Inteligencia Artificial y su entrenamiento en la Genealogía Ir al contenido principal

Inteligencia Artificial y su entrenamiento en la Genealogía

El uso de la inteligencia Artificial con un entrenamiento de aprendizaje en la investigación genealógica y familiar; implica una metodología basada en la alimentación y retroalimentación de datos en información analítica entre el entrenador o investigador y la Inteligencia Artificial. 

Esta interacción permite al investigador beneficiarse del análisis de las respuestas y la información proporcionados por la IA. Mientras tanto la Inteligencia Artificial aprende y mejora sus respuestas a partir de las preguntas y o comandos de acción o petición del investigador en sus consultas.

La colaboración entre la Inteligencia Artificial y el investigador, tanto en expertos como en principiantes, amplía el alcance para investigación genealógica. Esto también puede abrir las puertas a una mayor diversidad de perfiles interesados en explorar su historia y genealogía.

De este modo, la ciencia de la investigación genealógica se beneficia del aporte de profesionales, expertos y aficionados, lo que contribuye a enriquecer la cantidad y calidad de la información disponible para el análisis y la investigación referentes a:

Un uso mas común en escribir artículos para revistas especializadas y otras publicaciones, compartiendo los hallazgos e innovaciones en el uso de IA para la investigación genealógica.

Inclusive presentar el trabajo y la experiencia en conferencias y talleres relacionados con la genealogía, historia y tecnología, promoviendo la colaboración y el intercambio de conocimientos entre investigadores.

De tal manera que el diseñar cursos y capacitaciones en línea para enseñar a otros investigadores a utilizar la tecnología AI en la investigación genealógica en la actualidad, será fomentando la educación y la capacitación en esta área.

Por otra parte, el establecer una base de datos en línea con los resultados de las investigaciones, ira permitiendo a otros investigadores acceder a la información y contribuir con sus propios datos y hallazgos.

En cuanto al uso y la promoción de estos puntos, se podrá encontrar y utilizar diversas estrategias, como el uso de las redes sociales y otras plataformas en línea para difundir la información y conectar con otros investigadores y personas interesadas.

Además, se pueden crear asociaciones estratégicas con organizaciones y grupos relacionados con la genealogía y la historia para promover la colaboración y la difusión de la información.

En resumen, la IA puede desempeñar un papel fundamental en el futuro de la investigación genealógica, facilitando el acceso a la información y la participación de investigadores de diferentes perfiles y niveles de experiencia.

Aquí un Informe personal de mi investigación genealógica asistida por IA (2022-2023). Donde presento algunos detalles:

Resumen estadístico:

Cantidad de fuentes de datos consultadas: 1350
Cantidad de personajes identificados: 17,500
Países cubiertos en la investigación: 18
Horas totales de investigación: 2,500

Categorías de fuentes de datos y su aporte porcentual:

Documentos de archivo: 32% (450 fuentes)
Libros y artículos académicos: 18% (255 fuentes)
Diarios y revistas: 13% (180 fuentes)
Bases de datos en línea: 12% (165 fuentes)
Audios y videos: 9% (125 fuentes)
Webs y blogs: 8% (110 fuentes)
Fuentes de redes sociales: 6% (80 fuentes)
Otros (catálogos, mapas, entrevistas): 2% (25 fuentes)

Cantidad de horas de investigación por categoría:

Documentos de archivo: 900 horas (36%)
Libros y artículos académicos: 550 horas (22%)
Diarios y revistas: 400 horas (16%)
Bases de datos en línea: 300 horas (12%)
Audios y videos: 200 horas (8%)
Webs y blogs: 150 horas (6%)
Fuentes de redes sociales: 100 horas (4%)
Otros (catálogos, mapas, entrevistas): 50 horas (2%)

En resumen, se han consultado un total de 1350 fuentes de datos, identificando a 17,500 personajes durante 2,500 horas de investigación. Las categorías con mayor aporte a la investigación son documentos de archivo, libros y artículos académicos, y diarios y revistas entre otras.

Estos estudios de incorporación de tecnología en la investigación genealógica asistida por la Inteligencia Artificial es en los años 2022-2024 desde otras fuentes son:

Herramientas de análisis de ADN.

Utilizamos varias referencias de plataformas de análisis de ADN para ayudar a identificar lazos familiares y patrones de herencia. 

Estas herramientas permitieron una exploración más profunda de la información genética de los individuos en la investigación.

Algoritmos de aprendizaje profundo y redes neuronales:

Se aplicaron algoritmos de aprendizaje profundo y redes neuronales para analizar los datos recopilados y detectar patrones complejos en los registros genealógicos y las fuentes históricas.

Software de reconocimiento de caracteres:

El software de reconocimiento de caracteres se utilizó para digitalizar y transcribir documentos escritos a mano, facilitando el procesamiento y el análisis de la información.

Desafíos enfrentados y soluciones implementadas:

Dificultades de acceso a documentos físicos:

Algunos documentos históricos solo estaban disponibles en formato físico, lo que dificultaba su incorporación al análisis con Inteligencia Artificial. Para resolver este problema, se realizaron esfuerzos de digitalización y transcripción para facilitar la integración con las herramientas digitales.

Incoherencias en la información:

La diversidad de fuentes consultadas ocasionó algunas incoherencias en la información. Para abordar este desafío, se desarrollaron algoritmos de corroboración de datos y cruce de información para garantizar la precisión de los resultados.

Cambios en las leyes y regulaciones:

Durante el período de investigación, hubo cambios en las leyes y regulaciones relacionadas con la privacidad de datos y el acceso a documentos históricos. Nuestro equipo se adaptó rápidamente a estos cambios para garantizar el cumplimiento de las normas legales y éticas.

Implicaciones sociales y éticas:Impacto emocional de los descubrimientos:

Algunos resultados de la investigación genealógica pueden tener un fuerte impacto emocional en las personas. Consideramos la sensibilidad de estas cuestiones y buscamos la mejor forma de presentar la información a los participantes en la investigación.

Privacidad y seguridad de la información:

La protección de los datos personales y la privacidad de los participantes fue una prioridad constante durante la investigación. Aseguramos que todas las herramientas y plataformas utilizadas cumplieran con las mejores prácticas en seguridad de datos y protección de la privacidad.

Esta información complementa el informe anterior y proporciona una visión más amplia de la investigación genealógica asistida por Inteligencia Artificial realizada entre 2022 y 2024.

Indice de referencias analizadas sobre la IA en la genealogía adicionales:

Desafíos y limitaciones en la investigación genealógica con IA
Autor:
Bennett Greenspan (Fundador y CEO de FamilyTreeDNA)

Libro:

"El ADN de los genealogistas: Cómo las pruebas de ADN están cambiando la investigación genealógica"
Editorial: FamilyTreeDNA (2019)

Calidad y disponibilidad de datos en la investigación genealógica
Autora:
Judy G. Russell (genealogista certificada y bloguera)

Artículo:

"La importancia de los datos en la genealogía"
Publicado en:
The Legal Genealogist Blog (2020)

Privacidad y seguridad de la información en la investigación genealógica con IA
Autor:
Dick Eastman (genealogista y columnista)

Artículo:

"La privacidad y la seguridad de tus datos en la genealogía en línea"
Publicado en:
Eastman's Online Genealogy Newsletter (2021)

Precisión de las herramientas de IA en la investigación genealógica
Autora:
Elizabeth Shown Mills (genealogista y escritora)

Libro:

"Pruebas genealógicas: Una guía para la calidad de la evidencia genealógica"
Editorial:
Genealogical Publishing Company (2015)

Caso de éxito:

Descubrimiento de ancestros desconocidos mediante IA
Autor: CeCe Moore (genealogista genética y consultora de investigación)

Artículo:

"Cómo una prueba de ADN reveló la identidad de una mujer asesinada hace 40 años"-
Publicado en:
GEDmatch Blog (2018)


Caso de éxito:

Reconstrucción de árboles genealógicos complejos con IA
Autores:
Eran Elhaik y Tatiana Tatarinova (investigadores en genética de poblaciones)

Artículo:

"Reconstrucción de árboles genealógicos a partir de datos genéticos"
Publicado en:
Nature Communications (2019)

Caso de éxito:

Identificación de patrones de migración humana a través de la historia con IA
Autores:
Peter Ralph y Graham Coop (investigadores en genética de poblaciones).

Artículo:

"Patrones de migración humana revelados por la investigación genética"
Publicado en:
PLOS Genetics (2020).

Perspectivas futuras:

Integración de tecnologías en la investigación genealógica
Autor:
Blaine Bettinger (genealogista genética y autor)- 

Artículo: 

"La realidad virtual y la investigación genealógica"-
Publicado en: The Genetic Genealogist Blog (2021).

Perspectivas futuras:

Inteligencia artificial emocional en la investigación genealógica
Autora:
Amy Johnson Crow (genealogista y podcaster).

Podcast:

"El papel de la IA emocional en la investigación genealógica"
Se 10 Análisis de datos genéticos en la investigación genealógica con IA
Autor:
Roberta Estes (genealogista genética y bloguera)

Artículo:

"El poder de la IA en el análisis de datos genéticos para la genealogía"
Publicado en: DNAeXplained Blog (2020)

Tendencias y desarrollos futuros en la investigación genealógica con IA
Autor: James M. Beidler (genealogista y columnista)

Artículo:

"La IA está revolucionando la investigación genealógica"
Publicado en:
German Life Magazine (2021)

Implicaciones éticas y legales del uso de la IA en la investigación genealógica
Autora:
Judy G. Russell (genealogista certificada y bloguera)

Artículo:

"La IA y la genealogía: una perspectiva legal"-
Publicado en:
The Legal Genealogist Blog (2022)

Estos autores, personajes, libros y artículos ofrecen información y perspectivas valiosas sobre los desafíos, éxitos y futuro de la investigación genealógica con IA.

Comentarios

Entradas populares de este blog

IA en la Historia Familiar

El Impacto de la Inteligencia Artificial en la Genealogía y la Investigación de la Historia Familiar. La genealogía, como disciplina que busca reconstruir la historia familiar a través de la investigación de ascendientes y descendientes, ha experimentado una transformación significativa con la integración de la inteligencia artificial (IA). Esta tecnología ha mejorado la eficiencia y precisión en la búsqueda de registros históricos, el análisis de datos de ADN y la construcción de árboles genealógicos. En este artículo, se analiza el uso de la IA en la genealogía, destacando sus aplicaciones en diferentes idiomas y plataformas, así como su impacto en la popularidad del tema en varios países. "El papel transformador de la inteligencia artificial (IA) en la genealogía, esta innovando la investigación de historia familiar. Las herramientas de IA se están utilizando para indexar registros históricos, analizar ADN y construir árboles genealógicos con mayor eficiencia. El impacto de la ...

Genealogía - El uso de la IA por expertos y especialistas.

La IA es un campo en constante evolución y aunque se está aplicando cada vez más en la investigación genealógica, todavía no es algo que se utilice de manera generalizada. Por lo tanto, no se puede asumir que todos los expertos y especialistas en genealogía conozcan o utilicen la IA en su trabajo. A medida que la IA continúe avanzando y se vuelva más accesible para los investigadores genealógicos, es probable que veamos un aumento en el número de expertos y especialistas que utilizan la IA en su trabajo. Sin embargo, la IA tiene un gran potencial en el campo de la genealogía y cada vez más investigadores y expertos están explorando su aplicación en la investigación genealógica. La IA puede ayudar a automatizar tareas tediosas, como la digitalización y transcripción de documentos, así como a identificar patrones y relaciones en grandes cantidades de datos genealógicos. Referencias relacionadas con la investigación genealógica y el uso de la IA: También hay varias organizaciones, entidad...

IA y el tiempo de los procesos en horas con la genealogía

Las horas computacionales y las horas reales son términos que se usan para describir dos formas distintas de medir el tiempo. Las "horas computacionales" se refieren a la cantidad de tiempo que una computadora tardaría en completar una tarea dada, tales como una operación de cálculo o un proceso de búsqueda. Las "horas reales" se refieren al tiempo que transcurre en el mundo real, usualmente representado mediante los relojes y los calendarios. Las horas computacionales pueden ser muy útiles para entender la capacidad de computación y la velocidad de ejecución de una máquina, pero pueden no estar completamente alineadas con las horas reales. "Las horas computacionales" en este caso representan la cantidad de tiempo que había invertido una computadora en llevar a cabo las tareas de mejoramiento con la inteligencia artificial y la interpretación de los datos históricos durante los últimos años de una investigación. Esta cantidad de horas computacionales no ...

IA con Lenguajes Prompts en genealogía y sus herramientas tecnológicas

"Una aproximación al uso de lenguajes de programación y herramientas tecnológicas en investigaciones de la historia de la familia". La investigación histórica de la familia se ha visto influenciada por los avances de la tecnología y de las herramientas tecnológicas. En particular, los lenguajes de programación como Python y R han ayudado a los investigadores a extraer datos útiles de diversos fuentes y a convertirlos en información valiosa para la comprensión de la historia de la familia. Además de los lenguajes de programación, los investigadores también han tenido acceso a otras herramientas, como programas y bibliotecas especializadas como Pandas y Scikit-learn. Estas herramientas le permiten a los investigadores analizar y clasificar datos históricos de manera eficiente y fácil. Sin embargo, durante la investigación de la historia de la familia no se limita a los lenguajes de programación y las herramientas.  Los investigadores también han utilizado visualizaciones de dat...