論文の概要: Human-in-the-Loop and AI: Crowdsourcing Metadata Vocabulary for Materials Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09895v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 18:22:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.632868
• Title: Human-in-the-Loop and AI: Crowdsourcing Metadata Vocabulary for Materials Science
• Title（参考訳）: 人間-in-the-LoopとAI: 材料科学のためのメタデータ語彙のクラウドソーシング
• Authors: Jane Greenberg, Scott McClellan, Addy Ireland, Robert Sammarco, Colton Gerber, Christopher B. Rauch, Mat Kelly, John Kunze, Yuan An, Eric Toberer,
• Abstract要約: MatSci-YAMZは、人工知能(AI)とHuman-in-the-loop(HILT)を統合してメタデータ語彙開発をサポートするプラットフォームである。 本稿では,物質科学におけるAI-HILTモデルを評価する概念実証事例について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.054137763452448064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Metadata vocabularies are essential for advancing FAIR and FARR data principles, but their development constrained by limited human resources and inconsistent standardization practices. This paper introduces MatSci-YAMZ, a platform that integrates artificial intelligence (AI) and human-in-the-loop (HILT), including crowdsourcing, to support metadata vocabulary development. The paper reports on a proof-of-concept use case evaluating the AI-HILT model in materials science, a highly interdisciplinary domain Six (6) participants affiliated with the NSF Institute for Data-Driven Dynamical Design (ID4) engaged with the MatSci-YAMZ plaform over several weeks, contributing term definitions and providing examples to prompt the AI-definitions refinement. Nineteen (19) AI-generated definitions were successfully created, with iterative feedback loops demonstrating the feasibility of AI-HILT refinement. Findings confirm the feasibility AI-HILT model highlighting 1) a successful proof of concept, 2) alignment with FAIR and open-science principles, 3) a research protocol to guide future studies, and 4) the potential for scalability across domains. Overall, MatSci-YAMZ's underlying model has the capacity to enhance semantic transparency and reduce time required for consensus building and metadata vocabulary development.
• Abstract（参考訳）: メタデータ語彙は、FAIRやFARRのデータ原則の進化に不可欠であるが、その開発は限られた人材と一貫性のない標準化の慣行に制約されている。 本稿では,AI(AI)とHuman-in-the-loop(HILT)を統合したメタデータ語彙開発を支援するプラットフォームであるMatSci-YAMZを紹介する。 論文は,物質科学におけるAI-HILTモデルを評価する概念実証のユースケースについて報告し,NSFデータ駆動力学設計研究所(ID4)に属する6人の参加者が数週間にわたってMatSci-YAMZプラフォームに携わり,用語定義に寄与し,AI-定義の洗練を促す事例を提供する。 19(19) AIの生成した定義は、AI-HILTの改良の実現可能性を示す反復的なフィードバックループによって、うまく作成されました。 発見者がAI-HILTモデルハイライトの実現可能性を確認する 1) 概念実証の成功 2)FAIRとオープンサイエンスの原則との整合性。 3)今後の研究を導くための研究議定書、及び 4) ドメイン間のスケーラビリティの可能性。 全体として、MatSci-YAMZの基盤となるモデルは、セマンティックな透明性を高め、コンセンサスの構築とメタデータの語彙開発に必要な時間を短縮する能力を持っている。

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