Das Open Geospatial Consortium (OGC) bittet die Öffentlichkeit um Kommentare zu den vorgeschlagenen Teilen 2 und 3 des OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Standard. Kommentare müssen bis zum 23. Mai 2024 eingereicht werden.

Das OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Teil 2: JSON-Kodierungsstandard definiert Anforderungen für die Kodierung von KI-Trainingsdatensätzen als JSON, während Teil 3: XML-Kodierungsstandard definiert Anforderungen für die Kodierung von KI-Trainingsdatensätzen als XML.

Trainingsdaten spielen eine grundlegende Rolle bei der Erdbeobachtung (EO) und allgemeinen räumlichen Anwendungen für maschinelles Lernen (KI/ML) mit künstlicher Intelligenz, insbesondere Deep Learning (DL). Sie werden zum Trainieren, Validieren und Testen von KI/ML-Modellen verwendet. Das Verständnis der Quelle und Anwendbarkeit von Trainingsdaten ermöglicht ein besseres Verständnis der Ergebnisse von KI/ML-Operationen.

Um die Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit georäumlicher Trainingsdaten zu maximieren, definiert der TrainingDML-AI-Standard ein Modell und Kodierungen, die mit den OGC-Standards-Baseline übereinstimmen, um die Trainingsdaten auszutauschen und abzurufen. 

Der TrainingDML-AI-Standard bietet detaillierte Metadaten zur Formalisierung des Informationsmodells von Trainingsdaten. Dies umfasst unter anderem die folgenden Aspekte: 

  • Wie die Trainingsdaten vorbereitet werden, beispielsweise Herkunft und Qualität;
  • So geben Sie unterschiedliche Metadaten an, die für unterschiedliche ML-Aufgaben verwendet werden;
  • Wie man zwischen dem Trainingsdaten-Informationsmodell auf hoher Ebene und erweiterten Informationsmodellen unterscheidet, die für verschiedene ML-Anwendungen spezifisch sind;
  • So beschreiben Sie die Version, Lizenz und Trainingsdatengröße;
  • So führen Sie externe Klassifizierungsschemata und flexible Mittel zur Darstellung der Ground-Truth-Beschriftung ein.

TrainingDML-AI Teile 2 und 3 basieren auf dem OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Part 1: Conceptual Model Standard.

OGC-Mitglieder, die über den Fortschritt dieses Standards informiert bleiben oder zu seiner Entwicklung beitragen möchten, werden gebeten, der Arbeitsgruppe „Training Data Markup Language for AI Standards“ über das OGC-Portal beizutreten . Nicht-OGC-Mitglieder, die mehr über die Mitarbeit in dieser Arbeitsgruppe erfahren möchten, werden gebeten, sich an das OGC-Standardisierungsprogramm zu wenden.

Der Kandidat OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Teil 2: JSON-Kodierungsstandard (OGC 24-006) (.DOCX) und Teil 3: XML-Kodierungsstandard (OGC 24-007) (.DOCX) stehen zur Einsicht und Kommentierung auf dem OGC-Portal zur Verfügung. Kommentare müssen bis zum 23. Mai 2024 eingereicht werden. und sollte über die unten angegebene Methode übermittelt werden.

Kommentieren: 
Kommentare können bis zum oben aufgeführten „Antragsschlussdatum“ an einen dedizierten E-Mail-Reflektor gesendet werden. Die eingegangenen Kommentare werden konsolidiert und von den OGC-Mitgliedern zur Aufnahme in das Dokument geprüft. Bitte senden Sie Ihre Kommentare über diese E-Mail-Adresse, benutze das Kommentarvorlage für den Nachrichtentext.

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