KnowAIDE: AI研究を加速するFAIR準拠のデータ環境

科学研究における異種データソースからのデータの複雑性と量の増大は、データがFindable（発見可能）、Accessible（アクセス可能）、Interoperable（相互運用可能）、Reusable（再利用可能）であることを保証するインフラを必要とします。本論文では、これらの要件を満たすために設計された人工知能およびデータ環境であるKnowAIDEを紹介します。このアーキテクチャは、ファイルベースの資産に対してiRODSデータ管理システムを、時系列センサーデータに対してOGC SensorThings APIのFROST-Server実装を統合しています。システムアーキテクチャを詳述し、標準化された評価ツールを用いてFAIR原則への適合性を評価し、これらのストレージ技術間のアーキテクチャ的不整合を解決するための事前構築されたSemantic Fusion Indexを導入します。インフラは、室内空気質に関するマルチサイト研究であるEDIAQIプロジェクト内で展開・検証されました。評価の結果、高度なFAIR準拠が確認され、比較ベンチマークによりSemantic Fusion Indexが複数年にわたるデータセットの標準的なAPI連鎖に対し14倍の速度向上を達成し、ほぼ一定の取得時間を維持できることが示されました。これらの知見は、複雑で異種なデータを協働的な科学環境で管理するためのKnowAIDEアーキテクチャの技術的実現可能性を確立します。