人工知能が科学的発見の中心となるにつれ、政府や研究機関は、生の計算能力から、目に見えないが同様に重要な資産であるデータへと焦点を移しつつある。. 断片化された従来の科学記録を AI 対応データセット（AI モデルが確実に解釈して学習できる、構造化され、標準化され、ラベルが豊富なデータ システム）に変換するための取り組みが世界的に拡大しています。.
各国は、より高速なチップや大型のスーパーコンピュータへの投資だけにとどまらず、データ品質がAI主導の研究における最大のボトルネックとなっていることを認識し始めています。不適切なフォーマットのゲノムファイル、不完全な気候メタデータ、そしてサイロ化された実験記録は、長年にわたり高度なモデルの有効性を制限してきました。現在、これらの受動的なアーカイブを、自動化されたワークフローとクロスドメイン推論をサポートできる、相互運用性と機械可読性を備えたインフラストラクチャに変換することを目指しています。.
2025年を通して、いくつかの国や地域の取り組みがこの変革の基盤を築きました。公的機関や研究機関は、メタデータのクリーニングとフォーマットの統一に注力しました。また、AIシステムがデータセット間でシームレスに移動できるように、手作業による繰り返し作業なしで共通標準を確立することにも重点的に取り組みました。 介入。.
主な開発内容は次のとおりです。
- アメリカ: 気候科学における機械学習ワークフローと大規模なメタデータのクリーンアップのために試験的に導入された構造化された臨床データセット。.
- ヨーロッパ： 欧州オープンサイエンスクラウドと国家の再現性イニシアチブを通じて、FAIR 準拠のメタデータ フレームワークを拡張します。.
- アジア太平洋地域: AI を活用した研究をサポートするために、ゲノム、材料、大気のデータを統合 API ベースで集約します。.
- イギリス： データセットの構造、完全性、AI 統合の準備状況を評価する国家監査。.
この変化は、効率性の向上という側面だけでなく、より深い戦略的優先事項を反映している。政府はAI対応データをますます重要視するようになっている。科学的な競争力、回復力、そして主権にとって不可欠な、国家研究インフラ。よりクリーンで、より健全な構築されたデータセットは実験を加速し、失敗したレプリケーションを減らし、モデルが分野を超えて洞察を発見できるようにします。.
AIは科学研究のワークフローに組み込まれるようになります。そのため、モデル化可能な知識をキュレーションし、管理する能力は、どの国が次の発見の時代をリードし、どの国が遅れをとるかを決定する上で決定的な役割を果たすでしょう。.
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