Plataforma de testes para dados e sistemas confiáveis

O que é o Testbed de Dados e Sistemas Confiáveis?

O Testbed on Trusted Data and Systems é um programa de inovação colaborativa coordenado pelo Open Geospatial Consortium (OGC) e ancorado na comunidade geoespacial internacional. Originalmente lançado com o nome de Testbed Europe, o programa foi renomeado após organizações de fora da Europa manifestarem interesse em participar, refletindo seu crescente alcance global. Ele foi concebido para ajudar as Agências Nacionais de Mapeamento e Cadastro (NMCAs) e outros provedores de dados públicos autorizados a se modernizarem, se adaptarem e prosperarem em um cenário de dados em rápida evolução.

Não se trata de um projeto de pesquisa. Não é um comitê de padrões. O Testbed on Trusted Data and Systems é uma iniciativa prática, orientada a resultados, na qual desafios reais de engenharia são enfrentados por organizações reais, produzindo resultados abertos e reutilizáveis ​​que qualquer NMCA pode adotar.

O programa reúne dois tipos de atividade. Duas das suas linhas de trabalho são realizadas em parceria direta com a EuroGeographics, refletindo prioridades partilhadas em torno da modernização da prestação de serviços e do estabelecimento de modelos comerciais justos para dados oficiais. Estas linhas de trabalho têm a marca conjunta de ambas as organizações. A OGC lidera as restantes linhas de trabalho em resposta às necessidades levantadas pelos seus próprios membros e por Autoridades Nacionais de Gestão de Dados (ANGD) individuais da Europa e de outros continentes. Os membros da EuroGeographics podem participar nestas linhas de trabalho, mas estas são geridas e identificadas pela OGC de forma independente.

O Testbed on Trusted Data and Systems existe porque as NMCAs (Agências Nacionais de Coordenação de Segurança) em todo o mundo compartilham problemas comuns que nenhuma agência sozinha consegue resolver, e porque resolvê-los em conjunto, com a experiência adequada, é mais rápido, mais barato e mais duradouro do que resolvê-los isoladamente.

O Modelo de Plataforma de Testes da OGC

A OGC mantém plataformas de teste de inovação há mais de 25 anos. O modelo é simples.

Os patrocinadores, geralmente agências públicas ou organizações do setor, identificam requisitos concretos e contribuem com financiamento. O OGC reúne uma equipe selecionada de fornecedores de tecnologia, especialistas na área e especialistas em padronização mais adequados para atender a esses requisitos. A equipe trabalha de forma colaborativa e transparente para produzir relatórios de engenharia, implementações de protótipos e especificações reutilizáveis. O orçamento contribuído pelos patrocinadores é redistribuído para as organizações participantes que executam o trabalho, tornando o patrocínio um investimento em soluções, e não em custos indiretos.

A OGC opera em nível de pré-produção. Ela não constrói nem opera sistemas de produção. Em vez disso, desenvolve protótipos e diretrizes de engenharia que mostram como os futuros sistemas de produção devem ser projetados. A produção em si é realizada pelas agências e empresas que adotam os resultados.

O Testbed on Trusted Data and Systems adapta este modelo comprovado ao contexto específico das NMCAs: o ambiente regulatório, o legado do INSPIRE na Europa, a necessidade de uma melhor integração e as pressões sobre os recursos que caracterizam as agências geoespaciais públicas atualmente.

Para quem se destina o Testbed de Dados e Sistemas Confiáveis?

O Testbed on Trusted Data and Systems foi projetado principalmente para atender às Agências Nacionais de Mapeamento e Cadastro e outros provedores de dados públicos autorizados, que produzem e mantêm os dados geográficos fundamentais dos quais governos, empresas e cidadãos dependem.

Ao mesmo tempo, o programa foi concebido para envolver o setor privado: empresas de tecnologia, provedores de plataformas e integradores de dados que dependem dos dados do NMCA e que têm tanto a capacidade quanto o incentivo para contribuir para o seu aprimoramento. Esse envolvimento de ambas as partes é fundamental para o projeto do programa.

Fluxos de trabalho

Os nove tópicos a seguir representam as linhas de trabalho do Testbed sobre Dados e Sistemas Confiáveis. Eles foram identificados por meio de diálogo com as Autoridades Nacionais de Coordenação Geográfica (NMCAs), a EuroGeographics e membros da OGC, e refletem os desafios compartilhados mais urgentes no setor geoespacial atualmente. Cada linha de trabalho será detalhada de acordo com os requisitos do patrocinador. As descrições abaixo definem o escopo do problema e a direção pretendida, não uma especificação fixa.

As linhas de trabalho 1 e 2 são executadas em parceria entre a OGC e a EuroGeographics. Elas abordam a modernização dos serviços de dados e o estabelecimento de modelos comerciais justos para dados oficiais. Essas duas linhas de trabalho possuem a marca conjunta de ambas as organizações.

As linhas de trabalho 3 a 9 são lideradas pela OGC em resposta às necessidades identificadas pelos seus membros e pelas NMCAs individuais. Estas linhas de trabalho são geridas e têm a marca da OGC. Os membros da EuroGeographics são bem-vindos a participar, mas estas atividades não contam com a marca ou o endosso da EuroGeographics.

Linhas de trabalho em parceria: OGC e EuroGeographics

1. Renovar o Motor: De Serviços Legados a APIs Web Modernas

OGC + EuroGeographics

Desafio: Muitas NMCAs ainda operam com padrões de serviço OGC legados, como WFS e WMS, que são anteriores à web moderna. Essas interfaces obsoletas limitam a interoperabilidade, a escalabilidade e a adoção por aplicações contemporâneas. À medida que as NMCAs buscam modernizar seus sistemas de back-end, há uma necessidade clara e compartilhada de orientações práticas de migração e implementações de referência testadas.

Abordagem: O ambiente de testes definirá e implementará vias de migração para os padrões da API OGC , incluindo Recursos , Tiles , Mapas e Coberturas da API OGC. Isso permitirá que as NMCAs modernizem sua infraestrutura de entrega de dados passo a passo e a um custo gerenciável. O fluxo de trabalho produzirá orientações práticas, implementações de referência e modelos de migração reutilizáveis ​​que qualquer agência poderá adotar, independentemente de seu ponto de partida técnico atual.

2. Troca justa entre fornecedores de dados confiáveis ​​e plataformas comerciais

OGC + EuroGeographics

Desafio: Grandes plataformas comerciais obtêm valor significativo de geodados públicos confiáveis, mas as agências nacionais de mapeamento e cadastro recebem pouco em troca: nenhuma receita, nenhum feedback de qualidade e nenhuma transferência de tecnologia. A relação é desequilibrada e não existe um modelo estabelecido para corrigi-la.

Abordagem: O ambiente de testes investigará modelos de governança e técnicos inspirados na Wikimedia Enterprise: acesso em níveis, contribuição recíproca de dados e licenciamento comercial estruturado que recompensa os provedores de dados públicos, mantendo o acesso aberto intacto para uso não comercial. O objetivo é estabelecer uma estrutura prática na qual o valor dos dados oficiais seja reconhecido e compartilhado de forma justa entre os provedores públicos e as plataformas comerciais que dependem deles.

Fluxos de trabalho liderados pela OGC

3. Lidando com a Escassez de Recursos: Terceirização de Pesquisa e Aprimoramento para o OGC

OGC

Desafio: As agências nacionais de combate à corrupção (NMCAs) enfrentam demandas crescentes por modernização de dados, mas não possuem capacidade interna de pesquisa e desenvolvimento para acompanhar o ritmo. Tarefas críticas de aprimoramento ficam sem solução não por falta de vontade, mas sim por falta de pessoal e conhecimento especializado disponíveis. Algumas agências não têm dificuldade em contratar pessoal adicional, enquanto outras enfrentam sérias limitações.

Abordagem: O OGC pode atuar como um intermediário de confiança, encomendando tarefas específicas de pesquisa e inovação em nome das NMCAs (Agências Nacionais de Coordenação de Marketing) por meio de sua rede global de organizações membros. Isso traz as empresas mais capacitadas e inovadoras para a mesa de negociações, ao mesmo tempo que protege as NMCAs da complexidade dos processos de licitação. Essa linha de trabalho responde a uma necessidade clara das agências que desejam avançar, mas não têm recursos internos para realizar o trabalho adicional.

4. Interoperabilidade Semântica: Alinhando Modelos de Dados Sem Forçar a Convergência

OGC

Desafio: Os dados produzidos por diferentes agências são frequentemente estruturalmente compatíveis, mas semanticamente fragmentados: a mesma característica do mundo real é descrita de forma diferente em diversos conjuntos de dados, o que torna difícil e dispendioso combinar ou comparar dados de múltiplas fontes. Essa é uma barreira fundamental para o uso eficaz de dados, inclusive por sistemas de IA que precisam compreender o significado dos dados para processá-los corretamente.

Abordagem: O OGC desenvolveu uma nova abordagem para interoperabilidade semântica que não exige que todas as partes concordem com um esquema internacional único e rígido. Em vez disso, as organizações concordam com um pequeno modelo central compartilhado e, em seguida, derivam seus próprios perfis de forma padronizada. Como o próprio processo de derivação é padronizado, as máquinas podem conciliar diferentes perfis automaticamente. Esta linha de trabalho testará e refinará essa abordagem, permitindo que as agências mantenham seus próprios modelos de dados, ao mesmo tempo que melhora drasticamente a capacidade de integrar dados além das fronteiras organizacionais. A abordagem está atraindo grande interesse internacional e é diretamente relevante para a discussão mais ampla sobre como as futuras estruturas de dados, incluindo qualquer sucessor do INSPIRE, devem equilibrar rigidez com flexibilidade.

5. Proteção de Dados Geoespaciais Sensíveis: Abordagens Técnicas

OGC

Desafio: Diversas Autoridades Nacionais de Coordenação de Segurança (NMCAs) estão enfrentando crescente pressão das comunidades de segurança e defesa para reconsiderar quais dados geoespaciais são disponibilizados publicamente. Há preocupações de que dados detalhados sobre infraestrutura crítica possam ser explorados. Uma vez que os dados tenham sido divulgados abertamente e baixados por terceiros, não podem ser simplesmente retirados, e as agências estão questionando quais medidas técnicas ainda podem ser aplicadas.

Abordagem: Esta linha de trabalho explorará métodos técnicos para gerenciar a divulgação de dados geoespaciais sensíveis no futuro. Isso inclui técnicas como ofuscação espacial, redução seletiva de resolução e mecanismos de acesso controlado que podem ser aplicados a novas divulgações de dados sem comprometer os sistemas existentes. O foco está em soluções práticas e implementáveis, e não em diretrizes políticas. As decisões nacionais sobre quais dados divulgar e sob quais condições permanecem a cargo das autoridades nacionais e seus respectivos ministérios.

6. Identificadores Comuns: Unindo Diferentes Sistemas para Feições Geográficas

OGC

Desafio: Existem múltiplos sistemas de identificação para elementos geográficos, cada um servindo a uma comunidade e propósito diferentes. Não existe um identificador universal único, e impor um não é realista nem desejável. O desafio reside no fato de que organizações e usuários que trabalham com esses sistemas não conseguem vincular ou conciliar facilmente registros que se referem ao mesmo elemento geográfico do mundo real.

Abordagem: Esta linha de trabalho investigará ambientes de mapeamento dinâmico que permitam às organizações manter seus próprios sistemas de identificação, ao mesmo tempo que conseguem descobrir e vincular-se a características equivalentes identificadas em outros sistemas. Em vez de padronizar um único identificador, a abordagem concentra-se na construção de pontes entre sistemas existentes, incluindo os do INSPIRE, Wikidata, registros nacionais e fornecedores comerciais (por exemplo, GERS).

7. Agregação e compilação de dados em nível nacional

OGC

Desafio: Em países federais e outros estados onde as responsabilidades pelos dados são distribuídas entre várias autoridades regionais ou locais, a criação de um conjunto de dados nacional coerente representa um desafio operacional significativo. Os mecanismos de agregação envolvidos são frequentemente personalizados, frágeis e dispendiosos de manter.

Abordagem: Esta linha de trabalho irá prototipar abordagens padronizadas para a compilação de conjuntos de dados nacionais a partir de fontes subnacionais distribuídas dentro de um único país. Serão definidas interfaces, verificações de qualidade e fluxos de trabalho de compilação que tornarão esse processo mais confiável, repetível e eficiente. O foco é a agregação em nível nacional para atender a necessidades domésticas, como planejamento de infraestrutura, simulação de tráfego e resposta a emergências.

8. Integridade, Procedência e Confiança

OGC

Desafio: À medida que os dados passam por múltiplos sistemas, transformações e organizações, sua linhagem torna-se difícil de rastrear. O cenário de dados geoespaciais está mudando rapidamente. Além de provedores consolidados, como agências espaciais nacionais, há agora um número crescente de operadores de satélites comerciais, e espera-se que o número de operadores de drones civis se multiplique significativamente nos próximos anos. Ao mesmo tempo, a IA possibilita a síntese eficiente de dados realistas. Nesse ambiente, os usuários precisam cada vez mais de maneiras de verificar se os dados que recebem são autênticos, não modificados e adequados à finalidade desejada.

Abordagem: Esta linha de trabalho implementará e avaliará mecanismos de rastreamento de proveniência e abordagens de verificação de integridade, incluindo assinaturas criptográficas, metadados de linhagem padronizados e estruturas de confiança. O objetivo é permitir que os consumidores de dados avaliem a origem e a qualidade com segurança. O trabalho é relevante tanto para a comunidade civil quanto para a militar e responde às crescentes preocupações com a confiabilidade dos dados em um ambiente com muitos provedores de dados novos e diversos.

9. Metadados geoespaciais preparados para o futuro: IA e tecnologias avançadas

OGC

Desafio: Os padrões de metadados geoespaciais amplamente utilizados hoje foram concebidos principalmente para consumo humano e descoberta baseada em catálogos. Padrões como a ISO 19115 e seus perfis nacionais proporcionaram consistência ao longo de muitos anos, mas sua estrutura reflete uma era anterior de fluxos de trabalho baseados em arquivos. Com o rápido crescimento da IA, sistemas com agentes e computação em nuvem, os metadados precisam ser cada vez mais lidos, interpretados e utilizados por máquinas, em vez de pessoas. Os padrões atuais não estão bem adaptados a essa mudança e não há um caminho definido para sua evolução.

Abordagem: Esta linha de trabalho identificará como os metadados geoespaciais devem ser em um futuro impulsionado por IA. Ela avaliará a adequação dos padrões internacionais de metadados atuais, incluindo ISO 19115, GeoDCAT, OGC API Records , STAC e schema.org, em relação aos requisitos de tecnologias avançadas. Com base nessa avaliação, serão desenvolvidas recomendações sobre como os padrões existentes devem evoluir e quais novas abordagens podem ser necessárias. A linha de trabalho também criará protótipos e testará abordagens modernas de metadados, incluindo demonstrações de como os metadados habilitados por IA podem dar suporte a ferramentas de descoberta em linguagem natural, identificação automatizada de conjuntos de dados por meio de APIs e consumo contínuo de ativos de metadados multilíngues. Será dada atenção à capacidade das estruturas de metadados de suportar vários idiomas e aos mecanismos para avaliar a qualidade e a integridade dos metadados. O objetivo final é uma compreensão clara das limitações dos padrões existentes, das mudanças necessárias e das etapas práticas necessárias para a transição para um ambiente de metadados que atenda tanto às máquinas quanto às pessoas.

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A participação e o envolvimento de toda a comunidade geoespacial são essenciais para garantir que o Testbed Europe permaneça relevante, equilibrado e praticamente útil. Para contribuir ou saber mais, entre em contato com Muthu Kumar pelo endereço mk **** @ * gc.org.