El Consorcio Geoespacial Abierto (OGC) busca comentarios públicos sobre las Partes 2 y 3 candidatas del OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Estándar. Los comentarios deben enviarse antes del 23 de mayo de 2024.

El OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Parte 2: Estándar de codificación JSON define requisitos para codificar conjuntos de datos de entrenamiento de IA como JSON, mientras que Parte 3: Estándar de codificación XML Define requisitos para codificar conjuntos de datos de entrenamiento de IA como XML.

Los datos de entrenamiento desempeñan un papel fundamental en la Observación de la Tierra (OT) y en aplicaciones generales de Inteligencia Artificial (IA/ML) espacial, especialmente en el Aprendizaje Profundo (AA). Se utilizan para entrenar, validar y probar modelos de IA/ML. Comprender el origen y la aplicabilidad de los datos de entrenamiento permite una mejor comprensión de los resultados de las operaciones de IA/ML.

Para maximizar la interoperabilidad y reutilización de los datos de entrenamiento geoespacial, el estándar TrainingDML-AI define un modelo y codificaciones consistentes con la línea base de los estándares OGC para intercambiar y recuperar los datos de entrenamiento. 

El estándar TrainingDML-AI proporciona metadatos detallados para formalizar el modelo de información de los datos de entrenamiento. Esto incluye, entre otros, los siguientes aspectos: 

  • Cómo se preparan los datos de entrenamiento, como procedencia y calidad;
  • Cómo especificar diferentes metadatos utilizados para diferentes tareas de ML;
  • Cómo diferenciar el modelo de información de datos de entrenamiento de alto nivel y los modelos de información extendidos específicos para diversas aplicaciones de ML;
  • Cómo describir la versión, la licencia y el tamaño de los datos de entrenamiento;
  • Cómo introducir esquemas de clasificación externos y medios flexibles para representar el etiquetado de la verdad fundamental.

Las partes 2 y 3 de TrainingDML-AI se basan en OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Part 1: Conceptual Model Standard.

Se anima a los miembros de OGC interesados ​​en mantenerse al día sobre el progreso de este estándar o en contribuir a su desarrollo a unirse al Grupo de Trabajo de Estándares de Lenguaje de Marcado de Datos de Entrenamiento para IA a través del Portal de OGC . Quienes no sean miembros de OGC y deseen obtener más información sobre cómo participar en este grupo de trabajo pueden ponerse en contacto con el Programa de Estándares de OGC.

El candidato OGC Training Data Markup Language for Artificial Intelligence (TrainingDML-AI) Parte 2: Estándar de codificación JSON (OGC 24-006) (.DOCX) y Parte 3: Estándar de codificación XML (OGC 24-007) (.DOCX) están disponibles para revisión y comentarios en el Portal OGC. Los comentarios deben enviarse antes del 23 de mayo de 2024. y deberá enviarse mediante el siguiente método.

Para comentar: 
Los comentarios pueden enviarse a un reflector de correo electrónico dedicado durante un período que finaliza en la “Fecha de cierre de la solicitud” indicada anteriormente. Los comentarios recibidos serán consolidados y revisados ​​por los miembros de OGC para su incorporación al documento. Por favor envíe sus comentarios a través de esta dirección de correo electrónico., usando este Plantilla de comentarios para el cuerpo del mensaje.

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