論文の概要: Autonomous FAIR Digital Objects: From Passive Assertions to Active Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10370v1
- Date: Mon, 11 May 2026 11:12:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.75547
- Title: Autonomous FAIR Digital Objects: From Passive Assertions to Active Knowledge
- Title（参考訳）: 自律的なFAIRデジタルオブジェクト:パッシブ・アサーションからアクティブ・ナレッジへ
- Authors: Zeyd Boukhers, Oya Beyan, Cong Yang, Christoph Lange,
- Abstract要約: Web上の科学知識のキュレーションは、中央集権化と制度的な連続性に依存するが、登録が近いと、データがオンラインのままであってもアクティブなスチュワードシップは停止する。
我々は、自律デジタルオブジェクト(aFDO)の概念を抽象的なアイデアから運用モデルへと前進させる。
AFDOは、セマンティックWeb標準に固定された3つの機能、すなわち、ポータブルな条件-アクションルールのためにPROV-O、SHACL、ODRLに整合したRDF-star上のポリシー層、そして、発表毎の評価コストを制限したActivityStreams 2.0上のアナウンス層、そして、3マルチを解決した合意層である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.118282682919236
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Scientific knowledge on the Web is published as passive assertions and cannot decide when to validate evidence, reconcile contradictions, or update confidence as findings accumulate. Curation depends on centralised middleware and institutional continuity, but when registries close, active stewardship stops even when data remain online. We advance the concept of Autonomous FAIR Digital Objects (aFDOs) from an abstract idea to an operational model, to offer a route from passive scientific publication toward accountable, standards-aligned automation that can outlive its publishing institutions. aFDO augments FDOs with three capabilities anchored in Semantic Web standards, namely 1) a policy layer over RDF-star aligned with PROV-O, SHACL, and ODRL for portable condition-action rules, 2) an announcement layer over ActivityStreams 2.0 that bounds per-announcement evaluation cost, and 3) an agreement layer that resolves multi-source contradictions through reputation and confidence weighted agreement under a bounded adversarial model. We provide a formal definition that distinguishes policy specifications, event handlers, and communication interfaces. We evaluate an open reference implementation on 4,305 FDOs grounded in rare-disease ontologies, namely ClinVar, HPO, and Orphanet, combined with controlled synthetic observations. The consensus mechanism resolves 56.3% of 3,914 naturally occurring ClinVar conflicts where multiple submitters disagree and an expert panel has subsequently adjudicated. Under Sybil, collusion, and poisoning attacks, the mechanism degrades gracefully within its design Byzantine-tolerance bound (f < n/5), and fails as predicted beyond that bound.
- Abstract（参考訳）: Web上の科学的知識は受動的主張として出版され、証拠の検証、矛盾の解決、証拠の蓄積による信頼の更新をいつ行うかは決定できない。
キュレーションは中央集権的なミドルウェアと制度的な継続性に依存するが、レジストリが閉鎖されると、データがオンラインのままであってもアクティブなスチュワードシップは停止する。
我々は、自律的FAIRデジタルオブジェクト(aFDO)の概念を抽象的なアイデアから運用モデルへと前進させ、受動的科学出版から、その出版機関を超越できる説明可能な標準に準拠した自動化への道筋を提供する。
aFDOは、セマンティックWeb標準に固定された3つの機能を持つFDOを強化します。
1)PROV-O,SHACL,ODRLと整合したRDF星上の可搬型条件対応の政策層。
2)ActivityStreams 2.0上のアナウンスレイヤは、アナウンス毎の評価コストを制限し、そして
3 複数ソースの矛盾を評価及び信頼度重み付き合意によって解決する合意レイヤを、有界敵対モデルの下で行うこと。
ポリシー仕様、イベントハンドラ、通信インターフェースを区別する正式な定義を提供する。
ClinVar, HPO, Orphanetの4,305個のFDOに対するオープンリファレンス実装と, 制御された合成観察を併用して評価を行った。
コンセンサス機構は、ClinVarの自然発生3,914件のうち56.3%を解決している。
シビル、共謀、毒殺攻撃の下で、この機構は設計上のビザンチン耐性境界(f < n/5)の中で優雅に劣化し、その限界を超えて予測されるように失敗する。
関連論文リスト
- When to Think, When to Speak: Learning Disclosure Policies for LLM Reasoning [60.714416943748866]
シングルストリームの自己回帰インターフェースでは、同じトークンがモデル状態を更新し、不可逆的な公約を構成する。
そこで我々は,Side-by-Side (SxS) Interleaved Reasoningを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-05T02:59:58Z) - Threat-Oriented Digital Twinning for Security Evaluation of Autonomous Platforms [0.4083182125683813]
本稿では,学習可能な自律プラットフォームにおけるサイバーセキュリティ評価のための,脅威指向のディジタルツインニング手法を提案する。
このアプローチは、分離された感受性、自律性、および監督制御機能を備えた、代表的自律スタックのオープンソースでモジュール化されたツインとしてインスタンス化されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-28T15:21:02Z) - Taming Actor-Observer Asymmetry in Agents via Dialectical Alignment [59.536125286960186]
セルフリフレクションと相互監査を可能にするために、専門的な役割を割り当てるマルチエージェントフレームワークがますます採用されている。
アクター・オブザーバ非対称性(Actor-Observer Asymmetric)と呼ばれる認知バイアスを同時に誘発する。
ReTASは、対立する視点を客観的なコンセンサスに合成するためにエージェントを誘導する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-21T15:05:58Z) - Harness as an Asset: Enforcing Determinism via the Convergent AI Agent Framework (CAAF) [0.0]
大規模言語モデルは、安全クリティカルエンジニアリングにおける制御可能性のギャップを生み出します。
本稿では,エージェントをオープンループ生成からクローズループフェールセーフ決定性に移行するConvergent AI Agent Framework(CAAF)を紹介する。
CAAFの3つの柱は相補的な故障面に対処し、コモディティコストで制御可能性ギャップを閉じることはない。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-18T15:15:09Z) - Explainable Autonomous Cyber Defense using Adversarial Multi-Agent Reinforcement Learning [2.0391237204597368]
本稿では,自律型サイバー防御のための因果的マルチエージェント決定フレームワーク(C-MADF)を提案する。
C-MADFは因果モデリングと敵対的二重政治制御を統合している。
現実世界のCICIoT2023データセットでは、C-MADFは偽陽性率を11.2%、9.7%、そして8.4%と3つの最先端文献のベースラインを1.8%に下げている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-06T05:40:43Z) - Cognitive Friction: A Decision-Theoretic Framework for Bounded Deliberation in Tool-Using Agents [0.0]
制約のないツール使用エージェントは、どの情報ソースをクエリして実行するかを決めなければなりません。
本稿では,これらの障害モードを認知的摩擦によって形式化する決定論的枠組みであるTCAを提案する。
我々は,TCAを2つの制御された環境において,停止品質,混雑時の行動選択,時間的緊急性の分離を図った。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-31T17:30:25Z) - Tri-LLM Cooperative Federated Zero-Shot Intrusion Detection with Semantic Disagreement and Trust-Aware Aggregation [5.905949608791961]
本稿では,言語に基づくセマンティック管理をフェデレーション最適化に組み込んだ,セマンティックス駆動のフェデレーションIDSフレームワークを提案する。
このフレームワークは、目に見えない攻撃パターンに対して80%以上のゼロショット検出精度を達成し、類似性に基づくベースラインと比較してゼロデイ識別を10%以上改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-30T16:38:05Z) - DeLeaker: Dynamic Inference-Time Reweighting For Semantic Leakage Mitigation in Text-to-Image Models [55.30555646945055]
テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルはセマンティック・リークに対して脆弱である。
DeLeakerは、モデルのアテンションマップに直接介入することで、漏洩を緩和する軽量なアプローチである。
SLIMはセマンティックリークに特化した最初のデータセットである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-16T17:39:21Z) - Collaborative Value Function Estimation Under Model Mismatch: A Federated Temporal Difference Analysis [55.13545823385091]
フェデレーション強化学習(FedRL)は、エージェント間のデータ交換を防止し、データのプライバシを維持しながら協調学習を可能にする。
現実世界のアプリケーションでは、各エージェントは若干異なる遷移ダイナミクスを経験し、固有のモデルミスマッチを引き起こす。
情報共有の適度なレベルでさえ、環境固有のエラーを著しく軽減することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-21T18:06:28Z) - Ring-A-Bell! How Reliable are Concept Removal Methods for Diffusion Models? [52.238883592674696]
Ring-A-Bellは、T2I拡散モデルのためのモデルに依存しないレッドチームツールである。
これは、不適切なコンテンツの生成に対応する拡散モデルに対する問題的プロンプトを特定する。
この結果から,安全プロンプトベンチマークの操作により,既存の安全メカニズムを回避できると考えられるプロンプトを変換できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-16T02:11:20Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。