Integriamo dati multimodali provenienti da diversi siti e fonti pubbliche in risorse interoperabili e consultabili, pronte per essere analizzate in modo avanzato dai vostri team e dall'intelligenza artificiale.
I nostri esperti vi consentono di accedere, recuperare e compilare informazioni provenienti da dati eterogenei e dispersi grazie alla loro competenza in materia di:
- grafici di conoscenza;
- ingegneria ontologica;
- tecnologie del web semantico;
- interrogazione di database;
- interfacce intuitive.
Collegamento dei silos di dati tra gruppi e paesi nell'industria farmaceutica e nella protezione delle colture odierne
La sfida
Omogeneizzare l'accesso ai dati e il loro significato nelle aziende e nelle organizzazioni multisito senza modificare o replicare le fonti di dati originali è un requisito importante per accelerare il processo di scoperta.
La nostra soluzione
Un'architettura federata di integrazione dei dati all'interno di un contesto industriale, che si basa su un metodo di accesso ai dati basato sull'ontologia.
Dalle piante alle biblioteche digitali dei composti chimici
La sfida
Passare dagli oggetti fisici (ad esempio le piante in un giardino botanico) alle risorse digitali applicando le migliori pratiche per la condivisione e il (ri)utilizzo dei dati. Definire metadati, ontologie e riferimenti incrociati pertinenti alle risorse esistenti rilevanti.
La nostra soluzione
Ti aiutiamo a definire metadati e ontologie adeguati e a collegare i tuoi oggetti digitali con le risorse più rilevanti e autorevoli relative al settore. Stiamo ad esempio mettendo questa competenza al servizio della Digital Botanical Gardens Initiative, per digitalizzare la diversità chimica e biologica.
Sfruttare i grafici di conoscenza per consentire previsioni basate sull'intelligenza artificiale
La sfida
Rendere il tuo set di dati disponibile per interfacce di ricerca semantica e per l'integrazione in modelli di intelligenza artificiale (AI) al fine di ricavarne nuove informazioni.
La nostra soluzione
Ti aiutiamo a rendere disponibili i tuoi set di dati sotto forma di grafici di conoscenza interoperabili tramite endpoint SPARQL. Ti assistiamo anche nella federazione e nell'integrazione dei set di dati con grafici di conoscenza esistenti, ad esempio utilizzando reti neurali grafiche per prevedere nuove connessioni dai dati originali. Recentemente abbiamo implementato un modello di questo tipo sfruttando i dati RDF delle principali risorse scientifiche aperte STRING (interazioni proteina-proteina) e OMA (ortologia), sviluppate da il SIB.
