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지식공유는 과학 발전의 중요한 동력이다. 오픈 과학 접근 방식에 따라 시작된 로잔 연방 공과대학교(Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, EPFL)의 블루 브레인 프로젝트는 오픈 소스인 블루 브레인 넥서스(Blue Brain Nexus)를 통해 데이터 통합 플랫폼 구축을 지원한다. 블루 브레인 넥서스는 대규모 데이터와 모델을 대상으로 검색, 통합, 추적 데이터 기반 과학을 가능하게 해준다. EPFL의 블루 브레인 프로젝트는 1월 10일 오픈 소스 소프트웨어인 블루 브레인 넥서스를 출시했는데, 이 코드는 신경과학을 비롯하여 광범위한 과학계를 위한 찾기 쉽고, 접근 가능하며, 상호 운용 가능하고, 재사용 가능한 FAIR 데이터 관리 원칙을 구현하기 위해 설계되었다. EPFL의 오픈 사이언스 이니셔티브의 일부로 진행되는 이 프로젝트는 EPFL이 수행하는 연구의 영향력을 극대화하는 목표를 위한 것이다. 블루 브레인 프로젝트의 목표는 설치류 뇌를 정확하고, 생물학적으로 상세하게 이해하여 디지털 재구성 및 시뮬레이션을 구축하고 궁극적으로 인간의 뇌에 적용하는 것이다. 블루 브레인 넥서스는 실험 데이터, 단일 세포 모델, 회로, 시뮬레이션, 검증을 포함하여 모든 단계의 데이터 기반 모델링 주기를 지원한다. 뇌는 복잡한 다계층 시스템이자 현재 우리가 직면하는 가장 큰 빅데이터 문제 중에 하나다. 이에 따라 블루 브레인 넥서스는 매우 대용량 데이터를 체계적으로 구성, 저장 및 처리하고 다양한 사용자가 사용할 수 있게 한다. 블루 브레인 넥서스의 핵심은 데이터 저장소 및 메타 데이터 카탈로그 역할을 수행하는 지식 그래프(Knowledge Graph)다. 또한 하나의 영역에만 치우치지 않고 임의의 도메인에서도 데이터 플랫폼의 핵심으로 블루 브레인 넥서스를 사용할 수 있게 만들어 천문학, 의학, 농업과 같은 과학적 시도에도 적용할 수 있다. 이미 블루 브레인 넥서스 서비스는 휴먼 브레인 프로젝트의 뉴로인포매틱스(Neuroinformatics) 플랫폼 통합에 평가되고 있다. 과학적 발전을 가능하게 할 구체적인 방법은 블루 브레인 넥서스의 지식 그래프로 원천 데이터를 최우선으로 취급하여 데이터의 출처를 추적하는 한편 어떻게 사용하는지도 쉽게 알아볼 수 있게 해준다. 이를 통해 사용자가 데이터의 품질을 평가하고 이어 신뢰를 구축할 수 있게 한다. 또 다른 핵심 기능은 의미 검색 기능으로 데이터와 그 출처에 통합된 검색으로 과학자들이 새로운 관련 데이터를 쉽게 발견하고 접근할 수 있게 한다. EPFL의 션 힐 교수는 모든 과학이 데이터 중심으로 전환하는 것을 보고 있다. 블루 브레인 넥서스는 수년간의 축적된 연구를 통해 최고 수준의 의미론적 데이터 관리 플랫폼을 보여주고 있다고 하면서 과학계가 이 시스템을 어떻게 사용할 것인지 빨리 보고 싶다고 말했다. |
