データ駆動型農業に向けた研究データ基盤の構築

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2021-04-15
• タイトル: データ駆動型農業に向けた研究データ基盤の構築
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Research Data Platform for Data-driven Agriculture
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集号投稿論文] 研究データ管理, データカタログ, データベース, 農業研究
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
• 著者所属: 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
• 著者所属: 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
• 著者所属: 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
• 著者所属: 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NARO
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NARO
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NARO
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NARO
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NARO
• 著者名: 川村, 隆浩; 桂樹, 哲雄; 小林, 暁雄; 稲冨, 素子; 江口, 尚
• 著者名(英): Takahiro, Kawamura; Tetsuo, Katsuragi; Akio, Kobayashi; Motoko, Inatomi; Hisashi, Eguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 昨今，研究データの有効活用による研究の加速化や新たな知の創造が強く求められており，各国立研究機関（以下，国研）や大学では研究データ基盤の整備が進められている．そこで，農研機構では農研機構統合DB（以下，統合DB）および統合DBと一体的に運用するAI計算用スーパーコンピュータ（以下，スパコン）「紫峰」を構築し，2020年5月より運用を開始した．統合DBでは，農業に関する様々な研究データ（ゲノムや品種，病害虫や環境に関する情報）にFAIR原則に基づく共通メタデータを付けてカタログ化する．一方，自然科学特有の複雑に絡み合ったデータ間の関係をRDF（Resource Description Framework）やProperty Graph，またはRDB形式で記述し，統計分析や機械学習の適用を容易にする仕組みも提供している．ここでは研究者に出口イメージを持ってもらうため，これらデータカタログから機構内クラウドDB，データ解析用スパコン，さらにはビジネス向けサービスポータルとをパイプラインのように接続した構成としている点に特徴がある．農研機構では，これら研究データ基盤の整備により，ゲノム解析から育種，生産，加工・流通に至るサプライチェーン上の様々なシーンにおいてデータ駆動型農業研究を加速していく．本稿では，研究データリポジトリの動向を概観した後，統合DBのシステム構成，農研機構共通メタデータや紫峰について紹介し，最後に制度面・ソフト面の施策と今後の課題を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, research data are strongly required to be effectively utilized for research acceleration and new knowledge creation, and national research institutes and universities are developing research data management systems. The National Agriculture and Food Research Organization (NARO) constructed NARO Linked Database (narolin DB) and AI supercomputer “Shiho” operated together with the narolin DB, and started its operation in May 2020. In the narolin DB, various research data on agriculture (genome, variety, pest, environmental information, and so forth) are cataloged with common metadata based on the FAIR principle. On the other hand, the relationship between complicated data in natural science is described in Resource Description Framework (RDF), Property Graph, or RDB format, and it provides mechanisms to facilitate the application of statistical analysis and machine learning. In order for researchers to have an incentive to their data registration, our system is unique in that it is connected to the data catalog, the private cloud database, the supercomputer for data analysis, and the service portal for business, like a pipeline. Through the development of an agricultural research data platform, NARO will accelerate data-driven agricultural research at various stages in the supply chain ranging from genome analysis to breeding, cultivation, processing, and distribution. In this paper, after outlining the trend of the research data repository, the system architecture of the narolin DB, the NARO common metadata schema, and “Shiho” are introduced, and finally, we conclude this paper with institutional measures and future issues.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12894091
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌デジタルプラクティス（DP）; 巻 2, 号 2, p. 21-31, 発行日 2021-04-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2435-6484
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会