Una nueva startup, Consensus, se está asociando con el Instituto Allen de Inteligencia Artificial (AI2) para ayudar a que la información de los estudios de investigación sea accesible al público en general.
Consensus es parte de un creciente ecosistema de aplicaciones basadas en Semantic Scholar, la herramienta de investigación de AI2 que extrae de una biblioteca de más de 200 millones de publicaciones.
Consensus analiza la literatura de investigación para identificar estudios con la mejor respuesta a las consultas ingresadas en su sitio web. Mientras que Semantic Scholar está dirigido principalmente a investigadores, Consensus está diseñado para personas que no son especialistas.
El CEO de Consensus, Eric Olson, se llama a sí mismo un «consumidor científico aficionado acérrimo» en el perfil de su empresa. Le dijo a GeekWire que le gusta leer sobre ciencia, pero siempre tuvo problemas para encontrar la investigación que le interesaba.
Durante la pandemia, se unió a su excompañero en el equipo de fútbol de la Universidad Northwestern, Christian Salem, para fundar Consensus.
“Fue la culminación de un montón de cosas: estar encerrados en nuestras habitaciones y tener algo de tiempo, ver la demanda social y darnos cuenta de que la tecnología estaba realmente lista para resolver el problema”, dijo Olson.
Hace aproximadamente un año, Olson y Salem renunciaron a sus trabajos anteriores para trabajar en Consensus en una segunda habitación del apartamento de Olson en Boston. Olson fue anteriormente analista de datos en la empresa de juegos deportivos DraftKings y Salem fue gerente de producto en la National Football League.
La pareja contrató al ingeniero de aprendizaje automático con sede en Turquía, Ali Farid, como trabajador por contrato para construir el primer motor. La startup ahora tiene cinco empleados a tiempo completo, incluido Farid, y cuenta con $ 1.25 millones en fondos de Winklevoss Capital e inversores individuales, incluido el fundador de Quotient Technology, Michael Walsh, y el fundador de The Hustle, Sam Parr.
Este septiembre, Consensus lanzó una versión temprana de su herramienta y anunció su asociación con Semantic Scholar.
La biblioteca de Semantic Scholar ha sido analizada «semánticamente» para extraer el significado de los textos en papel y clasificarlos según el contenido más relevante para una búsqueda determinada. En los últimos dos años, Semantic Scholar también ha desarrollado sus servicios para integrarlos con aplicaciones complementarias.
“Hemos hecho el trabajo pesado y ponemos a disposición nuestro corpus de documentos analizados semánticamente para que otros puedan crear estas experiencias innovadoras de forma rápida y sencilla”, dijo Joe Gorney, gerente de asociaciones estratégicas de AI2. “Pero no podemos hacerlo todo, por lo que ayudar a construir un ecosistema en torno al análisis de la literatura científica con IA es la mejor manera de usar la IA para el bien común”.
Semantic Scholar ahora admite cerca de 600 investigadores y aplicaciones. Otros socios incluyen Connected Papers, una herramienta visual para mapear y recomendar artículos, y The Collaboratory, Ought, Publish or Perish y Opscidia,
Estas aplicaciones son parte de un número creciente de servicios dirigidos principalmente a investigadores que van más allá de los motores de búsqueda como Google Scholar o PubMed, la herramienta de los Institutos Nacionales de Salud. Semantic Scholar también continúa desarrollando sus propias ofertas, incluido Semantic Reader, una aplicación de lectura que ofrece enlaces de citas en línea y toma de notas.
Desde su lanzamiento, Consensus ha registrado a 15 000 usuarios, incluidos estudiantes universitarios de ciencias y entusiastas del ejercicio físico interesados en cuestiones de salud.
El motor de Consensus interpreta las preguntas formuladas en un lenguaje sencillo y devuelve los resultados que mejor coinciden con la pregunta.
El consenso tiene en cuenta la fecha de publicación y el número de citas del estudio, un indicador aproximado de la calidad. Pero principalmente evalúa qué tan relevante es la respuesta para una pregunta específica, extrayendo oraciones completas y escritas con sencillez. Su objetivo es ser fácil de usar y accesible.
Olson recordó haberle mostrado Consensus a su abuelo, un ex estudioso de los sistemas políticos de Europa del Este que quedó impresionado de que pudiera sacar adelante su investigación sobre la historia política polaca. “Fue un momento realmente genial cuando pude ver que lo consiguió”, dijo Olson.
Consensus planea obtener ingresos a través de una suscripción premium o un modelo basado en el uso a medida que desarrolla su producto.
Olson aconseja a los usuarios que buscan respuestas a preguntas médicas que «hagan su debida diligencia». Consensus extrae de una amplia biblioteca de documentos de calidad variable y llama intencionalmente a la oferta actual una versión beta. “Los resultados no deben tomarse como la verdad definitiva sobre nada”, dijo Olson.
Las versiones futuras de Consensus incluirán indicadores de calidad adicionales, como el número de sujetos en un estudio y calificaciones sobre la calidad de los análisis estadísticos. Otros socios de Consensus son SciScore, que mide el rigor de los métodos utilizados por las revistas, y CORE, que permite el acceso abierto a millones de artículos de investigación.
En última instancia, la startup tiene como objetivo mostrar un panel de control que recopile datos de diferentes estudios sobre un tema. Si una pregunta produce respuestas polarizadas, Olson imagina un tablero que ayudará al usuario a sopesar la calidad de los datos en cada lado de la pregunta.
“Es por eso que llamamos a la empresa Consensus”, dijo Olson. “Eso es lo que queremos construir”.
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