Sobre la gestión de datos de investigación científica con financiación pública y su optimización mediante blockchain e inteligencia artificial

Abstract

En un contexto tradicional de gestión de datos provenientes de la investigación científica financiada con fondos públicos, en la República Argentina surgen innumerables cuestiones que pueden dar como resultado, en varios casos, una ineficiente e ineficaz gestión. Tales particularidades convergen en repetitivas e innecesarias erogaciones al tener que realizar varias investigaciones que recaben los mismos datos, sumando el temor de los investigadores a una alteración de la propiedad y/o autoría de las series de datos o bases de datos de las investigacio-nes de las cuales forman parte. Se suma a ello el excesivo tiempo que se tarda en tener los datos disponibles para la comunidad científica o público, luego de que hayan sido recabados. Con base en los avances tecnológicos y a la aparición de nuevas tecnologías enfocadas en gestión de información, como el blockchain y la inteligencia artificial, es necesario realizar una propuesta de optimización de la gestión de datos, para que, de esta manera, se produzca un ahorro y redirección de financiamiento, a la vez de un mejoramiento y la consecuente optimización de los resultados de las investigaciones científicas mientras se consolida la protección de la propiedad intelectual en la inmensidad de datos que conforman el big data, integrada por todos los datos resultantes de las investigaciones científicas financia-das con fondos públicos.

In the traditional context of data management from publicly funded scientific re-search in Argentina, countless issues arise that, in many cases, result in inefficient and ineffective management. These issues converge in repetitive costs due to the need to conduct multiple investigations that collect the same data; the researchers’ fear of alteration of the ownership and/or authorship of the data sets or databases of the investigations they are part of; and the excessive time it takes to make the data available to the scientific community or the public after it has been collected. Based on technological advances and the emergence of new technologies focused on information management, such as blockchain and artificial intelligence, it is necessary to propose an optimization of data management, in order to generate cost savings and redirect funding, while improving and consequently optimizing the results of scientific research, and at the same time consolidating the protection of intellectual property in the vast amount of data that constitutes the big data generated from publicly funded scientific research.

Em um contexto tradicional de gestão de dados provenientes de pesquisas científi-cas financiadas com recursos públicos, na República Argentina, surgem inúmeras questões que podem resultar, em muitos casos, em uma gestão ineficiente e ineficaz. Tais particularidades levam a gastos repetitivos devido à necessidade de realizar várias pesquisas que recolhem os mesmos dados, além do receio dos pesquisadores quanto à alteração da propriedade e/ou autoria das séries de dados ou bancos de dados das pesquisas de que fazem parte, e o tempo excessivo que leva para que os dados este-jam disponíveis para a comunidade científica ou o público, após serem coletados. Com base nos avanços tecnológicos e no surgimento de novas tecnologias focadas na gestão da informação, como o blockchain e a inteligência artificial, é necessário propor uma otimização da gestão de dados, de modo que ocorra uma economia e re-direcionamento de financiamento, além da melhoria e consequente otimização dos resultados das pesquisas científicas, enquanto se consolida a proteção da propriedade intelectual na imensidão de dados que compõem o big data integrado por todos os dados resultantes de pesquisas científicas financiadas com recursos públicos.