Ontologies for wind energy domain experts – Recommended Practice

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides ontology engineering best practices and a tool for wind energy data interoperability.

🏢実務担当者:Offers a standardized approach to creating and managing ontologies for wind farm data management and digital twins.

風力エネルギー分野における「メガトレンド」として近年認識されている[1]デジタル化は、効率性の向上、洞察の生成、製品・サービスの革新を目的として、組織的および業界全体でのデータとデジタル技術の採用を包含する[2]。風力エネルギー分野におけるデジタル化を推進する上での主要な障害は、広く採用されたコミュニティ主導の情報モデルが存在しないことである[2, 3, 4]。これは、シームレスな情報交換と知識管理を妨げる[4]。特に、インテリジェントデジタルツインや人工知能（AI）などの技術の進歩を支援するためには、ステークホルダー間の相互運用性とデータ共有の改善が求められる[5]。オントロジーは、関係性と意味論を定義する構造化された共有語彙を提供し、機械が情報を一貫して解釈、統合、推論できるようにすることで、データをAI対応にする。「オントロジー」という言葉は、共有された概念化の明示的な仕様として定義され[6]、実体、その特性、および関係性を識別する世界の抽象モデルを意味する。オントロジーで定義される概念は、明確な構文だけでなく明示的な意味論でも指定されるため、その解釈における不確実性が低減される。風力エネルギー分野のデジタル化において、オントロジーは、ブレード異常用語や故障モード影響重大度分析の推論ルールの定義から、ドメイン全体のモデリングまで、知識の精密な形式化を可能にする。分野における情報の複雑さと進化を考慮すると、オントロジーはモジュール式で、拡張可能で、相互運用可能でなければならない。オントロジー工学のベストプラクティスに従うことで、知識とデータが発見可能で、アクセス可能で、相互運用可能で、再利用可能（FAIR）であり続けることが保証される[7]。本研究では、新しいIEA Wind推奨実践「風力エネルギー分野の専門家のためのオントロジー作成、公開、および保守」[8]を紹介し、WeDoWind情報モデリングコミュニティ[10]内で新しいオントロジー公開ツールであるTechnoPortal[9]を使用して、風力エネルギーデータのFAIR性とAI対応性を高めるためにオントロジーを作成・共有する方法にどのように適用されているかを示す。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Recently recognised as a "megatrend" in the wind energy sector [1], digitalisation encompasses the organisational and industry-wide adoption of data and digital technologies to enhance efficiency, generate insights, and innovate products and services [2]. A major obstacle to advancing digitalisation in the wind energy sector is the absence of widely adopted, community-driven information models [2, 3, 4]. This hinders seamless information exchange and knowledge management [4]. In particular, improving interoperability and data sharing among stakeholders is required to support advancements in technologies such as Intelligent Digital Twins and Artificial Intelligence (AI) [5].  Ontologies make data AI-ready by providing a structured, shared vocabulary that defines relationships and semantics, enabling machines to interpret, integrate, and reason over information consistently. The word “ontology” is defined as an explicit specification of a shared conceptualisation [6], meaning an abstract model of the world that identifies entities, their properties, and relationships. The concepts defined in an ontology are specified not only with clear syntax but also explicit semantics, thus reducing uncertainty for their interpretation. In digitalising the wind energy sector, ontologies enable precise formalisation of knowledge—from defining blade anomaly terms or inference rules for Failure Modes Effects and criticality analysis to modelling the entire domain. Given the complexity and evolution of information in the sector, ontologies must be modular, extensible, and interoperable. Following ontology engineering best practices ensures knowledge and data remain findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) [7]. In this work, we present the new IEA Wind Recommended Practice “Ontology creation, publication, and maintenance for wind energy domain experts” [8], and show how it is being applied using a new ontology publishing tool, the TechnoPortal [9], within the WeDoWind Information Modelling Community [10] to create and share ontologies, in order to increase the FAIRness and AI-readiness of wind energy data.

• Zenodo https://zenodo.org/records/20556735first seen 2026-06-06 04:14:57 · last seen 2026-06-08 04:13:59