FLUID-AI4EOSC

Celem nadrzędnym projektu FLUID-AI4EOSC jest istotne zwiększenie interoperacyjności, zdolności do automatycznego przetwarzania przez systemy (ang. machine-actionability)
oraz gotowości danych i modeli do zastosowań AI w europejskich infrastrukturach badawczych i ekosystemie EOSC.

Projekt odpowiada na ograniczenia obecnych praktyk FAIR, które – choć fundamentalne dla otwartej nauki – nie w pełni pokrywają wymagania stawiane danym i modelom
wykorzystywanym w sztucznej inteligencji.

W tym celu FLUID-AI4EOSC rozwija koncepcję Płynności Danych i Modeli (ang. Data and Models Liquidity), rozumianą jako zdolność do łatwego wykorzystywania, łączenia,
przenoszenia i ponownego użycia danych, modeli i usług AI w różnych środowiskach badawczych.

Projekt realizuje cztery komplementarne cele szczegółowe:

• poprawa integracji danych i modeli AI poprzez rozwój nowoczesnych rozwiązań interoperacyjności semantycznej i technicznej,
  umożliwiających ich płynne łączenie i ponowne wykorzystanie między infrastrukturami, platformami i dyscyplinami naukowymi
• zapewnieninie naukowcom dostępu do zaawansowanej, intuicyjnej platformy AI/ML w EOSC, upraszczającej pracę z danymi,
  modelami i narzędziami oraz wspierającej cały cykl życia AI/ML,
  w tym przygotowanie danych, trening, wdrażanie, monitorowanie jakości i wyjaśnialność modeli,
• budowa współpracującej społeczności badawczej wokół AI, opartej na utworzeniu Competence Centre, które zapewni skoordynowane wsparcie,
  szkolenia i rozwój kompetencji dla użytkowników EOSC, operatorów infrastruktur oraz twórców usług,
• zdefiniowanie i wdrożenie mierników płynności oraz integralności danych i modeli,
  tak aby możliwa była ocena ich dostępności, interoperacyjności, wiarygodności i gotowości do zastosowań AI.

W rezultacie FLUID-AI4EOSC ma doprowadzić do powstania, bardziej spójnego, skalowalnego i przyjaznego użytkownikom środowiska badawczego,
w którym dane i modele AI będą mogły być efektywnie współdzielone, integrowane i wykorzystywane ponad granicami dyscyplin, infrastruktur i społeczności naukowych.

Partnerzy:

• CSIC – Agencia Estatal Consejo Superior de Investigaciones Científicas, Hiszpania,
• PCSS – Instytut Chemii Bioorganicznej Polskiej Akademii Nauk – Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe, Polska,
• KIT – Karlsruher Institut für Technologie, Niemcy,
• IISAS – Ústav informatiky Slovenskej akadémie vied, v. v. i. , Słowacja,
• LIP – Laboratório de Instrumentação e Física Experimental de Partículas, Portugalia,
• INFN – Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, Włochy,
• UvA – Universiteit van Amsterdam, Niderlandy,
• UPV – Universitat Politècnica de València, Hiszpania,
• EGI – Stichting EGI / EGI Foundation, Niderlandy,
• INRAE – Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement, Francja,
• CNRS – Centre national de la recherche scientifique, Francja,
• IRD – Institut de Recherche pour le Développement, Francja,
• EMBL – European Molecular Biology Laboratory, Niemcy,
• MARIS – Mariene Informatie Service MARIS B.V., Niderlandy,
• EURO-BIOIMAGING – Euro-BioImaging ERIC, Finlandia,
• PRED – Predictia Intelligent Data Solutions S.L., Hiszpania,
• UCA – Université Clermont Auvergne, Francja,
• RDA – Research Data Alliance Association, Belgia,
• INRIA – Institut National de Recherche en Informatique et Automatique, Francja,
• KTH – Kungliga Tekniska högskolan / KTH Royal Institute of Technology, Szwecja,
• UC3M – Universidad Carlos III de Madrid, Hiszpania,
• ARIADNE – ARIADNE Research Infrastructure, Belgia,
• INGV – Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia, Włochy,
• ULIEGE – Université de Liège, Belgia,
• OGS – Istituto Nazionale di Oceanografia e di Geofisica Sperimentale, Włochy,
• UFZ – Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH – UFZ, Niemcy,
• STUBA – Slovenská technická univerzita v Bratislave, Słowacja,
• IFREMER – Institut français de recherche pour l’exploitation de la mer, Francja.