Núcleos de hielo en congeladores, dinosaurios en la pantalla, pescado en frascos, pájaros en cajas y artefactos antiguos de civilizaciones a largo plazo que pocas personas vea: las colecciones de museos están llenas de todo eso y más.
Estas colecciones son troncos de riasum que vuelven a contar la historia física y humana de los planetas y ayudan a los científicos en diferentes áreas como la geología, la paleontología, la antropología y más. Lo que ves en el viaje al museo es solo una maravilla en su colección.
Los museos generalmente quieren que sus colecciones estén disponibles para maestros e investigadores, ya sea física o digitalmente. Sin embargo, cada personal de recolección tiene su propia forma de organizar datos, por lo que la navegación de estas colecciones puede resultar desafiante.
La creación, organización y distribución de copias digitales de muestras de museos o información sobre objetos físicos en la recopilación requiere cantidades increíbles de datos. Y estos datos se pueden alimentar en modelos de máquinas para el aprendizaje u otra inteligencia artificial para responder a grandes preguntas.
Actualmente, incluso dentro de un dominio único de investigación, encontrar los datos correctos requiere moverse para abrir un repositorio diferente. La IA puede ayudar a organizar grandes cantidades de datos de diferentes colecciones y extraer información para responder ciertas preguntas.
Pero el uso de IA no es una solución perfecta. El sistema de gestión de datos y práctica común entre el museo podría mejorar el retraso de los datos y el intercambio necesario para realizar su trabajo. Estas prácticas podrían ayudar a las personas y las máquinas a dar nuevos descubrimientos de estas valiosas colecciones.
Como información científica que estudia enfoques para científicos y opiniones sobre datos de investigación, vi la colección mundial física de instalaciones cubiertas de sangre y sus metadatos conectados.
Y las herramientas pueden hacer cosas increíbles, como modelos 3D de versiones digitalizadas de artículos en colecciones de museos, pero solo si hay datos organizados lo suficientemente bien organizados en esa estación. Para ver cómo y puede ayudar a las colecciones de museos, mi equipo de investigadores comenzó a dirigir un grupo focal con personas que administraron la colección de museos. Le preguntamos qué estaban haciendo para que sus colecciones usen tanto las personas como la IA.
Los museos pueden tener grandes colecciones, todas desde muestras de sitios arqueológicos para insectos hasta los huesos del dinosaurio. Y enormes colecciones significan muchos datos para recopilar y organizar. Justin Pumfrey / Image Bank a través de Getty Images Managers Collecting
Cuando el sujeto entra en la colección del museo, los gerentes de recolección son personas que describen las características de este elemento y generan datos sobre esto. Estos datos, llamados metadatos, permiten que otros los usen y pueden incluir cosas como coleccionistas, un lugar geográfico, tiempo recopilado y en caso de muestras geológicas y en caso de muestras geológicas. Para muestras de un animal o planta, podría incluir su taxonomía, que es un conjunto de nombres de latín que clasifican.
En conjunto, esta información aumenta en la cantidad mental de datos.
Pero combinar datos en todos los dominios con diferentes estándares es realmente complicado. Afortunadamente, los gerentes de recolección trabajan en la estandarización de sus procesos a través de la disciplina y muchas especies de muestras. Las subvenciones ayudaron a las comunidades científicas a construir herramientas de estandarización.
En las colecciones biológicas, la herramienta determina que permite a los gerentes clasificar rápidamente las muestras con estándares de menú traducidos por menú desplegable y otros parámetros para describir muestras entrantes.
El estándar habitual de metadatos en biología es Darwin Core. Existen metadatos y herramientas bien establecidos en todas las ciencias para crear un flujo de trabajo de tomar objetos reales y lo que se invierte tan simple como es más fácil.
Herramientas especiales como estos y los metadatos ayudan a los gerentes a dar datos de sus sujetos que pueden usarse más con fines educativos y de investigación.
Muchos artículos en las colecciones de museos no tienen mucha información que describan sus orígenes. Y las herramientas pueden ayudar a llenar los vacíos. Todas las pequeñas cosas
Mi equipo y yo realizamos 10 grupos focales, con un total de 32 participantes de varias comunidades físicas. Incluyeron gerentes de recolección a través de la disciplina, incluyendo antropología, arqueología, botánica, geología, ictiología, entomología, herpetología y paleontología.
Todos los participantes respondieron preguntas sobre cómo se les acercaron, organizaron, protegieron y usaron datos de sus colecciones en un esfuerzo por preparar sus materiales para su uso. Si bien las entidades humanas deben dar su consentimiento para estudiar, la mayoría de las especies no. Por lo tanto, la IA puede recopilar y analizar datos no para colecciones físicas sin disco sin privacidad o consentimiento.
Hemos descubierto que la recolección de gerentes de diferentes áreas e instituciones tiene muchas prácticas diferentes cuando se trata de hacer sus colecciones físicas para la IA. Nuestros resultados sugieren que la estandarización de los tipos de gerentes de metadatos registrará y las formas en las colecciones podrían objetar en estas muestras y utilizables.
Proyectos de investigación adicionales como nuestro estudio pueden ayudar a recopilar a los gerentes a construir infraestructura que tendrán que hacer sus máquinas de transferencia de datos. La experiencia humana puede ayudar a informar las herramientas de IA que establecen un nuevo descubrimiento basado en las viejas colecciones de Museus.
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