GRAPHIA promueve un modelo de colaboración estrecha entre infraestructuras de investigación (ESFRI) como EHRI, OPERAS, RESILIENCE o GGP, y actores privados, en particular pymes innovadoras. Esta asociación se materializa en casos de uso concretos, prototipos y servicios compartidos, abarcando tanto la investigación fundamental como las aplicaciones industriales. El proyecto también experimenta con nuevos flujos de trabajo de innovación a través de laboratorios de prototipado (IPLs), para acelerar la transformación digital del sector.

Foxcub desempeña un papel central en GRAPHIA como coordinador técnico del proyecto y socio clave en la supervisión de las actividades. Junto con OPERAS, lideramos la coordinación técnica entre los paquetes de trabajo (WP) y contribuimos a la gestión general del proyecto.

En el plano tecnológico, Foxcub diseña, despliega e industrializa el grafo de conocimiento SHS del proyecto. Nos encargamos de implementar los flujos de enriquecimiento, evaluar y optimizar las tecnologías de código abierto (RDF, LPG, aprendizaje automático), así como integrar estos procesos en entornos cloud escalables. También intervenimos en la arquitectura semántica, la adquisición de metadatos heterogéneos y los mecanismos de interoperabilidad con otros grafos europeos.

Por último, Foxcub contribuye a la elaboración de un índice de citas en SHS a gran escala, movilizando módulos avanzados de IA para la extracción, desambiguación y enriquecimiento de referencias.

GRAPHIA prepara la integración de las ciencias humanas y sociales (SHS) en los futuros espacios europeos de datos (Data Spaces). Al promover la mutualización, la trazabilidad y la apertura de los datos de investigación, responde a los retos de soberanía digital, transparencia e innovación responsable impulsados por la estrategia europea de datos. El proyecto contribuye a reposicionar las SHS como un dominio estratégico para la transformación digital y la competitividad de los ecosistemas científicos e industriales europeos.

El proyecto se basa en una arquitectura Data Mesh que combina plataformas comunitarias autónomas con una plataforma compartida abierta a todos. Cada comunidad publica sus propios recursos respetando un marco contractual común (data contracts), garantizando así una calidad, una semántica y unas interfaces compatibles.
LUMEN desarrolla una infraestructura técnica mutualizada que integra una amplia gama de funcionalidades transversales: motores de búsqueda multilingües, chatbot de exploración, espacio FAIR para la gestión de artefactos semánticos, herramientas de visualización, catálogo automatizado de software, etc.

Foxcub es el coordinador técnico del proyecto LUMEN. En este sentido, nos encargamos de la planificación, el seguimiento de los entregables y la coherencia técnica global, en estrecha colaboración con los socios y los requisitos del EOSC.

Participamos en el diseño de la arquitectura Data Mesh y del modelo de metadatos que facilita la interoperabilidad entre plataformas. Como líder del desarrollo, construimos la plataforma FAIR de gestión de artefactos semánticos, destinada a enriquecer los datos y alimentar las plataformas de descubrimiento con contenidos alineados semánticamente.

Foxcub también contribuye a la integración y mejora de los servicios open source y participa activamente en la interoperabilidad semántica entre dominios científicos.

LUMEN aspira a transformar de forma duradera los modos de colaboración científica rompiendo los silos disciplinares. Al proponer un modelo de arquitectura replicable, herramientas open source y una gobernanza federada, el proyecto refuerza la autonomía de las comunidades, facilitando su interconexión. Contribuye directamente a la evolución del ecosistema EOSC aportando soluciones concretas para una ciencia abierta, interoperable y sostenible.

La plataforma se basa en los estándares Darwin Core y GBIF, y es compatible con numerosos referentes científicos (TAXREF, GeoNames, INPN, TDWG…).
Permite publicar conjuntos de datos conformes al formato Darwin Core Archive (DwC-A), facilitando su archivo, cosechado y reutilización en infraestructuras FAIR como GBIF.

SoL integra una interfaz interactiva de anotación espectral que permite marcar con precisión las vocalizaciones según criterios de frecuencia y tiempo.
El usuario puede enriquecer las anotaciones mediante etiquetas, vocabularios controlados o hipótesis, favoreciendo la reproducibilidad y el tratamiento automático futuro.
La herramienta está diseñada para adaptarse a la diversidad de perfiles (bioacústicos, ecólogos, gestores de datos…).

Foxcub se encarga del diseño técnico de la plataforma, el desarrollo de sus interfaces, su arquitectura modular y la integración de los estándares FAIR.
También participamos en el diseño del modelo de datos, los flujos de importación y anotación, la exportación a GBIF y la hoja de ruta de enriquecimientos automatizados (IA, clasificación, indexación acústica).

Foxcub participa en la estandarización y armonización de los vocabularios utilizados para describir y enriquecer los metadatos, garantizando la compatibilidad semántica entre plataformas y favoreciendo la circulación de los enriquecimientos.
Nos aseguramos de integrar referencias comunes y aplicar estándares internacionales para garantizar la interoperabilidad a largo plazo.

Desempeñamos un papel activo en la coordinación de los intercambios entre proveedores de servicios, investigadores y plataformas, organizando talleres y fomentando el intercambio de competencias para una mejora continua de la calidad de los servicios y datos.
Foxcub también participa en la formación y difusión de buenas prácticas para acompañar la transformación digital del sector.

Durante el proceso de transformación, la plataforma GoTriple lleva a cabo una serie de procedimientos de limpieza, normalización y enriquecimiento, con el fin de gestionar la heterogeneidad de los metadatos, aumentar el multilingüismo y mejorar la capacidad de búsqueda y descubrimiento del contenido. Finalmente, almacena e indexa los registros de metadatos enriquecidos, lo que permite que sean consultables a través del motor de búsqueda GoTriple.

En el marco de este gran proyecto europeo, Foxcub fue responsable de los enriquecimientos basados en IA (Aprendizaje Automático / Deep Learning) para realizar la categorización automática de las disciplinas de cada artículo y los enriquecimientos semánticos que permiten la anotación automática de palabras clave.

Desde su apertura en 2023, GoTriple permite a empresas y organismos públicos utilizar y reutilizar los resultados científicos para sus propios fines, en particular para mejorar las innovaciones económicas, sociales y científicas.

Matilda, una herramienta común para la ciencia abierta dirigida a todas las comunidades científicas, basada en los metadatos de textos científicos, en particular sus datos de referencias/citas