Objetivo: Generar interés y motivar a los estudiantes para que vean la IA como una herramienta transformadora en sus áreas.
    – Contenido:
    – Breve explicación del impacto de la IA en diversas disciplinas científicas (matemáticas, química, ciencias ambientales).
    – Ejemplos rápidos de cómo la IA ha revolucionado el descubrimiento científico (p. ej., predicciones ambientales, etc.).
    – Importancia de la IA no solo para la eficiencia, sino para abrir nuevas fronteras que eran inalcanzables con métodos tradicionales.
  2. Herramientas de IA útiles para la investigación científica
    – Objetivo: Proporcionar un vistazo práctico a las herramientas que pueden utilizar los doctorandos para acelerar su investigación.
    – Contenido:
    – Machine Learning (Aprendizaje automático): Concepto básico y cómo aplicar en modelado predictivo (por ejemplo, predicción de propiedades de materiales, reacciones químicas).
    – Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Uso para la revisión de literatura científica, búsqueda automática de referencias, creación de resúmenes de artículos o datos experimentales.
    – Optimización y Simulación: Herramientas de IA para simulaciones químicas, ambientales o matemáticas (p. ej., el uso de redes neuronales para la resolución de problemas matemáticos complejos o simulaciones medioambientales).
    – Automatización de Experimentos: IA en el diseño experimental y automatización de procesos científicos.
    – Breve demostración de herramientas específicas (p. ej., TensorFlow, Scikit-learn, Chemprop, etc.).
  3. Ética en el uso de la IA en la investigación
    – Objetivo: Sensibilizar sobre el uso responsable y ético de la IA en la investigación académica.
    – Contenido:
    – Transparencia y Reproducibilidad: Cómo asegurarse de que los modelos de IA son reproducibles y sus resultados transparentes para que la ciencia sea verificable.
    – Sesgo y Equidad: Discusión sobre los posibles sesgos en los algoritmos y cómo pueden afectar la investigación científica, con ejemplos concretos (p. ej., sesgos en modelos de predicción de contaminantes, materiales o propiedades químicas).
    – Propiedad Intelectual y Autoría: La importancia de entender la autoría en proyectos impulsados por IA. ¿A quién le pertenece el descubrimiento? ¿Cómo integrar la IA como colaborador en vez de como sustituto?
    – Privacidad y Protección de Datos: Cuestiones sobre cómo manejar datos sensibles, en especial en áreas como la biología o el medioambiente, donde puede haber datos personales o de impacto social.
  4. Conclusión: Integración de la IA en la investigación científica de manera responsable
    – Objetivo: Resumir los puntos clave y motivar la adopción de la IA de forma ética y eficiente.
    – Contenido:
    – Recapitulación sobre cómo la IA puede mejorar la productividad y abrir nuevas puertas en la investigación.
    – La importancia de un enfoque equilibrado: aprovechar las ventajas sin perder de vista las implicaciones éticas.
    – Invitación a profundizar en las herramientas mencionadas y sugerencias para cursos o recursos adicionales.
  5. Preguntas y Discusión
    – Un pequeño espacio para resolver inquietudes de los estudiantes sobre el uso de la IA en su campo específico o preocupaciones éticas.

 

 Ponente: Lorena Ávila García

 Universidad: Universidad de Almería

 Título: Comunicación Científica: Pagar por publicar

 Resumen: El impacto del movimiento en favor del acceso abierto a los contenidos científicos ha propiciado, en la última década, una transformación del modelo económico que sustenta la edición de revistas científicas. Al tradicional pago por suscripción (pagar por leer) que asumen los presupuestos de las bibliotecas universitarias y centros de investigación, se ha añadido un modelo de pago por publicación, en el que el personal investigador debe pagar para que sus contribuciones al conocimiento científico, en forma de artículos de revista, se publiquen en abierto.

La publicación de artículos en abierto se ha convertido en un requerimiento por parte de las agencias financiadoras de investigación y en un compromiso de los/as investigadores/as hacia la difusión del conocimiento. Además, la publicación en abierto multiplica las posibilidades de difusión de la producción científica e incrementa su impacto en la comunidad académica internacional. Los gastos por procesamiento de artículos (APC – Article Processing Charge) son tarifas que se cobran para la publicación de artículos en abierto, tanto en revistas de acceso abierto como en revistas híbridas. Los APCs pueden ser costeados por el/la autor/a, por la Institución a la que pertenece o por los proyectos de investigación, que destinan partidas específicas para la publicación.

En este contexto de transformación de las dinámicas de la comunicación científica surgen los Acuerdos Transformativos (AT), acuerdos entre consorcios de bibliotecas y grandes editores que redistribuyen el presupuesto tradicional de suscripción para incluir los APCs de un número determinado de artículos.

En virtud de estos acuerdos, la Universidad de Almería tiene acceso a la lectura de las colecciones de revistas suscritas al mismo tiempo que sus investigadores/as pueden publicar, a cargo de esos contratos, un número predeterminado y cerrado de artículos de una serie de revistas, sin tener que asumir su pago.

 

 Ponente: Daniel Ramón Vidal

 Universidad: Universidad Cardenal Herrera

 Título: El futuro de la biotecnología de los alimentos

 Resumen: El sistema agroalimentario mundial se enfrenta a una encrucijada de futuro con multitud de problemas relacionados con la seguridad alimentaria, la sostenibilidad de los ecosistemas y la salud de los consumidores. Los «drivers» clásicos de innovación en agroalimentación, el marketing y la logística, no van a ser capaces de resolver estos problemas. Sólo el uso combinado de desarrollos en disciplinas científicas como la biotecnología, la genómica, la inteligencia artificial, la robótica o los nanomateriales, podrán solventar este drama. A lo largo de esta esta conferencia nos centraremos en analizar las distintas aplicaciones de la biotecnología en ese campo de futuro. Hablaremos de mejora genética de cultivos vegetales y razas animales y también del desarrollo de nuevos moduladores del microbioma para la mejora de diferentes ecosistemas como los suelos agrícolas o el tracto digestivo de animales de granja o humanos. Discutiremos como la secuenciación genómica masiva puede resolver problemas de seguridad alimentaria o detectar fraudes alimentarios. Analizaremos las grandes posibilidades de la fermentación de precisión para cuidar la sostenibidad del Planeta. Y, por supuesto, también hablaremos de como educar a la sociedad en el uso de todas estas aplicaciones.