Los datos son tan buenos como la capacidad de los seres humanos para analizarlos y utilizarlos.

En la investigación de materiales, la capacidad de analizar cantidades masivas de datos, a menudo generados a nanoescala, con el fin de comparar las propiedades de los materiales es clave para el descubrimiento y para lograr un uso industrial. Jeffrey M. Rickman, profesor de física y ciencia de los materiales en la Universidad de Lehigh, compara este proceso con la fabricación de dulces:

"Si está buscando crear un dulce que tenga, decir, el nivel ideal de dulzura, tienes que poder comparar diferentes ingredientes potenciales y su impacto en la dulzura para hacer el caramelo final ideal, "dice Rickman.

Durante varias décadas, Los nanomateriales, materia que es tan pequeña que se mide en nanómetros (un nanómetro =una mil millonésima parte de un metro) y se puede manipular a escala atómica, han superado en resistencia a los materiales convencionales. conductividad y otros atributos clave. Un obstáculo para aumentar la producción es el hecho de que los científicos carecen de las herramientas para hacer un uso completo de los datos, a menudo en terabytes, o billones de bytes, para ayudarlos a caracterizar los materiales, un paso necesario para lograr "el dulce final ideal".

¿Qué pasaría si los científicos pudieran acceder y manipular fácilmente esos datos para encontrar respuestas en tiempo real a las preguntas de investigación?

La promesa de materiales como los nanotubos de carbono de pared simple envueltos en ADN podría hacerse realidad. Los nanotubos de carbono son un material en forma de tubo que puede medir tan solo una milmillonésima parte de un metro, o alrededor de 10, 000 veces más pequeño que un cabello humano. Este material podría revolucionar la administración de fármacos y la detección médica con su capacidad única de penetrar en las células vivas.

Un nuevo documento da un paso hacia la realización de la promesa de tales materiales. Escrito por Rickman, El artículo describe una nueva forma de mapear las relaciones de las propiedades de los materiales que son de naturaleza altamente multidimensional. Rickman emplea métodos de análisis de datos en combinación con una estrategia de visualización llamada coordenadas paralelas para representar mejor los datos de materiales multidimensionales y extraer relaciones útiles entre propiedades. El artículo, "Análisis de datos y gráficos de propiedades de materiales de coordenadas paralelas, "ha sido publicado en Materiales computacionales npj , una revista Nature Research.

"En el papel, "dice Rickman, "ilustramos la utilidad de este enfoque al proporcionar una forma cuantitativa de comparar las propiedades metálicas y cerámicas, aunque el enfoque podría aplicarse a cualquier material que desee comparar".

Es el primer artículo que sale de la Iniciativa de Investigación de Ingeniería Presidencial de Interfaz Nano / Humana de Lehigh, una iniciativa de investigación multidisciplinaria que propone desarrollar una interfaz hombre-máquina para mejorar la capacidad de los científicos para visualizar e interpretar la gran cantidad de datos que se generan mediante la investigación científica. Fue impulsado por una inversión institucional de $ 3 millones anunciada el año pasado.

El líder de la iniciativa es Martin P. Harmer, profesor de ciencia e ingeniería de materiales. Además de Rickman, otros miembros de la facultad senior incluyen Anand Jagota, presidente del departamento de bioingeniería; Daniel P. Lopresti, presidente del departamento de ciencias de la computación e ingeniería y director de la Iniciativa Data X de Lehigh; y Catherine M. Arrington, profesor asociado de psicología.

"Varias universidades de investigación están realizando importantes inversiones en big data, ", dice Rickman." Nuestra iniciativa aporta un aspecto relativamente nuevo:el elemento humano ".

Según Arrington, La iniciativa Nano / Human Interface enfatiza lo humano porque el desarrollo exitoso de nuevas herramientas para la visualización y manipulación de datos debe incluir necesariamente una consideración de las fortalezas y limitaciones cognitivas del científico.

"Los aspectos de las ciencias cognitivas y del comportamiento de la iniciativa Nano / Human Interface son dobles, "dice Arrington." Primero, un modelo de investigación de factores humanos permite el análisis del entorno de trabajo actual y recomendaciones claras al equipo para el desarrollo de nuevas herramientas para la investigación científica. Segundo, se necesita un enfoque de psicología cognitiva para realizar investigaciones científicas básicas sobre las representaciones y operaciones mentales que pueden ser desafiadas de manera única en la investigación de nanomateriales ".

El método propuesto por Rickman utiliza coordenadas paralelas, que es un método de visualización de datos que permite detectar valores atípicos o patrones basados ​​en factores métricos relacionados. Los gráficos de coordenadas paralelas pueden ayudar a identificar esos patrones.

El reto, dice Rickman, radica en interpretar lo que ves.

"Si traza puntos en dos dimensiones con los ejes X e Y, es posible que vea grupos de puntos y eso le diga algo o le dé una pista de que los materiales pueden compartir algunos atributos, ", explica." Pero, ¿qué pasa si los grupos están en 100 dimensiones? "

Según Rickman, existen herramientas que pueden ayudar a reducir el número de dimensiones y eliminar las dimensiones no relevantes para ayudar a identificar mejor estos patrones. En este trabajo, aplica estas herramientas a los materiales con éxito.

"Las diferentes dimensiones o ejes describen diferentes aspectos de los materiales, como la compresibilidad y el punto de fusión, " él dice.

Los gráficos descritos en el documento simplifican la descripción de la geometría de alta dimensión, permitir la reducción dimensional y la identificación de correlaciones de propiedades significativas y subrayar las distinciones entre las diferentes clases de materiales.

Del periódico:"En este trabajo, ilustramos la utilidad de combinar los métodos de análisis de datos con una representación de coordenadas paralelas para construir e interpretar gráficos de propiedades de materiales multidimensionales. Esta construcción, junto con análisis de materiales asociados, permite la identificación de importantes correlaciones de propiedad, cuantifica el papel de la agrupación de propiedades, destaca la eficacia de las estrategias de reducción dimensional, proporciona un marco para la visualización de envolventes de clases de materiales y facilita la selección de materiales al mostrar restricciones de propiedades multidimensionales. Dadas estas capacidades, este enfoque constituye una herramienta poderosa para explorar las complejas interrelaciones de propiedades que pueden guiar la selección de materiales ".

Volviendo a la metáfora de la fabricación de dulces, Rickman dice:"Estamos buscando los mejores métodos para juntar los caramelos para hacer lo que queremos y este método puede ser una forma de hacerlo".

Nueva frontera, nuevos enfoques

Crear una hoja de ruta para encontrar los mejores métodos es el objetivo de un Taller internacional llamado "Taller sobre la Convergencia de la Investigación de Materiales y la Ciencia de Datos Multisensoriales" que está siendo auspiciado por la Universidad de Lehigh en asociación con la Universidad Estatal de Ohio.

El taller, que tendrá lugar en Bear Creek Mountain Resort en Macungie, PA del 11 al 13 de junio, 2018:reunirá a científicos de disciplinas afines en las ciencias básicas y sociales y la ingeniería para abordar muchos problemas relacionados con la ciencia de datos multisensoriales aplicados a problemas en la investigación de materiales.

"Esperamos que uno de los resultados del taller sea la creación de asociaciones continuas para ayudar a desarrollar una hoja de ruta para establecer un lenguaje y un marco comunes para el diálogo continuo para hacer avanzar este esfuerzo de promover la ciencia de datos multisensoriales, "dice Rickman, quien es investigador principal en una subvención de la National Science Foundation (NSF), otorgado por la División de Investigación de Materiales en apoyo del taller.

Co-Investigador Principal, Nancy Carlisle, profesor asistente en el Departamento de Psicología de Lehigh, dice que la conferencia reunirá áreas complementarias de experiencia para permitir nuevas perspectivas y formas de avanzar.

"Cuando los humanos procesan datos, es importante reconocer las limitaciones en los seres humanos y en los datos, ", dice Carlisle." Recopilar información de la ciencia cognitiva puede ayudar a refinar las formas en que presentamos los datos a los humanos y ayudarlos a formar mejores representaciones de la información contenida en los datos. Los científicos cognitivos están capacitados para comprender los límites del procesamiento mental humano:¡es lo que hacemos! Tener en cuenta estas limitaciones al diseñar nuevas formas de presentar datos es fundamental para el éxito ".

Rickman agrega:"Estamos en una nueva frontera en la investigación de materiales, lo que exige nuevos enfoques y socios para trazar el camino a seguir ".