في عصر يتسارع فيه النمو الهائل لتقنيات الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) وتعلم الآلة (Machine Learning) في مجالات البحث العلمي، بات من الواضح أن هناك فجوة كبيرة بين الأدوات السائدة لصيانة نماذج تعلم الآلة (MLOps) وما تحتاجه الأبحاث العلمية المعاصرة وعلم المستودعات المفتوحة. وكمحاولة لسد هذه الفجوة، تم تقديم منصة AI4EOSC، التي تعتبر منصة فدرالية مفتوحة المصدر تم تصميمها لتشغيل دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل داخل نظام السحابة العلمية الأوروبية (European Open Science Cloud - EOSC).

تتبع منهجية AI4EOSC لمواجهة التشظي الموجود في البنى التحتية البحثية الموزعة، من خلال دمج معمارية معيارية وموزعة تشمل منصة تطوير ذكاء اصطناعي، طبقة ذكاء اصطناعي كخدمة (AI-as-a-Service) بدون خادم، ونموذج تنسيق فدرالي يمكنه دمج موارد حوسبة وتخزين متنوعة من البنى التحتية الإلكترونية المتنوعة.

تتميز AI4EOSC بنهج 'FAIR-by-design' الذي يفرض توحيد بيانات الميتاداتا من خلال استخدام MLDCAT-AP ويتوافق مع توجيهات W3C PROV لتتبع الأصول. وتظهر القيمة المضافة لهذه المنصة من خلال تقديم مجموعة متنوعة من التطبيقات المجتمعية التي تتيح نشرًا سلسًا ومتناسقًا عبر مزودي السحابة الموزعة.

تُثبَت هذه التطبيقات من خلال مجموعة من الحالات العلمية التي توضح كيف أن هذا العمل يساعد في تقليل العبء اليدوي عن الباحثين، مع ضمان مستويات عالية من القابلية لإعادة الإنتاج والتفاعل، وتوفير بيئة موحدة للتطوير والتدريب وإنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في نظام EOSC.