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特開2025-13271科学機器のメタデータをセマンティックモデルに整合させるための装置及び方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2025013271
(43)【公開日】2025-01-24
(54)【発明の名称】科学機器のメタデータをセマンティックモデルに整合させるための装置及び方法
(51)【国際特許分類】
G06F 11/36 20060101AFI20250117BHJP
G06F 3/0481 20220101ALI20250117BHJP
【ＦＩ】
G06F11/36 164
G06F3/0481
【審査請求】未請求
【請求項の数】20
【出願形態】ＯＬ
【外国語出願】
(21)【出願番号】P 2024111152
(22)【出願日】2024-07-10
(31)【優先権主張番号】63/513,076
(32)【優先日】2023-07-11
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ
(71)【出願人】
【識別番号】503363806
【氏名又は名称】サーモ フィニガン エルエルシー
【氏名又は名称原語表記】Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｎｎｉｇａｎ ＬＬＣ
(74)【代理人】
【識別番号】110004381
【氏名又は名称】弁理士法人ＩＴＯＨ
(72)【発明者】
【氏名】マーク レイモンド レスラー
(72)【発明者】
【氏名】デビッド ジェフリー エトリン
(72)【発明者】
【氏名】マシュー ディー カンプ
(72)【発明者】
【氏名】サチン エス デシュパンデ
【テーマコード（参考）】
5B042
5E555
【Ｆターム（参考）】
5B042GC11
5B042HH10
5B042HH14
5B042HH30
5B042MC17
5E555AA28
5E555AA33
5E555AA79
5E555BA01
5E555BB01
5E555BC04
5E555CA02
5E555CA12
5E555CA15
5E555CA18
5E555CB02
5E555CB12
5E555CB20
5E555CC01
5E555CC03
5E555DB41
5E555DB56
5E555DC13
5E555DD07
5E555DD09
5E555EA08
5E555EA14
5E555FA00
(57)【要約】 （修正有）
【課題】科学機器のメタデータをセマンティックモデルに整合させるための装置及び方法の提供。
【解決手段】命令を記憶するメモリハードウェアと命令を実行する処理ハードウェアとを含む科学機器支援装置は、命令が実行されると、メタデータに存在する拡張属性を識別するメタデータ処理、メタデータのメディアタイプ注釈に基づくセマンティックモデル読み込み、セマンティックモデルにおけるメタデータの拡張属性プロパティとマッチする拡張属性プロパティの照会、拡張属性プロパティ発見時のメタデータの各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデルのデータプロパティとのマッチング、各対応するデータプロパティの出力グラフ上のノードへの整合、オブジェクトプロパティに基づくノード間の関係の出力グラフ上への生成、ノード間の関係のテストと出力グラフからの誤り関係の除去及び出力グラフ表示のためのＧＵＩの変形を実施する。
【選択図】図３Ａ
【解決手段】命令を記憶するメモリハードウェアと命令を実行する処理ハードウェアとを含む科学機器支援装置は、命令が実行されると、メタデータに存在する拡張属性を識別するメタデータ処理、メタデータのメディアタイプ注釈に基づくセマンティックモデル読み込み、セマンティックモデルにおけるメタデータの拡張属性プロパティとマッチする拡張属性プロパティの照会、拡張属性プロパティ発見時のメタデータの各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデルのデータプロパティとのマッチング、各対応するデータプロパティの出力グラフ上のノードへの整合、オブジェクトプロパティに基づくノード間の関係の出力グラフ上への生成、ノード間の関係のテストと出力グラフからの誤り関係の除去及び出力グラフ表示のためのＧＵＩの変形を実施する。
【選択図】図３Ａ
【特許請求の範囲】
【請求項1】
科学機器支援装置であって、
命令を記憶するように構成されたメモリハードウェアと、
前記命令を実行するように構成された処理ハードウェアと、を含み、
前記命令が実行されると、前記装置は、
メタデータ内に存在する拡張属性を識別するために、前記メタデータを処理することと、
前記メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、
読み込まれた前記１つ以上のセマンティックモデルにおいて、前記メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、
前記１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、
各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、
前記選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を前記出力グラフ上に生成することと、
前記出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、
前記出力グラフから誤っている関係を除去することと、
前記出力グラフをユーザに表示するために、グラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、
を実施する、装置。
命令を記憶するように構成されたメモリハードウェアと、
前記命令を実行するように構成された処理ハードウェアと、を含み、
前記命令が実行されると、前記装置は、
メタデータ内に存在する拡張属性を識別するために、前記メタデータを処理することと、
前記メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、
読み込まれた前記１つ以上のセマンティックモデルにおいて、前記メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、
前記１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、
各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、
前記選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を前記出力グラフ上に生成することと、
前記出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、
前記出力グラフから誤っている関係を除去することと、
前記出力グラフをユーザに表示するために、グラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、
を実施する、装置。
【請求項2】
前記命令が実行されると、前記装置は、
前記メタデータ内で、マッチする拡張属性プロパティが見つからなかったことを受けて、
前記１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することと、
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることと、
を実施する、請求項１に記載の装置。
前記メタデータ内で、マッチする拡張属性プロパティが見つからなかったことを受けて、
前記１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することと、
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることと、
を実施する、請求項１に記載の装置。
【請求項3】
前記１つ以上のセマンティックモデルから前記最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することが、
前記メタデータ内の拡張属性プロパティと前記１つ以上のセマンティックモデルの各々の中の拡張属性プロパティとの間の距離を計算することと、
計算された前記距離に基づいて、前記１つ以上のセマンティックモデルの各々についてマッチングスコアの合計を計算することと、
マッチングスコアの合計が最も高いセマンティックモデルを前記最も可能性の高いセマンティックモデルとして選択することと、
を含む、請求項２に記載の装置。
前記メタデータ内の拡張属性プロパティと前記１つ以上のセマンティックモデルの各々の中の拡張属性プロパティとの間の距離を計算することと、
計算された前記距離に基づいて、前記１つ以上のセマンティックモデルの各々についてマッチングスコアの合計を計算することと、
マッチングスコアの合計が最も高いセマンティックモデルを前記最も可能性の高いセマンティックモデルとして選択することと、
を含む、請求項２に記載の装置。
【請求項4】
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の前記推定データプロパティとマッチングさせることが、
前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティ、及び前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティが、閾値を上回るマッチングスコアを有するか否かを判定することと、
前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティと前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の前記推定拡張属性プロパティとの間の前記マッチングが前記閾値を上回ると判定したことを受けて、前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティを前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の前記推定拡張属性プロパティとマッチングさせることと、
を含む、請求項２に記載の装置。
前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティ、及び前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティが、閾値を上回るマッチングスコアを有するか否かを判定することと、
前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティと前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の前記推定拡張属性プロパティとの間の前記マッチングが前記閾値を上回ると判定したことを受けて、前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティを前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の前記推定拡張属性プロパティとマッチングさせることと、
を含む、請求項２に記載の装置。
【請求項5】
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記選択されたセマンティックモデル内の前記対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることが、
前記選択されたセマンティックモデル内のデータプロパティを選択することと、
選択された前記データプロパティに基づいて、前記セマンティックモデルから拡張属性プロパティを選択することと、
選択された前記拡張属性プロパティの値が前記メタデータ内に存在するか否かを判定することと、
前記選択された拡張属性プロパティの前記値が前記メタデータ内に存在すると判定したことを受けて、前記選択されたデータプロパティと、前記選択された拡張属性プロパティの前記値に対応する前記メタデータからの関連付けられた拡張属性プロパティとを配列に追加することと、
を含む、請求項１に記載の装置。
前記選択されたセマンティックモデル内のデータプロパティを選択することと、
選択された前記データプロパティに基づいて、前記セマンティックモデルから拡張属性プロパティを選択することと、
選択された前記拡張属性プロパティの値が前記メタデータ内に存在するか否かを判定することと、
前記選択された拡張属性プロパティの前記値が前記メタデータ内に存在すると判定したことを受けて、前記選択されたデータプロパティと、前記選択された拡張属性プロパティの前記値に対応する前記メタデータからの関連付けられた拡張属性プロパティとを配列に追加することと、
を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項6】
各対応するデータプロパティを出力グラフ上の前記ノードに整合させることが、
データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの組み合わせを前記配列から選択することと、
選択された前記データプロパティと拡張属性プロパティとの組み合わせを表す前記ノードを前記出力グラフ上に生成することと、
を含む、請求項５に記載の装置。
データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの組み合わせを前記配列から選択することと、
選択された前記データプロパティと拡張属性プロパティとの組み合わせを表す前記ノードを前記出力グラフ上に生成することと、
を含む、請求項５に記載の装置。
【請求項7】
前記選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を前記出力グラフ上に生成することが、
前記出力グラフ上の第１ノードを選択することと、
選択された前記ノードに対応する前記セマンティックモデルから定義域を選択することと、
前記定義域に関連付けられたオブジェクトプロパティ及び値域を選択することと、
選択された前記値域に対応する第２ノードが存在するか否かを確認することと、
前記第２ノードが存在すると判定したことを受けて、選択された前記オブジェクトプロパティに基づいて、前記第１ノードから前記第２ノードに延びるリンクを前記出力グラフ上に生成することと、
を含む、請求項１に記載の装置。
前記出力グラフ上の第１ノードを選択することと、
選択された前記ノードに対応する前記セマンティックモデルから定義域を選択することと、
前記定義域に関連付けられたオブジェクトプロパティ及び値域を選択することと、
選択された前記値域に対応する第２ノードが存在するか否かを確認することと、
前記第２ノードが存在すると判定したことを受けて、選択された前記オブジェクトプロパティに基づいて、前記第１ノードから前記第２ノードに延びるリンクを前記出力グラフ上に生成することと、
を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項8】
前記セマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を前記出力グラフ上に生成することが、
前記第２ノードが存在しないと判定したことを受けて、前記値域に基づいて、前記第２ノードを前記出力グラフ上に生成すること、
を含む、請求項７に記載の装置。
前記第２ノードが存在しないと判定したことを受けて、前記値域に基づいて、前記第２ノードを前記出力グラフ上に生成すること、
を含む、請求項７に記載の装置。
【請求項9】
前記出力グラフ上のノード間の関係をテストすることが、
前記出力グラフ上のテストノードを選択することと、
選択された前記テストノードを除去すると、前記出力グラフ上の他のいずれかのノードが切断されたままになるか否かを判定することと、
前記選択されたテストノードを除去しても、前記出力グラフ上の他のいかなるノードも切断されたままにはならないと判定したことを受けて、前記選択されたテストノードを誤りとしてマークすることと、
を含む、請求項１に記載の装置。
前記出力グラフ上のテストノードを選択することと、
選択された前記テストノードを除去すると、前記出力グラフ上の他のいずれかのノードが切断されたままになるか否かを判定することと、
前記選択されたテストノードを除去しても、前記出力グラフ上の他のいかなるノードも切断されたままにはならないと判定したことを受けて、前記選択されたテストノードを誤りとしてマークすることと、
を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項10】
前記命令が実行されると、前記装置は、
前記メタデータ内の拡張属性プロパティ、及び前記選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティに基づいて、データトリプルを生成することと、
前記データトリプルに基づいて、ノード及びリンクを前記出力グラフ上に生成することと、
を実施する、請求項１に記載の装置。
前記メタデータ内の拡張属性プロパティ、及び前記選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティに基づいて、データトリプルを生成することと、
前記データトリプルに基づいて、ノード及びリンクを前記出力グラフ上に生成することと、
を実施する、請求項１に記載の装置。
【請求項11】
科学機器支援のためのコンピュータ実施方法であって、
メタデータ内に存在する拡張属性を識別するために、前記メタデータを処理することと、
前記メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、
読み込まれた前記１つ以上のセマンティックモデルにおいて、前記メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、
前記１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、
各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、
前記選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を前記出力グラフ上に生成することと、
前記出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、
前記出力グラフから誤っている関係を除去することと、
前記出力グラフをユーザに表示するために、グラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、
を含む、方法。
メタデータ内に存在する拡張属性を識別するために、前記メタデータを処理することと、
前記メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、
読み込まれた前記１つ以上のセマンティックモデルにおいて、前記メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、
前記１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、
各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、
前記選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を前記出力グラフ上に生成することと、
前記出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、
前記出力グラフから誤っている関係を除去することと、
前記出力グラフをユーザに表示するために、グラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、
を含む、方法。
【請求項12】
前記メタデータ内で、マッチする拡張属性プロパティが見つからなかったことを受けて、
前記１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することと、
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることと、
を更に含む、請求項１１に記載の方法。
前記１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することと、
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることと、
を更に含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項13】
前記１つ以上のセマンティックモデルから前記最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することが、
前記メタデータ内の拡張属性プロパティと前記１つ以上のセマンティックモデルの各々の中の拡張属性プロパティとの間の距離を計算することと、
計算された前記距離に基づいて、前記１つ以上のセマンティックモデルの各々についてマッチングスコアの合計を計算することと、
マッチングスコアの合計が最も高いセマンティックモデルを前記最も可能性の高いセマンティックモデルとして選択することと、
を含む、請求項１２に記載の方法。
前記メタデータ内の拡張属性プロパティと前記１つ以上のセマンティックモデルの各々の中の拡張属性プロパティとの間の距離を計算することと、
計算された前記距離に基づいて、前記１つ以上のセマンティックモデルの各々についてマッチングスコアの合計を計算することと、
マッチングスコアの合計が最も高いセマンティックモデルを前記最も可能性の高いセマンティックモデルとして選択することと、
を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項14】
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の前記推定データプロパティとマッチングさせることが、
前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティ、及び、前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティが、閾値を上回るマッチングスコアを有するか否かを判定することと、
前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティと前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の前記推定拡張属性プロパティとの間の前記マッチングが前記閾値を上回ると判定したことを受けて、前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティを前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の前記推定拡張属性プロパティとマッチングさせることと、
を含む、請求項１２に記載の方法。
前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティ、及び、前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティが、閾値を上回るマッチングスコアを有するか否かを判定することと、
前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティと前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の前記推定拡張属性プロパティとの間の前記マッチングが前記閾値を上回ると判定したことを受けて、前記メタデータ内の前記拡張属性プロパティを前記最も可能性の高いセマンティックモデル内の前記推定拡張属性プロパティとマッチングさせることと、
を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項15】
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記選択されたセマンティックモデル内の前記対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることが、
前記選択されたセマンティックモデル内のデータプロパティを選択することと、
選択された前記データプロパティに基づいて、前記セマンティックモデルから拡張属性プロパティを選択することと、
選択された前記拡張属性プロパティの値が前記メタデータ内に存在するか否かを判定することと、
前記選択された拡張属性プロパティの前記値が前記メタデータ内に存在すると判定したことを受けて、前記選択されたデータプロパティと、前記選択された拡張属性プロパティの前記値に対応する前記メタデータからの関連付けられた拡張属性プロパティとを配列に追加することと、
を含む、請求項１１に記載の方法。
前記選択されたセマンティックモデル内のデータプロパティを選択することと、
選択された前記データプロパティに基づいて、前記セマンティックモデルから拡張属性プロパティを選択することと、
選択された前記拡張属性プロパティの値が前記メタデータ内に存在するか否かを判定することと、
前記選択された拡張属性プロパティの前記値が前記メタデータ内に存在すると判定したことを受けて、前記選択されたデータプロパティと、前記選択された拡張属性プロパティの前記値に対応する前記メタデータからの関連付けられた拡張属性プロパティとを配列に追加することと、
を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項16】
各対応するデータプロパティを出力グラフ上の前記ノードに整合させることが、
データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの組み合わせを前記配列から選択することと、
選択された前記データプロパティと拡張属性プロパティとの組み合わせを表す前記ノードを前記出力グラフ上に生成することと、
を含む、請求項１５に記載の方法。
データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの組み合わせを前記配列から選択することと、
選択された前記データプロパティと拡張属性プロパティとの組み合わせを表す前記ノードを前記出力グラフ上に生成することと、
を含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項17】
前記選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を前記出力グラフ上に生成することが、
前記出力グラフ上の第１ノードを選択することと、
選択された前記ノードに対応する前記セマンティックモデルから定義域を選択することと、
前記定義域に関連付けられたオブジェクトプロパティ及び値域を選択することと、
選択された前記値域に対応する第２ノードが存在するか否かを確認することと、
前記第２ノードが存在すると判定したことを受けて、選択された前記オブジェクトプロパティに基づいて、前記第１ノードから前記第２ノードに延びるリンクを前記出力グラフ上に生成することと、
を含む、請求項１１に記載の方法。
前記出力グラフ上の第１ノードを選択することと、
選択された前記ノードに対応する前記セマンティックモデルから定義域を選択することと、
前記定義域に関連付けられたオブジェクトプロパティ及び値域を選択することと、
選択された前記値域に対応する第２ノードが存在するか否かを確認することと、
前記第２ノードが存在すると判定したことを受けて、選択された前記オブジェクトプロパティに基づいて、前記第１ノードから前記第２ノードに延びるリンクを前記出力グラフ上に生成することと、
を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項18】
前記セマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を前記出力グラフ上に生成することが、
前記第２ノードが存在しないと判定したことを受けて、前記値域に基づいて、前記第２ノードを前記出力グラフ上に生成すること、
を含む、請求項１７に記載の方法。
前記第２ノードが存在しないと判定したことを受けて、前記値域に基づいて、前記第２ノードを前記出力グラフ上に生成すること、
を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項19】
前記出力グラフ上のノード間の関係をテストすることが、
前記出力グラフ上のテストノードを選択することと、
選択された前記テストノードを除去すると、前記出力グラフ上の他のいずれかのノードが切断されたままになるか否かを判定することと、
前記選択されたテストノードを除去しても、前記出力グラフ上の他のいかなるノードも切断されたままにはならないと判定したことを受けて、前記選択されたテストノードを誤りとしてマークすることと、
を含む、請求項１１に記載の方法。
前記出力グラフ上のテストノードを選択することと、
選択された前記テストノードを除去すると、前記出力グラフ上の他のいずれかのノードが切断されたままになるか否かを判定することと、
前記選択されたテストノードを除去しても、前記出力グラフ上の他のいかなるノードも切断されたままにはならないと判定したことを受けて、前記選択されたテストノードを誤りとしてマークすることと、
を含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項20】
命令を記憶する１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のプロセッサに、
メタデータ内に存在する拡張属性を識別するために、前記メタデータを処理することと、
前記メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、
読み込まれた前記１つ以上のセマンティックモデルにおいて、前記メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、
前記１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、
各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、
前記選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を前記出力グラフ上に生成することと、
前記出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、
前記出力グラフから誤っている関係を除去することと、
前記出力グラフをユーザに表示するために、グラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、
を含む、ステップを行わせる、
非一時的コンピュータ可読媒体。
メタデータ内に存在する拡張属性を識別するために、前記メタデータを処理することと、
前記メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、
読み込まれた前記１つ以上のセマンティックモデルにおいて、前記メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、
前記１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、
前記メタデータ内の各拡張属性プロパティを前記選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、
各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、
前記選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を前記出力グラフ上に生成することと、
前記出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、
前記出力グラフから誤っている関係を除去することと、
前記出力グラフをユーザに表示するために、グラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、
を含む、ステップを行わせる、
非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
様々な実施形態は、概して、ただし排他的ではなく、科学機器によって生成されたデータのデータ処理及び分析システムなど、科学機器及び科学機器支援装置に関する。
【0002】
関連出願の相互参照
本出願は、２０２３年７月１１日に出願された米国特許仮出願第６３／５１３，０７６号の通常出願であり、その利益を主張し、その全内容は参照により本明細書で援用される。
本出願は、２０２３年７月１１日に出願された米国特許仮出願第６３／５１３，０７６号の通常出願であり、その利益を主張し、その全内容は参照により本明細書で援用される。
【発明の概要】
【0003】
科学機器は、可動構成要素、センサ、入力及び出力ポート、エネルギー源、並びに、消耗構成要素の複雑な配置を含む。科学機器を実行すると、様々な科学機器支援装置によって管理、解釈、及び分析する必要がある膨大な量のデータを生成する傾向がある。このデータは複雑である傾向があり、異種のソース（異なる科学機器及び／又は各科学機器上の異なるセンサなど）に由来するので、メタデータ（科学機器データを記述する追加データなど）は、この科学機器データを整理及び理解するのに重要な役割を果たす。例えば、メタデータは、個々の機器実行に対して一意の識別子を提供することができ、異なる実行からのデータの異なるセットを区別することを可能にする。これは、様々な異なる実験からの出力を追跡及び整理するために重要であり得る。メタデータは、また、データが収集された条件に関するコンテキストを提供することができる。これは、実験セットアップ、機器設定、及び／又は、実行のデータ及び時間についての情報を含み得る。このコンテキストは、データを正確に解釈するのに有益であり得る。メタデータは、また、例えば、データがどのように収集されたか、どの機器が使用されたか、どのソフトウェアバージョンが使用されたか、どのプロトコルに従ったか、及び／又は、何らかの収集後のデータ処理が行われたか否か、を追跡することによって、データの履歴及び／又は出所を追跡するのに役立つ。このコンテキストによって、実験データの品質管理及び検証を支援することができる。
【0004】
異なる科学機器及び／又は異なる実験実行からのデータが統合される必要がある場合に、メタデータは、データを整合又は組み合わせるために必要なコンテキストを提供することができる。更に、メタデータは、個々のデータポイント又はデータポイントのグループを発見可能にし、それ故に、他の研究者に対して関連性があり、及び／又は、再使用可能にするのを助けることができる。メタデータは、また、機器の精度、正確さ、及び／又は、較正を追跡することなどによって、個々の機器からのデータの品質を追跡するために使用することができる。これは、ユーザが機器、及び／又は、機器によって生成されたデータの異常を追跡するのを助けることができる。しかしながら、科学機器からのデータセットは非常に複雑であることが多いため、生のメタデータを理解することは困難であることが多い。メタデータをナレッジグラフに変換することによって、様々な利点が提供され、ユーザがメタデータをより良く理解するのを助けることができる。例えば、生のメタデータは、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）オブジェクト表記法（JavaScript Object Notation、ＪＳＯＮ）フォーマットなどの、生のフォーマットされていないテキスト、又は、フォーマットされたテキストとして生成され得る。しかしながら、フォーマットされた場合であっても、メタデータは密度が高く、ユーザが迅速に処理することが困難である傾向がある。メタデータをナレッジグラフの形態の視覚表現に変換することによって、ユーザは、メタデータ内に存在する様々な構成要素間の視覚表現を迅速かつ直感的に見ることができる。これによって、特に複雑で、相互に関連する情報（科学機器及び関連付けられた実験実行に関するメタデータなど）を扱う場合に、メタデータを理解することをはるかに容易にすることができる。
【0005】
ナレッジグラフは、また、従来のテキストデータビューからは明らかではない可能性がある、メタデータの異なる構成要素間の接続を示すことができる。これは、ユーザが異なるデータソース間のリンクを統合及び理解するのを助けることができ、その結果、ユーザは、より包括的な分析を行い、異なるソースからのデータをより効果的に統合及び／又は融合することができる。更に、ナレッジグラフによって、メタデータの構成要素の背後にある意味又はセマンティックスを強調することができる。メタデータをナレッジグラフとして提示することによって、メタデータをコンテキスト化し、それを、より自然で直観的な方法で提示することによって、ユーザが、より深い理解を得るのを助けることができる。ナレッジグラフは、また、大量のメタデータにも良好に対応することができ、新しいタイプのメタデータ及び／又は既存のメタデータスキーマにおける変更を統合するのに十分に柔軟である。ナレッジグラフは、また、グラフの要素間の関係を使用することによって、推論及び予測などの、より洗練されたタイプの分析を支援することができる。これは、ユーザがメタデータの現在の状態を理解するだけでなく、将来の状態を予測し、データ内に隠れたパターンを推測するのに役立つ。最後に、ナレッジグラフは、リソース記述フレームワーク（Resource Description Framework、ＲＤＦ）、及び、ウェブオントロジー言語（Web Ontology Language、ＯＷＬ）、などの標準化されたフォーマット及び言語で提示されてもよい。それ故に、メタデータをナレッジグラフに変換することによって、ユーザがメタデータに含まれる情報を異なるプラットフォーム間で転送するのを助け、科学機器及び科学機器支援システムの相互運用性を高める。
【0006】
しかしながら、フォーマットされたメタデータ（ＪＳＯＮファイルなど）であっても、メタデータをナレッジグラフに変換するときに存在する様々な技術的課題がある。例えば、明確に定義されたスキーマを有するデータベースとは異なり、ＪＳＯＮドキュメントは、高度に可変であり、構造化されていない可能性がある。このことは、ＪＳＯＮメタデータをナレッジグラフにマッピングすることを困難にし得る（メタデータを解釈及び変換するための標準化された方法が存在しない場合があるため）。ＪＳＯＮデータは、また、ネストした配列及びオブジェクトを有する複雑な階層を含むことができる。ナレッジグラフモデルは、一般に、二項関係を想定するので、この複雑さをナレッジグラフモデルに直接変換することは困難である。ナレッジグラフは、また、データ間のセマンティック的理解及び関係に基づいて構築される。しかしながら、ＪＳＯＮメタデータは、本質的に、このセマンティック情報及び関係を伝えることはない。ＪＳＯＮメタデータをナレッジグラフにマッピングするためには、この情報を推論及び生成することが必要である。更に、ＪＳＯＮメタデータは、エラー、重複、不一致、及び／又は、欠損値を含み得る。これらのデータ品質問題は、変換プロセスを複雑にし、補正されない場合に、結果として得られる任意のナレッジグラフの品質を低下させる可能性がある。必要とされるのは、メタデータをナレッジグラフに効果的かつ正確に変換するために、要素間の関係を自動的かつ効果的に推論することができる技法である（非標準及び低品質メタデータファイルにおいてさえも）。これらの課題に対処することによって、そのような技法は、様々な科学機器によって生成される膨大な量の複雑で相互に関連するデータを、ユーザが理解するのを助けるための強力なツールを形成する。
【0007】
例えば、いくつかの実施形態では、科学機器支援装置は、命令を記憶するように構成されたメモリハードウェアと、それらの命令を実行するように構成された処理ハードウェアとを含む。命令は、メタデータ内に存在する拡張属性を識別するためにメタデータを処理することと、メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、読み込まれた１つ以上のセマンティックモデルにおいて、メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、を含む。命令は、１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することと、出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、出力グラフから誤っている関係を除去することと、出力グラフをユーザに表示するためにグラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、を含む。
【0008】
他の特徴では、命令は、メタデータ内で、マッチする拡張属性プロパティが見つからなかったことを受けて、１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することと、メタデータ内の各拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることと、を含む。他の特徴では、１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することは、メタデータ内の拡張属性プロパティと１つ以上のセマンティックモデルの各々の中の拡張属性プロパティとの間の距離を計算することと、計算された距離に基づいて１つ以上のセマンティックモデルの各々についてマッチングスコアの合計を計算することと、マッチングスコアの合計が最も高いセマンティックモデルを最も可能性の高いセマンティックモデルとして選択することと、を含む。
（請求項と同じなので、最後にやること！！）
（請求項と同じなので、最後にやること！！）
【0009】
他の特徴では、メタデータ内の各拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることは、メタデータ内の拡張属性プロパティ及び最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティが、閾値を上回るマッチングスコアを有するか否かを判定することと、メタデータ内の拡張属性プロパティと最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティとの間のマッチングが閾値を上回ると判定したことを受けて、メタデータ内の拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティとマッチングさせることと、を含む。
【0010】
他の特徴では、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることは、選択されたセマンティックモデル内のデータプロパティを選択することと、選択されたデータプロパティに基づいてセマンティックモデルから拡張属性プロパティを選択することと、選択された拡張属性プロパティの値がメタデータ内に存在するか否かを判定することと、選択された拡張属性プロパティの値がメタデータ内に存在すると判定したことを受けて、選択されたデータプロパティと、選択された拡張属性プロパティの値に対応するメタデータからの関連付けられた拡張属性プロパティとを配列に追加することと、を含む。
【0011】
他の特徴では、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることは、データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの組み合わせを配列から選択することと、選択されたデータプロパティ及び拡張属性プロパティの組み合わせを表すノードを出力グラフ上に生成することと、を含む。他の特徴では、選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することは、出力グラフ上の第１ノードを選択することと、選択されたノードに対応するセマンティックモデルから定義域を選択することと、定義域に関連付けられたオブジェクトプロパティ及び値域を選択することと、選択された値域に対応する第２ノードが存在するか否かを確認することと、第２ノードが存在すると判定したことを受けて、選択されたオブジェクトプロパティに基づいて第１ノードから第２ノードに延びるリンクを出力グラフ上に生成することと、を含む。
【0012】
他の特徴では、セマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することは、第２ノードが存在しないと判定したことを受けて、値域に基づいて、第２ノードを出力グラフ上に生成することを含む。他の特徴では、出力グラフ上のノード間の関係をテストすることは、出力グラフ上のテストノードを選択することと、選択されたテストノードを除去すると、出力グラフ上の他のいずれかのノードが切断されたままになるか否かを判定することと、選択されたテストノードを除去しても出力グラフ上の他のいかなるノードも切断されたままにはならないと判定したことを受けて、選択されたテストノードを誤りとしてマークすることと、を含む。他の特徴では、誤っている関係を出力グラフから除去することは、誤りとしてマークされたテストノードを出力グラフから除去することを含む。
【0013】
他の特徴では、命令は、メタデータ内の拡張属性プロパティ、及び選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティに基づいてデータトリプルを生成することと、データトリプルに基づいて、ノード及びリンクを出力グラフ上に生成することと、を含む。他の特徴では、各データトリプルは、主語、述語、及び目的語を含み、主語に基づいて定義域ノードが生成され、目的語に基づいて値域ノードが生成され、述語に基づいて定義域ノードから値域ノードに延びるリンクが生成される。
【0014】
いくつかの実施例では、科学機器支援のためのコンピュータ実施方法は、メタデータ内に存在する拡張属性を識別するためにメタデータを処理することと、メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、読み込まれた１つ以上のセマンティックモデルにおいて、メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、を含む。方法は、１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することと、出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、出力グラフから誤っている関係を除去することと、出力グラフをユーザに表示するためにグラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、を含む。
【0015】
他の特徴では、方法は、メタデータ内で、マッチする拡張属性プロパティが見つからなかったことを受けて、１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することと、メタデータ内の各拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることと、を含む。他の特徴では、１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することは、メタデータ内の拡張属性プロパティと１つ以上のセマンティックモデルの各々の中の拡張属性プロパティとの間の距離を計算することと、計算された距離に基づいて１つ以上のセマンティックモデルの各々についてマッチングスコアの合計を計算することと、マッチングスコアの合計が最も高いセマンティックモデルを最も可能性の高いセマンティックモデルとして選択することと、を含む。
【0016】
他の特徴では、メタデータ内の各拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることは、メタデータ内の拡張属性プロパティ及び最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティが、閾値を上回るマッチングスコアを有するか否かを判定することと、メタデータ内の拡張属性プロパティと最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティとの間のマッチングが閾値を上回ると判定したことを受けて、メタデータ内の拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティとマッチングさせることと、を含む。
【0017】
他の特徴では、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティのうちの１つにマッチングさせることは、選択されたセマンティックモデル内のデータプロパティを選択することと、選択されたデータプロパティに基づいてセマンティックモデルから拡張属性プロパティを選択することと、選択された拡張属性プロパティの値がメタデータ内に存在するか否かを判定することと、選択された拡張属性プロパティの値がメタデータ内に存在すると判定したことを受けて、選択されたデータプロパティと、選択された拡張属性プロパティの値に対応するメタデータからの関連付けられた拡張属性プロパティとを配列に追加することと、を含む。
【0018】
他の特徴では、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることは、データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの組み合わせを配列から選択することと、選択されたデータプロパティ及び拡張属性プロパティの組み合わせを表すノードを出力グラフ上に生成することと、を含む。他の特徴では、選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することは、出力グラフ上の第１ノードを選択することと、選択されたノードに対応するセマンティックモデルから定義域を選択することと、定義域に関連付けられたオブジェクトプロパティ及び範囲を選択することと、選択された範囲に対応する第２ノードが存在するか否かを確認することと、第２ノードが存在すると判定したことを受けて、選択されたオブジェクトプロパティに基づいて第１ノードから第２ノードに延びるリンクを出力グラフ上に生成することと、を含む。
【0019】
他の特徴では、セマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することは、第２ノードが存在しないと判定したことを受けて、値域に基づいて、第２ノードを出力グラフ上に生成することを含む。他の特徴では、出力グラフ上のノード間の関係をテストすることは、出力グラフ上のテストノードを選択することと、選択されたテストノードを除去すると、出力グラフ上の他のいずれかのノードが切断されたままになるか否かを判定することと、選択されたテストノードを除去しても出力グラフ上の他のいかなるノードも切断されたままにはならないと判定したことを受けて、選択されたテストノードを誤りとしてマークすることと、を含む。
【0020】
他の特徴では、誤っている関係を出力グラフから除去することは、誤りとしてマークされたテストノードを出力グラフから除去することを含む。他の特徴では、方法は、メタデータ内の拡張属性プロパティ、及び選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティに基づいてデータトリプルを生成することと、データトリプルに基づいて、ノード及びリンクを出力グラフ上に生成することと、を含む。他の特徴では、各データトリプルは、主語、述語、及び目的語を含み、主語に基づいて定義域ノードが生成され、目的語に基づいて範囲ノードが生成され、述語に基づいて定義域ノードから範囲ノードに延びるリンクが生成される。他の特徴では、１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体は、命令を有し、命令は、科学機器支援装置の１つ以上の処理デバイスによって実行されるときに、科学機器支援装置に方法を行わせる。
【0021】
いくつかの実施例では、１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体は、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、１つ以上のプロセッサに、メタデータ内に存在する拡張属性を識別するためにメタデータを処理することと、メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、読み込まれた１つ以上のセマンティックモデルにおいて、メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することと、出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、出力グラフから誤っている関係を除去することと、出力グラフをユーザに表示するためにグラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、を含むことを行わせる命令を有する。
【図面の簡単な説明】
【0022】
実施形態は、添付の図面と併せて、以下の詳細な説明によって容易に理解されるであろう。この説明を容易にするために、同様の参照番号は、同様の構造要素を指している。実施形態は、限定としてではなく、例として添付の図面の図に例解されている。
【図1】様々な実施形態による、支援動作を行うための例示的な科学機器支援モジュールのブロック図である。
【図2】科学機器支援モジュールのロジック要素によって生成及び／又は使用され得る、例示的なデータオブジェクトを示すブロック図である。
【図3A】ナレッジグラフを生成するために、科学機器によって生成されたメタデータなどの、メタデータを自動的に処理するための、例示的なプロセスのフローチャートである。
【図3B】ナレッジグラフを生成するために、科学機器によって生成されたメタデータなどの、メタデータを自動的に処理するための、例示的なプロセスのフローチャートである。
【図3C】ナレッジグラフを生成するために、科学機器によって生成されたメタデータなどの、メタデータを自動的に処理するための、例示的なプロセスのフローチャートである。
【図4】メタデータからの拡張属性プロパティを、セマンティックモデル内のデータプロパティとマッチングさせるための、例示的プロセスのフローチャートである。
【図5A】マッチしたデータプロパティを、出力ナレッジグラフ上のノードに整合させるための、例示的なプロセスのフローチャートである。
【図5B】マッチしたデータプロパティを、出力ナレッジグラフ上のノードに整合させるための、例示的なプロセスのフローチャートである。
【図6】オブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を生成するための、例示的なプロセスのフローチャートである。
【図7】最も可能性の高いセマンティックモデルを予測するための、例示的なプロセスのフローチャートである。
【図8】メタデータ内の拡張属性プロパティを、選択された最も可能性の高いセマンティックモデル内の対応するデータプロパティとマッチングさせるための、例示的プロセスのフローチャートである。
【図9】ＪａｖａＳｃｒｉｐｔオブジェクト表記法でフォーマットされたテキストとして表現される、メタデータの一部の例を示す。
【図10】フォーマットされたテキストとして表現された、セマンティックモデルの一部の例を示す。
【図11】テーブルとして表現された、セマンティックモデルの一部の例を示す。
【図12】テーブルとして表現された、オブジェクトプロパティの一部の例を示す。
【図16】様々な実施形態による、本明細書で開示される支援方法の一部又は全てを行うのに使用され得る、グラフィカルユーザインターフェースの一実施例の図である。
【図17】様々な実施形態による、本明細書で開示される科学機器支援方法の一部又は全てを行い得る、例示的なコンピューティングデバイスのブロック図である。
【図18】様々な実施形態による、本明細書で開示される科学機器支援方法の一部又は全てを行い得る、例示的な科学機器支援システムのブロック図である。
【図19】ラマン分光計からの読み取り値のスペクトルトレースから生成された、グラフチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【0023】
本明細書に開示されるのは、科学機器支援システム、並びに、関連する方法、コンピューティングデバイス、及びコンピュータ可読媒体である。例えば、いくつかの実施形態では、科学機器支援装置は、命令を記憶するように構成されたメモリハードウェアと、命令を実行するように構成された処理ハードウェアと、を含む。命令は、メタデータ内に存在する拡張属性を識別するためにメタデータを処理することと、メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、読み込まれた１つ以上のセマンティックモデルにおいて、メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、選択されたセマンティックモデル内の対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、オブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することと、ノード間の関係をテストすることと、出力グラフから誤っている関係を除去することと、出力グラフを表示するためにグラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、を含む。
【0024】
本明細書に開示される科学機器支援の実施形態は、従来のアプローチに対して改善された性能を達成し得る。例えば、本明細書で説明する技法は、フォーマットされていないメタデータ、又は、フォーマットが不十分なメタデータであっても、属性及びそれらの関連付けられた値を自動的に識別する。本明細書で説明される技法は、また、メタデータ内の異なる属性間のセマンティック関係を推論及び生成し、メタデータ自体の中で関係が定義される必要はない。更に、本明細書で説明する技法は、メタデータ内の属性間の複雑な関係を、ナレッジグラフによって使用するのに好適な二項関係（主語－述語－目的語データトリプルなど）に自動的に変換する。最後に、本明細書で説明する技法は、不十分に、又は、不正確にフォーマットされたメタデータから、関係を自動的に推論する。これらの改善を提供することによって、本明細書で説明される技法は、科学機器によって生成されたメタデータを、グラフィカルユーザインターフェースへの出力に好適なナレッジグラフに自動的に変換すること、に関連付けられた技術的問題を解決する。それ故に、本明細書で開示の実施形態は、科学機器技術に改善を提供する（例えば、とりわけ、かかる科学機器を支援するコンピュータ技術の改善、など）。
【0025】
以下の詳細な説明では、本明細書の一部を形成する添付の図面が参照され、同様の数字は、全体を通して、同様の部分を示し、例解として、実施され得る実施形態が示される。本開示の範囲から逸脱することなく、他の実施形態が利用され得る。構造的又はロジック的な変更が行われ得ることを理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるべきではない。
【0026】
様々な動作は、本明細書に開示される技術的事項を理解するのに最も役立つように、複数の別個のアクション又は動作として、順に説明され得る。しかしながら、説明の順序は、これらの動作が必然的に順序に依存することを示唆するものとして解釈されるべきではない。具体的には、これらの動作は、提示の順序で行われない場合がある。説明される動作は、説明される実施形態とは異なる順序で行われてもよい。様々な追加の動作が行われてもよく、かつ／あるいは、説明された動作が追加の実施形態において省略され得る。
【0027】
本開示の目的のために、「Ａ及び／又はＢ（A and/or B）」及び「ＡまたはＢ（A or B）」という語句は、（Ａ）、（Ｂ）、または、（ＡかつＢ）を意味する。本開示の目的のために、「Ａ、Ｂ、及び／又は、Ｃ（A, B, and/or C）」及び「Ａ、Ｂ、又は、Ｃ（A,B,or C）」という語句は、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（ＡかつＢ）、（ＡかつＣ）、（ＢかつＣ）、又は、（ＡかつＢかつＣ）を意味する。いくつかの要素は単数形（例えば、「処理デバイス」）で言及され得るが、任意の適切な要素は、その要素の複数のインスタンスによって表され得る。逆も、また、同様である。例えば、処理デバイスによって行われるものとして説明された動作のセットは、異なる処理デバイスによって行われる動作のうちの異なるものを用いて実施され得る。
【0028】
本説明は、「ある実施形態」、「様々な実施形態」、及び「いくつかの実施形態」という語句を使用し、それらの各々は、同一又は異なる実施形態のうちの１つ以上を指し得る。更に、本開示の実施形態に関して使用される「備える（comprising）」、「含む（including）」、「有する（having）」などの用語は、同義である。寸法の範囲を説明するために使用されるとき、「Ｘ～Ｙ（between X and Y）」という語句は、ＸとＹとを含む範囲を表す。本明細書で使用する場合、「装置」は、任意の個々のデバイス、デバイスの集合、デバイスの一部、又は、デバイスの一部の集合を指し得る。図面は、必ずしも縮尺どおりではない。
【0029】
図１は、様々な実施形態による、支援動作を行うための科学機器支援モジュール１０００のブロック図である。科学機器支援モジュール１０００は、プログラムされたコンピューティングデバイスなどの回路（例えば、電気的及び／又は光学的構成要素を含む）によって実装され得る。科学機器支援モジュール１０００のロジックは、単一のコンピューティングデバイスに含まれてもよく、又は、必要に応じて、互いに通信する複数のコンピューティングデバイスにわたって分散されてもよい。単独又は組み合わせて、科学機器支援モジュール１０００を実施し得るコンピューティングデバイスの実施例は、図１７のコンピューティングデバイス１７０００を参照しながら、本明細書で説明され、更に、科学機器支援モジュール１０００がコンピューティングデバイスの１つ以上にわたって実施され得る、相互接続されたコンピューティングデバイスのシステムの実施例は、図１８の科学機器支援システム１８０００を参照して、本明細書で説明される。
【0030】
科学機器支援モジュール１０００は、本明細書では、機器ロジック１００２と称され得る第１ロジックと、本明細書ではナレッジグラフロジック１００４と称され得る第２ロジックと、本明細書ではユーザインターフェースロジック１００６と称され得る第３のロジックと、を含み得る。本明細書で使用する場合、「ロジック」という用語は、ロジックに関連付けられた動作のセットを行う装置を含み得る。例えば、支援モジュール１０００に含まれるロジック要素のいずれかは、コンピューティングデバイスの１つ以上の処理デバイスに関連付けられた動作のセットを行う命令でプログラムされた、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、実施され得る。特定の実施形態では、ロジック要素は、命令を有する１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体を含み得る。命令は、１つ以上のコンピューティングデバイスの１つ以上の処理デバイスによって実行されるときに、１つ以上のコンピューティングデバイスに、関連付けられた動作のセットを行わせる。本明細書で使用する場合、「モジュール」という用語は、一緒にモジュールに関連付けられた機能を行う、１つ以上のロジック要素の集合を指し得る。モジュール内のロジック要素のうちの異なるものは、同じ形態をとり得るか、又は、異なる形態をとり得る。例えば、モジュール内のいくつかのロジックは、プログラムされた汎用処理デバイスによって実装され得る。モジュール内の他のロジックは、特定用途向け集積回路（application-specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）によって実装され得る。別の実施例では、モジュール内のロジック要素のうちの異なるものは、１つ以上の処理デバイスによって実行される異なる命令のセットに関連付けられ得る。モジュールは、関連付けられた図面に図示されたロジック要素の全てを含むとは限らず、例えば、モジュールは、そのモジュールが、そのモジュールを参照して本明細書で説明される動作のサブセットを行うとき、関連する図面に図示されるロジック要素のサブセットを含み得る。機器ロジック１００２、ナレッジグラフロジック１００４、及び／又は、ユーザインターフェースロジック１００６の追加の機能は、本明細書において図２～図１５を参照して、更に説明される。
【0031】
図２は、支援モジュール１０００のロジック要素によって生成及び／又は使用され得る、例示的なデータオブジェクトを示すブロック図である。様々な実装態様では、データストア２００２及び／又はデータストア２００４は、コンピューティングデバイス１７０００の記憶デバイス１７００４の例など、非一時的コンピュータ可読記憶媒体上に記憶される。データストア２００２及びデータストア２００４は、図２に２つの要素として示されているが、それらは、単一の非一時的コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されてもよく、かつ／あるいは、複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体にわたって分散されてもよい。データストア２００２は、科学機器の実行から得られたメタデータ２００６を含む。いくつかの実施例では、機器ロジック１００２は、科学機器の実行に基づいてメタデータ２００６を生成し、生成されたメタデータ２００６をデータストア２００２に記憶させる。いくつかの実施形態では、メタデータ２００６は、テキストファイルとして記憶される。様々な実装態様では、メタデータ２００６は、ＪＳＯＮファイルとして記憶される。いくつかの実施形態では、メタデータ２００６は、メディアタイプ２００８及び１つ以上の拡張属性を識別するテキスト文字列などの情報を含む。いくつかの実装態様では、拡張属性は、ユーザがコンピュータファイルをメタデータに関連付けることを可能にする、ファイルシステムの特徴を含み得る。例えば、科学機器によって生成されるメタデータのコンテキストでは、拡張属性は、これらの機器によって生成されるデータファイルに関する追加情報を提供するメタデータを指すことができる。これらの拡張属性は、データが適切に解釈、分析、及び共有され得ることを確実にするために重要であり得る。科学機器によって生成されるファイルのコンテキストにおける拡張属性の例には、較正情報、機器設定、環境条件、オペレータ情報、サンプル情報、単位及びスケール、タイムスタンプ、及び／又は、データ処理履歴が含まれる。
【0032】
較正情報の例には、科学機器が最後に較正された日時、及び／又は、使用された較正標準に関する情報が含まれる。機器設定の例には、利得、積分時間、及び／又は、使用されたあらゆるフィルタなど、測定データを生成するために使用される設定に関するデータが含まれる。環境条件の例としては、温度、圧力、及び／又は、湿度についてのデータが含まれる。オペレータ情報の例には、誰が実験を行い、サンプルを扱い、かつ／あるいは、科学機器を扱ったか、についての詳細が含まれる。サンプル情報の例には、そのソース、調製方法、及び／又は、組成など、分析されるサンプルについてのデータが含まれる。単位及びスケールの例には、科学機器によって使用される測定単位及び／又はスケール（線形スケール、対数スケール、など）についてのデータが含まれる。タイムスタンプの例には、サンプルが分析された日時、及び／又は、データが処理及び／又は収集された日時が含まれる。データ処理履歴の例には、科学機器によって生成されたデータファイルに適用された、あらゆる処理及び／又は変換についてのデータが含まれる。
【0033】
いくつかの実施例では、１つ以上の拡張属性には、拡張属性プロパティ２０１０（キーである）、及び、拡張属性データ値２０１２（対応する値である）など、１つ以上のキー－値ペアが含まれ得る。キーは、属性の名前を表す文字列であり得る。値は、属性の値を指定する文字列であり得る。２つの拡張属性のみが図２に示されているが（［ｉ］拡張属性プロパティ２０１０及び拡張属性データ値２０１２、並びに、［ｉｉ］拡張属性プロパティ２０１４及び拡張属性データ値２０１６）、メタデータ２００６は、任意の数の拡張属性を含むことができる。
【0034】
様々な実装態様では、データストア２００４は、セマンティックモデル２０１８及び／又はオブジェクトプロパティライブラリ２０３８などのデータ又は注釈を含み、それらは、ナレッジグラフロジック１００４が、メタデータ２００６を自動的に構文解析し、メタデータ２００６内の拡張属性間の隠れたセマンティック関係を抽出し、メタデータ２００６に基づいてナレッジグラフを生成するために使用される。図２には、単一のセマンティックモデル２０１８及び単一のオブジェクトプロパティライブラリ２０３８データオブジェクトのみが示されているが、データストア２００４は、任意の数のセマンティックモデル及びオブジェクトプロパティデータオブジェクトを含むことができる。更に、セマンティックモデル２０１８及びオブジェクトプロパティライブラリ２０３８は、２つの別個のデータオブジェクトとして示されているが、セマンティックモデル２０１８及びオブジェクトプロパティライブラリ２０３８は、単一のデータオブジェクト又はデータ構造（まとめてセマンティックモデルと呼ばれる）に統合してもよい。様々な実装態様では、セマンティックモデル２０１８には、ナレッジグラフロジック１００４がメタデータ２００６を構文解析して、ナレッジグラフのノードを生成するために使用するデータが含まれ得る。いくつかの実装形態では、オブジェクトプロパティライブラリ２０３８には、ナレッジグラフロジック１００４が、生成されたノードを互いにリンクさせるために使用するデータが含まれ得る。
【0035】
例えば、セマンティックモデル２０１８には、メディアタイプ２０２０識別子及び１つ以上の拡張属性プロパティについての注釈が含まれる。様々な実施例では、各拡張属性プロパティの注釈には、拡張属性プロパティ自体の識別子（拡張属性プロパティ２０２２など）、拡張属性プロパティに関連付けられたデータプロパティ値（データプロパティ２０２４など）、エンティティ値（エンティティ２０２６など）、及び、識別用の注釈（識別用の注釈２０２８など）が含まれる。様々な実装態様では、各拡張属性プロパティに対応するデータプロパティ値は、ナレッジグラフを生成するために使用される標準プロパティを含み得る。各拡張属性プロパティに対応するエンティティ値は、ナレッジグラフ内で使用されるノードのタイプを含み得る。各拡張属性プロパティに対応する識別用の注釈は、真又は偽の値を示し得る。図２は、２つの拡張属性プロパティに対する注釈（［ｉ］拡張属性プロパティ２０２２に対応するデータプロパティ２０２４、エンティティ２０２６、及び、識別用の注釈２０２８、並びに、［ｉｉ］拡張属性プロパティ２０３０に対応するデータプロパティ２０３２、エンティティ２０３４、及び、識別用の注釈２０３６）を例解するが、セマンティックモデル２０１８は、任意の数ｍ個の拡張属性及びｍ個の拡張属性に対する対応する注釈を含み得る。
【0036】
オブジェクトプロパティライブラリ２０３８は、メディアタイプ２０４０識別子、及び、１つ以上のオブジェクトプロパティの注釈を含み得る。様々な実装態様では、各オブジェクトプロパティの注釈は、オブジェクトプロパティ自体の識別子（データプロパティ２０２４など）、オブジェクトプロパティに関連付けられた定義域（定義域２０４４など）、及び、オブジェクトプロパティに関連付けられた値域（値域２０４６など）を含み得る。いくつかの実施形態では、各オブジェクトプロパティは、リンクをナレッジグラフ内に生成するために使用されるデータを含み、各オブジェクトプロパティ値に関連付けられた定義域及び値域の値は、オブジェクトプロパティ値のエンドポイントを決定するために使用される。図２には、２つのオブジェクトプロパティ（［ｉ］オブジェクトプロパティ２０４２、及び、関連付けられた定義域２０４４と値域２０４６、並びに、［ｉｉ］オブジェクトプロパティ２０４８、及び、関連付けられた定義域２０５０と値域２０５２）のみのための定義域及び値域のみが示されるが、オブジェクトプロパティライブラリ２０３８は、任意の数Ｉのオブジェクトプロパティ、並びに、対応する定義域及び値域を含み得る。
【0037】
図３Ａ～図３Ｃは、ナレッジグラフを生成するために、科学機器によって生成されたメタデータなどのメタデータを自動的に処理するための例示的なプロセス３０００のフローチャートである。３００２において、ナレッジグラフロジック１００４は、メタデータを読み込む。例えば、ナレッジグラフロジック１００４は、データストア２００２からメタデータ２００６を読み込む。３００４において、ナレッジグラフロジック１００４は、出力グラフを初期化する。３００６において、ナレッジグラフロジック１００４は、読み込まれたメタデータ２００６を処理して、メディアタイプを識別する。例えば、ナレッジグラフロジック１００４は、メタデータ２００６を構文解析し、メディアタイプ２００８に基づいて、メディアタイプを識別する。３００８において、ナレッジグラフロジック１００４は、メタデータ２００６を構文解析して、メタデータ２００６内に存在する拡張属性プロパティを識別する。例えば、グラフ化ロジック３００８は、メタデータ２００６を処理し、メタデータ２００６内に存在するｎ個の拡張属性プロパティ２０１０～２０１４のそれぞれを識別する。３０１０において、ナレッジグラフロジック１００４は、メタデータ２００６内で示されるメディアタイプ２００８に対応するセマンティックモデル及びオブジェクトプロパティを読み込む。例えば、ナレッジグラフロジック１００４は、メディアタイプ２００８とマッチするメディアタイプ２０２０を受けて、セマンティックモデル２０１８を読み込む。逆に、ナレッジグラフロジック１００４は、メディアタイプ２０２０がメディアタイプ２００８とマッチしない場合、セマンティックモデル２０１８を読み込まない。同様に、いくつかの実施例では、ナレッジグラフロジック１００４は、メディアタイプ２０４０がメディアタイプ２００８とマッチしたことを受けて、オブジェクトプロパティライブラリ２０３８を読み込み、メディアタイプ２０４０がメディアタイプ２００８とマッチしなかったことを受けて、オブジェクトプロパティライブラリ２０３８を読み込まない。
【0038】
３０１２において、ナレッジグラフロジック１００４は、読み込まれたセマンティックモデル及び／又はオブジェクトプロパティに、メタデータ２００６内に存在する拡張プロパティとマッチする拡張属性プロパティについて照会する。例えば、セマンティックモデル２０１８が読み込まれた場合、ナレッジグラフロジック１００４は、セマンティックモデル２０１８の拡張属性プロパティ２０２２～２０３０のいずれかがメタデータ２００６の拡張属性プロパティ２０１０～２０１４のいずれかとマッチするか否かを判定する。セマンティックモデル２０１８とメタデータ２００６との間でマッチする拡張属性プロパティが見つかったことを受けて（意思決定ブロック３０１４において「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、３０１６において、マッチする拡張属性プロパティを有するセマンティックモデルを選択する。３０１８において、ナレッジグラフロジック１００４は、メタデータ３０１８からの各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル２０１８内のデータプロパティとマッチングさせる。例えば、メタデータ２００６からの拡張属性プロパティ２０１０が、セマンティックモデル２０１８内の拡張属性プロパティ２０２２とマッチしたことを受けて、ナレッジグラフロジック１００４は、拡張属性プロパティ２０１０を、データプロパティ２０２４（セマンティックモデルからのマッチした拡張属性プロパティに対応するデータプロパティ）とマッチングさせる。メタデータからの拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内のデータプロパティとマッチングさせることに関連付けられた、追加の詳細については、図４を参照して、本明細書で更に説明する。
【0039】
３０２０において、ナレッジグラフロジック１００４は、マッチしたデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させる。例えば、ナレッジグラフロジック１００４は、マッチしたデータプロパティの各々に基づいて、データトリプルを生成し、データトリプルに基づいて、ナレッジグラフ上にノードをプロットする。マッチしたデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることに関連付けられた、追加の詳細については、図５を参照して、本明細書で、更に説明する。３０２２において、ナレッジグラフロジック１００４は、オブジェクトプロパティライブラリ２０３８などのオブジェクトプロパティに基づいて、ナレッジグラフのノード間の関係を生成する。様々な実装態様では、関係は、ナレッジグラフ上のノード間のリンクとしてプロットされた、オブジェクトプロパティライブラリ２０３８からのオブジェクトプロパティを含み得る。様々な実装態様では、オブジェクトプロパティの定義域は、オブジェクトプロパティが開始するノードを示し、オブジェクトプロパティの値域は、オブジェクトプロパティが終了するノードを示す。オブジェクトプロパティに基づいてノード間の関係を生成することに関連付けられた、追加の詳細については、図６を参照して、本明細書で、更に説明する。
【0040】
３０２４において、ナレッジグラフロジック１００４は、ノード間の関係をテストし、適切な場合、ナレッジグラフから誤っている関係を除去する。例えば、ナレッジグラフロジック１００４は、メタデータ２００６からの拡張属性とマッチしないナレッジグラフ上の各ノードを選択する。ナレッジグラフロジック１００４は、各ノードを除去すると、ナレッジグラフ内の他のいずれかのノードが切断されたままになるか否かをテストする。ノードを除去しても、他のいかなるノードも切断されたままにはならないと判定したことを受けて、ナレッジグラフロジック１００４は、ノードを除去する。例えば、ナレッジグラフロジック１００４は、ノードに関連する全てのデータトリプルを除去する。３０２６において、ナレッジグラフロジック１００４は、データプロパティをミラーリングする標準プロパティを作成する。例えば、ナレッジグラフロジック１００４は、データプロパティを使用して生成された出力グラフ内の各データトリプルを選択する。ナレッジグラフロジック１００４は、標準プロパティ注釈がデータプロパティにリンクされているか否かを確認する。標準プロパティ注釈がリンクされていると判定したことを受けて、ナレッジグラフロジック１００４は、元のデータトリプルと同じ定義域及び値域を有するが、データプロパティの代わりに、標準プロパティを有する新しいデータトリプルを出力グラフ内に生成する。３０２８において、ナレッジグラフロジック１００４及び／又はユーザインターフェースロジック１００６は、ナレッジグラフをグラフィカルユーザインターフェースに出力する。
【0041】
セマンティックモデル２０１８とメタデータ２００６との間で、マッチする拡張属性プロパティが見つからなかったことを受けて（意思決定ブロック３０１４における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４は、ファジーマッチングが有効化されているか否かを判定する。様々な実装態様では、ファジーマッチングは、ほぼ等しい文字列を見つけるプロセスである。いくつかの実施例では、ファジーマッチングは、機械学習によって実施することができる。ファジーマッチングが有効化されていないと、ナレッジグラフロジック１００４が判定したことを受けて（意思決定ブロック３０３０における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４及び／又はユーザインターフェースロジック１００６は、エラーメッセージを、グラフィカルユーザインターフェースに返す（例えば、読み込まれたメタデータに対してマッチするセマンティックモデルを見つけることができないことを示す）。ファジーマッチングが有効であるとナレッジグラフロジック１００４が判定したことを受けて（意思決定ブロック３０３０における「はい」）、３０３４において、ナレッジグラフロジック１００４は、最も可能性の高いセマンティックモデルを予測し、そのセマンティックモデルを選択する。最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することに関連付けられた追加の詳細については、図７を参照して、本明細書で、更に説明する。３０３６において、ナレッジグラフロジック１００４は、メタデータ２００６内の各拡張属性プロパティを、選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティとマッチングさせる。各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティとマッチングした後、ナレッジグラフロジック１００４は、３０２０において、マッチングされたデータプロパティを、出力グラフ上のノードに整合させる。
【0042】
図４は、メタデータからの拡張属性プロパティを、セマンティックモデル内のデータプロパティとマッチングさせるための、例示的なプロセス４０００のフローチャートである。４００２において、ナレッジグラフロジック１００４は、選択されたセマンティックモデルから初期データプロパティを選択する。４００４において、ナレッジグラフロジック１００４は、選択されたデータプロパティに関連付けられたセマンティックモデルから拡張属性プロパティを選択する。例えば、４００２において、データプロパティ２０２４が選択された場合、４００４において、対応する拡張属性プロパティ２０２２が選択される。４００６において、ナレッジグラフロジック１００４は、選択された拡張属性プロパティの値がメタデータ内に存在するか否かを確認する。例えば、４００４において、拡張属性プロパティ２０２２が選択された場合、ナレッジグラフロジック１００４は、メタデータ２００６内の拡張属性プロパティ２０１０～２０１４のいずれかが拡張属性プロパティ２０２２とマッチするか否かを確認する。セマンティックモデルからの拡張属性プロパティがメタデータ内に存在すると判定したことを受けて（意思決定ブロック４００８における「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、選択されたデータプロパティ及び拡張属性プロパティを配列に追加する。例えば、ナレッジグラフロジック１００４は、データプロパティ２０２４及び拡張属性プロパティ２０２２を配列に追加する。
【0043】
意思決定ブロック４０１４において、ナレッジグラフロジック１００４は、別の未処理のデータプロパティが、選択されたセマンティックモデル内に存在するか否かを判定する。セマンティックモデルからの拡張属性プロパティがメタデータ内には存在しないと判定したことを受けて（意思決定ブロック４００８における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４は、４０１２において、警告メッセージを記録し、選択されたセマンティックモデル内に別の未処理のデータプロパティが存在するか否かの判定に進む。様々な実装態様では、エラーメッセージは、グラフィカルユーザインターフェース上に表示される。選択されたセマンティックモデル内に別の未処理のデータプロパティが存在すると判定したことを受けて（意思決定ブロック４０１４における「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、４０１６において、選択されたセマンティックモデルから、次の未処理のデータプロパティを選択し、４００４において、選択されたデータプロパティに関連付けられた拡張属性プロパティを選択する。別の未処理のデータプロパティが選択されたセマンティックモデルには存在しないと判定したことを受けて（意思決定ブロック４０１４における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４は、３０２０において、マッチしたデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させる。
【0044】
図５Ａ及び図５Ｂは、マッチしたデータプロパティを、出力ナレッジグラフ上のノードに整合させるための、例示的なプロセス５０００のフローチャートである。５００２において、ナレッジグラフロジック１００４は、配列（４０１０において生成された配列など）から、データプロパティと、その関連付けられた拡張属性プロパティとの最初の組み合わせを選択する。５００４において、ナレッジグラフロジック１００４は、セマンティックモデルから、データプロパティに関連付けられたエンティティを選択する。例えば、データプロパティと、拡張属性プロパティとの選択された組み合わせが、データプロパティ２０２４及び拡張属性プロパティ２０２２を含む場合、ナレッジグラフロジック１００４は、セマンティックモデル２０１８からエンティティ２０２６を選択する。５００６において、ナレッジグラフロジック１００４は、識別用の注釈が選択されたエンティティにリンクされているか否かを確認する。例えば、５００４において、エンティティ２０２６が選択された場合、ナレッジグラフロジック１００４は、識別用の注釈２０２８が「ＴＲＵＥ」の値を有するか否かを確認する。識別用の注釈２０２８は、その値が「ＴＲＵＥ」であることを受けて、エンティティ２０２６にリンクされているとみなされ得る。逆に、識別用の注釈２０２８は、その値が「ＦＡＬＳＥ」であることを受けて、エンティティ２０２６にリンクされていないとみなされ得る。識別用の注釈が、選択されたエンティティにリンクされていることを受けて（意思決定ブロック５０１０における「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、５０１０において、選択されたエンティティに基づいて、ノードを出力ナレッジグラフ内に生成し、データプロパティと、拡張属性プロパティとの別の未処理の組み合わせが、配列内に存在するか否かを判定する（意思決定ブロック５０１２において）。識別用の注釈が選択されたエンティティにリンクされていないことを受けて（意思決定ブロック５００８における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４は、データプロパティと、拡張属性プロパティとの別の未処理の組み合わせが、配列内に存在するか否かを判定する（意思決定ブロック５０１２において）。
【0045】
データプロパティと、拡張属性プロパティとの別の未処理の組み合わせが、配列内に存在すると判定したことを受けて（意思決定ブロック５０１２における「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、５０１４において、データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの次の組み合わせを配列から選択し、５００４において、データプロパティに関連付けられたエンティティをセマンティックモデルから選択する。データプロパティと、拡張属性プロパティとの別の未処理の組み合わせが、配列内には存在しないと判定したことを受けて（意思決定ブロック５０１２における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４は、５０１６において、リンクされた識別用の注釈を有さないデータプロパティ及び関連付けられた拡張属性の最初の組み合わせを配列から選択する。５０１８において、ナレッジグラフロジック１００４は、選択された組み合わせに関連付けられたエンティティがナレッジグラフのノードに既に関連付けられているか否かを確認する。エンティティがノードで既に識別されていると判定したことを受けて（意思決定ブロック５０２０における「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、５０２２において、エンティティを識別されたノードとリンクさせる。意思決定ブロック５０２４において、ナレッジグラフロジック１００４は、リンクされた識別用の注釈のない、データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの別の組み合わせが、配列に存在するか否かを確認する。エンティティがノードによってまだ識別されていないと判定したことを受けて（意思決定ブロック５０２０における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４は、５０２６において、エンティティに基づいて、ノードを出力グラフ内に生成し、意思決定ブロック５０２４において、リンクされた識別用の注釈のない、データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの別の組み合わせ、が配列内に存在するか否かを判定する。
【0046】
リンクされた識別用の注釈のない、データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの別の組み合わせが、配列内に存在すると判定したことを受けて（意思決定ブロック５０２４における「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、５０２８において、リンクされた識別用の注釈のないデータプロパティに関連付けられた拡張属性との次の組み合わせを選択し、５０１８において、選択された組み合わせに関連付けられたエンティティがノードで既に識別されているか否かを確認する。リンクされた識別用の注釈のない、データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの別の組み合わせが、配列内には存在しないと判定したことを受けて（意思決定ブロック５０２４における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４は、３０２２において、オブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を生成する。
【0047】
図６は、オブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を生成するための例示的なプロセス６０００のフローチャートである。６００２において、ナレッジグラフロジック１００４は、ナレッジグラフの最初のノードを選択する。６００４において、ナレッジグラフロジック１００４は、選択されたノードに対応するオブジェクトプロパティから定義域を選択する。６００６において、ナレッジグラフロジック１００４は、選択された定義域に関連付けられたオブジェクトプロパティ及び値域を選択する。例えば、６００４において定義域２０４４が選択された場合、６００６において、オブジェクトプロパティ２０４２及び値域２０４６が選択される。６００８において、ナレッジグラフロジック１００４は、６００６において選択された値域に対応する二次ノードが、ナレッジグラフ内に存在するか否かを確認する。二次ノードが存在すると判定したことを受けて（意思決定ブロック６０１０における「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、６０１２において、選択されたオブジェクトプロパティに従って、選択されたノードと識別された二次ノードとをリンクさせる。例えば、選択されたノードは、起点又は定義域であり得る。識別された二次ノードは、終点又は値域であり得る。オブジェクトプロパティは、定義域を値域にリンクし得る。６０１４において、ナレッジグラフロジック１００４は、ナレッジグラフ内の全てのノードがリンクされているか否かを判定する。二次ノードが存在しないと判定したことを受けて（６０１０における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４は、６０１６において、選択された値域に従って、新しいノードを出力グラフ上に生成し、６０１４において、ナレッジグラフ内の全てのノードがリンクされているか否かを判定する。全てのノードがリンクされていないと判定したことを受けて（意思決定ブロック６０１４における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４は、６０１８において、次のノードを選択し、６００４において、選択されたノードに対応するオブジェクトプロパティから、定義域を選択する。全てのノードがリンクされていると判定したことを受けて（意思決定ブロック６０１４における「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、３０２４において、ノード間の関係をテストし、ナレッジグラフから誤っている関係を除去する。
【0048】
図７は、最も可能性の高いセマンティックモデルを予測するための例示的なプロセス７０００のフローチャートである。７００２において、ナレッジグラフロジック１００４は、メタデータから、初期拡張属性プロパティを選択する。７００４において、グラフ化ロジック７００４は、メタデータからの選択された拡張属性プロパティと、各セマンティックモデル内の各拡張属性プロパティとの間のＬｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離を計算する。Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離は、テキストの２つの文字列又はシーケンス間の差を測定するための文字列メトリックである。Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離は、第１文字列を第２文字列に（又は、第２文字列を第１文字列に）変更するのに必要な単一文字編集（挿入、削除、又は、置換など）の数を指し得る。いくつかの実施例では、第１文字列が長さｉを有して、第２文字列が長さｊを有する場合に、Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離は、最初に、ｉ×ｊ行列を初期化することによって計算することができる。ｉ×ｊ行列は、反復的に値が入れられていく。各セルについて、削除コスト、挿入コスト、及び、置換コストを計算することができる。削除コストは、現在のセルの左のセルの値に１を加えたものとして、計算され得る。挿入コストは、現在のセルより上のセルの値に１を加えたものとして、計算され得る。置換コストは、（ｉ）左斜め上のセルが現在のセルに等しくない場合は、そのセルの値に１を加えたもの、又は、（ｉｉ）左斜め上のセルが現在のセルに等しい場合は、そのセルの値、として計算され得る。削除コスト、挿入コスト、及び、置換コストの最小値が、現在のセルの値として設定される。ｉ×ｊ行列の最後の値（右下の隅の値）が、Ｌｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離である。
【0049】
７００６において、ナレッジグラフロジック１００４は、行列に対する最大のＬｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離を有するセマンティックモデルからの拡張属性プロパティを記憶する。７００８において、ナレッジグラフロジック１００４は、別の拡張属性プロパティがメタデータ内に存在するか否かを判定する。別の拡張属性プロパティがメタデータ内に存在すると判定したことを受けて（意思決定ブロック７００８における「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、７０１４において、次の拡張属性プロパティを選択し、７００４において、メタデータからの選択された拡張属性プロパティと、各セマンティックモデル内の各拡張属性プロパティとの間のＬｅｖｅｎｓｈｔｅｉｎ距離を計算する。別の拡張属性がメタデータ内には存在しないと判定したことを受けて（意思決定ブロック７００８における「いいえ」）、ナレッジグラフロジック１００４は、７０１２において、（メタデータからの任意の拡張属性プロパティによってマッチングされた各セマンティックモデルについて）（メタデータからの）拡張属性プロパティ及び（行列内の）拡張属性プロパティについてのマッチングスコアの合計を計算する。７０１４において、ナレッジグラフロジック１００４は、マッチングスコアの合計が最大であるセマンティックモデルを、最も可能性の高いセマンティックモデルとして選択する。
【0050】
図８は、メタデータ内の拡張属性プロパティを、選択された最も可能性の高いセマンティックモデル内の対応するデータプロパティとマッチングさせるための例-示的なプロセス８０００のフローチャートである。７０１４において、ナレッジグラフロジック１００４が、マッチングスコアの合計が最大であるセマンティックモデルを最も可能性の高いセマンティックモデルとして選択した後に、ナレッジグラフロジック１００４は、８００２において、選択されたセマンティックモデル内に存在する各拡張属性プロパティを、第１配列に読み込む。８００４において、ナレッジグラフロジック１００４は、読み込まれた拡張属性プロパティが、それらのマッチングスコアに従って降順になるように（例えば、行列を参照することによって）、第１配列を順序付ける。８００６において、ナレッジグラフロジック１００４は、順序付けられた第１配列内で最初の拡張属性プロパティを選択する。８００８において、ナレッジグラフロジック１００４は、７００６において計算された行列からの最大マッチングスコアが閾値を超えるか否かを判定する。７００６において、最大マッチングスコアが第１閾値を超えると判定したことを受けて、ナレッジグラフロジック１００４は、（ｉ）行列から［セマンティックモデルからの］拡張属性プロパティを選択し、（ｉｉ）第１配列から［セマンティックモデルから］選択された拡張属性値を除去し、（ｉｉｉ）マッチしたプロパティとして、［メタデータからの］拡張属性プロパティ、及び、［セマンティックモデルからの］拡張属性プロパティを第２配列に保存する。８０１２において、ナレッジグラフロジック１００４は、別の拡張属性プロパティが、順序付けられた第１配列内に存在するか否かを判定する。別の拡張属性プロパティが第１配列内に存在すると判定したことを受けて（意思決定ブロック８０１２における「はい」）、ナレッジグラフロジック１００４は、８０１４において、順序付けられた第１配列からの次の拡張属性プロパティを選択し、８００８において、行列からの最大マッチングスコアが閾値を超えるか否かを判定する。
【0051】
図９は、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔオブジェクト表記法（ＪＳＯＮ）でフォーマットされたテキストとして表現されたメタデータの一部の例を示す。図９の例では、“ｍｅｄｉａＴｙｐｅ”：“ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ／ｒａｍａｎ－ｓｐｃ」は、メディアタイプが「ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ／ｒａｍａｎ－ｓｐｃ」であることを示す。“ｓａｍｐｌｅＩｄ”、“ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＩｄ”、“ｔｅｓｔＴｉｍｅ”、及び“ｄｅｖｉｃｅＳｎ”は、拡張属性プロパティであり、“２０１９０２０２＿０４１８５４”、“２０１９０２０２＿０４１８５４”、“２０１９－０２－０２Ｔ０４：１８：５４Ｚ”、及び“ＲＡＭＡＮ１”は、それぞれの拡張属性プロパティに対応する拡張属性プロパティである。
【0052】
図１０は、フォーマットされたテキストとして表現されたセマンティックモデルの一部の例を示す。図１１は、テーブルとして表現されたセマンティックモデルの一部の例を示す。図１２は、テーブルとして表現されたオブジェクトプロパティの一部の例を示す。図１３は、図９の例示的なメタデータから生成されるナレッジグラフを生成するのに好適なデータトリプルの例を示す。図１４は、図９の例示的なメタデータから生成された部分ナレッジグラフ１４０００を示す。図１５は、図９の例示的なメタデータから生成されたナレッジグラフ１５０００を示す。プロセス３０００及び図３Ａ～図３Ｃを参照して前述したように、ナレッジグラフロジック１００４は、図９の例示的なメタデータを構文解析して、好適なセマンティックモデル（例えば、図１１に表されるような）、及び、好適なオブジェクトプロパティ（例えば、図１２に表されるような）を決定する。ナレッジグラフロジック１００４は、メタデータからの各拡張属性プロパティを、選択されたセマンティックモデル内のデータプロパティとマッチングさせ、マッチしたデータプロパティを、ナレッジグラフ上のノードに整合させる。例えば、メタデータ（図９）からの“ｓａｍｐｌｅＩｄ”、“ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＩｄ”、及び“ｄｅｖｉｃｅＳｎ”は、セマンティックモデル（図１１）内のデータプロパティとマッチングされ、マッチしたデータプロパティごとにデータトリプルが生成され、データトリプルに基づいて、ノード１４００２－１４００６が生成される。ノード１４００２～１４００６は、マッチした拡張属性プロパティごとに、それぞれの拡張属性データ値でラベル付けされる。例えば、メタデータからの拡張属性プロパティ“ｓａｍｐｌｅＩｄ”が、セマンティックモデルからの拡張属性プロパティｓａｍｐｌｅＩｄとマッチするので、対応するエンティティｐｏｃ：ｓａｍｐｌｅＩｄが、ノード１４００２として生成され、対応する拡張属性データ値“２０１９０２０２＿０４１８５４”として、ラベル付けされる。同様に、拡張属性プロパティ“ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＩｄ”が、セマンティックモデルからの拡張属性プロパティｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＩｄとマッチするので、対応するエンティティｐｏｃ：Ｔｅｓｔが、ノード１４００４として生成され、メタデータからの対応する拡張属性データ値“２０１９０２０２＿０４１８５４”でラベル付けされる。最後に、拡張属性プロパティ“ｄｅｖｉｃｅＳｎ”が、メタデータからの拡張属性プロパティｄｅｖｉｃｅＳｎとマッチするので、対応するエンティティｐｏｃ：ＲａｍａｎＳｐｅｃが、ノード１４００６として生成され、メタデータからの対応する拡張属性データ値“ＲＡＭＡＮ１”でラベル付けされる。
【0053】
ナレッジグラフロジック１００４は、次に、ナレッジグラフ１４０００から最初のノード１４００２を選択する。ナレッジグラフロジック１００４は、オブジェクトプロパティ（図１２）から、対応する定義域を選択する。定義域に関連付けられた値域がナレッジグラフ上にノードとして既に存在する場合は、ナレッジグラフロジック１００４は、定義域及び既存の値域を、オブジェクトプロパティでリンクさせる。値域がナレッジグラフ上にノードとしてまだ存在していない場合は、ナレッジグラフロジック１００４は、値域をノードとして追加し、定義域と値域とを、オブジェクトプロパティでリンクさせる。例えば、値域ｐｏｃ：ＳａｍｐｌｉｎｇＰｏｉｎｔがナレッジグラフ１４０００上にノードとしてまだ存在していないので、ナレッジグラフロジック１００４は、ｐｏｃ：ＳａｍｐｌｉｎｇＰｏｉｎｔを、ナレッジグラフ１５０００上のノード１５００２として追加し、定義域ｐｏｃ：Ｓａｍｐｌｅ（ノード１４００２）と値域ｐｏｃ：ＳａｍｐｌｉｎｇＰｏｉｎｔ（ノード１５００２）とを、オブジェクトプロパティｐｏｃ：ｓａｍｐｌｅｄＦｒｏｍで、定義域ノード１４００２から値域ノード１５００２に向かうリンク１５００４としてリンクさせる。値域ｐｏｃ：Ｔｅｓｔが、ノード１４００４としてナレッジグラフ１４０００上に既に存在しているので、ナレッジグラフロジック１００４は、定義域ｐｏｃ：Ｓａｍｐｌｅ（ノード１４００２）と値域ｐｏｃ：Ｔｅｓｔ（ノード１４００４）とを、オブジェクトプロパティｐｏｃ：ｔｅｓｔｅｄＩｎで、定義域ノード１４００２から値域ノード１４００４に向かうリンク１５００６としてリンクさせる。同様に、値域ｐｏｃ：ＲａｍａｎＳｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒが、ナレッジグラフ１４０００上に--ノード１４００６として既に存在しているので、ナレッジグラフロジック１００４は、定義域ｐｏｃ：Ｔｅｓｔ（ノード１４００４）と値域ｐｏｃ：ＲａｍａｎＳｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ（ノード１４００６）とを、オブジェクトプロパティｐｏｃ：ｅｘｅｃｕｔｅｄＯｎで、定義域ノード１４００４から値域ノード１４００６に向かうリンク１５００８としてリンクさせる。
【0054】
いくつかの実施例では、ナレッジグラフロジック１００４は、まず、データトリプル（図１３に示されるデータトリプルなど）を生成し、次いで、ナレッジグラフ（図１５に示されるナレッジグラフ１５０００など）を生成する。前述のように、データトリプルは、主語－述語－目的語形式で表現することができる。それ故に、各データトリプルは、主語（ステートメントが対象とするエンティティである）、述語（主語と目的語とを接続する関係又はプロパティを表す）、及び、目的語（主語が述語を介して関係する、又は、関連付けられる別のエンティティである）を含むことができる。いくつかの実施例では、主語は、エンティティ又はノードであり得る。述語は、オブジェクトプロパティ又はリンクであり得る。目的語は、エンティティ又はノードであり得る。様々な実装態様では、主語は、ステートメントの定義域を形成することができ、目的語は、値域を形成することができ、述語は、定義域から値域に延びるリンクを形成することができる。
【0055】
例えば、図１３に示されるように、表現“ｔｆｄａｔａ：Ｓａｍｐｌｅ％２０ｆｏｒ％２０２０１９０２０２＿０４１８５４ ａ ｐｏｃ：Ｓａｍｐｌｅ”は、主語を表し、ナレッジグラフ１５０００上でノード１４００２として示される。入れ子表現“ｐｏｃ：ｔｅｓｔｅｄＩｎ ｔｆｄａｔａ：Ｔｅｓｔ％２０ｏｆ％２０２０１９０２０２＿０４１８５４”は、関連付けられる述語（ｐｏｃ：ｔｅｓｔｅｄＩｎ、リンク１５００６）と、オブジェクト（ｔｆｄａｔａ：Ｔｅｓｔ％２０ｏｆ％２０２０１９０２０２＿０４１８５４、ノード１４００４）とのペアを形成する。この表現に基づいて、ナレッジグラフロジック１００４は、主語に基づいて、ノード１４００２を生成し、目的語に基づいて、ノード１４００４を生成し、述語に基づいて、ノード１４００２からノード１４００４へのリンク１５００６を生成する。同様に、ナレッジグラフロジック１００４は、オブジェクト“ｔｆｄａｔａ：ＳＡＭＰＬＩＮＧ－ＰＯＩＮＴ－１”、及び、述語“ｐｏｃ：ｓａｍｐｌｅｄＦｒｏｍ”に基づいて、ノード１４００２からノード１５００２に延びるリンク１５００４に基づいて、ノード１５００２を生成する。同様に、ナレッジグラフロジック１００４は、オブジェクト“ｔｆｄａｔａ：ＲＡＭＡＮ１”、及び、述語“ｐｏｃ：ｅｘｅｃｕｔｅｄＯｎ”に基づくリンク１５００８に基づいて、ノード１４００６を生成する。ナレッジグラフロジック１００４は、主語ノード１４００４（ｔｆｄａｔａ：Ｔｅｓｔ％２０ｏｆ％２０２０１９０２０２＿０４１８５４ ａ ｐｏｃ：Ｔｅｓｔ）と、目的語ノード１４００６とを述語リンク１５００８でリンクさせる。
【0056】
本明細書に開示される科学機器支援方法は、（例えば、図１８を参照して本明細書で説明される、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０を介した）人間のユーザとの相互作用を含み得る。これらの相互作用は、ユーザに情報を提供すること（例えば、図１８の科学機器１８０１０などの科学機器の動作に関する情報、分析されているサンプル、若しくは科学機器によって行われる他のテスト、若しくは測定に関する情報、ローカル若しくはリモートデータベースから取得された情報、又は、他の情報）、又は、ユーザがコマンド（例えば、図１８の科学機器１８０１０などの科学機器の動作を制御するため、又は、科学機器によって生成されるデータの分析を制御するため）、クエリ（例えば、ローカル又はリモートデータベースへの）、若しくは、他の情報を入力するためのオプションを提供すること、を含み得る。いくつかの実施形態では、これらの相互作用は、ユーザに出力を提供し、かつ／あるいは、入力を提供するようにユーザに指示する（例えば、図１７を参照して、本明細書で説明される、他のＩ／Ｏデバイス１７０１２に含まれる、キーボード、マウス、トラックパッド、又は、タッチスクリーンなどの、１つ以上の入力デバイスを介して）表示デバイス（例えば、図１７を参照して、本明細書で説明される、表示デバイス１７０１０）上の視覚的表示を含む、グラフィカルユーザインターフェース（graphical user interface、ＧＵＩ）を通じて、行われ得る。本明細書に開示される科学機器支援システムは、ユーザとの相互作用のための任意の好適なＧＵＩを含み得る。
【0057】
図１６は、様々な実施形態による、本明細書に開示される支援方法の一部又は全てを行うことにおいて使用され得る、例示的なＧＵＩ１６０００を図示する。上記のように、ＧＵＩ１６０００は、科学機器支援システム（例えば、図１８を参照して、本明細書で説明される、科学機器支援システム１８０００）のコンピューティングデバイス（例えば、図１７を参照して、本明細書で説明される、コンピューティングデバイス１７０００）の表示デバイス（例えば、図１７を参照して、本明細書で説明される、表示デバイス１７０１０）上に提供され得る。ユーザは、任意の好適な入力デバイス（例えば、図１７を参照して、本明細書で説明される、他のＩ／Ｏデバイス１７０１２に含まれる、入力デバイスのいずれか）、及び、入力技法（例えば、カーソルの移動、モーションキャプチャ、顔認識、ジェスチャ検出、音声認識、ボタンの作動、など）を使用して、ＧＵＩ１６０００と相互作用することができる。
【0058】
ＧＵＩ１６０００は、データ表示領域１６００２、データ分析領域１６００４、科学機器制御領域１６００６、及び、設定領域１６００８を含み得る。図１６に図示される領域の特定の数及び配置は、例解的なものに過ぎず、ＧＵＩ１６０００には、所望のいかなる特徴を含む、いかなる数及び配置の領域が含まれてもよい。データ表示領域１６００２は、科学機器（例えば、図１８を参照して、本明細書で説明される、科学機器１８０１０）によって生成されたデータを表示し得る。例えば、科学機器１８０１０は、１つ以上のラマン分光計などの１つ以上の分光計を含み得る。１つ以上のラマン分光計は、グラフチャートで視覚化することができる読み取り値（ｘ，ｙ）のスペクトルトレースを生成することができる。図１９は、ラマン分光計からの読み取り値のスペクトルトレースから生成されたグラフチャートの一例である。ラマン分光計によって生成されるスペクトルトレース読み取り値のためのメタデータは、サンプルが採取された日付及び／又は時間、サンプルが採取されたソース（例えば、サンプリング箇所）、測定を行う機器のシリアル番号、機器のオペレータに関連付けられた識別子、プロジェクトに関連付けられた識別子、並びに、他の適切なメタデータを含み得る。様々な実装態様では、図１９に示すチャートなどの、科学機器１８０１０によって生成されたデータから生成されたグラフチャートが、データ表示領域１６００２に表示される。様々な実装態様では、データ表示領域１６００２は、ナレッジグラフロジック１００４及び／又はユーザインターフェースロジック１００６によって生成されたナレッジグラフ（ナレッジグラフ１４０００及び／又はナレッジグラフ１５０００など）を表示することができる。様々な実装態様では、データ表示領域１６００２は、ナレッジグラフロジック１００４によって生成された、任意のエラーメッセージ又はログを表示する。
【0059】
データ分析領域１６００４は、データ分析の結果（例えば、データ表示領域１６００２に例解されるデータ及び／又は他のデータを分析した結果）を表示することができる。いくつかの実施形態では、データ表示領域１６００２及びデータ分析領域１６００４は、ＧＵＩ１６０００において組み合わせられ得る（例えば、科学機器からのデータ出力、及び、データのいくつかの分析を、共通のグラフ又は領域に含めるために）。科学機器制御領域１６００６は、ユーザが科学機器（例えば、図１８を参照して本明細書で説明される科学機器１８０１０）を制御することを可能にするオプションを含み得る。設定領域１６００８は、ユーザが、ＧＵＩ１６０００（及び／又は、他のＧＵＩ）の特徴及び機能を制御し、かつ／あるいは、データ表示領域１６００２及びデータ分析領域１６００４に関する共通のコンピューティング動作を行うことを可能にするオプションを含み得る（例えば、図１７を参照して本明細書で説明される記憶デバイス１７００４などの、記憶デバイス上にデータを保存すること、別のユーザにデータを送信すること、データをラベル付けすること、など）。
【0060】
上記のように、科学機器支援モジュール１０００は、１つ以上のコンピューティングデバイスによって実施され得る。図１７は、様々な実施形態による、本明細書に開示される科学機器支援方法の一部又は全てを行い得る、コンピューティングデバイス１７０００のブロック図である。いくつかの実施形態では、科学機器支援モジュール１０００は、単一のコンピューティングデバイス１７０００によって、又は、複数のコンピューティングデバイス１７０００によって、実施され得る。更に、以下で説明されるように、科学機器支援モジュール１０００を実施するコンピューティングデバイス１７０００（又、は複数のコンピューティングデバイス１７０００）は、図１８の科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０、又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０の１つ以上の一部であってもよい。
【0061】
図１７のコンピューティングデバイス１７０００は、いくつかの構成要素を有するものとして例解されているが、これらの構成要素のうちのいずれか１つ以上が、用途及び設定に対して好適となるように、省略又は重複してもよい。いくつかの実施形態では、コンピューティングデバイス１７０００に含まれる構成要素の一部又は全ては、１つ以上のマザーボードに取り付けられ、筐体（例えば、プラスチック、金属、及び／又は、他の材料を含む）に収められてもよい。いくつかの実施形態では、これらの構成要素の一部は、単一のシステムオンチップ（system-on-a-chip、ＳｏＣ）上に製造することができる（例えば、ＳｏＣは、１つ以上の処理デバイス１７００２及び１つ以上の記憶デバイス１７００４を含み得る）。加えて、様々な実施形態では、コンピューティングデバイス１７０００は、図１７に例解される１つ以上の構成要素を含まない場合があるが、任意の好適なインターフェース（例えば、ユニバーサルシリアルバス（Universal Serial Bus、ＵＳＢ）インターフェース、高精細マルチメディアインターフェース（High-Definition Multimedia Interface、ＨＤＭＩ（登録商標））インターフェース、コントローラエリアネットワーク（Controller Area Network、ＣＡＮ）インターフェース、シリアルペリフェラルインターフェース（Serial Peripheral Interface、ＳＰＩ）インターフェース、イーサネットインターフェース、無線インターフェース、又は、任意の他の好適なインターフェース）を使用して１つ以上の構成要素に結合するためのインターフェース回路（図示せず）を含み得る。例えば、コンピューティングデバイス１７０００は、表示デバイス１７０１０を含まない場合があるが、表示デバイス１７０１０が結合され得る表示デバイスインターフェース回路（例えば、コネクタ及びドライバ回路）を含み得る。
【0062】
コンピューティングデバイス１７０００は、処理デバイス１７００２（例えば、１つ以上の処理デバイス）を含み得る。本明細書で使用する場合、「処理デバイス」という用語は、レジスタ及び／又はメモリからの電子データを処理して、その電子データをレジスタ及び／又はメモリに記憶され得る他の電子データに変換する、任意のデバイス又はデバイスの一部分を指し得る。処理デバイス１７００２には、１つ以上のデジタル信号プロセッサ（digital signal processor、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（application-specific integrated circuits、ＡＳＩＣ）、中央処理ユニット（central processing units、ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（graphics processing units、ＧＰＵｓ）、暗号プロセッサ（ハードウェア内で暗号アルゴリズムを実行する専用プロセッサ）、サーバプロセッサ、又は、他の任意の好適な処理デバイスが含まれ得る。
【0063】
コンピューティングデバイス１７０００は、記憶デバイス１７００４（例えば、１つ以上の記憶デバイス）を含み得る。記憶デバイス１７００４には、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）（例えば、静的ＲＡＭ（static RAM、ＳＲＡＭ）デバイス、磁気ＲＡＭ（magnetic RAM、ＭＲＡＭ）デバイス、ダイナミックＲＡＭ（dynamic RAM、ＤＲＡＭ）デバイス、抵抗型ＲＡＭ（resistive RAM、ＲＲＡＭ）デバイス、又は、導電性ブリッジＲＡＭ（conductive-bridging RAM、ＣＢＲＡＭ）デバイス）、ハードドライブベースのメモリデバイス、ソリッドステートメモリデバイス、ネットワークドライブ、クラウドドライブ、又は、メモリデバイスの任意の組み合わせなどの１つ以上のメモリデバイスが含まれ得る。いくつかの実施形態では、記憶デバイス１７００４は、処理デバイス１７００２とダイを共有するメモリを含み得る。かかる実施形態では、メモリは、キャッシュメモリとして使用され得る。例えば、組み込みダイナミックランダムアクセスメモリ（embedded dynamic random access memory、ｅＤＲＡＭ）、又は、スピン転送トルク磁気ランダムアクセスメモリ（spin transfer torque magnetic random access memory、ＳＴＴ－ＭＲＡＭ）を含み得る。いくつかの実施形態では、記憶デバイス１７００４は、命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体を含み得る。命令は、１つ以上の処理デバイス（例えば、処理デバイス１７００２）によって実行されるときに、コンピューティングデバイス１７０００に、本明細書に開示される方法のうちの任意の適切なもの、又は、それらの方法の一部を行わせる。
【0064】
コンピューティングデバイス１７０００は、インターフェースデバイス１７００６（例えば、１つ以上のインターフェースデバイス１７００６）を含み得る。インターフェースデバイス１７００６には、コンピューティングデバイス１７０００と、他のコンピューティングデバイスとの間の通信を管理するために、１つ以上の通信チップ、コネクタ、及び／又は、他のハードウェア及びソフトウェアが含まれ得る。例えば、インターフェースデバイス１７００６には、コンピューティングデバイス１７０００との間でデータを転送するための無線通信を管理する回路が含まれ得る。「無線」という用語及びその派生語は、非固体媒体を介した変調された電磁放射の使用を通じて、データを通信し得る、回路、デバイス、システム、方法、技法、通信チャネル、などを説明するために使用され得る。この用語は、関連するデバイスが、いかなる配線も含まないことを意味するものではないが、実施形態によっては、含まない場合もある。無線通信を管理するためのインターフェースデバイス１７００６に含まれる回路は、限定されないが、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）（ＩＥＥＥ８０２．１１系）、ＩＥＥＥ８０２．１６規格（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１６－２００５改正）を含む、米国電気電子学会（Institute for Electrical and Electronic Engineers、ＩＥＥＥ）の規格、何らかの改正、更新、及び／又は、改訂を伴うロングタームエボリューション（Long-Term Evolution、ＬＴＥ）プロジェクト（例えば、アドバンストＬＴＥプロジェクト、ウルトラモバイルブロードバンド（ultra mobile broadband、ＵＭＢ）プロジェクト（「３ＧＰＰ（登録商標）２」とも称される）など）を含む、いくつかの無線規格、又は、プロトコルのいずれかを実装し得る。いくつかの実施形態では、無線通信を管理するためのインターフェースデバイス１７００６に含まれる回路は、モバイル通信用グローバルシステム（Global System for Mobile、ＧＳＭ）、汎用パケット無線サービス（General Packet Radio Service、ＧＰＲＳ）、ユニバーサルモバイル電気通信システム（Universal Mobile Telecommunications System、ＵＭＴＳ）、高速パケットアクセス（High Speed Packet Access、ＨＳＰＡ）、進化型ＨＳＰＡ（Evolved HSPA、Ｅ－ＨＳＰＡ）、又は、ＬＴＥネットワークに従って、動作し得る。いくつかの実施形態では、無線通信を管理するためのインターフェースデバイス１７００６に含まれる回路は、ＧＳＭ進化型高速データ（Enhanced Data for GSM Evolution、ＥＤＧＥ）、ＧＳＭ ＥＤＧＥ無線アクセスネットワーク（GSM EDGE Radio Access Network、ＧＥＲＡＮ）、ユニバーサル地上無線アクセスネットワーク（Universal Terrestrial Radio Access Network、ＵＴＲＡＮ）、又は、進化型ＵＴＲＡＮ（Evolved UTRAN、Ｅ－ＵＴＲＡＮ）に従って、動作し得る。いくつかの実施形態では、無線通信を管理するためのインターフェースデバイス１７００６に含まれる回路は、符号分割多元接続（Code Division Multiple Access、ＣＤＭＡ）、時分割多元接続（Time Division Multiple Access、ＴＤＭＡ）、デジタル拡張コードレス電気通信（Digital Enhanced Cordless Telecommunications、ＤＥＣＴ）、エボリューションデータ最適化（Evolution-Data Optimized、ＥＶ－ＤＯ）、及び、それらの派生物、並びに、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、及び、それ以降として指定される任意の他の無線プロトコルに従って、動作し得る。いくつかの実施形態では、インターフェースデバイス１７００６には、無線通信の受信及び／又は送信用の１つ以上のアンテナ（例えば、１つ以上のアンテナアレイ）が含まれ得る。
【0065】
いくつかの実施形態では、インターフェースデバイス１７００６には、電気的、光学的、又は、他の任意の好適な通信プロトコルなどの有線通信を管理するための回路が含まれ得る。例えば、インターフェースデバイス１７００６には、イーサネット技術に従った、通信をサポートする回路が含まれ得る。いくつかの実施形態では、インターフェースデバイス１７００６は、無線通信及び有線通信の双方をサポートし得る。かつ／あるいは、複数の有線通信プロトコル及び／又は複数の無線通信プロトコルをサポートし得る。例えば、インターフェースデバイス１７００６の回路の第１セットは、Ｗｉ－Ｆｉ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈなどの短距離無線通信専用であってもよく、インターフェースデバイス１７００６の回路の第２セットは、全地球測位システム（global positioning system、ＧＰＳ）、ＥＤＧＥ、ＧＰＲＳ、ＣＤＭＡ、ＷｉＭＡＸ、ＬＴＥ、ＥＶ－ＤＯなどの長距離無線通信専用であってもよい。いくつかの実施形態では、インターフェースデバイス１７００６の回路の第１セットは、無線通信専用であり得る。インターフェースデバイス１７００６の回路の第２セットは、有線通信専用であり得る。
【0066】
コンピューティングデバイス１７０００は、バッテリ／電力回路１７００８を含み得る。バッテリ／電力回路１７００８には、１つ以上のエネルギー貯蔵デバイス（例えば、バッテリ又はコンデンサ）、及び／又は、コンピューティングデバイス１７０００の構成要素を、コンピューティングデバイス１７０００とは別個のエネルギー源（例えば、ＡＣライン電力）に結合するための回路が含まれ得る。
【0067】
コンピューティングデバイス１７０００は、表示デバイス１７０１０（例えば、複数の表示デバイス）を含み得る。表示デバイス１７０１０には、ヘッドアップディスプレイ、コンピュータモニタ、プロジェクタ、タッチスクリーンディスプレイ、液晶ディスプレイ（liquid crystal display、ＬＣＤ）、発光ダイオードディスプレイ、又は、フラットパネルディスプレイ、などの任意の視覚表示器が含まれ得る。
【0068】
コンピューティングデバイス１７０００は、他の入力／出力（input/output、Ｉ／Ｏ）デバイス１７０１２を含み得る。他のＩ／Ｏデバイス１７０１２には、例えば、１つ以上のオーディオ出力デバイス（例えば、スピーカ、ヘッドセット、イヤホン、アラーム、など）、１つ以上のオーディオ入力デバイス（例えば、マイクロフォン又はマイクロフォンアレイ）、位置デバイス（例えば、当該技術分野で既知であるような、コンピューティングデバイス１７０００の位置を受信するために衛星ベースのシステムと通信するＧＰＳデバイス）、オーディオコーデック、ビデオコーデック、プリンタ、センサ（例えば、熱電対又は他の温度センサ、湿度センサ、圧力センサ、振動センサ、加速度計、ジャイロスコープ、など）、カメラなどの画像キャプチャデバイス、キーボード、カーソル制御デバイス（マウス、スタイラス、トラックボール、又は、タッチパッド、など）、バーコードリーダ、クイックレスポンス（Quick Response、ＱＲ）コードリーダ、又は、無線周波数識別（radio frequency identification、ＲＦＩＤ）リーダ、が含まれ得る。
【0069】
コンピューティングデバイス１７０００は、ハンドヘルド若しくはモバイルコンピューティングデバイス（例えば、携帯電話、スマートフォン、モバイルインターネットデバイス、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ネットブックコンピュータ、ウルトラブックコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（personal digital assistant、ＰＤＡ）、ウルトラモバイルパーソナルコンピュータ、など）、デスクトップコンピューティングデバイス、又は、サーバコンピューティングデバイス、若しくは、他のネットワーク化されたコンピューティング構成要素など、その用途及び設定に好適な任意の形態因子を有し得る。
【0070】
本明細書に開示される科学機器支援モジュール又は方法のいずれかを実施する１つ以上のコンピューティングデバイスは、科学機器支援システムの一部であり得る。図１８は、様々な実施形態による、本明細書に開示される科学機器支援方法の一部又は全てが行われ得る、例示的な科学機器支援システム１８０００のブロック図である。本明細書に開示される科学機器支援モジュール及び方法（例えば、図１の科学機器支援モジュール１０００、及び、図３～図８の方法３０００～８０００）は、科学機器支援システム１８０００の科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０、又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０の１つ以上によって実施され得る。
【0071】
科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０、又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０のいずれかは、図１７を参照して本明細書で説明される、コンピューティングデバイス１７０００の実施形態のいずれかを含み得る。科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０、又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０のいずれかは、図１７を参照して本明細書で説明される、コンピューティングデバイス１７０００の実施形態のいずれか適切なものの形態をとり得る。
【0072】
科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０、又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０は、それぞれに、処理デバイス１８００２、記憶デバイス１８００４、及び、インターフェースデバイス１８００６を含み得る。処理デバイス１８００２は、図１７を参照して本明細書で説明される、処理デバイス１７００２のいずれかの形態を含む、任意の好適な形態をとり得る。科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０、又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０のうちの異なるものに含まれる処理デバイス１８００２は、同じ形態又は異なる形態をとってもよい。記憶デバイス１８００４は、図１７を参照して本明細書で説明される、記憶デバイス１８００４のいずれかの形態を含む、任意の好適な形態をとり得る。科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０、又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０のうちの異なるものに含まれる記憶デバイス１８００４は、同じ形態又は異なる形態をとってもよい。インターフェースデバイス１８００６は、図１７を参照して本明細書で説明される、インターフェースデバイス１７００６のいずれかの形態を含む、任意の好適な形態をとり得る。科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０、又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０のうち異なるものに含まれるインターフェースデバイス１８００６は、同じ形態又は異なる形態をとってもよい。
【0073】
科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０、及び、リモートコンピューティングデバイス１８０４０は、通信経路１８００８を介して科学機器支援システム１８０００の他の要素と通信し得る。通信経路１８００８は、示されるように、科学機器支援システム１８０００のうちの異なる要素のインターフェースデバイス１８００６と通信可能に結合され得る、有線又は無線通信経路であり得る（例えば、図１７のコンピューティングデバイス１７０００のインターフェースデバイス１７００６を参照して本明細書で説明される、通信技法のいずれかに従って）。図１８に図示される特定の科学機器支援システム１８０００は、科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０、及び、リモートコンピューティングデバイス１８０４０の各ペアの間の通信経路を含むが、この「完全に接続された」実装態様は、例解的なものに過ぎず、様々な実施形態では、通信経路１８００８の様々なものが存在しない場合がある。例えば、いくつかの実施形態では、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０は、そのインターフェースデバイス１８００６と科学機器１８０１０のインターフェースデバイス１８００６との間に直接通信経路１８００８を有さない場合があり、その代わりとして、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０とユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０との間の通信経路１８００８、及び、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０と科学機器１８０１０との間の通信経路１８００８を介して、科学機器１８０１０と通信することができる。
【0074】
ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０は、科学機器１８０１０のユーザの近くにある（例えば、本明細書で説明されるコンピューティングデバイス１７０００の実施形態のいずれかによる）コンピューティングデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０は、また、科学機器１８０１０の近くにあり得るが、そうである必要はない。例えば、ユーザの自宅又はオフィスにあるユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０は、科学機器１８０１０から離れた場所にあるが、それと通信し得る。その結果、ユーザは、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０を使用して、科学機器１８０１０からのデータを制御し、かつ／あるいは、それにアクセスし得る。いくつかの実施形態では、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０は、ラップトップ、スマートフォン、又は、タブレットデバイスであり得る。いくつかの実施形態では、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０は、ポータブルコンピューティングデバイスであり得る。
【0075】
サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０は、科学機器１８０１０にサービスを提供するエンティティの近くにある（例えば、本明細書で説明されるコンピューティングデバイス１７０００の実施形態のいずれかによる）、コンピューティングデバイスであり得る。例えば、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０は、科学機器１８０１０の製造元、又は、サードパーティサービス会社の近くにあってもよい。いくつかの実施形態では、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０は、科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、及び／又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０と通信して（例えば、上で説明したように、直接通信経路１８００８を介して、又は、複数の「間接」通信経路１８００８を介して）、科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、及び／又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０の動作に関するデータ（例えば、科学機器１８０１０の自己診断テストの結果、科学機器１８０１０によって使用される較正係数、科学機器１８０１０に関連付けられたセンサの測定値、など）を受信し得る。いくつかの実施形態では、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０は、科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、及び／又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０と通信して（例えば、上で説明したように、直接通信経路１８００８、又は、複数の「間接」通信経路１８００８を介して）、科学機器１８０１０、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０、及び／又は、リモートコンピューティングデバイス１８０４０に（例えば、科学機器１８０１０において、ファームウェアなどのプログラムされた命令を更新するため、科学機器１８０１０においてテスト又は較正シーケンスを行うことを開始するため、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０又はリモートコンピューティングデバイス１８０４０において、ソフトウェアなどのプログラムされた命令を更新する、などのために）データを送信し得る。科学機器１８０１０のユーザは、科学機器１８０１０若しくはユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０に関する問題を報告するために、科学機器１８０１０の動作を改善させるための訪問を技術者に要求するために、科学機器１８０１０に関連付けられた消耗部品若しくは交換部品を注文するために、又は、他の目的のために、科学機器１８０１０又はユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０を利用して、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０と通信し得る。
【0076】
リモートコンピューティングデバイス１８０４０は、科学機器１８０１０から、及び／又は、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０から離れた場所にある（例えば、本明細書で説明されるコンピューティングデバイス１７０００の実施形態のうちのいずれかによる）コンピューティングデバイスであってもよい。いくつかの実施形態では、リモートコンピューティングデバイス１８０４０は、データセンター又は他の大規模サーバ環境に含まれていてもよい。いくつかの実施形態では、リモートコンピューティングデバイス１８０４０は、ネットワーク接続ストレージを含むことができる（例えば、記憶デバイス１８００４の一部として）。リモートコンピューティングデバイス１８０４０は、科学機器１８０１０によって生成されたデータを記憶し、科学機器１８０１０によって生成されたデータの分析を行い（例えば、プログラムされた命令に従って）、ユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０と科学機器１８０１０との間の通信を容易にし、かつ／あるいは、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０と科学機器１８０１０との間の通信を容易にし得る。
【0077】
いくつかの実施形態では、図１８に例解される科学機器支援システム１８０００の要素の１つ以上が存在しない場合がある。更に、いくつかの実施形態では、図１８の科学機器支援システム１８０００の要素のうちの様々な要素が複数個存在することがある。例えば、科学機器支援システム１８０００は、複数のユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０（例えば、異なるユーザに関連付けられた、又は、異なる場所にある、異なるユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０）を含み得る。別の実施例では、科学機器支援システム１８０００は、複数の科学機器１８０１０を含み得る。全てが、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０及び／又はリモートコンピューティングデバイス１８０４０と通信する。かかる実施形態では、サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０は、これらの複数の科学機器１８０１０を監視し得る。サービスローカルコンピューティングデバイス１８０３０が更新を引き起こし得るか、又は、他の情報が同時に複数の科学機器１８０１０に「一斉送信」され得る。科学機器支援システム１８０００内の科学機器１８０１０のうちの異なるものが、互いに近くに（例えば、同じ部屋に）、又は、互いに遠くに（例えば、建物の異なる階に、異なる建物に、異なる都市に、など）位置していてもよい。いくつかの実施形態では、科学機器１８０１０は、ウェブベースアプリケーション、仮想若しくは拡張現実アプリケーション、モバイルアプリケーション、及び／又は、デスクトップアプリケーションを通じて科学機器１８０１０の指令及び制御を可能にするモノのインターネット（Internet-of-Things、ＩｏＴ）のスタックに接続され得る。これらのアプリケーションのいずれも、介在するリモートコンピューティングデバイス１８０４０によって科学機器１８０１０と通信するユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０を、ユーザが操作することによって、アクセスされ得る。いくつかの実施形態では、科学機器１８０１０は、ローカル科学機器コンピューティングユニット１８０１２の一部として、１つ以上の関連するユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０と合わせて、製造元から販売され得る。
【0078】
いくつかの実施形態では、科学機器支援システム１８０００に含まれる科学機器１８０１０のうちの異なるものは、異なるタイプの科学機器１８０１０であってもよい。いくつかのそのような実施形態では、リモートコンピューティングデバイス１８０４０及び／又はユーザローカルコンピューティングデバイス１８０２０は、科学機器支援システム１８０００に含まれる、異なるタイプの科学機器１８０１０からのデータを組み合わせ得る。
【0079】
以下の段落では、本明細書に開示される実施形態の様々な実施例を提供する。
【0080】
実施例１は、命令を記憶するように構成されたメモリハードウェアと、命令を実行するように構成された処理ハードウェアとを含む、科学機器支援装置を含む。命令は、メタデータ内に存在する拡張属性を識別するために、メタデータを処理することと、メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、読み込まれた１つ以上のセマンティックモデルにおいて、メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、を含む。命令は、１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することと、出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、出力グラフから誤っている関係を除去することと、出力グラフをユーザに表示するためにグラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、を含む。
【0081】
実施例２は、実施例１の技術的事項を含み、更に、命令が、メタデータ内で、マッチする拡張属性プロパティが見つからなかったことを受けて、１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することと、メタデータ内の各拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることと、を含むことを規定する。
【0082】
実施例３は、実施例２の技術的事項を含み、更に、１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することが、メタデータ内の拡張属性プロパティと１つ以上のセマンティックモデルの各々の中の拡張属性プロパティとの間の距離を計算することと、計算された距離に基づいて１つ以上のセマンティックモデルの各々についてマッチングスコアの合計を計算することと、マッチングスコアの合計が最も高いセマンティックモデルを最も可能性の高いセマンティックモデルとして選択することと、を含むことを規定する。
【0083】
実施例４は、実施例２又は実施例３の技術的事項を含み、更に、メタデータ内の各拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることが、メタデータ内の拡張属性プロパティ及び最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティが閾値を上回るマッチングスコアを有するか否かを判定することと、メタデータ内の拡張属性プロパティと最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティとの間のマッチングが閾値を上回ると判定したことを受けて、メタデータ内の拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティとマッチングさせることと、を含むことを規定する。
【0084】
実施例５は、実施例１～４のいずれか１つの技術的事項を含み、更に、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることは、選択されたセマンティックモデル内のデータプロパティを選択することと、選択されたデータプロパティに基づいてセマンティックモデルから拡張属性プロパティを選択することと、選択された拡張属性プロパティの値がメタデータ内に存在するか否かを判定することと、選択された拡張属性プロパティの値がメタデータ内に存在すると判定したことを受けて、選択されたデータプロパティと、選択された拡張属性プロパティの値に対応するメタデータからの関連付けられた拡張属性プロパティとを配列に追加することと、を含むことを規定する。
【0085】
実施例６は、実施例５の技術的事項を含み、更に、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることは、データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの組み合わせを配列から選択することと、選択されたデータプロパティと拡張属性プロパティとの組み合わせを表すノードを出力グラフ上に生成することと、を含むことを規定する。
【0086】
実施例７は、実施例１～６のいずれか１つの技術的事項を含み、更に、選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することは、出力グラフ上の第１ノードを選択することと、選択されたノードに対応するセマンティックモデルから定義域を選択することと、定義域に関連付けられたオブジェクトプロパティ及び値域を選択することと、選択された値域に対応する第２ノードが存在するか否かを確認することと、第２ノードが存在すると判定したことを受けて、選択されたオブジェクトプロパティに基づいて第１ノードから第２ノードに延びるリンクを出力グラフ上に生成することと、を含むことを規定する。
【0087】
実施例８は、実施例７の技術的事項を含み、更に、セマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することは、第２ノードが存在しないと判定したことを受けて、値域に基づいて、第２ノードを出力グラフ上に生成することを含むことを規定する。
【0088】
実施例９は、実施例１～８のいずれか１つの技術的事項を含み、更に、出力グラフ上のノード間の関係をテストすることが、出力グラフ上のテストノードを選択することと、選択されたテストノードを除去すると、出力グラフ上の他のいずれかのノードが切断されたままになるか否かを判定することと、選択されたテストノードを除去しても出力グラフ上の他のいかなるノードも切断されたままにはならないと判定したことを受けて、選択されたテストノードを誤りとしてマークすることと、を含むことを規定する。
【0089】
実施例１０は、実施例９の技術的事項を含み、更に、出力グラフから誤っている関係を除去することが、出力グラフから誤りとしてマークされたテストノードを除去することを含むことを規定する。
【0090】
実施例１１は、実施例１～１０のいずれか１つの技術的事項を含み、更に、命令が、メタデータ内の拡張属性プロパティ、及び、選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティに基づいてデータトリプルを生成することと、データトリプルに基づいてノード及びリンクを出力グラフ上に生成することと、を含むことを規定する。
【0091】
実施例１２は、実施例１１の技術的事項を含み、更に、各データトリプルが、主語、述語、及び、目的語を含み、定義域ノードが、主語に基づいて生成され、値域ノードが、目的語に基づいて生成され、定義域ノードから値域ノードに延びるリンクが、述語に基づいて生成されることを規定する。
【0092】
実施例１３は、科学機器支援のためのコンピュータ実施方法を含む。方法は、メタデータ内に存在する拡張属性を識別するために、メタデータを処理することと、メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、読み込まれた１つ以上のセマンティックモデルにおいて、メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することと、出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、出力グラフから誤っている関係を除去することと、出力グラフをユーザに表示するためにグラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、を含む。
【0093】
実施例１４は、実施例１３の技術的事項を含み、更に、方法が、メタデータ内で、マッチする拡張属性プロパティが見つからなかったことを受けて、１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することと、メタデータ内の各拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることと、を含むことを規定する。
【0094】
実施例１５は、実施例１４の技術的事項を含み、更に、１つ以上のセマンティックモデルから最も可能性の高いセマンティックモデルを予測することが、メタデータ内の拡張属性プロパティと１つ以上のセマンティックモデルの各々の中の拡張属性プロパティとの間の距離を計算することと、計算された距離に基づいて１つ以上のセマンティックモデルの各々についてマッチングスコアの合計を計算することと、マッチングスコアの合計が最も高いセマンティックモデルを最も可能性の高いセマンティックモデルとして選択することと、を含むことを規定する。
【0095】
実施例１６は、実施例１４又は実施例１５の技術的事項を含み、更に、メタデータ内の各拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定データプロパティとマッチングさせることが、メタデータ内の拡張属性プロパティ及び最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティが閾値を上回るマッチングスコアを有するか否かを判定することと、メタデータ内の拡張属性プロパティと最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティとの間のマッチングが閾値を上回ると判定したことを受けて、メタデータ内の拡張属性プロパティを最も可能性の高いセマンティックモデル内の推定拡張属性プロパティとマッチングさせることと、を含むことを規定する。
【0096】
実施例１７は、実施例１３～１６のいずれか１つの技術的事項を含み、更に、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることが、選択されたセマンティックモデル内のデータプロパティを選択することと、選択されたデータプロパティに基づいてセマンティックモデルから拡張属性プロパティを選択することと、選択された拡張属性プロパティの値がメタデータ内に存在するか否かを判定することと、選択された拡張属性プロパティの値がメタデータ内に存在すると判定したことを受けて、選択されたデータプロパティと、選択された拡張属性プロパティの値に対応するメタデータからの関連付けられた拡張属性プロパティとを配列に追加することと、を含むことを規定する。
【0097】
実施例１８は、実施例１７の技術的事項を含み、更に、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることは、データプロパティと、関連付けられた拡張属性プロパティとの組み合わせを配列から選択することと、選択されたデータプロパティと拡張属性プロパティとの組み合わせを表すノードを出力グラフ上に生成することと、を含むことを規定する。
【0098】
実施例１９は、実施例１３～１８のいずれか１つの技術的事項を含み、更に、選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することが、出力グラフ上の第１ノードを選択することと、選択されたノードに対応するセマンティックモデルから定義域を選択することと、定義域に関連付けられたオブジェクトプロパティ及び値域を選択することと、選択された値域に対応する第２ノードが存在するか否かを確認することと、第２ノードが存在すると判定したことを受けて、選択されたオブジェクトプロパティに基づいて第１ノードから第２ノードに延びるリンクを出力グラフ上に生成することと、を含むことを規定する。
【0099】
実施例２０は、実施例１９の技術的事項を含み、更に、セマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいてノード間の関係を出力グラフ上に生成することが、第２ノードが存在しないと判定したことを受けて、値域に基づいて、第２ノードを出力グラフ上に生成することを含むことを規定する。
【0100】
実施例２１は、実施例１３～２０のいずれか１つの技術的事項を含み、更に、出力グラフ上のノード間の関係をテストすることが、出力グラフ上のテストノードを選択することと、選択されたテストノードを除去すると、出力グラフ上の他のいずれかのノードが切断されたままになるか否かを判定することと、選択されたテストノードを除去しても出力グラフ上の他のいかなるノードも切断されたままにはならないと判定したことを受けて、選択されたテストノードを誤りとしてマークすることと、を含むことを規定する。
【0101】
実施例２２は、実施例２１の技術的事項を含み、更に、出力グラフから誤っている関係を除去することが、出力グラフから誤りとしてマークされたテストノードを除去することを含むことを規定する。
【0102】
実施例２３は、実施例１３～２２のいずれか１つの技術的事項を含み、更に、方法が、メタデータ内の拡張属性プロパティ、及び、選択されたセマンティックモデル内の対応するデータプロパティに基づいてデータトリプルを生成することと、データトリプルに基づいてノード及びリンクを出力グラフ上に生成することと、を含むことを規定する。
【0103】
実施例２４は、実施例２３の技術的事項を含み、更に、各データトリプルが、主語、述語、及び、目的語を含み、定義域ノードが主語に基づいて生成され、値域ノードが目的語に基づいて生成され、定義域ノードから値域ノードへ延びるリンクが述語に基づいて生成されることと、を規定する。
【0104】
実施例２５は、命令を有する１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体を含み、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、１つ以上のプロセッサに、メタデータ内に存在する拡張属性を識別するためにメタデータを処理することと、メタデータ内のメディアタイプ注釈に基づいて、１つ以上のセマンティックモデルを読み込むことと、読み込まれた１つ以上のセマンティックモデルにおいて、メタデータ内の拡張属性プロパティとマッチする対応する拡張属性プロパティについて照会することと、１つ以上のセマンティックモデルのうちの選択されたセマンティックモデル内で、対応する拡張属性プロパティが見つかったことを受けて、メタデータ内の各拡張属性プロパティを選択されたセマンティックモデル内の１つ以上の対応するデータプロパティのうちの１つとマッチングさせることと、各対応するデータプロパティを出力グラフ上のノードに整合させることと、選択されたセマンティックモデル内のオブジェクトプロパティに基づいて、ノード間の関係を出力グラフ上に生成することと、出力グラフ上のノード間の関係をテストすることと、出力グラフから誤っている関係を除去することと、出力グラフをユーザに表示するためにグラフィカルユーザインターフェースを変形させることと、を含むステップを行わせる。
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【外国語明細書】