本文介绍了AI-准备好数据的概念及其在元数据和本体论中的应用，探讨了相关挑战，并介绍了即将在Drexel大学举行的研讨会，旨在汇聚专业人士讨论解决方案。
ID4: 数据驱动动态设计研究所
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由数据计算与信息研究中心（Metadata Research Center）、计算机学院与信息科学系联合主办的Drexel大学活动如下所示。
会议时间：2024年4月15日至16日
会议地点：美国宾夕法尼亚州弗吉尼亚市的**Quorum - University City Science Center，3675 Market Street，19104
什么是AI-准备好数据？
AI-准备好数据指的是经过优化、高质量且易于用于人工智能（AI）应用的数据。随着技术的发展，AI-准备好数据不仅包括数据本身，还包括元数据和本体论等信息，以提升数据的价值和使用性。
元数据提供了关于数据的必要背景信息，而本体论则为特定领域提供结构化的语义表示。这些额外的信息有助于数据科学家、研究人员以及AI系统更好地理解和应用算法和模型进行分析。元数据和本体论不仅促进数据的一致整合、互操作性和知识共享，还支持更智能的AI应用。
此外，这些系统在支持FAIR（可寻址、可访问、可 interoperable、可重用）原则和可重复性计算研究（RCR）方面发挥了重要作用。
当前挑战
尽管具备上述能力，但开发、实施和维持元数据与本体论的方法仍然不一致、繁琐且缺乏足够的支持。从数据生成、收集和研究到长期目标如数据保存、归档、重用等方面都面临着诸多挑战。需要通过社区驱动的努力来解决现有障碍，并最大化数据的价值和可靠性。
“AI-准备好数据：应对元数据与本体论动态前沿的研讨会”
该研讨会旨在解决上述问题。该研讨会将汇聚来自数据生命周期不同阶段的专业人士，讨论相关问题、分享解决方案，并为解决准备AI-准备好数据的关键挑战制定道路图。
具体工作坊目标：
1. 共同定义AI-准备好数据在元数据和本体论空间面临的挑战。
2. 介绍利用元数据标准和本体论的当前成功案例与解决方案。
3. 制定加快准备AI-准备好数据为科学研究加速前进的道路图。
当前主题：
1. 什么是AI-准备好数据？
2. 科学数据生命周期中的研究瓶颈及解决方案
3. 元数据与本体论：在大语言模型时代的人机协作
4. 注释：平衡人工与机器驱动的混合方法
5. 标准开发、采用与实施：现实与幻想
6. 知识图谱
7. 基于本体论的知识抽取：利用大数据进行科学发现
8. 元数据与知识组织系统的未来方向
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