В августе 2024 года Шон Хилл, профессор психологии и физиологии из Университета Торонто и бывший соруководитель проекта Blue Brain, основанного в 2005 году в Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL) в Швейцарии, опубликовал на Medium обширный обзор на тему «Как открытые данные и ИИ могут помочь решить самые большие мировые проблемы».
Ш. Хилл был одним из руководителей Blue Brain Nexus, открытой платформы графа знаний, которая упростила и позволила масштабировать гетерогенный, мультимедийный обмен данными между исследовательскими организациями. Сейчас он является соучредителем Senscience.ai, предлагающего платформу на базе искусственного интеллекта, которая «упрощает сбор и публикацию научных данных, обеспечивая их доступность, понятность и возможность повторного использования для всех».
Ш. Хилл разместил в Medium свой пост о крупнейших мировых проблемах и о том, как открытые данные и ИИ могут помочь в реализации списка 17 целей в области устойчивого развития (ЦУР) Организации Объединенных Наций (ООН):
Этот список целей ООН отражает природу и масштаб проблем устойчивости, с которыми сталкивается человечество. Представленный список поражает, насколько взаимозависимы эти цели.
Проблема открытых данных и искусственного интеллекта
Хилл подчеркивает, что основная задача открытых данных и ИИ в ближайшие десятилетия — сделать доступным наиболее актуальное, действенное и точное понимание, имеющее отношение к этим целям. Другими словами, это проблема сбора, анализа и распространения информации, знаний и мудрости.
На ум приходит классическая пирамида данных, информации, знаний и мудрости (DIKW). Версия этой пирамиды, предложенная поставщиком систем управления базами данных на основе семантических графов Ontotext, подчеркивает, что чем выше в пирамиде вы находитесь, тем больше пользы получаете:
Источник: Ontotext
Как управление открытыми данными может повысить потенциал корпоративного ИИ в краткосрочной перспективе
Автор справедливо уделяет большое внимание управлению данными и лучшим практикам управления данными в целом. Предприятия, внедрившие программы открытых данных, могут повысить уровень зрелости своих данных, участвуя в разработке научных открытых данных, а также обмениваясь опытом и изучая передовой опыт научного сообщества.
«Дата стюарды, или управляющие данными, — говорит он, — снижают нагрузку на ученых и обеспечивают высокое качество данных и их готовность к использованию в будущем».
Графы знаний предоставляют ключевое средство масштабирования качества данных и способствуют важному изменению мышления, которое помогает сформировать культуру совместного обмена данными.
Источник: Data Science Central.
Изображение для превью новости предоставлено Freepik.