Unità di rappresentazione della conoscenza

Missione dell'unità

L'unità di rappresentazione delle conoscenze di Il SIB interagisce e integra dati diversi archiviati in più posizioni e formati e sviluppa interfacce all'avanguardia per accedere rapidamente ed esplorare database interconnessi.

Ciò aumenta il valore dei dati relativi alle scienze della vita:

massimizzando il riutilizzo dei dati da parte delle persone e dei sistemi di intelligenza artificiale
collegando le conoscenze all'interno e tra i diversi campi
consentendo una visione olistica dei complessi sistemi biologici
generando intuizioni più potenti di quelle possibili dai singoli database.

L'unità è co-diretta da Tarcisio Mendes de Farias e Ana-Claudia Sima e fa parte del gruppo di biologia computazionale Vital-IT al SIB Hub. I suoi membri contribuiscono a un'ampia varietà di progetti di ricerca svizzeri e internazionali che coinvolgono partner accademici, ospedalieri e industriali e collaborano attraverso la rete del SIB per migliorare gli strumenti, le risorse e le scoperte nel campo della bioinformatica.

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Competenza nella rappresentazione della conoscenza

Il team vanta una vasta esperienza nelle tecnologie web semantiche per descrivere, strutturare e collegare i dati in modo formale e significativo, nonché nella creazione di strumenti intuitivi per il recupero efficiente di dati e informazioni da più database.

Ingegneria ontologica: sviluppo di ontologie (o vocabolari) leggibili da computer e standard di metadati per descrivere i dati biologici e le loro relazioni, e applicazione di questi a database eterogenei provenienti da fonti, campi e/o luoghi diversi.
Grafici di conoscenza: strutturazione di metadati e database in reti integrate di dati collegati che interconnettono senza soluzione di continuità le informazioni memorizzate nei diversi database.
Interrogazione di database: utilizzo di SPARQL e altri linguaggi di interrogazione tecnici per recuperare e compilare informazioni rilevanti da grandi quantità di dati complessi provenienti da fonti diverse.
Ricerca semantica ed elaborazione del linguaggio naturale: fornitura di interfacce intuitive per un accesso, un recupero e una compilazione rapidi e facili dei dati, integrando la rappresentazione della conoscenza con sofisticate tecnologie di ricerca per parole chiave e di intelligenza artificiale generativa basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

Promuovere la scoperta e la conservazione delle conoscenze

L'unità di rappresentazione della conoscenza del SIB contribuisce a una serie di progetti all'avanguardia su dati multisito in Svizzera e a livello internazionale, molti dei quali sono finanziati da sovvenzioni altamente competitive, tra cui quelle del Fondo nazionale svizzero per la ricerca scientifica (FNS), swissuniversities, The Loop Zurich e Horizon Europe.

Promuovere l'European Open Science Cloud (EOSC): i progetti multi-partner EOSC EDEN, FIDELIS ed EOSC Data Commons garantiranno la conservazione a lungo termine delle risorse di dati europee e consentiranno la scoperta basata sull'intelligenza artificiale di dati e strumenti nell'intera raccolta dei risultati della ricerca europea. FIDELIS coinvolge anche i team al SIB Biodata Resources e Training.
Abilitare l'oncologia di precisione basata sull'intelligenza artificiale: il progetto AI Tumor Board con gli ospedali svizzeri sta convertendo le linee guida PDF non strutturate per la cura del cancro in procedure di trattamento strutturate e interoperabili e sta sviluppando uno strumento di intelligenza artificiale per analizzare le procedure e i dati clinici storici al fine di prevedere il trattamento migliore per i singoli pazienti.

Promuovere un'agricoltura sostenibile e resiliente al clima: il progetto europeo MICROBES4CLIMATE sta costruendo un'infrastruttura integrata per sostenere la ricerca sulle interazioni tra i microrganismi del suolo, le piante e l'ambiente. Questo sforzo multi-partner include anche il gruppo di Environmental Bioinformatics al SIB.

Colmare il divario tra i silos di dati: l'iniziativa Digital Botanical Gardens, l'iniziativa Earth Metabolome e il progetto MetaboLinkAI stanno collegando e curando grandi quantità di dati eterogenei sulle molecole metaboliche delle piante e consentendo l'interrogazione assistita dall'intelligenza artificiale di queste conoscenze metabolomiche. Queste iniziative congiunte coinvolgono anche altri membri del gruppo di biologia computazionale Vital-IT e del gruppo SIB guidato da Pierre-Marie Allard.

Collegamento di database pubblici e privati: coordinata da Il SIB, l'iniziativa europea TRIPLE consente un livello senza precedenti di condivisione interoperabile dei dati tra ricercatori di qualsiasi ambito scientifico, comprese ricerche integrate tra dati di ricerca pubblici e privati. L'iniziativa multipartner include inoltre membri del gruppo Vital-IT – Computational biology, del gruppo Swiss-Prot-Knowledgebases e del gruppo al SIB guidato da Christophe Dessimoz e Natasha Glover

L'unità Knowledge Representation ha anche sviluppato un metodo standard per consentire al personale di BASF, azienda leader nella protezione delle colture, di trovare e accedere ai dati prodotti e archiviati da diversi gruppi interni e banche dati pubbliche.
Mantenere le risorse SIB all'avanguardia: il lavoro dell'unità per sviluppare, implementare e mantenere grafici di conoscenza altamente connessi per le risorse SIB ha contribuito a Bgee, un database di espressione genica sviluppato dal gruppo SIB guidato da Marc Robinson-Rechavi e Frederic Bastian, diventando una risorsa di interoperabilità raccomandata da ELIXIR.
Accelerare le scoperte biologiche e bioinformatiche: i grafici di conoscenza delle risorse Il SIB costituiscono anche una delle basi di ExapsyGPT, un potente strumento di intelligenza artificiale generativa che rende più veloce e facile che mai esplorare, recuperare e compilare dati e informazioni per rispondere a complesse domande biologiche. ExpasyGPT è una collaborazione tra l'unità di rappresentazione della conoscenza e altri membri del Gruppo di biologia computazionale Vital-IT, del gruppo di lavoro sul web semantico dei dati Il SIB e dei membri dei team di tecnologia dell'informazione e risorse dati al SIB Hub.

L'Unità di rappresentazione della conoscenza sviluppa anche metodi e strumenti per diffondere automaticamente i dati delle risorse del SIB in banche dati di scienze della vita non SIB e enciclopedie pubbliche come Wikipedia.