E-Science , auch bekannt als eScience , bezeichnet die Durchführung rechenintensiver wissenschaftlicher Forschung in stark verteilten Netzwerkumgebungen . Diese Form der Wissenschaft beinhaltet die Verwendung umfangreicher Datensätze , die Grid-Computing erfordern – eine Methode, bei der mehrere Computer zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen genutzt werden. In manchen Fällen umfasst der Begriff auch Technologien, die die verteilte Zusammenarbeit ermöglichen, wie beispielsweise das Access Grid . Der Begriff wurde 1999 von John Taylor, dem Generaldirektor des britischen Office of Science and Technology , geprägt und zur Beschreibung einer großen Förderinitiative verwendet, die im November 2000 startete. Seitdem wird der Begriff „E-Science“ weiter gefasst und umfasst die Anwendung von Computertechnologie in der modernen wissenschaftlichen Forschung, einschließlich der Vorbereitung, Durchführung, Datenerfassung, Ergebnisverbreitung sowie der langfristigen Speicherung und des Zugriffs auf alle im wissenschaftlichen Prozess generierten Materialien. Dies kann Datenmodellierung und -analyse, elektronische/digitalisierte Laborbücher, Rohdaten und angepasste Datensätze, Manuskripterstellung und Entwürfe, Preprints sowie Print- und/oder Online-Publikationen umfassen. [ 1 ] Im Jahr 2014 fasste die IEEE eScience Conference Series die Definition in einer der von den Organisatoren verwendeten Arbeitsdefinitionen wie folgt zusammen: „eScience fördert Innovationen in der kollaborativen, rechen- oder datenintensiven Forschung über alle Disziplinen hinweg und über den gesamten Forschungslebenszyklus hinweg.“ [ 2 ] E-Science umfasst „das, was oft als Big Data bezeichnet wird und die Wissenschaft revolutioniert hat … [wie beispielsweise] den Large Hadron Collider (LHC) am CERN … [der] jährlich etwa 780 Terabyte an Daten generiert … Hoch datenintensive moderne Wissenschaftsbereiche … die große Mengen an E-Science-Daten erzeugen, umfassen: Computerbiologie , Bioinformatik , Genomik“ [ 1 ] und den digitalen Fußabdruck des Menschen für die Sozialwissenschaften . [ 3 ]

Der Turing- Preisträger Jim Gray prägte den Begriff der „datenintensiven Wissenschaft“ oder „ E-Wissenschaft “ als „viertes Paradigma“ der Wissenschaft ( empirisch , theoretisch , computergestützt und nun datengetrieben) und behauptete, dass sich „alles in der Wissenschaft aufgrund des Einflusses der Informationstechnologie“ und der Datenflut verändert . [ 4 ] [ 5 ]

E-Science revolutioniert beide grundlegenden Säulen der wissenschaftlichen Methode : die empirische Forschung , insbesondere durch digitale Big Data , und die wissenschaftliche Theoriebildung , insbesondere durch die Entwicklung von Computersimulationsmodellen . [ 6 ] [ 7 ] Diese Ideen spiegelten sich im Februar 2013 im Büro für Wissenschafts- und Technologiepolitik des Weißen Hauses wider, das viele der genannten Ergebnisse der E-Science gemäß der Richtlinie des Memorandums für die Aufbewahrung und den Zugang vorsah. [ 8 ] Zu den E-Sciences gehören Teilchenphysik, Geowissenschaften und soziale Simulationen .

Merkmale und Beispiele

Die meisten Forschungsaktivitäten im Bereich E-Science konzentrieren sich auf die Entwicklung neuer Rechenwerkzeuge und Infrastrukturen zur Unterstützung wissenschaftlicher Entdeckungen. Aufgrund der Komplexität der Software und der Anforderungen an die Backend-Infrastruktur werden E-Science-Projekte in der Regel von großen Teams geleitet und von Forschungslaboren, großen Universitäten oder Regierungen betreut. Derzeit liegt ein Schwerpunkt der E-Science-Forschung im Vereinigten Königreich, wo das britische E-Science-Programm erhebliche Fördermittel bereitstellt. In Europa hat die Entwicklung von Rechenkapazitäten zur Unterstützung des CERN Large Hadron Collider zur Entwicklung von E-Science- und Grid-Infrastrukturen geführt, die auch von anderen Disziplinen genutzt werden.

Konsortien

Beispiele für e-Science-Infrastrukturen sind das Worldwide LHC Computing Grid , ein Verbund mit verschiedenen Partnern, darunter die European Grid Infrastructure , das Open Science Grid und die Nordic DataGrid Facility .

Zur Unterstützung von E-Science-Anwendungen kombiniert Open Science Grid Schnittstellen zu über 100 landesweiten Clustern, 50 Schnittstellen zu geografisch verteilten Speicher-Caches und 8 Campus-Grids (Purdue, Wisconsin-Madison, Clemson, Nebraska-Lincoln, FermiGrid am FNAL, SUNY-Buffalo und Oklahoma in den USA sowie UNESP in Brasilien). Zu den Wissenschaftsbereichen, die von Open Science Grid profitieren, gehören:

Britisches Programm

Nach seiner Ernennung zum Generaldirektor der Forschungsräte im Jahr 1999 bewarb sich John Taylor mit Unterstützung des Wissenschaftsministers David Sainsbury und des Schatzkanzlers Gordon Brown beim Finanzministerium um die Finanzierung eines Programms zur Entwicklung der E-Infrastruktur für die Wissenschaft. Dieses Programm sollte die Grundlage dafür schaffen, dass die britische Wissenschaft und Industrie eine weltweit führende Rolle in der Wissensökonomie einnehmen kann. Dies motivierte die Lissabon-Strategie für nachhaltiges Wirtschaftswachstum, zu der sich die britische Regierung im März 2000 verpflichtete.

Im November 2000 kündigte John Taylor 98 Millionen Pfund für ein nationales britisches E-Science-Programm an. Die britische Industrie sollte zusätzlich 20 Millionen Pfund als Kofinanzierung für Projekte beisteuern, an denen sie sich beteiligte. Von diesem Budget von 120 Millionen Pfund über drei Jahre sollten 75 Millionen Pfund für Pilotprojekte zur Grid-Anwendung in allen Wissenschaftsbereichen verwendet werden, die von den jeweils zuständigen Forschungsräten verwaltet wurden. Weitere 35 Millionen Pfund waren vom EPSRC als Kernprogramm zur Entwicklung robuster Grid-Middleware vorgesehen. Phase 2 des Programms (2004–2006) wurde mit weiteren 96 Millionen Pfund für Anwendungsprojekte und 27 Millionen Pfund für das EPSRC-Kernprogramm gefördert. Phase 3 (2007–2009) erhielt weitere 14 Millionen Pfund für das EPSRC-Kernprogramm und einen zusätzlichen Betrag für Anwendungsprojekte. Zusätzliche Mittel für die E-Science-Aktivitäten in Großbritannien wurden aus Mitteln der Europäischen Union, aus Mitteln des SRIF- Programms für Universitätsförderung und aus Mitteln von Jisc für Netzwerk- und sonstige Infrastruktur bereitgestellt .

Das britische e-Science-Programm umfasste eine Vielzahl von Ressourcen, Zentren und Personen, darunter das Nationale e-Science-Zentrum (NeSC), das von den Universitäten Glasgow und Edinburgh mit Einrichtungen in beiden Städten betrieben wird. [ 9 ] Tony Hey leitete das Kernprogramm von 2001 bis 2005. [ 10 ]

Innerhalb Großbritanniens unterstützen regionale E-Science-Zentren ihre lokalen Universitäten und Projekte, darunter:

Darüber hinaus gibt es verschiedene Exzellenzzentren und Forschungszentren.

Zusätzlich zu den Zentren wurden die Pilotprojekte zur Anwendung des Stromnetzes von dem Forschungsrat finanziert, der für die einzelnen Bereiche der britischen Wissenschaftsförderung zuständig ist.

Der EPSRC finanzierte 11 Pilotprojekte im Bereich E-Science in drei Phasen (in der ersten Phase jeweils mit rund 3 Millionen Pfund):

  • Die erste Phase (2001–2005) umfasste CombEchem, DAME, Discovery Net , GEODISE, myGrid und RealityGrid.
  • Die zweite Phase (2004–2008) umfasste GOLD und Integrative Biologie.
  • Die dritte Phase (2005–2010) umfasste PMSEG (MESSAGE), CARMEN und NanoCMOS.

Das PPARC / STFC finanzierte zwei Projekte: GridPP (Phase 1 für 17 Millionen Pfund, Phase 2 für 5,9 Millionen Pfund, Phase 3 für 30 Millionen Pfund und eine 4. Phase, die von 2011 bis 2014 lief) und Astrogrid (14 Millionen Pfund über 3 Phasen).

Die verbleibenden 23 Millionen Pfund der ersten Förderphase wurden zwischen den von BBSRC, MRC und NERC finanzierten Antragsprojekten aufgeteilt:

  • BBSRC : Biomolekulares Netzwerk, Proteom-Annotationspipeline, Hochdurchsatz-Strukturbiologie, Globale Biodiversität
  • MRC : Biologie des Alterns, Sequenz- und Strukturdaten, Molekulargenetik, Krebsmanagement, Klinisches E-Science-Framework, Neuroinformatische Modellierungswerkzeuge
  • NERC : Climateprediction.com, Oceanographic Grid, Molecular Environmental Grid, NERC DataGrid

Das 2009 abgeschlossene, vom britischen National Science Foundation (NSF) geförderte e-Science-Programm wurde von einem internationalen Gremium unter der Leitung von Daniel E. Atkins , Direktor des Office of Cyberinfrastructure der US-amerikanischen NSF , evaluiert . Der Bericht kam zu dem Schluss, dass das Programm zwar einen Pool an qualifizierten Fachkräften aufgebaut, einige Dienstleistungen entwickelt und die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie gefördert hatte, diese Erfolge jedoch eher auf Projektebene erzielt wurden und nicht durch den Aufbau von Infrastruktur oder die Transformation von Disziplinen hin zur Etablierung von e-Science als Standardarbeitsweise. Zudem seien diese Erfolge ohne weitere Investitionen nicht nachhaltig.

Vereinigte Staaten

Initiativen in den Vereinigten Staaten, bei denen der Begriff „Cyberinfrastruktur“ üblicherweise zur Definition von E-Science-Projekten verwendet wird, werden hauptsächlich vom Büro für Cyberinfrastruktur der National Science Foundation (NSF OCI) [ 11 ] und dem Energieministerium (insbesondere dem Office of Science) finanziert. Nach dem Abschluss von TeraGrid im Jahr 2011 wurde das ACCESS-Programm von der National Science Foundation ins Leben gerufen und finanziert, um Forschenden und Lehrenden – unabhängig von Fördermitteln – die Nutzung der fortschrittlichen Computersysteme und -dienste des Landes zu ermöglichen.

Die Niederlande

Die niederländische eScience-Forschung wird vom Netherlands eScience Center in Amsterdam koordiniert, einer Initiative, die von NWO und SURF gegründet wurde .

Europa

Plan-Europe ist eine Plattform nationaler E-Science-/Datenforschungszentren in Europa. Sie wurde im Rahmen der Gründungsversammlung am 29. und 30. Oktober 2014 in Amsterdam, Niederlande, ins Leben gerufen und basiert auf vereinbarten Statuten. Plan-Europe verfügt über einen festen Kern aktiver Mitglieder und tagt zweimal jährlich. Weitere Informationen finden Sie auf der Website von Plan-Europe .

Schweden

In Schweden wurden von zwei verschiedenen Universitätsgruppen zwei akademische Forschungsprojekte durchgeführt, um Forschern den gemeinsamen Zugang zu wissenschaftlichen Computerressourcen und Wissen zu ermöglichen:

Vergleich mit der traditionellen Wissenschaft

Die traditionelle Wissenschaft repräsentiert zwei unterschiedliche philosophische Traditionen innerhalb der Wissenschaftsgeschichte. Die E-Science hingegen erfordert, so die Argumentation, einen Paradigmenwechsel und die Etablierung eines dritten Wissenschaftszweigs. „Die Idee offener Daten ist nicht neu; Robert Boyle wird die Betonung der Konzepte Skepsis , Transparenz und Reproduzierbarkeit für die unabhängige Überprüfung wissenschaftlicher Publikationen in den 1660er Jahren zugeschrieben. Die wissenschaftliche Methode wurde später in zwei Hauptzweige unterteilt: den deduktiven und den empirischen Ansatz. Heute sollte eine theoretische Revision der wissenschaftlichen Methode einen neuen Zweig umfassen, so Victoria Stodden. Dieser Ansatz sieht vor, dass – wie bei den anderen beiden Methoden – alle Rechenschritte, mit denen Wissenschaftler zu Schlussfolgerungen gelangen, offengelegt werden. Denn in den letzten 20 Jahren haben sich Wissenschaftler intensiv mit der Frage auseinandergesetzt, wie mit den Veränderungen im Bereich des Hochleistungsrechnens und der Simulation umzugehen ist.“ [ 1 ] E-Science zielt daher darauf ab, empirische und theoretische Ansätze zu vereinen. [3] Computersimulationen können künstliche Daten erzeugen , und Echtzeit-Big-Data können zur Kalibrierung theoretischer Simulationsmodelle genutzt werden. [ 7 ] Konzeptionell dreht sich E-Science um die Entwicklung neuer Methoden, die Wissenschaftler bei ihrer Forschung unterstützen. Ziel ist es, durch die Analyse riesiger, über das Internet zugänglicher Datenmengen mithilfe umfangreicher Rechenressourcen neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Wertvolle Entdeckungen lassen sich jedoch nicht allein durch die Bereitstellung von Computerwerkzeugen, einer Cyberinfrastruktur oder durch die Ausführung vordefinierter Schritte erzielen. Vielmehr bedarf es eines originellen, kreativen Aspekts, der sich naturgemäß nicht automatisieren lässt. Dies hat zu verschiedenen Forschungsarbeiten geführt, die versuchen, die Eigenschaften zu definieren, die E-Science-Plattformen bieten sollten, um ein neues Paradigma der Wissenschaftspraxis zu unterstützen, sowie neue Regeln, um die Anforderungen an die Erhaltung und Bereitstellung von Rechenergebnissen so zu erfüllen, dass diese in nachvollziehbaren, logischen Schritten reproduzierbar sind. Dies ist eine intrinsische Voraussetzung für die Wahrung der modernen wissenschaftlichen Integrität und ermöglicht eine Erweiterung der „Boyle-Tradition im Computerzeitalter“. [ 1 ]

Modellierung von E-Science-Prozessen

Eine Ansicht [ 14 ] argumentiert, dass ein moderner Entdeckungsprozess, da er einem mathematischen Beweis ähnelt, ähnliche Eigenschaften aufweisen sollte: Er ermöglicht die deterministische Reproduktion von Ergebnissen bei wiederholter Ausführung und die Betrachtung von Zwischenergebnissen zur besseren Überprüfung und zum besseren Verständnis. In diesem Fall genügt es nicht, lediglich die Herkunft der Daten zu modellieren. Vielmehr muss auch die Herkunft der aus der Datenanalyse generierten Hypothesen und Ergebnisse modelliert werden, um Belege für neue Entdeckungen zu liefern. Wissenschaftliche Arbeitsabläufe wurden daher vorgeschlagen und entwickelt, um Wissenschaftler bei der Nachverfolgung der Entwicklung ihrer Daten, Zwischenergebnisse und Endergebnisse zu unterstützen und so die Entdeckungsentwicklung innerhalb eines Forschungsprojekts zu dokumentieren und nachzuvollziehen.

Wissenschaft 2.0

Andere Ansätze umfassen Science 2.0, wo E-Science als ein Wandel von der Veröffentlichung finaler Ergebnisse durch klar definierte Forschungsgruppen hin zu einem offeneren Ansatz verstanden wird. Dieser beinhaltet die öffentliche Bereitstellung von Rohdaten, vorläufigen experimentellen Ergebnissen und zugehörigen Informationen. Um diesen Wandel zu fördern, setzt Science 2.0 auf Werkzeuge, die die Kommunikation, Kooperation und Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten vereinfachen. Ein solcher Ansatz hat das Potenzial, den wissenschaftlichen Erkenntnisprozess zu beschleunigen, Probleme im Zusammenhang mit akademischen Publikationen und Peer-Review zu überwinden und Zeit- und Kostenbarrieren abzubauen, die die Generierung neuen Wissens bisher eingeschränkt haben.

Siehe auch

Referenzen

  1. ^ a b c d Bohle, S. "Was ist E-Wissenschaft und wie sollte sie gemanagt werden?" Nature.com, Spektrum der Wissenschaft (Scientific American), http://www.scilogs.com/scientific_and_medical_libraries/what-is-e-science-and-how-should-it-be-managed/ .
  2. ^ IEEE International Conference on eScience, Homepage, abgerufen am 18. Dezember 2014, https://escience-conference.org/
  3. ^ a b DT&SC 7-2: Computational Social Science. https://www.youtube.com/watch?v=TEo0Au1brHs Aus dem DT&SC-Onlinekurs der University of California: https://canvas.instructure.com/courses/949415
  4. ^ Stewart Tansley; Kristin Michele Tolle (2009). Das vierte Paradigma: Datenintensive wissenschaftliche Entdeckung . Microsoft Research. ISBN 978-0-9825442-0-4Die
  5. Bell , G.; Hey, T.; Szalay, A. (2009). „Computer Science: Beyond the Data Deluge“. Science . 323 ( 5919): 1297–1298 . doi : 10.1126/science.1170411 . ISSN 0036-8075 . PMID 19265007. S2CID 9743327 .   
  6. ^ DT&SC 7-1: Einführung in die E-Wissenschaft: https://www.youtube.com/watch?v=9x3d75ZMuYU . Aus dem DT&SC-Onlinekurs der University of California: https://canvas.instructure.com/courses/949415
  7. ^ a b Hilbert, M. (2015). e-Science for Digital Development: ICT4ICT4D. Centre for Development Informatics, SEED, University of Manchester. „Archivierte Kopie“ (PDF) . Archiviert vom Original (PDF) am 24.09.2015 . Abgerufen am 13.08.2015 .{{cite web}}: CS1 Wartung: Archivierte Kopie als Titel ( Link )
  8. ^ Executive Office of the President, Office of Science and Technology Policy, „Memorandum für die Leiter der Exekutivbehörden und -agenturen: Verbesserung des Zugangs zu den Ergebnissen staatlich geförderter wissenschaftlicher Forschung.“ 22. Februar 2013, abgerufen am 7. Juli 2013, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/ostp_public_access_memo_2013.pdf .
  9. ^ „Nationales Zentrum für E-Wissenschaft“ . Offizielle Website . Archiviert vom Original am 16. Dezember 2008. Abgerufen am 29. September 2011 .
  10. ^ Richard Poynder (12. Dezember 2006). „Ein Gespräch mit Tony Hey von Microsoft“ . Blog „Open and Shut?“ . Abgerufen am 20. September 2011. Zufällig hat man sich in den USA für einen anderen Namen entschieden. Ich persönlich finde e-Science einen viel besseren Namen als Cyberinfrastruktur.Vollständiges Transkript archiviert am 25. März 2012 in der Wayback Machine , aktualisiert am 15. Dezember 2006.
  11. ^ „Office of Cyberinfrastructure (OCI)“ . Abgerufen am 19. September 2011 .
  12. ^ "Schwedisches e-Science-Forschungszentrum (SeRC)" .
  13. ^ "eSSENCE, The e-Science Collaboration" .
  14. ^ Syed, J.; Ghanem, M.; Guo, Y. (2007). „Unterstützung wissenschaftlicher Entdeckungsprozesse im Discovery Net“. Concurrency and Computation: Practice and Experience . 19 (2): 167. doi : 10.1002/cpe.1049 . S2CID 16212949 .