Recientemente, se está desarrollando en la universidad de Washington el Primer Motor de Búsqueda Visual para Diagramas Científicos. Convirtiéndose en una solución para la mayoría de los científicos los cuales reconocen la importancia de los buenos gráficos para comunicar ideas complejas. Como es el caso de  la estructura del ADN, por ejemplo, la cual sería difícil de describir sin un diagrama.

Por otro lado, en 1973, el estadístico Francisco Anscombe ideó una demostración fascinante que muestra por qué los datos siempre deben ser trazados antes de ser analizados. El experimento  consistió en cuatro conjuntos de datos que tenían propiedades estadísticas casi idénticas. Pero sin los trazos  estas medidas son esencialmente las mismas.

Motor de Búsqueda Visual
Motor de Búsqueda Visual

Motor de Búsqueda Visual para Diagramas Científicos, una nueva herramienta de la informática

 Hoy en día, gracias al trabajo de Po-shen Lee y sus compañeros de la Universidad de Washington en Seattle eso ya no es un problema, ellos han utilizado un algoritmo de visión mecánica para buscar gráficos en documentos científicos y luego analizar y clasificarlos.

Motor de Búsqueda Visual
Motor de Búsqueda Visual

Este trabajo revela por primera vez que los gráficos juegan un papel importante en el proceso científico. “Encontramos una correlación significativa entre el impacto científico y el uso de la información visual, donde los papeles de mayor impacto tienden a incluir más diagramas, y en menor medida más gráficas y fotografías”, dice Lee.

El trabajo de estos chicos consiste en la descarga de 4,8 millones de cifras de 650.000 documentos científicos de la base de datos en línea PubMed Central, que alberga documentos principalmente de las ciencias de la vida y la biomedicina. Lee y su equipo capacitan un algoritmo de visión mecánica para dividir cifras MultiChart en sus partes componentes. Esto aumentó la base de datos a unos 10 millones de cifras por análisis, el 67 por ciento de ellos procedentes de las figuras MultiChart.

Este motor de búsqueda permite a los científicos buscar literatura científica en un nivel diferente de abstracción. Sin duda, esta es una poderosa herramienta la cual podría tener un profundo impacto en la forma de producir, buscar y acceder a la información científica.