論文の概要: The AnIML Ontology: Enabling Semantic Interoperability for Large-Scale Experimental Data in Interconnected Scientific Labs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.01728v1
• Date: Thu, 02 Apr 2026 07:49:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.594309
• Title: The AnIML Ontology: Enabling Semantic Interoperability for Large-Scale Experimental Data in Interconnected Scientific Labs
• Title（参考訳）: AnIMLオントロジー: 相互接続型科学研究所における大規模実験データのセマンティック相互運用の実現
• Abstract要約: AnIMLは、分析化学と生物学のための柔軟なXMLベースの標準である。 我々は、AnIMLのセマンティクスを形式化し、Allotrope Data Formatと整列するOWL 2オントロジーであるAnIML Ontologyを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24823659985502475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Achieving semantic interoperability across heterogeneous experimental data systems remains a major barrier to data-driven scientific discovery. The Analytical Information Markup Language (AnIML), a flexible XML-based standard for analytical chemistry and biology, is increasingly used in industrial R&D labs for managing and exchanging experimental data. However, the expressivity of the XML schema permits divergent interpretations across stakeholders, introducing inconsistencies that undermine the interoperability the AnIML schema was designed to support. In this paper, we present the AnIML Ontology, an OWL 2 ontology that formalises the semantics of AnIML and aligns it with the Allotrope Data Format to support future cross-system and cross-lab interoperability. The ontology was developed using an expert-in-the-loop approach combining LLM-assisted requirement elicitation with collaborative ontology engineering. We validate the ontology through a multi-layered approach: data-driven transformation of real-world AnIML files into knowledge graphs, competency question verification via SPARQL, and a novel validation protocol based on adversarial negative competency questions mapped to established ontological anti-patterns and enforced via SHACL constraints.
• Abstract（参考訳）: 不均一な実験データシステム間のセマンティック相互運用性を実現することは、データ駆動科学発見の大きな障壁である。 分析情報マークアップ言語(AnIML: Analytical Information Markup Language)は、分析化学と生物学のための柔軟なXMLベースの標準であり、実験データの管理と交換に産業R&Dラボでますます使われている。 しかし、XMLスキーマの表現力は、AnIMLスキーマがサポートするために設計された相互運用性を損なう不整合を導入し、ステークホルダー間で異なる解釈を可能にする。 本稿では, AnIML のセマンティクスを形式化した OWL 2 オントロジーである AnIML Ontology について述べる。 このオントロジーは、LPM支援要求誘発と協調オントロジー工学を組み合わせたループ・イン・ザ・ループ・アプローチを用いて開発された。 実世界のAnIMLファイルの知識グラフへのデータ駆動変換、SPARQLによる能力検証、および既存の存在論的アンチパターンにマッピングされ、SHACL制約によって強制される敵の負の能力質問に基づく新しい検証プロトコルにより、オントロジーを検証する。

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