材料数据语义编排与利用：基于数据空间的解决方案在钢铁和铜应用中的实践
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2024-11-11 v4
摘要
在材料科学和制造领域，广大异构数据（如测量日志、仿真日志、工艺数据、出版物等）构成了为各种工程应用提供宝贵知识的基石。然而，由于不同组织单元之间标准化和集成受限，这些多样化数据的高效存储与管理面临挑战。充分发挥数据驱动方法的潜力，必须克服上述挑战。本文引入了针对材料工程的新型、综合性语义方法，并实现为名为 Dataspace Management System（DSMS）的技术栈，为数据空间解决方案提供动力，这些解决方案利用编码于异构数据源中的知识，以支持数据驱动洞察并推导新知识。其核心，DSMS 提供了一种针对材料科学和制造领域特定需求的知识管理方法，同时遵循 FAIR 原则。DSMS 提供数据集成、链接、探索、可视化、处理、数据共享及服务（如咨询）功能，以支持工程师在决策、设计和优化中的工作。我们呈现了 DSMS 的架构概览，阐述其核心概念及其技术实现，同时通过德国「MaterialDigital」计划内 StahlDigital 和 KupferDigital 研究项目中的用例，展示了其处理常见数据处理任务的适用性。
引用
@article{arxiv.2406.19509,
title = {Semantic orchestration and exploitation of material data: A dataspace solution demonstrated on steel and copper applications},
author = {Yoav Nahshon and Lukas Morand and Matthias Büschelberger and Dirk Helm and Kiran Kumaraswamy and Paul Zierep and Matthias Weber and Pablo de Andrés},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.19509},
year = {2024}
}