Apuntes epistemologicos a la e-ciencia.
| Autor | Vallverd |
* 1. Introducción
El 16 de febrero del año 2001 la revista Science publicó un artículo especial que llevaba por título "The Sequence of the Human Genome" y que significó la presentación del primer mapa del genoma humano, constituído por más de 3000 millones de bases (A, C, G, T). El artículo estaba firmado por 275 científicos procedentes de 14 instituciones científicas repartidas por todo el mundo. Los costes finales del proyecto pueden evaluarse en un número de centenas de millones de euros muy elevado. al tratarse de experimentación con seres humanos, se tuvo que respetar las políticas de diveras agencias norteamericanas, así como de la World Medical Association, especialmente de la Declaración de Helsinki (revisada el aso 2000). A fin de tener criterios unificados, se creó el Institucional Review Board (IRB) para que contribuyera en el diseño del protocolo para la obtención del ADN y que contemplara los derechos de privacidad y confidencialidad de los donantes. Celera Genomics obtuvo un Certificado de Confidencialidad del Department of Health and Human Services y pudo empezar sus investigaciones. Se tomaron muestras de diversos voluntarios, de los que finalmente se escogieron 5 (dos hombres y tres mujeres): un afroamericano, un asiático chino, un hispano mejicano y dos caucásicos. De esta manera se pretendía no hacer ninguna discriminación de género ni de raza.
El proyecto, además de estas cuestiones de tipo ético, tenía tres grandes retos: por un lado secuenciar rápida y eficientemente, por otro almacenar estos datos y, finalmente, encontrar sentido a la información obtenida y catalogada. En estos tres pasos tenemos la presencia completa y absoluta de sistemas computacionales o robotizados: ABI 3700 para la primera fase, GenBank y el algoritmo BLAST para la segunda y el sistema experto Otto para la tercera (identificaba y caracterizaba genes del genoma humano). Todas ellas no son tareas meramente mecánicas, algunas de ellas requieren el desarrollo de un pensamiento artificial similar al del ser humano, aunque más rápido, fuerte y preciso. Citius, altius, fortius, pero para los sistemas computacionales [1]. Los seres humanos estamos descubriendo nuestra esencia gen ética con la ayuda de máquinas que empiezan a ser inteligentes. al mismo tiempo, el almacenamiento y trabajo con las bases de datos existentes requería de software y middleware específico. Bienvenidos a la e-Ciencia.
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Definiendo a la e-Ciencia.
Cuando hablamos de e-ciencia, y según la Fundación Española de Ciencia y Tecnología (FECYT) [2], nos referimos "a las actividades científicas a muy gran escala que deberán desarrollarse cada vez más mediante colaboraciones globales distribuidas y accesibles a través de Internet. Este tipo de actividad científica cooperativa [3] requerirá acceso a bancos de datos muy voluminosos y a recursos de computación de muy gran escala, además de prestaciones de visualización de alta calidad y otro tipo de herramientas".
La pregunta clave, tras lo expuesto en este capítulo, es si la e-ciencia es simplemente ciencia clásica conectada a la red, o si más bien nos encontramos ante nuevos modos de producir, gestionar y analizar la información científica a través de innovadoras formas de trabajo a distancia.
Una mirada a las argumentaciones realizadas hasta este momento, nos impulsan a afirmar que nos encontramos, efectivamente, ante una e-ciencia, una nueva forma de crear, evaluar y del difundir el conocimiento. Con ello no pretendemos afirmar que es algo radicalmente nuevo y que no existe ligazón alguna con el período previo. Lo que importa es admitir que la relación entre mundo-conocimiento-investigadores ha sido radicalmente trasformado. La epistemología, el estudio de los modos de adquirir y crear conocimiento válido, debe incluir estas nuevas variables en nuestros análisis, por lo que, extendiendo el símil, estamos ante una e-epistemología.
Toda nuestra reflexión gira entorno a la idea de 'información', el concepto clave de las teorías Sociológicas [4] que analizan la dirección universal tomada a finales del siglo XX e inicios del XXI, que remite a diversos fenómenos a considerar sobre la naturaleza de la ciencia contemporánea:
Proceso Concreciones Creación Data Tsunami: Petabytes de datos. /Descubrimiento Instrumentos virtuales. Ontologías [5]. Inteligencia Artificial (IA). Gestión: búsqueda- Bases de datos: acceso-traslado- manipulación- Complejas, jerárquicas, dinámicas, minería inconsistentes. Sofware. Middleware. Comprensión Modelización computerizada [6]. Visualización (entornos amigos). Integración de la información (gen-sociedad). Evaluación Computacional, abierta. Comunicación Revistas electrónicas gratuitas [7]. Trabajo Deslocalizado. En red. Cooperativo Dinámico. Interoperatividad. Cognición socialmente distribuida [8]. Financiación Publica-privada. Control Evitando regulaciones nacionales. Es un hecho, la cantidad de información con la que deben trabajar los investigadores de nuestros días es de una magnitud tal que requiere de nuevas formas de trabajar con los datos [9].
Esta e-Ciencia no es sólo un deseo pro-tecnológico, sino más bien la respuesta a las necesidades de la investigación en múltiples disciplinas de finales de los anos noventa del siglo XX. No es por azar que Tim Berners-Lee inventó la World Wide Web en el CERN: ya por entonces los físicos se encontraban con grandes cantidades de datos que necesitaban coordinar con colegas de otros países, becarios post-doctorales desplazados, técnicos especializados no residentes en Suiza, ... Sin embargo tampoco debemos pensar que la creación de estos servicios es algo habitual en la estructura de la ciencia. Como en tiempos anteriores, lo que beneficia curricularmente a un investigador es el trabajo propio en el laboratorio, y no la creación de herramientas compartibles en red. Pero por lo visto hasta este momento, somos capaces de advertir la crucial importancia de la creación de soft- y middleware. Es necesario, pues, volver a plantearnos las características recompensables en la carrera científica, siempre desde un punto de vista social, es decir, considerando la ciencia como un proyecto comunitario que debe su evolución y progreso a muchas variables.
En junio de 2005, Vinton G. Cerf y Robert E. Kahn recibieron el premio A.M. Turing, el premio sobre computación más importante a nivel internacional. Aunque se trata de un premio importante, el A.M. Turing Award no tiene el mismo prestigio que un Nobel. Y lo cierto es que lo que hicieron Cerf y Kahn, crear en 1973 el Transmission Control Protocol (TCP), la base de Internet, que no llegó al dominio público hasta la creación de un programa, Mosaic, que permitió a no expertos navegar por la red. Seguramente, Cerf y Kahn han hecho más por la transformación de la ciencia y las sociedades contemporáneas que muchos especialistas en pequeñas disciplinas. Y no se puede caer en la demagogia, diciendo que por la misma razón deberíamos premiar a los ingenieros que diseñaron las carreteras por las que circulan los científicos, los aviones que les sirven para asistir a congresos, o los sistemas eléctricos que utilizan a lo largo del día. Es cierto, estas son necesidades diarias que constituyen la infraestructura básica de nuestros días, pero en el caso de Internet y la computación, no es una característica más, sino la base completa de una nueva generación de prácticas científicas.
La e-Ciencia implica optimizar el proceso completo de la producción científica, desde el laboratorio, hasta la difusión, la formación de nuevos especialistas. Por este motivo, los científicos dedicados a la creación de estas herramientas específicas de comunicación deben ser considerados piezas fundamentales del mecanismo de la actividad científica. Además, tampoco debemos caer en el viejo prejuicio de: "eso son ingenieros/técnicos" [10] que realizan un proceso meramente mecánico. Nada más alejado de la realidad: los especialistas en bioinformática son al mismo tiempo informáticos y biólogos, y deben pensar, por no decir construir, las formas de analizar la realidad biológica más eficientes: ontologías, software, midleware, bases de datos, lenguajes específicos, ... es una tarea titánica que exige grandes conocimientos. Sobre esta base se construye la realidad de la ciencia contemporánea y sus continuos descubrimientos [11].
Es por eso que en el ámbito de las biotecnologías, es tan importante reflexionar sobre el papel y la formación necesaria de los profesionales [12]. Veamos un esquema del proyecto británico eBank:
Proceso de e-Ciencia, imagen capturada de Science, vol. 308, p. 820.
Desde la e-investigación hasta el e-aprendizaje.
La e-Ciencia está considerada aquí como un ciclo, un modelo de optimización del trabajo más eficiente que el anterior, al tiempo que implica un cambio en los modos de considerar la propia realidad, ahora acotada por los modelos informáticos. En el caso de la biología in silico, no siempre se parte de un laboratorio, sino que se realizan experimentos virtuales con la información existente en las bases de datos, a los que se aplican análisis computacionales, de maneta que todo el proceso es virtual: los datos y las herramientas son bits de un espacio electrónico. Más fácil, más rápido, más barato. Por estas tres razones, situadas en su correcto contexto, la e-ciencia es el nuevo paradigma. En el caso de la biología, ha conducido a una biología cuantificada, experimental, modelizable y predictiva [13], además de, o debido a ser profundamente computerizada. Y este esquema abarca tanto a la biotecnología púiblica como la privada. La dirección de Aventis [14] contempla la creación de un sistema global que permita a los científicos de sus empresas dispersados a lo largo y ancho del mundo acceder a las herramientas y datos (heterogéneos) necesarios de maneta eficiente. Una sección de IBM, IBM Life Sciences Solutions, ha desarrollado una arquitectura de soporte pare ello, además de middleware especial, el...
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