“`html
Внедрение вычислительных исследований в научные дисциплины
Интеграция данных-интенсивных вычислительных исследований является важной для научных дисциплин. Вычислительные рабочие процессы систематически описывают методы, данные и вычислительные ресурсы. Сложные модели симуляции и обширные объемы данных в области вычислительных наук и инженерии (CSE) облегчают исследования за пределами симуляций, позволяя анализировать разнообразные данные и методологии. Принципы FAIR обеспечивают доступность и повторное использование исследовательских данных, руководящие управлением данными. При этом, несмотря на документирование рабочих процессов CSE, все еще необходимо включать абстрактные описания. Новые инструменты, такие как Jupyter notebooks и Code Ocean, облегчают документирование и интеграцию, а автоматизированные рабочие процессы направлены на объединение вычислительных и лабораторных вычислений.
Проблема воспроизводимости в вычислительных рабочих процессах
Для документирования и выполнения рабочих процессов популярностью пользуется Jupyter, но его ограничения, такие как отсутствие документированных библиотек и линейная структура, затрудняют полную воспроизводимость. Альтернативные инструменты, такие как CWL и Galaxy, предлагают расширенное управление рабочими процессами для различных областей, но также имеют ограничения. Контейнерный подход FMI способствует воспроизведению симуляций, но требует метаданных для более широкой воспроизводимости и адаптации.
MaRDIFlow: автоматизация абстрагирования метаданных для улучшения воспроизводимости в вычислительных рабочих процессах
Исследователи Института им. Макса Планка по динамике сложных технических систем представляют MaRDIFlow – надежный вычислительный фреймворк, нацеленный на автоматизацию абстрагирования метаданных в онтологии математических объектов. Прототип разработан, демонстрируя примеры использования и интеграцию в инструмент рабочего процесса и фреймворк происхождения данных. Также исследователи продемонстрировали применение принципов FAIR к вычислительным рабочим процессам, обеспечивая нахождение, доступность, интероперабельность и повторное использование абстрагированных компонентов.
Принципы дизайна MaRDIFlow
Принципы дизайна MaRDIFlow основаны на рассмотрении компонентов как абстрактных объектов, определенных их входно-выходным поведением и метаданными. Эти объекты объединяются на основе метаданных и соответствия интерфейсов ввода-вывода, формируя рабочий процесс. Различные реализации каждого элемента обеспечивают избыточность и гибкость. Это многоуровневое описание повышает воспроизводимость, учитывая сценарии, когда программные компоненты могут быть недоступны. Рабочий прототип, доступный через командную строку, обеспечивает выполнение, документирование и поддержку происхождения данных для компьютерных экспериментов, облегчая воспроизводимость и репликацию.
Текущая версия MaRDIFlow
Текущая версия MaRDIFlow служит командной строкой, позволяя пользователям управлять компонентами рабочего процесса как абстрактными объектами на основе входно-выходного поведения. Она обеспечивает детальные выводы и полное описание для помощи в воспроизведении вычислительных экспериментов. Примеры использования, такие как коэффициент преобразования CO2 и спинодальное разложение, демонстрируют ее функциональность, соблюдая принципы FAIR. Постоянное развитие направлено на решение разнообразных задач в математических науках. Также планируется разработка электронного лабораторного журнала (ELN) для визуализации и выполнения MaRDIFlow, обеспечивая исследователям удобный интерфейс для эффективного взаимодействия.
Заключение
Данное исследование представляет MaRDIFlow – надежный прототип вычислительного рабочего процесса. MaRDIFlow автоматизирует абстрагирование метаданных в онтологии математических объектов, устраняя зависимости от выполнения и окружающей среды через многоуровневые вертикальные описания. Компоненты определяются их входно-выходными отношениями, позволяя использовать их взаимозаменяемо и часто избыточно. Этот подход повышает гибкость и воспроизводимость в вычислительных экспериментах.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, каналу в Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему субреддиту с более чем 41 тыс. подписчиков.
Применение искусственного интеллекта для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте MaRDIFlow: Automating Metadata Abstraction for Enhanced Reproducibility in Computational Workflows.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизацию: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!