Współczesna nauka mierzy się z dużym wyzwaniem: badacze często obawiają się publicznego udostępniania efektów swojej pracy. Poświęcając lata na gromadzenie danych, boją się utraty kontroli nad tym, jak zostaną one wykorzystane przez innych. Finansowany ze środków UE projekt RAISE (Research Analysis Identifier SystEm) rozwiązuje ten problem, wprowadzając przełomową zmianę modelu współpracy.
Kluczowym założeniem RAISE jest przejście od tradycyjnego przesyłania plików do koncepcji „odwiedzania” danych. Dzięki temu proces ten staje się bezpieczny i w pełni kontrolowany przez ich właścicieli.
Kontrola i własność: Dostawcy danych pełnią rolę gospodarzy. Przechowują zbiory we własnej infrastrukturze, zachowując nad nimi pełny nadzór.
Przetwarzanie w miejscu przechowywania: Osoby zainteresowane danymi nie pobierają ich na własne dyski. Zamiast tego uruchamiają swoje algorytmy w zaufanych środowiskach zarządzanych przez gospodarza.
Identyfikowalność: Każda operacja jest rejestrowana i otrzymuje trwały identyfikator analizy badawczej (porównywalny do cyfrowego identyfikatora obiektu). Gwarantuje to uznanie autorstwa i pełną powtarzalność badań.
Technologia RAISE, wykorzystująca m.in. blockchain oraz sztuczną inteligencję, przynosi wymierne korzyści:
Ochrona danych wrażliwych: Umożliwia analizę zbiorów, które ze względów prawnych nie mogłyby zostać udostępnione publicznie.
Uznanie dorobku: Badacze otrzymują gwarancję, że ich praca zostanie właściwie przypisana i doceniona.
Zgodność z przepisami: System zapewnia pełną odpowiedzialność stron i bezpieczeństwo przetwarzania.
Demokratyzacja dostępu: Zwiększa się pula zasobów dostępnych dla otwartej nauki na równych zasadach dla wszystkich.
Projekt, koordynowany przez Uniwersytet Arystotelesa w Salonikach, ma zakończyć się w 2026 roku. Do tego czasu powstaną zaufane środowiska badawcze, które staną się standardem w codziennej pracy naukowców.
Dalszy rozwój technologii będzie kontynuowany w ramach kolejnego projektu – RAISE Suite. Jego celem jest:
Automatyzacja tworzenia danych FAIR (łatwych do znalezienia, dostępnych, interoperacyjnych i wielokrotnego użytku).
Maszynowe plany zarządzania danymi, które usprawnią cały cykl życia informacji – od ich zebrania po udostępnienie.
Płynna integracja, która pozwoli badaczom korzystać z tych narzędzi bez zakłócania ich dotychczasowego trybu pracy.
Dzięki RAISE bariery w udostępnianiu wiedzy znikają, ustępując miejsca bezpiecznej i przejrzystej współpracy naukowej.
Na podstawie: https://cordis.europa.eu
poleca:
