Symposium
Adaptive Information Disclosure and Applications in Food Informatics
18 november 2008
Universiteit van Amsterdam Science Park, Eulerzaal
Kruislaan 413, Amsterdam
Programma:
09:30 Ontvangst - koffie/thee
10:10 Introductie - Dirk Out
10:25 Knowledge Management in a Virtual Laboratory - M. Scott Marshall
10:50 Tiffany - Research Management in Voedingsonderzoek - Jeen Broekstra
11:15 Koffiepauze
11:30 Experts aan het stuur - modelleren met ROC - Nicole Koenderink
11:55 Computerondersteuning van kwantitatieve onderzoeksprocessen - Hajo Rijgersberg
12:20 Lunch & demo’s
13:50 Geavanceerde Digitale Geletterdheid met Open Constitution Based Knowledge Communities - Chide Groenouwe
14:15 Analysis and Design of Unilever’s Search Vocabulary - Lars Hulzebos, Edgar Meij
14:50 De vroege identificatie van risico’s voor de voedselveiligheid - Fred van de Brug, Sophia Katrenko
15:25 Thee & Demo’s
15:45 The Bitterbase - Hans Peters
16:10 Conclusion & Looking forward - M. Scott Marshall/All
16:30 Borrel
Samenvattingen:
Titel: Knowledge Management in a Virtual Laboratory
Auteur: M. Scott Marshall
Abstract: As steadily more organizations build data and knowledge repositories, there is a growing interest in information extraction and knowledge capture technologies. Researchers are developing components for knowledge management that will enhance the ability perform computational experiments and share knowledge. In the Virtual Laboratory for e-Science project (VL-e), researchers in Adaptive Information Disclosure (AID) have combined information retrieval, machine learning, and Semantic Web technologies to create the basis for a knowledge management system in the AID Application Toolkit (AIDA). Applications of AIDA components are now available as Taverna workflows, a web interface, and a plugin to a grid resource browser called VBrowser. Some general principles and challenges to knowledge sharing will be described, along with some applications, including use cases that demonstrate resource management and knowledge discovery in biology and food informatics.
Titel: Tiffany - Research Management in Voedingsonderzoek
Auteurs: Jeen Broekstra, Remko van Brakel, Mariëlle Timmer, Ilse Polet, Jan Top
Abstract: Een van de grote uitdagingen waar onderzoekers en producenten van voedsel en voeding zich mee geconfronteerd weten, is de ‘gezonde keuze’ ook de ‘makkelijke keuze’ te maken. Om deze uitdaging aan te gaan is het van belang dat industrie en onderzoeksorganisaties kennis en capaciteit voor multidisciplinair onderzoek delen. Het Top Institute Food and Nutrition (TIFN) is een samenwerkingsverband tussen publieke en private partners dat zich bezighoudt met wetenschappelijke doorbraken in voeding en gezondheid.
Een belangrijke missie van TIFN is kennisoverdracht tussen onderzoekers en tussen de verschillende partners van het instituut. Kennisoverdracht en kennisborging zullen gefaciliteerd moeten worden via systemen die voor onderzoekers op locatie toegankelijk zijn.
Het Tiffany systeem is een research management systeem (RMS), ontwikkeld in opdracht van TIFN door A&F. Het systeem stelt gebruikers (onderzoekers en partners van TIFN) in staat gedetailleerde informatie over onderzoek op te slaan, terug te vinden en met elkaar uit te wisselen. Tevens biedt het systeem actieve ondersteuning voor workflows, dat wil zeggen de onderzoeker wordt begeleid in elke stap van het onderzoeksproces de juiste informatie te formuleren en de juiste volgende stap te selecteren.
Titel: Experts aan het stuur - modelleren met ROC
Auteurs: Nicole Koenderink, Lars Hulzebos
Abstract: De agrifood sector heeft te maken met een sterk concurrerende wereldmarkt. Innovatie is dan ook van levensbelang. Optimaal gebruik maken van beschikbare kennis is een basisvoorwaarde voor innovatie. Kennis over de eigen business en kennis uit externe bronnen moeten in kaart worden gebracht en worden ontsloten.
Binnen het Food Informatics project hebben we onderzocht hoe Semantic Web technologie hiervoor gebruikt kan worden. Een belangrijke conclusie is dat het ontwikkelen van formele kennismodellen een onmisbare voorwaarde is voor het efficiënt gebruiken van beschikbare kennis. We hebben de ROC-methode ontwikkeld om in deze behoefte te voorzien. Met ROC kunnen bedrijven en sectoren kostenefficiënt kennismodellen ontwikkelen om de voor hen belangrijke bronnen te ontsluiten.
Titel: Computerondersteuning van kwantitatieve onderzoeksprocessen (Support for quantitative research processes)
Auteurs: Hajo Rijgersberg, Mari Wigham, Jan Top
Abstract: Kwantitatief onderzoek komt in de meeste, zo niet alle, wetenschappelijke disciplines voor. De bestudeerde fenomenen en hun eigenschappen worden uitgedrukt met behulp van kwantitatieve concepten zoals getallen, meetschalen, eenheden, mathematische relaties en operaties, tabellen, grafieken, etc.
Op dit moment is de computerondersteuning van kwantitatief onderzoek inadekwaat. Er zijn men meerdere, ongekoppelde systemen nodig en veel informatie blijft impliciet en dus niet toegankelijk voor automatische verwerking. De verschillende computersystemen (LIMS, data acquisitie, statistische pakketten) hebben gewoonlijk hun eigen vocabulaire, waardoor het onderzoek niet op een geïntegreerde manier kan worden ondersteund en uitgevoerd. Het doel is deze kwantitatieve informatie semantisch te ontsluiten. Een toepassing is bijvoorbeeld Tiffany, een onderzoeksondersteunend systeem in ontwikkeling.
In dit onderzoek 1) ontwikkelen we een kwantitatief vocabulaire, 2) passen dit vocabulaire toe in te ontwikkelen ondersteundende tools, en 3) evalueren het gebruik van deze tools met onderzoekers (de doelgroep). We richten ons hierbij op algemene services zoals het checken van eenheid- en dimensieconsistentie van formules en het converteren van eenheden en grootheden op basis van wiskundige modellen. Ook bouwen we een infrastructuur die de communicatie van kwantitatieve kennis tussen numerieke tools zoals Matlab regelt. In dit artikel geven we aan waar we nu staan en hoe deze tools in de praktijk door de kwantitatieve onderzoeker worden ervaren.
Titel: Geavanceerde Digitale Geletterdheid met Open Constitution Based Knowledge Communities (Fostering Advanced Digital Literacy with Open Constitution Based Knowledge Communities)
Auteurs: Chide Groenouwe, Jan Top
Abstract: Open Constitution Based Knowledge Communities vormen een benadering die wij hebben ontwikkeld om het probleem oplossend vermogen van een gemeenschap van kenniswerkers, zoals een gemeenschap van experimentele wetenschappers verspreid over verschillende instituten, te vergroten. Deze benadering passen wij specifiek toe om het ontstaan van een nieuw soort “geletterdheid” te stimuleren. Deze geletterdheid bestaat uit het vermogen van kenniswerkers om de informatie die ze genereren tijdens het oplossen van problemen, bijvoorbeeld het opzetten van een experiment of het nadenken over een nieuwe theorie, fijnmazig en vloeiend om te zetten in een geavanceerde digitale representatie. De representatie is geavanceerd in de zin dat hij zo goed mogelijk is ingericht om er computerprogramma’s voor te schrijven die er antwoorden op vragen uit kunnen extraheren (Semantic Web representatie). Op deze wijze kunnen andere kenniswerkers veel efficiënter en directer het redeneerproces van anderen hergebruiken en aanvullen, iets dat wij “collectief denken” hebben genoemd. In de presentatie komen de uitgangspunten, overeenkomsten en verschillen met ander onderzoek, experimenten die wij hebben uitgevoerd met samenwerkende wetenschappers, en het design van een multiplayer online game om het vermogen te trainen aan bod.
Titel: Analysis and Design of Unilever’s Search Vocabulary
Auteurs: Lars Hulzebos, Edgar Meij
Abstract: We describe the design of a vocabulary that will be used for search enhancement (indexing, query expansion, auto completion, etc.) of Unilever’s report repository. This new vocabulary is created in a two-step process. First, possibly relevant terms are identified by analysing and relating the existing meta-information to the contents of Unilever’s reports using the facilities provided by Lucene, the search engine used within the AID project. We also perform an analysis of the logs of users’ queries of the existing search system in order to locate additional relevant terms. In the next step, these results are used in conjunction with several acquired taxonomies as input for the Rapid Ontology Construction Method. This method tries to map the found terms to the taxonomies in order to create a proto-ontology. Our talk will describe the employed methods, experiments, and some results. Moreover, we will detail why and how Lucene was used for our current experiments.
Titel: De vroege identificatie van risico’s voor de voedselveiligheid
Auteur: Fred van de Brug - TNO Kwaliteit van Leven en Sophia Katrenko - UvA
Abstract: De veiligheid van ons voedsel is de afgelopen jaren op een zeer acceptabel niveau is gekomen. Helaas worden we zo nu en dan toch geconfronteerd met een geval van contaminatie in het voedselproductienetwerk. De mogelijke schade als gevolg van dergelijke contaminaties liggen op het gebied van gezondheidschade voor mens en dier, maatschappelijke onrust en financiële schade voor bedrijven. Vaak blijkt dat bij achteraf analyse van deze incidenten het niet tijdig kunnen beschikken over informatie over mogelijke risico’s aan de oorzaak of verergering van het incident heeft bij gedragen. Echter, de hoeveelheid informatie zowel binnen als buiten voedselproductienetwerken is op dit moment al enorm, terwijl de komende jaren de hoeveelheid informatie nog exponentieel gaat toenemen.
TNO Kwaliteit van Leven heeft als doelstelling om een informatie systeem gericht op de vroege identificatie van gevaren in de voedselproductie te ontwikkelen. TNO heeft een food safety ontologie ontwikkeld en heeft aan de hand van haar requirements de binnen het vl-e ontwikkelde tools helpen te ontwikkelen. In de presentatie komt naar voren hoe de ontologie en de tools worden ingezet voor de identificatie van voedselveiligheid risico’s.
Titel: The Bitterbase
Auteur: Hans Peters - Unilever
Abstract: The mechanism behind the human perception of the bitter taste is still poorly understood. The process in which a multitude of receptors in the mouth and complex signal processing in the brain are involved is difficult to describe in a discrete model. To allow food technologists to manipulate and control bitterness in the various products the “Bitterbase” was developed. This bitterness tool represents a method to predict physicochemical properties of molecules like “bitter taste”, based on their structural properties. The application is constructed as a workflow of services, hosted at different external locations and implemented using Taverna. It provides several possibilities to input query molecules by data file or name. The solution is generic and can be applied to investigate other receptor systems as well.
+++