Що стається з більшістю результатів інженерних досліджень після проведення розрахунків чи експериментів? Зазвичай вони залишаються у вигляді таблиць і графіків у звітах, статтях чи презентаціях, або зберігаються у файлах на особистих комп’ютерах.
Хоча дослідники й інженери щодня створюють унікальні дані, ці результати рідко використовуються повторно в інших проєктах або іншими дослідниками. І тому часто ці дороговартісні дані доводиться відтворювати знову з нуля, що ускладнює і сповільнює інновації.
SplineCloud пропонує інший шлях. Це відкрита FAIR-вебплатформа, створена інженерами для інженерів. Вона допомагає організовувати розрізнені дані у структуровані об’єкти знань, доступні для пошуку і повторного використання. Завдяки репозиторіям SplineCloud дані користувачів не зникають у хаосі й не губляться на локальних пристроях. Вони стають частиною спільної бази, де студенти, викладачі й дослідники можуть знайти їх завдяки розширеному пошуку у будь-який момент.
Відеоінструкція від SplineCloud про те, як створювати регресійні моделі за допомогою інтегрованого онлайн-інструменту для підбору кривих — Online Curve Fitting Tool
Від хаосу дослідницьких даних до системи
SplineCloud пропонує набір інструментів обробки даних, які закривають типові потреби студентів та науковців. Ось кілька основних функцій:
Репозиторії. Організуйте свої дані в структурованих тематичних репозиторіях, щоб їх можна було легко знайти й використати повторно. Додавайте до своїх репозиторіїв теми (топіки) та вікі-описи, щоб пояснити, які методи ви застосували та які результати отримали, де їх можна застосовувати. Ви також можете досліджувати й повторно використовувати дані з відкритих репозиторіїв, створених іншими членами спільноти.
Оцифровка графіків. Відтворюйте числові дані зі сканованих графіків, діаграм або опублікованих зображень завдяки вбудованому інструменту plot digitizer tool, і інтегруйте результати у власні розрахунки для подальшого аналізу.
Апроксимація кривих. Ви можете перетворювати експериментальні дані чи результати моделювання у зручні математичні моделі за допомогою вбудованого інструмента підбору кривих (curve fitting tool). Такі моделі легко повторно використовувати у подальшому аналізі, розрахунках і навіть інтегрувати у різне програмне забезпечення.
API та бібліотеки. Дані зі SplineCloud доступні напряму через SplineCloud API. Для цього вже є готові клієнтські бібліотеки для Python і MATLAB, тож ви можете одразу підключати дані та функції у свої скрипти, навчальні приклади чи аналітичні робочі процеси без додаткових кроків.
Приклади використання в аерокосмічній освіті та дослідженнях
Для студентів і дослідників SplineCloud змінює підхід до роботи з експериментальними даними та результатами чисельного аналізу: дані стають більш доступними і їх зручніше використовувати в інженерних розрахунках. Найбільш поширені випадки використання такі:
1. Лабораторні експерименти
Результати випробувань на міцність, матеріалознавчих досліджень чи аеродинамічних тестів часто представлені у вигляді графіків або таблиць. У SplineCloud їх можна завантажити, оцифрувати та апроксимувати сплайн функціями. Таким чином експериментальні дані перетворюються на структуровані функціональні моделі, які легко інтегрувати у подальші розрахунки чи порівнювати між різними експериментами.
2. Чисельні симуляції (CFD, FEM та інші)
CFD та FEM симуляції генерують великі обсяги даних: аеродинамічні коефіцієнти, поля напружень, модальні частоти тощо. У SplineCloud такі результати зберігаються у FAIR-форматі із зазначенням умов розрахунку (геометрія, навантаження, матеріали). Це дозволяє:
– систематизувати дані та уникнути їх втрати серед локальних файлів;
– будувати узагальнені залежності у вигляді сплайн функцій;
– повторно використовувати результати у проєктних розрахунках чи оптимізаційних алгоритмах.
3. Інтеграція через API й клієнтські бібліотеки
Незалежно від того, чи дані отримані з експериментів або чисельних симуляцій, побудовані моделі та опрацьовані криві можна інтегрувати у подальші інженерні розрахунки. За допомогою SplineCloud API та бібліотек для Python і MATLAB моделі легко підключати до власних скриптів, використовувати у розрахунках і дослідницьких проєктах, а також застосовувати для створення оптимізаційних алгоритмів у проєктуванні та аналізі.
4. Інженерні вебзастосунки
На основі завантажених даних можна створювати власні додатки — knowledge-based web applications, які напряму працюватимуть із даними з репозиторіїв SplineCloud. Наприклад, на платформі вже розміщений генератор консолі крила БПЛА та інші додатки.
Спробуйте створити веб-застосунок для своїх освітніх чи дослідницьких задач.
Наразі розгортання таких додатків відбувається за підтримки команди SplineCloud, але найближчим часом цей процес стане автоматизованим.
Для університетів готується спеціальний курс, де студенти зможуть навчитися розробляти такі рішення самостійно. Якщо ви зацікавились у навчанні, залишіть свої контакти у цій швидкій формі.
«Мені важливо, щоб інженерні знання і дані були доступнішими. Щоб науковці й інженери не витрачали час на роботу, яку вже хтось зробив до них. Особливо, коли це стосується типових рішень, характеристик матеріалів та компонентів, відкритих експериментальних даних, на пошук і обробку яких в інженерів витрачаються години, а то й тижні. Це просто марнування ресурсів.
Ми будуємо SplineCloud як платформу для відкритих репозиторіїв, де дані зручно зберігати, впорядковувати й ділитися ними», — наголошує засновник платформи Вадим Пасько, здобувач ступеня PhD Київського авіаційного інституту.
