Naarmate onderzoek steeds meer data-gestuurd wordt, is toegang tot nauwkeurige en goed gestructureerde onderzoeksmetadata van cruciaal belang. Binnen het Vlaamse Onderzoeksinformatie Portaal (FRIS) is het essentieel dat informatie over onderzoeksprojecten, hun disciplines en resultaten volledig, correct en consistent georganiseerd wordt. Deze hoogwaardige data is essentieel voor het ondersteunen van open wetenschap, het informeren van beleidsbeslissingen en het efficiënt monitoren en evalueren van financiering.
Om dit te bereiken, richt ECOOM-Interoperabiliteit zich op het verbeteren van gegevensstromen en het verfijnen van de manier waarop onderzoeksdisciplines aan projecten worden toegewezen.
We passen semantische verrijkingstechnieken toe op basis van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML), en we onderzoeken integraties met internationale gegevensbronnen.
Onze primaire doelstellingen zijn onder meer het ontwikkelen van robuuste modellen voor metadata-verrijking en het waarborgen van consistente, hoogwaardige gegevensuitwisseling tussen instellingen en FRIS.
Tegelijkertijd maken we gebruik van AI-ondersteunde labeling en large language models om inconsistenties in de classificatie van disciplines aan te pakken. Dit verhoogt de betrouwbaarheid van voorspellende modellen en ondersteunt meer inzichtelijke onderzoeksanalyses.
