Distributed knowledge sharing and production through collaborative e-Science platforms
Partage et production de connaissances distribuées dans des plateformes scientifiques collaboratives
Résumé
This thesis addresses the issues of coherent distributed knowledge production and sharing in the Life-science area. In spite of the continuously increasing computing and storage capabilities of computing infrastructures, the management of massive scien- tific data through centralized approaches became inappropriate, for several reasons: (i) they do not guarantee the autonomy property of data providers, constrained, for either ethical or legal concerns, to keep the control over the data they host, (ii) they do not scale and adapt to the massive scientific data produced through e-Science platforms. In the context of the NeuroLOG and VIP Life-science collaborative platforms, we ad- dress on one hand, distribution and heterogeneity issues underlying, possibly sensitive, resource sharing ; and on the other hand, automated knowledge production through the usage of these e-Science platforms, to ease the exploitation of the massively produced sci- entific data. We rely on an ontological approach for knowledge modeling and propose, based on Semantic Web technologies, to (i) extend these platforms with efficient, static and dynamic, transparent federated semantic querying strategies, and (ii) to extend their data processing environment, from both provenance information captured at run-time and domain-specific inference rules, to automate the semantic annotation of "in silico" experiment results. The results of this thesis have been evaluated on the Grid'5000 distributed and con- trolled infrastructure. They contribute to addressing three of the main challenging is- sues faced in the area of computational science platforms through (i) a model for se- cured collaborations and a distributed access control strategy allowing for the setup of multi-centric studies while still considering competitive activities, (ii) semantic experi- ment summaries, meaningful from the end-user perspective, aimed at easing the nav- igation into massive scientific data resulting from large-scale experimental campaigns, and (iii) efficient distributed querying and reasoning strategies, relying on Semantic Web standards, aimed at sharing capitalized knowledge and providing connectivity towards the Web of Linked Data.
Cette thèse s'intéresse à la production et au partage cohérent de connaissances distribuées dans le domaine des sciences de la vie. Malgré l'augmentation constante des capacités de stockage et de calcul des infrastructures informatiques, les approches centralisées pour la gestion de grandes masses de données scientifiques multi-sources deviennent inadaptées pour plusieurs raisons: (i) elles ne garantissent pas l'autonomie des fournisseurs de données qui doivent conserver un certain contrôle sur les don- nées hébergées pour des raisons éthiques et/ou juridiques, (ii) elles ne permettent pas d'envisager le passage à l'échelle des plateformes en sciences computationnelles qui sont la source de productions massives de données scientifiques. Nous nous intéressons, dans le contexte des plateformes collaboratives en sci- ences de la vie NeuroLOG et VIP, d'une part, aux problématiques de distribution et d'hétérogénéité sous-jacentes au partage de ressources, potentiellement sensibles ; et d'autre part, à la production automatique de connaissances au cours de l'usage de ces plateformes, afin de faciliter l'exploitation de la masse de données produites. Nous nous appuyons sur une approche ontologique pour la modélisation des connaissances et pro- posons à partir des technologies du web sémantique (i) d'étendre ces plateformes avec des stratégies efficaces, statiques et dynamiques, d'interrogations sémantiques fédérées et (ii) d'étendre leur environnent de traitement de données pour automatiser l'annotation sémantique des résultats d'expérience "in silico", à partir de la capture d'informations de provenance à l'exécution et de règles d'inférence spécifiques au domaine. Les résultats de cette thèse, évalués sur l'infrastructure distribuée et contrôlée Grid'5000, apportent des éléments de réponse à trois enjeux majeurs des plateformes collaboratives en sciences computationnelles : (i) un modèle de collaborations sécurisées et une stratégie de contrôle d'accès distribué pour permettre la mise en place d'études multi-centriques dans un environnement compétitif, (ii) des résumés sémantiques d'expérience qui font sens pour l'utilisateur pour faciliter la navigation dans la masse de données produites lors de campagnes expérimentales, et (iii) des stratégies efficaces d'interrogation et de raisonnement fédérés, via les standards du Web Sémantique, pour partager les connaissances capitalisées dans ces plateformes et les ouvrir potentiellement sur le Web de données.
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