В рубрике как это устроено у них B2Find EUDAT [1] поисковик по научным данным в европейских репозиториях данных. Охватывает более 1 миллиона наборов данных, позволяет фильтровать по:
- языку
- временному промежутку
- формату
- организации
- году публикации
- ключевым словам
- научной дисциплине
и, в общей сложности, более чем 20 критериям.

Работает на базе движка с открытым кодом CKAN и использует его агрегационные механизмы.

Крупнейшие индексируемые репозитории:
- Nordic Archaeology [2]
- PANGAEA [3]
- DANS-EASY [4]
Всего репозиториев 36 на сегодняшний день.

Для агрегации используются стандарты метаданных:
- Datacite
- DublinCore
- OpenAire
- ISO 10115/19139 (INSPIRE)
- DDI 2.5
и собственная схема EUDAT Core Metadata Schema.

По формату проект нацелен на повышение находимости данных (data discovery) для научных целей.

По масштабу сравнимо с DataCite - поиск по 35 миллионам проиндексированных DOI для наборов данных и 17 миллионам наборов исследовательских данных в OpenAIRE.

Пока непонятно продолжится ли этот проект или все активности перешли/перейдут в OpenAIRE, но B2Find остаётся как пример большого поисковика по научным данным.

Ссылки:
[1] http://b2find.eudat.eu/
[2] http://b2find.eudat.eu/organization/nordicar
[3] http://b2find.eudat.eu/organization/pangaea
[4] http://b2find.eudat.eu/organization/danseasy

#opendata #researchdata #openaccess #datasets #search

Интересный стартап Hebba [1] привлекли $30M финансирования [2] на создание новой системы поиска с применением ИИ. Позиционируют они свой продукт как “neural” search engine. На сайте очень мало информации, в статьей на Techcrunch пишут что у них уже 20 платящих корпоративных клиентов. Известно о них ещё с 2020 года, стартап основала команда ИИ исследователей из Стенфорда [3].

Делают акцент на ответах на человеческий вопросы вроде такого: "Which are the largest acquisitions in the supply chain industry within the past five years?" (Какие крупнейшие поглощения в индустрии цепочки поставок были за последние пять лет?)

А также на работы с финансовыми данными и текущие клиенты - это компании из рынка финансовых услуг.

Всё вместе звучит как интересный продукт о котором, жаль, очень мало сведений.

В любом случае - это проект про данные. Я бы даже его относил скорее к системам умных помощников, а не поисковым системам. Понятно почему они подняли раунд $30М, быстро ответить на корпоративном совещании или совете директоров на финансовый вопрос дорогого стоит.

Ссылки:
[1] https://www.hebbia.ai/
[2] https://techcrunch.com/2022/09/07/hebbia-raises-30m-to-launch-an-ai-powered-document-search-tool/
[3] https://techcrunch.com/2020/10/28/hebbia-wants-to-make-ctrl-f-or-command-f-actually-useful-through-better-ai/

#data #search #startups #ai