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

Resumen

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 investigaciones 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 financiadas con fondos públicos.