أهمية البيانات العادلة في علوم الأرض

نبذة عن الكاتب: Jans Aasman هو دكتوراه عالم نفسي ، خبير في العلوم المعرفية والرئيس التنفيذي لشركة Franz Inc. ، وهو مبتكر مبكر في الذكاء الاصطناعي ومزود AllegroGraph ، قاعدة بيانات الرسم البياني الدلالي الرائدة.

يتم تحقيق تقييم البيانات كأصل للمؤسسة بشكل حاد مع مرور الوقت. عند إدارتها بشكل صحيح ، تدعم نفس مجموعة البيانات مجموعة من حالات الاستخدام ، وتصبح متاحة على الفور تقريبًا عند الطلب ، وتكون قابلة للتبادل بين الإدارات أو المؤسسات لزيادة محصولها بشكل منهجي مع كل عملية نشر.

تشكل نقاط الاستفادة من البيانات كأصل للمؤسسات أساسًا لمبادئ GO FAIR التي يمكن الوصول إليها القابلة للتشغيل القابل لإعادة التشغيل القابلة للتشغيل (FAIR) والتي تؤثر بشكل كبير على قسوة إدارة البيانات في العلوم الجيولوجية. وقد تبنت العديد من المنظمات في هذا الفضاء هذه المبادئ لتبادل المعلومات بسرعة بين مجموعة متنوعة من التخصصات لتوجيه إشراف الأرض بأمان.

وفقًا للدكتورة آني بورغيس ، مديرة مختبر شركاء معلومات علوم الأرض (ESIP) ، فإن "التحديات العالمية الأكثر إلحاحًا لا يمكن حلها بواسطة منظمة واحدة. يطلب العلماء بيانات تم جمعها عبر تخصصات متعددة ، والتي تتم إدارتها في كثير من الأحيان من قبل العديد من الوكالات والمؤسسات المختلفة. "مع إدراك العديد من أعضاء مجتمع علوم الأرض ، فإن أكثر الوسائل فعالية لإدارة تلك البيانات المتباينة وفقًا لمبادئ FAIR هي باستخدام المعايير الدلالية. تدعم الرسوم البيانية المعرفة.

هذه الأساليب الموحدة لإدارة البيانات الوصفية ونماذج البيانات والمصطلحات هي جوهر حركة بيانات FAIR ، مما يضمن مكان البيانات كأصل مميز للمجتمع العلمي.

العلوم المجتمعية
تم تصميم المعايير الدلالية التي تدعم الرسوم البيانية للمعرفة من أجل التحديد الفريد للبيانات والوصول إليها ومشاركتها بتنسيق مقروء آليًا. إنها نفس المعايير المسؤولة عن تسهيل هذه المزايا في شبكة الويب العالمية ، وهي مفيدة جدًا لإعادة استخدام البيانات في مجال العلوم الجيولوجية. هذا الحقل هو أحد المجالات العلمية الأكثر صعوبة لأنه واسع النطاق ، ويشمل الحياة البحرية ، والمخاوف الجوية ، والكتل الأرضية ، والتطورات الجوفية. تعد القدرة على مشاركة البيانات في هذه التخصصات المختلفة بسرعة جزءًا لا يتجزأ من تقدم الحقل ككل ، وكذلك المزايا الأخرى لتحديد البيانات بشكل فريد والوصول إليها بسرعة عبر التقنيات القابلة للقراءة آليًا.

لاحظ الدكتور لويس ماكجيبني ، عالم البيانات في مختبر الدفع النفاث التابع لمعهد كاليفورنيا للتكنولوجيا والرئيس المشارك لفريق العمل المعني بعلاقة البحث في ناسا ESDSWG ، "نحن في مرحلة مثيرة حيث توجد كتلة حرجة من الخبراء والمنظمات حول العالم مع أهداف مماثلة ، فضلا عن إدراك أننا بحاجة إلى تطبيقات كثيفة المعرفة. تعتبر مجموعة التقنية الدلالية جزءًا مهمًا لإنشاء تطبيقات ذكية لحالات الاستخدام المكثف للمعرفة داخل منطقة العلوم الجيولوجية. "علاوة على ذلك ، تُمكّن المعايير الدلالية تلك المنظمات من نشر البيانات والنتائج بتنسيق قابل لإعادة الاستخدام بحيث تستفيد المؤسسات المختلفة بشكل مباشر من عمل بعضها البعض.

ربط البشر والآلات
يدور أسلوب FAIR حول ربط أجزاء مختلفة من البيانات في رسم بياني للمعرفة. يمكن ربط هذه الرسوم البيانية المعرفية بدورها بين منظمات مختلفة أو "نشرها" على شبكة الإنترنت للوصول الشامل - وهو أمر ضروري للتشغيل البيني. لا يقتضي هذا النهج أن يكون لكل مسرد فردي معرف فريد خاص به ، بل يتطلب أيضًا وصفًا غنيًا لبيانات التعريف الخاصة به استنادًا إلى مفردات وتصنيفات قياسية يتم فهمها والوصول إليها بسرعة عبر الأجهزة. تعمل نماذج البيانات الدلالية (الأنطولوجيا) على توحيد الفروق المتأصلة في المخطط المستخدمة من قبل المنظمات المختلفة للتطبيقات المختلفة ، مما يساعد بشكل أكبر على التشغيل البيني لأنظمة تقنية المعلومات التي تتبنى مبادئ FAIR.

علق كارلوس رويدا ، كبير مهندسي البرمجيات بمعهد مونتيري باي لأبحاث أكواريوم ، قائلاً: "لقد طور مشروع التشغيل التفاعلي للبيانات الوصفية البحرية سجل ومخزن MMI للأنطولوجيا (ORR) ، الذي يعزز AllegroGraph لتوفير خدمات دلالية قوية قابلة للتشغيل البيني تجعل المحتوى على شبكة الإنترنت مترابطًا بطريقة هادفة من خلال تمكين كل من البشر والآلات. "من خلال تمكين المنظمات العلمية المختلفة في مشروع قابلية التشغيل للبيانات الوصفية البحرية من تسجيل أنطولوجيات مستودعاتهم التي لا تعد ولا تحصى بهذه الطريقة الموحدة ، يتم تكامل البيانات وإمكانية الوصول إليها.

التنوع الموحد
ولعل الميزة الرأسمالية المتمثلة في تشغيل مبادئ FAIR مع الرسوم البيانية المعرفية في مجتمع علوم الأرض هي القدرة على التوحيد في مجموعة متنوعة من بيانات الغواصين ذات الصلة بالعلماء. العدد الهائل من التخصصات المختلفة في هذا المجال يتطلب بيانات عن أنواع لا حصر لها على ما يبدو. تشمل المصادر بيانات أجهزة الاستشعار من مصادر المياه والهواء والأرض ، بالإضافة إلى بيانات الأقمار الصناعية وتلك الخاصة بالعينات المادية. علاوة على ذلك ، تتميز هذه البيانات بالعديد من القرارات المكانية والزمنية المختلفة ، مما يزيد من التعقيد الكلي لإدارتها بشكل متجانس. في هذا الصدد ، ساعدت نماذج البيانات الدلالية بشكل كبير المفردات الموحدة لوصف البيانات. أشار الدكتور بورجيس إلى ميزة "ESIP Community Ontology Repository ، وهي عبارة عن منصة مجتمعية لإدارة وتبادل المصطلحات والمفردات التي تساعد العلماء على نشر البيانات واكتشافها وإعادة استخدامها."

انتشار طويل الأجل
كما تكشف حالات الاستخدام الوفيرة داخل مجتمع العلوم الجيولوجية ، فإن التقدير الحقيقي للبيانات يعتمد على قابليتها لإعادة الاستخدام الدائمة وإمكانية الوصول الفوري إليها. ولدت هذه الأولويات حركة FAIR ، والتي تعتمد على التقنيات الدلالية للتنفيذ. يقدم هذا النهج نفس الفائدة عند تطبيقها على المؤسسات المعاصرة: زيادة في قيمة البيانات كأصل للمؤسسات.

عن المؤلف
جانس عاصمان حاصل على دكتوراه عالم نفسي ، خبير في العلوم المعرفية والرئيس التنفيذي لشركة Franz Inc. ، وهو مبتكر مبكر في الذكاء الاصطناعي ومزود AllegroGraph ، قاعدة بيانات الرسم البياني الدلالي الرائدة. بصفته عالماً ومديرًا تنفيذيًا ، يواصل الدكتور عاصمان تأسيسه في مجالات الذكاء الاصطناعي ورسوم بيانية للمعرفة أثناء عمله جنبًا إلى جنب مع العديد من مؤسسات Fortune 500 بالإضافة إلى الحكومات الأمريكية والأجنبية. أمضى الدكتور عاصمان جزءًا كبيرًا من حياته المهنية المتخصصة في مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية ، واجهات المستخدم الذكية وأبحاث الاتصالات السلكية واللاسلكية. وقد جمع براءات الاختراع في مجالات تكنولوجيا الكلام ، والتفاعل متعدد الوسائط للمستخدم ، ومحركات التوصية مع تطوير تكنولوجيا السلائف للأقراص والمساعدين الشخصيين. كان أستاذًا في قسم التصميم الصناعي بجامعة دلفت التقنية ومتحدثًا بارزًا في مؤتمرات مثل Smart Data و NoSQL Now و International Semantic Web Conference و GeoWeb و AAAI و Enterprise Data World و Global Graph Summit و Text Analytics و و TTI الطليعة.