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quinta-feira, 18 de maio de 2023

Daphne Koller sobre a democratização da ciência

 

O milagre dos comuns e a democratização da ciência

 

Por Daphne Koller, PhD | Fundador e CEO, insitro; Professor Adjunto de Ciência da Computação, Universidade de Stanford

Daphne Koller
 
 

Introdução do Editor

Nesta edição da Not Alone , a Dra. Daphne Koller, professora e empresária, defende a “democratização da ciência” e pede o retorno do “cientista cidadão” — “estranhos científicos” não necessariamente associados a instituições. Ela argumenta que conceitos bem executados de “ciência aberta” estão ressurgindo em campos como aprendizado de máquina e ciências biomédicas. Dr. Koller oferece o Projeto Genoma Humano como um modelo de produção de dados abertos e ferramentas abertas. Ela também enfatiza a necessidade de democratizar a programação de computadores e “o notável advento de modelos generativos de IA que são capazes de produzir código funcional com base em uma simples descrição verbal”. Ela escreve: “Ainda nem começamos a avaliar a magnitude dessa capacidade.”

Suspeito que haverá diferentes visões e interpretações sobre o que produz a melhor ciência e a interpretação de “aberto” quando falamos de ideias, dados e ferramentas. Mas não haverá desacordo sobre a necessidade de energizar e ampliar o engajamento na ciência para abordar as muitas questões que enfrentamos como sociedade.

Em junho, ouviremos a chanceler Cynthia Larive, da Universidade da Califórnia, em Santa Cruz, que abordará o papel da diversidade da equipe de liderança na busca pela excelência. Em julho, Sir Anton Muscatelli, vice-chanceler da Universidade de Glasgow, compartilhará as perspectivas europeias do ensino superior. Tenho certeza que você vai gostar e se beneficiar de suas idéias e sabedoria. Por favor, compartilhe Not Alone com seus colegas e amigos!

 
Rafael L Bras

—Rafael L Bras | Editor, não sozinho ; Conselheiro Sênior, Elsevier; 
Professor, Instituto de Tecnologia da Geórgia

 
 

Nos primórdios da investigação científica, era bastante comum que um “cientista cidadão” – alguém sem afiliação a uma instituição acadêmica e às vezes sem treinamento científico formal – contribuísse significativamente para a descoberta científica. Exemplos notáveis ​​incluem Leonardo da Vinci, Antonie van Leeuwenhoek, Benjamin Franklin, Mary Somerville, Mary Anning, Charles Darwin, Gregor Mendel e Thomas Edison. Até mesmo Marie Curie, embora fizesse parte da equipe da École Normale Supérieure, realizou grande parte de seu trabalho sem apoio oficial, em um galpão com vazamentos e sem isolamento.

As contribuições feitas por esses cientistas foram transformadoras e até levaram ao nascimento de disciplinas científicas inteiras.

Com o tempo, no entanto, tornou-se cada vez mais difícil para “cientistas de fora” fazer tais contribuições. Novas descobertas foram em grande parte construídas em um corpo de conhecimento anterior, e acessar esse conhecimento era difícil - não apenas exigindo anos de aprendizado, mas muito desse aprendizado trancado em livros e periódicos caros disponíveis apenas para alguns. Além disso, grande parte da experimentação científica dependia de equipamentos e reagentes altamente especializados e caros. Além disso, a publicação científica de alto impacto foi amplamente disseminada por meio de locais de publicação seletivos cujos revisores eram internos que aceitavam preferencialmente artigos de outros especialistas.

A ciência aberta ressurge

Uma exceção a essa tendência tem surgido no campo do aprendizado de máquina (ML), onde na última década houve uma explosão de trabalhos de diversos pesquisadores. Por exemplo, uma análise da conferência NeurIPS (entre as principais do ML) mostra que em 2013, os trabalhos vieram de cerca de 200 instituições, em comparação com cerca de 1.300 em 2020. Esse crescimento foi possibilitado pela pronta disponibilidade de três recursos importantes:

  • O extenso código-fonte aberto (começando com OpenCV e, em seguida, TensorFlow e PyTorch) reduziu enormemente o tempo e a experiência necessários para escrever código de ML.
  • A computação em nuvem eliminou a necessidade de obter acesso a infraestrutura de computação cara.
  • Grandes conjuntos de dados de alta qualidade: ImageNet, publicado em 2012, foi um dos catalisadores mais significativos da atual revolução da IA; e os dados de rastreamento da web de vários petabytes, disponíveis gratuitamente, fornecidos pela organização sem fins lucrativos CommonCrawl, são um dos principais conjuntos de dados para treinar os atuais modelos generativos de IA.

Tudo isso reduziu a barreira de entrada para os recém-chegados no campo e permitiu que pessoas de todo o mundo utilizassem a tecnologia e contribuíssem com novos insights.

Lendo a descrição acima, com ênfase em infraestrutura de computação e dados, pode-se acreditar que esse tipo de impacto é específico do campo de ML. Eu defendo que dados acessíveis e de alta qualidade podem ter um grande impacto em outras disciplinas. As ciências biomédicas têm uma rica história de tais projetos, começando com o Projeto Genoma Humano (HGP), um esforço comunitário que reuniu mais de 2.000 pesquisadores de todo o mundo. Os impactos econômicos, científicos e médicos desse esforço são enormes. Como um exemplo, as primeiras drogas foram encontradas em grande parte por acaso, e seus alvos moleculares e proteicos eram freqüentemente desconhecidos; pós-HGP, os alvos são conhecidos para quase todas as novas drogas. Do ponto de vista econômico, um relatório de 2011 (atualizado em 2013) mostra que, em 2010, o HGP – que custava US$ 3. 8 bilhões em investimentos - deu origem (direta e indiretamente) a um impacto econômico (resultado) de US$ 965 bilhões, renda pessoal superior a US$ 293 bilhões e 4,3 milhões de anos de emprego. A atual lei de Moore para o sequenciamento do genoma deve sua origem à tecnologia criada como parte do HGP.

O HGP foi o modelo para vários outros projetos de “ciência aberta” na ciência biomédica, muitos dos quais tiveram grande impacto por si mesmos. Por exemplo, o Cancer Genome Atlas (TCGA) produziu mais de 2,5 petabytes de dados, abrangendo 11.000 pacientes e 33 tipos de tumor. Ao fornecer um rico “catálogo molecular” de câncer, permitiu que cientistas de todo o mundo estudassem os processos do câncer e obtivessem informações importantes. Por exemplo, agora sabemos que o câncer pode ser causado por uma série de alterações genéticas e epigenéticas e que os cânceres de diferentes tecidos geralmente são causados ​​pelas mesmas alterações e podem ser biologicamente mais semelhantes entre si do que com outros tumores do mesmo tipo. tecido de origem. Essa visão tem sido a base do campo da oncologia de precisão.

Em um exemplo mais recente, o UK Biobank (UKB) contém dados profundos e de alta qualidade sobre 500.000 indivíduos anônimos, abrangendo genética, várias modalidades fenotípicas (incluindo imagens e 'ômicas) e acompanhamento longitudinal da saúde. Devido à sua natureza aberta, o Biobank conseguiu atrair US$ 480 milhões em investimentos externos nos últimos cinco anos (complementando US$ 40 milhões em financiamento básico). A riqueza da coorte, portanto, aumentou consideravelmente ao longo do tempo, traduzindo-se em maior impacto: em 2015, menos de 100 publicações citaram a coorte; em 2022, esse número era superior a 2.200. O UKB desempenhou um papel crítico na compreensão do impacto do COVID-19 na população, incluindo consequências de longo prazo no cérebro e na saúde cardiovascular. Um fator-chave na utilização explosiva do recurso UKB é sua facilidade de acesso, preservando a privacidade.

Habilitando a ciência aberta

Os desenvolvimentos recentes têm o potencial de permitir uma mudança radical em que pesquisadores de todo o mundo e de diversas origens podem contribuir para o nosso conhecimento científico. No entanto, devemos estar vigilantes e proativos para garantir que essas ferramentas ajudem a diminuir, em vez de aumentar, a lacuna entre os que têm e os que não têm, em que os recursos estão disponíveis de forma desproporcional para determinados grupos ou implantados de maneira desproporcional em determinados domínios de problemas em relação a outros. Precisamos garantir que criamos conhecimentos e ferramentas que sejam igualitários, abertos e universais.

Uma tendência importante é a mudança contínua em direção ao conhecimento de acesso aberto, incluindo cursos abertos e a crescente adoção (às vezes até obrigatória) de publicação antecipada e de acesso aberto, seja em servidores de pré-impressão ou em periódicos de acesso aberto. Isso é particularmente crítico para pesquisadores que não são afiliados a instituições acadêmicas e indústrias ricas.

Outra transformação igualmente importante é a democratização da programação — uma crítica do século 21habilidade do século que tem sido consistentemente desafiadora para ensinar a um público mais amplo. Linguagens de programação de alto nível foram o primeiro passo para tornar a programação mais acessível, seguida por bibliotecas de código cada vez maiores. Mas isso não é nada comparado à transição de fase que agora está sobre nós com o notável advento de modelos de IA generativos que são capazes de produzir código funcional com base em uma simples descrição verbal. Mal começamos a avaliar a magnitude do impacto dessa capacidade. É importante ressaltar que, embora os primeiros modelos de IA generativos sejam em grande parte proprietários, há esforços recentes para criar modelos multilíngues de código aberto e acesso aberto com direitos liberais de propriedade intelectual (IP) tanto no modelo quanto em seus derivados. Essas ferramentas abertas ajudarão a garantir que os benefícios da IA ​​sejam amplamente acessíveis.

Igualmente crítico para a democratização da ciência será gerar e disponibilizar recursos de dados que capacitam diversas comunidades de pesquisa. Tornou-se comum ver os dados como “o novo petróleo”. Mas como vamos além de um conjunto limitado de “poços de petróleo” proprietários para recursos de “energia alternativa” que estão mais amplamente disponíveis? Acredito que as áreas dos principais desafios sociais – mudança climática, energia renovável, agricultura sustentável, pobreza, equidade na saúde ou novas terapêuticas – poderiam ser enormemente aceleradas pela criação de grandes recursos de dados acessíveis de alta qualidade que podem permitir uma ampla descoberta científica. Uma criação cuidadosa e rigorosa de recursos de dados de alta qualidade é crítica aqui, porque os dados que são tendenciosos, defeituosos ou não representativos da complexidade do problema (por exemplo,

Uma reflexão do 25º aniversário do Projeto Genoma Humano fornece uma perspectiva valiosa sobre os ingredientes necessários para viabilizar projetos desse nível de impacto:

  • Criando um recurso colaborativo e compartilhado – afastando-se de “pesquisadores individuais trabalhando isoladamente para responder a um pequeno conjunto de questões científicas” e “focando na descoberta de informações fundamentais que informariam muitas investigações subsequentes”.
  • Compartilhamento de dados altamente abertos , incluindo “políticas que encurtaram o tempo entre a geração e a liberação de dados”.
  • Planejamento para análise de dados desde o início.
  • Promover a criação e dimensionamento de inovações técnicas facilitadoras.
  • Abordagem proativa de implicações sociais e éticas mais amplas.
  • Ser audacioso, quantitativo e flexível na definição das metas do projeto , com forte base em “marcos explícitos, métricas e avaliações de qualidade” e “vontade de iterar os planos conforme necessário”.

Essas diretrizes podem e devem servir como uma estrela do norte no desenvolvimento de uma nova constelação de esforços de “big science” liderados pela comunidade, de acesso aberto, para criar tecnologias e conjuntos de dados em áreas-chave de desafio. Conforme discutido acima, essas iniciativas podem ser implementadas de forma eficaz por meio de esforços colaborativos e conduzidos pela comunidade: um milagre dos comuns. Embora não sejam baratos, vimos que esses esforços podem facilmente se pagar muitas vezes em termos de benefícios econômicos, científicos e sociais. Feitos da maneira certa, esses projetos permitirão que um conjunto dramaticamente maior de pesquisadores contribua com sua energia, entusiasmo e intelecto para essas áreas e ajudem a gerar soluções novas e impactantes para alguns dos problemas sociais mais prementes.

 

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terça-feira, 9 de maio de 2023

Que "TALKS" atualizar seus conhecimentos?

 

 

A MundoCoop realizou a 4ª edição do CoopTalks Agro e, se você não conseguiu participar ou quer rever esse grande encontro, não se preocupe! Todas as apresentações estão liberadas para você conferir agora mesmo!
 

 

 

 

Conectividade e inovação: como a tecnologia está transformando o agro

O agro brasileiro está em constante evolução e a digitalização é uma das grandes responsáveis por esse avanço. No painel “Agrotech, inovação e conectividade”, Ana Helena Andrade, Presidente da Associação CoonectarAgro, Leandro Carvalho, CEO da Supercampo e Kleberson Angelossi, Gerente de Inovação na Coopavel, discutiram diversos temas importantes para o setor.

 

 

 

 

Roberto Rodrigues apresenta análises e propostas para o agro brasileiro

A quarta edição do CoopTalks Agro contou com a presença de Roberto Rodrigues, professor emérito da FGV e Ministro da Agricultura (de 2003 a 2006), que apresentou análises e propostas para o Brasil alimentar o mundo. 

 

 

 

 

Os caminhos para uma produção agro eficiente

Você sabia que a logística é um dos principais desafios do mercado atual? No painel “Os caminhos para a produção agro eficiente”, José Alexandre Loyola, Fundador e CEO da Consultoria R2M, e Francisco Pereira, Gerente da Logística da Cooperativa Veiling Holambra, discutiram sobre os pontos fundamentais para o setor.

 

 

 

 

Crédito e Seguro Rural: Desafios e oportunidades com especialistas do mercado agro

Recebemos na quarta edição do Cooptalks Agro, o Superintendente de Produtos Agro da Tokio Marine Seguradora, Joaquim Neto, o Assessor Especial do Ministro da Agricultura, José Ângelo Mazzillo Junio e o Diretor de Negócios na Credicoamo, Dilmar Antonio Peri para discutir sobre o tema "Crédito e Seguro Rural: Desafios e oportunidades".

 

 

 

 

Como criar valor no agronegócio: lições da palestra de Marcos Fava Neves

No Cooptalks Agro, o professor da USP e FGV, Marcos Fava Neves, trouxe uma palestra inspiradora sobre a importância de construir valor no agronegócio. Com um panorama completo das atuais mudanças no mercado, o professor destacou a necessidade do cooperativismo prestar atenção em alguns pontos cruciais.

 

 

 

 

Top Coopers reúne líderes do setor para discutir o futuro das cooperativas agro

No CoopTalks Agro 2023, que contou com a mediação do especialista em agronegócio e membro editorial da Revista MundoCoop, José Luiz Tejon, o painel TOP COOPERS reuniu importantes líderes do setor, como Antonio Chavaglia, Presidente da Comigo; Neivor Canton, Diretor Presidente da Aurora Coop; Fernando Degobbi, CEO da Coopercitrus e Dilvo Grolli, Diretor Presidente da Coopavel.

 

 

 

 

Biotecnologia no campo: insumos e defensivos com Renato Seraphim e Ademar De Geroni Junior

O painel “Biotecnologia no campo: insumos e defensivos” trouxe um bate papo com Renato Seraphim, Diretor de Marketing da UPL e Ademar De Geroni Junior, VP regional de Marketing na Divisão de Soluções para Agricultura da BASF. Durante a conversa, os especialistas discutiram as principais tendências e inovações no setor de biotecnologia agrícola, destacando a importância dos insumos e defensivos para a produção de alimentos de qualidade.

 

 

 

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