Destino della scienza modellato e spiegato in un nuovo studio

Credito: CC0 Pubblico Dominio

Qual è il filo comune tra i vaccini mRNA, i farmaci genomici, la missione della NASA sulla luna e lo sfruttamento dell’energia nucleare? Sono stati tutti prodotti della convergenza scientifica, in cui la conoscenza di molteplici discipline scientifiche è integrata in una nuova conoscenza generale che spinge la civiltà moderna. Negli ultimi 70 anni, la convergenza ha ottenuto più di quanto la scienza abbia ottenuto in tutta la sua precedente storia plurimillenaria messa insieme.

In un nuovo articolo in Scienziato americano rivista, i professori Ioannis Pavlidis (Università di Houston), Ergun Akleman (Texas A&M University) e Alexander M. Petersen (Università della California, Merced) mostrano che, nonostante le apparenze contrarie, la convergenza non è un fenomeno nuovo che ha preso d’assalto la scienza, ma una vena che scorre in profondità nella natura della scienza.

Nel corso di 10 anni, i ricercatori hanno modellato l’evoluzione della convergenza analizzando milioni di lavori scientifici utilizzando l’apprendimento automatico e altri metodi avanzati di analisi dei dati.

Nel loro resoconto, i ricercatori identificano diverse fasi dell’evoluzione della scienza, ciascuna caratterizzata da una diversa forma di convergenza. In primo luogo, la convergenza polimatica, che ha caratterizzato la prima scienza fino al periodo rinascimentale, è stata esemplificata da famosi matematici, come Aristotele e Leonardo da Vinci. Nella convergenza polimatica, l’integrazione della conoscenza stava avvenendo all’interno delle menti di singolari studiosi dell’epoca.

Questo è stato seguito da un periodo di divergenza disciplinare in cui le teorie sviluppate all’interno di discipline specifiche sono state trasformate in modelli generalizzati con applicazioni più ampie, un fenomeno che gli autori chiamano convergenza attraverso la divergenza. La teoria dell’evoluzione in biologia di Darwin, che è stata usata da altri per spiegare i sistemi economici e sociali, è un esempio calzante.

Poi, verso la metà del 20° secolo, è iniziata l’era della convergenza di team multidisciplinari, in cui esperti di diverse discipline stavano lavorando insieme verso un obiettivo comune. Nella convergenza di team multidisciplinari, l’integrazione delle conoscenze ha avuto luogo tra team di scienziati con competenze diverse. Un famoso esempio di questo tipo di convergenza è stato il Progetto Manhattan, che ha inaugurato l’umanità nell’era nucleare.

“Ora, all’inizio del 21° secolo, abbiamo rilevato l’emergere di un’altra forma di convergenza, che chiamiamo convergenza di team polimatematici”, ha affermato Pavlidis, professore di informatica Eckhard-Pfeiffer e direttore del Laboratorio di fisiologia computazionale presso UH. “Nella convergenza di team polimatematici, l’integrazione della conoscenza avviene sia all’interno che tra gli studiosi, ovvero un mix di convergenza di team polimatematici e multidisciplinari individuali. Recenti ricerche nelle scienze del cervello mostrano segni rivelatori di convergenza di team polimatematici”.

I risultati intermedi dello studio sono apparsi sulle riviste Fisica della natura (2014), La scienza avanza (2018) e Comunicazione in scienze umane e sociali (2021). Il recente articolo in Scienziato americano porta tutti questi sviluppi in una teoria coerente e completa.

“Questa non è la prima teoria sui meccanismi alla base dell’evoluzione della scienza. Tuttavia, è la prima teoria dell’evoluzione della scienza che si basa in gran parte su un’analisi e modellazione di dati massicci, che ci consente non solo di “dimostrare” i punti della teoria per il passato , ma stimano anche la fiducia sulle previsioni della teoria per il futuro”, ha affermato Pavlidis.

Per quanto riguarda quest’ultimo, il team di ricercatori prevede che la convergenza entro la metà del 21° secolo si evolverà in quella che chiamano convergenza del team di cyborg, in cui scienziati poliedrici collaboreranno con agenti di intelligenza artificiale (AI) in team misti uomo-macchina.

“I primi segni di convergenza del team di cyborg sono qui e sono descritti in modo completo nel nostro articolo”, ha osservato Petersen.


Indagare sulla convergenza dell’epidemia di COVID-19 attraverso un modello SIR


Maggiori informazioni:
www.americanscientist.org/arti … rgence-is-relentless

Fornito dall’Università di Houston

Citazione: Destiny of science modellato e spiegato in un nuovo studio (2022, 27 giugno) recuperato il 27 giugno 2022 da https://phys.org/news/2022-06-destiny-science.html

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