Home >  研究会等 > 因果主導機能分解ネットワーク生成手法のデータスキーマ作成への適用

因果主導機能分解ネットワーク生成手法のデータスキーマ作成への適用

日程 : 2022年7月15日(金) 4:00 pm - 5:00 pm 場所 : 物性研究所大講義室(A632)及び Zoom (ハイブリッド開催) 講師 : 木野日織 所属 : (国)物質・材料研究機構 世話人 : 福島 鉄也 (63263)講演言語 : 日本語

実験、理論計算で生成されたデータを再利用するためにデータをFAIR原理に従い公開するオープンサイエンスの推進は世界的な流れである。データを公開するには共通した・もしくは相互変換可能なデータスキーマ(何をどの型で入れるのか)を用いて公開することが望ましいが、それ以前にデータスキーマ自体に対しては、新規手法に対してもスキーマの追加が容易に行えるような手法の基に作成することが望ましい。
多くのデータスキーマは参照を容易にするように階層構造を成す。このデータスキーマ作成の手法の一つに暗黙知を顕在化し概念を分解するオントロジーがある。オントロジーとは逆に、具体的な目的達成のために暗黙知である機能と手法を顕在化し、知識を統合する因果主導機能分解ネットワーク及び関連手法である対象物属性フローチャート[1]を用いてもデータスキーマとして利用可能な語彙の階層・ネットワーク構造を作成可能である。本セミナーでは第一原理プログラムAkaiKKRそして入出力解析スクリプトPyAkaiKKRに対して適用しデータスキーマを作成した例を紹介する[2]。

参考文献
[1] https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.00829
[2] https://doi.org/10.5281/zenodo.6753261

 登録はこちらからお進みください


(公開日: 2022年06月29日)