为FAIR机器人数据集提供一个框架
Corrado Motta1,2, Simona Aracri3, Roberta Ferretti1
1Institute of Marine Engineering (INM), National Research Council of Italy (CNR), Department of Engineering, ICT and Technology for Energy and Transport (DIITET), Genoa, 16149, Italy.
Scientific data
|September 13, 2023
概括
发布海洋机器人数据对于海洋观测至关重要. 本研究介绍了自由和开源软件 (FOSS),使海洋机器人遥测公平 (可查找,可访问,可互操作,可重复使用),提高数据透明度和可用性.
科学领域:
- 海洋学 海洋学 海洋学
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 来自机器人平台的环境数据对于全球海洋观测系统 (GOOS) 来说至关重要.
- 这些数据的透明度和验证需要详细的机器人操作记录.
- 联合国海洋科学十年 (2021-2030) 强调通过数据共享实现可持续发展.
研究的目的:
- 提供一个逐步指南,用于格式化和共享海洋机器人任务数据.
- 确保海洋机器人遥测遵循FAIR原则 (可查找,可访问,可互操作,可重复使用).
- 促进独特的观测数据集的出版和可访问性.
主要方法:
- 利用自由和开源软件 (FOSS) 和已建立的地球科学数据实践.
- 应用最先进的元数据和数据格式化协议.
- 使用 Jupyter Notebooks 自动化数据集成和格式化.
主要成果:
- 已经开发了一种方法,使海洋机器人遥测 FAIR 和可出版.
- 提出的方法最大限度地提高了机器人观测数据的可见性和易用性.
- Jupyter 笔记本可以自动应用数据格式化协议.
结论:
- 这份手稿提供了迈向FAIR跨学科观测科学的基本步骤.
- 开发的方法支持对环境数据的验证和一致的现场机器人部署.
- "使海洋机器人数据公平"为全球海洋科学倡议做出了重大贡献.
