Quantum Discovery: Inteligencia Artificial y la investigación científica
Curso de formación complementaria 2026 de la Cátedra Héctor Motta de la Universidad de Salamanca para profesionales de la investigación científica y la innovación.
Dirigido a
Profesionales de la investigación científica y la innovación.
Objetivo
Capacitar profesionales capaces de integrar agentes de IA en el ciclo de la ciencia, desde la revisión sistemática de literatura y la formulación de hipótesis innovadoras hasta el análisis multivariante de datos complejos y la redacción automatizada de artículos de alto impacto.
Resultado
El participante logrará procesar grandes volúmenes de artículos científicos en minutos, mejorando su producción investigadora.
Contenidos
- Exploración de frontera y síntesis de literatura: Uso de motores de IA semántica para mapear el estado del arte global, identificando conexiones invisibles entre disciplinas aparentemente inconexas.
- Generación de hipótesis y diseño experimental sintético: Colaboración con LLM especializados para desafiar dogmas establecidos y diseñar protocolos de investigación robustos que minimicen sesgos humanos.
- Análisis automatizado y descubrimiento de patrones: Implementación de herramientas de machine learning para procesar volúmenes masivos de datos y encontrar correlaciones significativas con rigor científico.
- Escritura científica y ética de la IA en la investigación: Dominio de herramientas de edición y referenciación inteligente, asegurando la integridad, el cumplimiento de normas internacionales y la transparencia en el uso de modelos.
Equipo docente
Ian Scott Kinney
Editor científico y bibliométrico con una larga trayectoria en consultoría académica centrada en producción académica y metodologías de investigación. Consultor en docenas de universidades de Latinoamérica, Norteamérica y Europa. Fundador de JournalRevisions.com. Académico en distintas universidades, actualmente en la Universidad de Santiago de Chile.
