Si chiama SciBiteSearch è la nuova piattaforma di ricerca semantica basata sull’intelligenza artificiale, pensata per aiutare i ricercatori del settore life science a trovare più velocemente i contenuti di loro d’interesse. La piattaforma va a completare l’offerta di tecnologie semantiche di SciBite, società del gruppo Elsevier focalizzata sullo sviluppo di nuovi approcci digitali a supporto delle attività di ricerca scientifica.

La piattaforma permette di condurre ricerche e analisi di dati biomedici strutturati e non, sia pubblici che proprietari, e permette di meglio contestualizzare i testi scientifici non strutturati in una forma priva di ambiguità quali sinonimi, codici progetto o abbreviazioni. È anche possibile condurre ricerche federate, marcare documenti pdf e interrogare il sistema in linguaggio naturale. 

Esplorare il grande spazio dei dati scientifici

Obiettivo finale è mettere a disposizione dei ricercatori uno strumento in più per navigare ed esplorare con maggiore efficacia e minor sforzo il grande oceano dei dati scientifici, alla ricerca delle informazioni più utili per i propri progetti, grazie ad un’architettura basata su una specifica ontologia di dominio.

Al cuore del problema, l’abbattimento definitivo della grande variabilità dei dati – spesso organizzati in formati multipli e scarsamente interoperabili, a seconda delle fonti di provenienza – che porta alla creazione di silos e limita l’accesso e la piena comprensione da parte di chi, come le aziende biofarmaceutiche, potrebbe voler utilizzare i dati nel campo della R&D. “Ciò rende l’armonizazione e la comparazione una battaglia a monte, a meno che non si mettano in campo strumenti di ricerca intelligenti e costruiti all’uopo”, ha commentato il responsabile Software Engineering di SciBite, Phil Verdemato.

Grafici di conoscenza per ricerche in profondità

I principi guida FAIR (Findable, accessible, interoperable and reusable) ispirano il funzionamento dell’algoritmo di SciBiteSearch, che utilizza un approccio innovativo alle ricerche basato sulla costruzione di grafici di conoscenza. È possibile, in questo modo, ottenere non una semplice lista di voci pertinenti alla ricerca impostata, ma anche la struttura e le relazioni reciproche tra di esse. 

La piattaforma utilizza un’interfaccia utente user-frendly e permette di condurre ricerche unificate all’interno di molteplici fonti di dati (es. dati di studi clinic, ricerche bibliografiche, dati proprietari), e può essere personalizzata in base alle specifiche necessità degli enti utilizzatori. Gli articoli delle riviste in abbonamento possono andare ad alimentare in modo automatico la banca dati. 

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