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本文介绍了营养数据服务（NDS），这是一种保留来源的基础设施，将FAIR原则付诸实践，用于AI智能体介导的营养研究，解决了数据身份、搜索和交叉映射的挑战。与开放网络重建相比，它展示了强大的基准测试结果和更高的可重复性。
作者是一名机器学习学生，向机器人社区提出关于数据互操作性的问题，并提议进行一项实验，以规范化和丰富公共机器人数据集，以便更好地重用。