IMG04 (2)

----jj ........ _r-------Jl <    ,    *    ^vtś'u('j,

maga znajomości i udokumentowania proweniencji danych, budowy ontolngjj jJ* \

procesów eksploracji danych" (rta miri/rr^) i stosowaniu narzędzi służących ₍| legneji, analizy i wizualizacji. Tworzenie powiązań między danymi, ukazujq_Cy_ę, l^t’ll j|, relacje między mim, pozwalających na ich wielokrotne wykorzystanie i intcgr_a - IS

y.

opracowań i analiz eksperckich. Działania te umożliwią oferowanie usług po|_c„ na tworzeniu wizualizacji, symulacji oraz eksploracji danych i ich modelowaniu innych fonu reprezentacji i wydobywania wiedzy.    ^1,11 \

Dane, tworzone z punktu widzenia potrzeb, prakty ki i przyzwyczajeń jednej dy, ny, mogą być trudne do automatycznego skonwertowania do użytku w innej, naw^*'* krewnej | Bergman 200S, s. 31) Suzanne Thorin pisze wręcz o odrębnych „pleinj^' ^ uczonych, zajmujących wybrane dyscypliny jako w łasne terytoria (Thorin 2003], jj ^ z jednej strony musza mieć pewność, że dane, udostępniane przez nich, będą wykor^¹¹' wanc w sposób właściwy i nic szkodzący interesom ich twórcy, np. w zakresie pierw^ ^ siwa, autorstwa publikacji. Z drugiej strony, pracownik nauki, otrzymujący dane powj^’ mieć pewność co do ich wiarygodności, szczególnie w sytuacji, gdy wzrasta liczba dcl danych a wiedza o ich reputacji maleje. W niektórych dyscyplinach z długą |_raI⁶’ cją współpracy, jej zasady mogą być od dawna wypracowane. W innych sama potrzeb* współpracy może nie być tak oczywista.    ¹

W najbliższej przy szłości nastąpi gwałtowny wzrost objętości dostępnych danych bywa nazywane „zalewem danych" (Jula ilehtge). Podstawowe znaczenie dla właściwe^ wykorzystania tego nadmiaru będzie miał rozwój nowoczesnych narzędzi wyszukiwać czych i związanych z nimi technologii, które muszą zapewnić wzrost aktywności przeszu. kiwania. Należy zadbać o rozwój następujących obszarów: eksploracja danych i tekst_u wyszukiwanie dokumentów nietckstowych (ruchome obrazy, dźwięk, wyszukiwanie ob! razów według ich treści), techniki indeksowe dźwięku, narzędzia dla opisu proweniencji i historii obiektów oraz ich rankingu. Spowoduje to połączenie umiejętności typowych dla informatyki, z tradycyjnymi technikami stosowanymi w bibliotekarstwie i informacji naukowej. Potrzeba umiejętnego sterowania zalewem danych, poprzez stosowanie zintegrowanego gromadzenia, przetwarzania, przechowywania i udostępniania danych, wskazuje na zasadniczą rolę. jaką odgrywa organizacja i archiwizacja danych (zob. p. 2.6), stanowiąca od zawsze domenę bibliotekarzy.

Wzrost zainteresowania potencjalnymi efektami, wynikającymi z wdrożenia zaawansowanej IIN powoduje projekt utworzenia Gridu, infrastruktury informatycznej wolnej od technicznych niedoskonałości obecnego Internetu, takich jak na przykład zawodne po-łączenia, ograniczona i nierównomiernie rozprowadzona sieć, wrażliwość komputerów na ataki z zewnątrz i samopowielające się, złośliwe wirusy. Użytkownicy komputerowego Gridu. podobnie jak sieci (griJ) elektrycznej, będą mogli podłączyć się do jakiejkolwiek aplikacji informacyjnej według potrzeb, w każdym miejscu i czasie; będą mieli do stałej dyspozycji moc obliczeniową Gridu, udostępniane dane i narzędzia - wszystko to bez potrzeby znajomości, a nawet wiedzy o istnieniu podstawowej architektury, służącej do lokalizowania i dostarczania tych zasobów [Foster 2003], Gridem nazywa się także oprogramowanie służące gromadzeniu niewykorzystanej mocy obliczeniowej sieci. Wizja ta, przedstawiająca możliwości bezproblemowego dostępu do wszechobecnych czy „przezroczystych" zasobów komputerowych, bywa uznawana za cokolwiek utopijną. Jednak

“ Eksploracja danych (nazywana leż wydobywaniem danych, drążeniem danych, ekstrakcją danych czy pozyskiwaniem wiedzy) jesl jednym z etapów odkrywania wiedzy w bazach danych. Idea eksploracji danych polega na wykorzystaniu szybkości przetwarzania komputerowego do znajdowania ukrytych dla człowieka (z powodu jego ograniczonych możliwości przetwarzania) prawidłowości w danych zgromadzonych w hurtowniach danych. Eksploracja danych dobywa się z wykorzystaniem takich technik jak: wizualizacja danych, metody statystyczne, sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, uczenie maszynowe, logika rozmyła czy zbiory przybliżone, Część z nich stanowi metody sztucznej inteligencji [Wojamik 2007, s. 239],

., ied ^scnaniyc/ny

_cZę»io bywali określane nowe koncepcje rwwiąan te jn sffi’ Iniyc/ny Web (/ob. p 4 9), W analogii do lego o»ia(mc|

tecbmc/nych, żeby Alaimcgo mówi Męiak/c

*    .„oiiii^111,    .. (jfid/ic który od Gridu rożni iię lym, czym .Semantyczny Web od Wek

.>fip,SWMl200l|.

.jjUiifC.^Jl _r0j_e((iiiniów (iridu jesl utworzenie współdziałającego, powszechnego, węza-I ^|eio f|j^₀gicgo dostępu do zasobów obliczeniowych, udostępnianych przez kom¹ Orid nic jest kolejną aplikacją dostępną popr/c/ Internet icit to raczej pUicOf ^wslc(T)ll operacyjnego dla Internetu. Jednym z jego elementów jesl mhlkmrc, [od^J ^_owanje niezależne od zróżnicowanego sprzętu komputerowego, dzięki któremu

^,p r.oliks^cJi siaje się h^iejsze. ny^c i i Web mogą być uważane za pierwszy etap na drodze od Internetu do (indu ^ • m tym obejmuje się wszystkie wysiłki podejmowane w celu zwiększenia kompa¹ Te^f,nl . j j standaryzacji, służące osiągnięciu współdziałania poszczególnych sieci kom¹ ty¹'> Usługa jest definiowana jako działająca w sieci jednostka, która dostarcza pyic^f0 ^^jonalności, takich jak obliczenia, przechowywanie danych, programy apli-

fW«y „ „.In,.ii r\r/,,lu ,r; mi,. !r:iiK .Liii¹ I    ''llllJ I 1 liluni firiilfuuo n mlii.

*    _Jllflgj| pomijać to hardwarcową różnorodność, przez co tworzenie wspomma-

' ! e dla symulacji, przetwarzanie transakcji⁴ (David 2004], Usługi Gridowc są uslu-■ Web dostarczającymi użytkownikom odpowiednich interfejsów i funkcjonującymi ^fil111 Inie z odpowiednimi protokołami (zgodnymi z interfejsami).

^jednym z celów IIN jest tworzenie platform softwarcowych, pozwalających na praco¹ hlonnc przetwarzanie danych i informacji na potrzeby przestrzennie i instytucjonalnie ^C „roszonej nauki i techniki. Według nieco dowolnej interpretacji, IIN zawiera elementy, Wiązane z tworzeniem Gridu, realizowanym przez instytucje nauki i techniki (osoby i ze-^Zpoly) lub przez kolaboratoria. Według bardziej ograniczonej interpretacji, IIN obejmuje Ilaczcnie badań nad Gridcm i kolaboratoriami. ^p L ostatnie zyskują coraz większe znaczenie, Kolaboratoria definiowane są jako laboratoria zawierające i łączące segmenty „wirtualnej rzeczywistości": pracowników nauki i przyrządami badawczymi oraz dane, rozlokowane w sposób rozproszony w przestrzeni -mogących współpracować ze sobą w sposób interaktywny, w czasie rzeczywistym, Kolaboratoria skracają fizyczny dystans między uczonymi, wspomagają współpracę między specjalistami w zakresie obszarów wspólnego zainteresowania oraz pozwalają na udostępnianie danych, obiektów i narzędzi niezbędnych do realizacji zadań badawczych. Zasadnicze znaczenie dla rozwoju rosnącej zbiorowości uczonych i projektów, głównie w zakresie zaspokojenia potrzeb informacyjnych mają nowe rodzaje organizacji nauki i otoczenia wspomagającego („laboratoria bez ścian"). Są tworzone pod różnymi nazwami, jak kolaboratoria {collaboniloiy, co-laboraioiy), wirtualne laboratoria [\inml laboraia-|v społeczność Gridowa (gw/ coiwnimity), społeczność e-nauki (e-science coiiiiiiuiiity), społeczność wirtualna (virlnal commnity). Angielska nazwa collaboratory powstała z połączenia przez Williama Wulfa w 1999 r. słów collaboralion i laboratory [Kling, McKim,

Kolaboratoria są cyfrowym odpowiednikiem „niewidzialnych uniwersytetów" (iirni-ble colleges), których koncepcja pochodzi z XVII w„ gdy powstało The Royal Sociely, skupiające uczonych, działających na niezbyt rozległym obszarze i posiadających podobne zainteresowania, ale jednak nie skupionych w jednej instytucji. Pisał o nich także Derek de Solla Price, mając na myśli nieformalne grupy uczonych z wielu instytucji, także rozproszonych (czasem znacznie) terytorialnie [Price 1965]. Już w 1994 r. John Gresham

53

1

W ten sposób realizowana jest idea tzw. mctakompulera. Termin ten oznacza zasoby obliczeniowe trampa-Kutnie dostępne dla użytkowników w środowisku sieciowym. Jest to sieć heterogenicznych zasobów komputerowych powiązanych za pomocą oprogramowania w taki sposób, żc użytkownik może nic dostrzegać różnicy między pracą z zasobami lokalnymi i metakomputerem [Sntarr, Catlett 200), s. 825).

" Przykładem usługi tego typu może być bankowość internetowa lub biblioteki cyfrowe.