De Linux Foundation heeft twee nieuwe open-source initiatieven, NextArch Foundation en Project OpenBytes, gelanceerd. Deze initiatieven richten zich op meer overeenstemming tussen diverse microservices-ontwikkelingen en samenwerking op het gebied van open standaarden en formaten voor AI-datasets.

Het nu opgezette NextArch Foundation-initiatief moet volgens de Linux Foundation gaan dienen als een omgeving waarbinnen open-source-ontwikkelaars nieuwe architecturen kunnen bouwen voor het ondersteunen van compatibiliteit tussen de vele soorten microservices. Of dit nu de bouwstenen voor onder meer cloud-native computing, AI, het IoT, quantum computing, edge computing of andere geavanceerde technologieën zijn.

De samenwerking moet onder meer ‘infrastructure-abstratie’ gaan opleveren. Hiermee moeten ontwikkelaars straks eenvoudiger mogelijkheden krijgen voor het automatiseren van hun ontwikkelwerkzaamheden, de operations en projectprocessen. Dit moet de onafhankelijkheid van ontwikkelaars verder helpen te stimuleren. Daarnaast moet de samenwerking ook voor bedrijven makkelijk en kosteneffectieve tooling bieden waarmee zij hun producten makkelijker kunnen verkopen.

Het samenwerkingsverband gaat open-source software en cloud-nativeprojecten stimuleren voor moderne applicaties, blockchain, gedistribueerde edge/IoT-toepassingen, compute-, storage- en netwerk-oplossingen en AI/ML accelerators. Inmiddels hebben ongeveer 40 partijen zich aan dit open-source-initiatief gecommitteerd.

Project OpenBytes

Het eveneens aangekondigde open-source-initiatief Project OpenBytes, met Graviti Technologies als initiatiefnemer naast de Linux Foundation, gaat zich richten op het via open-source beter beschikbaar maken van AI-datasets. Vooral gaat het hierbij om het creëren van open standaarden en formaten die dit proces eenvoudiger moeten maken. Dit moet een hogere kwaliteit van de te gebruiken data voor AI-oplossingen en -toepassingen garanderen.

Het initiatief wil ook regelgeving ontwikkelen die het eigendom van AI-datasets beter regelen. Het delen van AI-datasets is vaak een lastige zaak omdat leveranciers van deze datasets vaak twijfelen over hoe deze door anderen worden gebruikt en door problemen rondom de licenties.

Met het ontwikkelen van de open-source data standaarden en formaten kan straks iedereen, van academische instellingen tot aan bedrijven, profiteren. Dit moet uiteindelijk meer data beschikbaar maken, een betere kwaliteit van open datasets bewerkstelligen en AI-ontwikkeling versnellen.