[論文レビュー] Reliable and interoperable computational molecular engineering: 2. Semantic interoperability based on the European Materials and Modelling Ontology

Martin Horsch, Silvia Chiacchiera+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 13, 2020

Semantic Web and Ontologies参考文献 37被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、計算分子工学分野における意味的相互運用性フレームワークを提案する。このフレームワークでは、分野特化型のオントロジーを統一するために、ヨーロッパ材料・モデリングオントロジー（EMMO）を上位レベルのオントロジーとして採用している。VISO-AM などの分野オントロジーを、形式的なマッピングを通じて EMMO に統合することで、異種のモデルやデータを機械処理可能で論理的に整合性のある形で統合可能となり、一貫性の欠如を解消し、材料モデリングおよびシミュレーションワークフローにおいて、異なるプラットフォーム間で自動推論を可能にする。

ABSTRACT

The European Materials and Modelling Ontology (EMMO) is a top-level ontology designed by the European Materials Modelling Council to facilitate semantic interoperability between platforms, models, and tools in computational molecular engineering, integrated computational materials engineering, and related applications of materials modelling and characterization. Additionally, domain ontologies exist based on data technology developments from specific platforms. The present work discusses the ongoing work on establishing a European Virtual Marketplace Framework, into which diverse platforms can be integrated. It addresses common challenges that arise when marketplace-level domain ontologies are combined with a top-level ontology like the EMMO by ontology alignment.

研究の動機と目的

• 計算分子工学分野における意味的不整合性と断片化の課題に応えるために、統一された上位レベルのオントロジーを確立すること。
• 形式的な整合技術を用いて、多様な分野特化型オントロジーと共有された上位レベルのオントロジー（EMMO）との相互運用性を実現すること。
• 意味的メタデータの標準化を通じて、異種のシミュレーションプラットフォーム間で自動推論とデータ交換を支援すること。
• 材料モデリングにおけるサイバー物理的およびインダストリー4.0インfra構造の統合を可能にするスケーラブルで拡張可能なフレームワークを構築すること。
• 長期的な持続可能性を確保するため、オントロジー整合性の評価および拡散を促進するコミュニティ手順を確立すること。

提案手法

• 計算分子シミュレーションの分野特化型オントロジー（例：VISO-AM）を統一するために、EMMOオントロジーを上位レベルの基準として用いる。
• OWL DL を用いて、分野の概念と EMMO クラスとの包含関係（subsumption）を形式的に表現することで、オントロジーの整合を実施する。
• EMMO 関係（例：has_property, has_proper_participant）を用いて、グラフベースのシナリオ表現をモデル化し、図示のため Lucidchart を用いて可視化する。
• Python を用いたパイプラインを構築し、Owlready2 形式を介して、これらのグラフ表現を OWL 互換のクラス定義に自動変換する。
• RDF、TTL、JSON-LD といった既存の意味的標準を活用することで、構文的および意味的相互運用性を保証する。
• OWL DL の表現力の範囲を超える整合ケースに対応するため、将来の拡張としてグラフ書き換えルールの提案を行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 上位レベルオントロジーと分野特化型オントロジーを、計算分子工学分野における意味的相互運用性を達成するために、どのように形式的に整合できるか。
• RQ2 Lennard-Jones 点や剛体対象といった分野の概念が、EMMO のような共有上位レベルオントロジーに一貫してマッピングされるメカニズムは何か。
• RQ3 独立して開発された分野特化型オントロジー間の不整合は、統一された意味的フレームワーク内でどのように解消できるか。
• RQ4 視覚的シナリオモデルから機械処理可能なオントロジーインスタンスを自動生成するための技術的パイプラインは何か。
• RQ5 オントロジー整合性基準を継続的かつ進化可能に維持するためには、どのようなコミュニティガバナンスモデルが必要か。

主な発見

• EMMO を基盤とするフレームワークにより、VISO-AM などの分野特化型オントロジーが共通の上位レベルオントロジーに整合されることで、シミュレーションエンティティの一貫した解釈が可能になり、意味的相互運用性が実現された。
• 形式的な包含関係マッピングが確立された：例として、viso-am:lj_site ⊑ emmo-graphical:symbol および viso-am:rigid_object ⊑ emmo-graphical:symbolic であり、正しい意味的推論が可能になった。
• EMMO Python API と Lucidchart を用いた再現性のあるパイプラインを開発し、視覚的シナリオグラフを Owlready2 を介して OWL 用のクラス定義に変換した。
• 整合されたオントロジー間で論理的整合性を保証することで、自動推論を可能にし、意味的ネットワーク内に矛盾が拡散するのを防いだ。
• 本アプローチは、結晶構造予測のような異種のシミュレーションワークフローを統合する可能性を示し、一貫した機械理解可能な形式に統合できる。
• OWL DL の表現力の範囲を超える整合を拡張するため、将来的にグラフ書き換えルールの導入が必要であると同定し、今後の技術的開発の必要性を示唆した。