科研数据的良好管理和共享，其价值早已被广泛认可。然而，大规模数据的组织、储存、共享和再利用在实际应用中仍然存在诸多不便之处：
- 数据共享后缺乏足够的引用与认可；
- 数据缺乏标准化格式，无法与前沿人工智能分析无缝对接；
- 数据再利用过程中存在大量重复劳动与资源浪费。
在全球加速迈入 AI 时代的背景下，Frontiers 正式推出了全新的研究数据发布模式，命名为 FAIR²（FAIR Squared），以推动科研数据释放出更大价值。
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什么是 FAIR²
FAIR² 是在现有的 FAIR 数据原则（可发现 Findable、可访问 Accessible、可互操作 Interoperable、可重用 Reusable）基础上的升级版数据管理解决方案。FAIR² 的主要特征在于深度整合人工智能（AI）和机器学习技术，显著提高了数据可重用性和科研价值，在方便人们使用之外，更强调为机器和 AI 提供专用的优化数据结构。
具体而言，FAIR² 创新体现为：
AI 赋能的数据管理服务
采用 AI 辅助的数据管家（Data Steward），提供数据的自动清理、规范标记、编目与动态治理。
机器可读（Machine-readable）标准化数据格式
FAIR² 数据兼容主流 AI 与机器学习平台（如 TensorFlow、PyTorch），确保数据直接可供 AI 分析，极大减少了数据加工与转换的时间。
交互与探索型数据平台
交互式数据门户（Interactive Data Portal）与数据探索工具帮助研究者更直观、高效的分析数据。包括动态的数据可视化、AI 辅助数据查询与分析工具、多媒体互动报告等，为科学传播提供创新体验。
详尽的数据描述与溯源信息
每个数据集不仅配备标准化的数据字典，更提供详尽的研究背景信息、方法学细节、数据处理历史与完整的溯源资料。
同行评审的权威数据出版物
FAIR² 数据论文在 Frontiers 旗下期刊内经过严格的同行评审发表，有效提升数据共享的学术评价与引用影响。
首篇 FAIR² Data Article 已正式公开发表
西班牙 AZTI 研究中心海洋生态学家 Ángel Borja 率先利用 FAIR² 服务发表了科学数据文章。
原文链接👇
Ángel Borja 博士表示：“FAIR² 的 AI 辅助数据管理是一项颠覆性的创新。AI 辅助的元数据创建让海洋可持续性研究变得更加易于获取，为科学家、管理者和决策者提供更快速、更准确的见解。”
Frontiers 首席执行官兼联合创始人 Kamila Markram 博士表示：“我们所面临的全球挑战需要更好的科学支撑，而这依赖于更优质的数据。仅仅将数据开放还不够；数据必须经过良好的组织、具备可重用性，并富有影响力。FAIR² 数据管理将数据转化为发现的工具，以应对全球健康、可持续发展等领域中的紧迫挑战。”
免费试点计划
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