база научных знаний

Традиционные методы обновления цифровых платформ и репозиториев предполагают прямое вмешательство в основную базу данных с использованием деструктивных операций, несущих риски разрыва логических связей между объектами и сохранения следов эксплуатации критических уязвимостей. Требуются инструменты автоматизации установки системы в изолированном контуре с криптографической проверкой и очисткой документов от следов уязвимостей. Перенос научного репозитория на базе DSpace был выполнен с использованием именно такого инструмента.

Сегодня нет единой формы представления больших научных данных, доступной для коммерциализации, что затрудняет получение выгоды от инвестиций в исследовательские инфраструктуры. Принципы FAIR управления данными без вмешательства пользователя — один из первых шагов к формированию цифровой инфраструктуры, обеспечивающей трансфер научных результатов в форму, понятную инвесторам, чиновникам, обществу и обеспечивающую контроль за объемами научных данных.

В России функционируют десятки фондов и организаций, предоставляющих гранты на долгосрочные научные проекты, в которых участвуют тысячи исследователей. В ходе выполнения этих проектов генерируются огромные объемы разнородной, разрозненной и слабоструктурированной информации. Наблюдение за ходом выполнения проектов, как и получение любой другой агрегированной информации для формирования объективной картины научной деятельности в России, оказывается нетривиальной задачей, решить которую позволит российская Биржа научной информации.

Важнейший аспект информатизации научной деятельности — увеличение количества ресурсов, аккумулирующих и распространяющих научные знания, генерируемые научными сообществами на своих мероприятиях. Сегодня распространение такой информации носит фрагментарный характер и часто выполняется вручную, что влияет на оперативность и качество. Необходимо сформировать комплексное информационное пространство, которое решает задачу оперативного распространения результатов научных исследований через открытые информационные ресурсы.

Как формализовать модель жизненного цикла эксперимента и автоматизировать процесс получения знаний о нем? Необходимо иметь единое онтологическое хранилище, в котором метаданные по научному эксперименту объединены в семантически связную структуру.