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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.

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