Распределенная модульная платформа «Цифровая Лаборатория» как среда для проведения научных исследований и разработок НИЦ «Курчатовский Институт»

Курчатовский комплекс НБИКС-природоподобных технологий ориентирован на междисциплинарные исследования и разработки в области нано-, био-, информационных, когнитивных, социогуманитарных наук и технологий. Экспериментальной основой НБИКС комплекса являются Ресурсные центры, действующие в режиме коллективного пользования различными научными лабораториями и содержащие современное оборудование для проведения широкого спектра научных экспериментов. Обработка и хранение полученных экспериментальных данных производится на суперкомпьютере Вычислительного центра, пользование которым также является коллективным. Таким образом, возникают задачи обмена данными между различными зданиями, организации их обработки, анализа и упорядоченного хранения, а также совмещения гетерогенных экспериментальных данных для получения научных результатов более высокого уровня. Для решения данных вопросов на базе распределённой модульной платформы «Цифровая Лаборатория» была организована информационно-аналитическая среда как система, объединяющая в единое виртуальное пространство научное оборудование Ресурсных центров, суперкомпьютер Вычислительного центра, виртуальные машины и персональные компьютеры научных лабораторий, организуя при этом обмен данными между различными зданиями, их обработку, анализ и хранение. Работа с системой осуществляется посредством пользовательского веб-интерфейса. По запросу исследователей каждая процедура работы с экспериментальными данными заданного типа реализуется в виде автономного модуля платформы «Цифровая Лаборатория». Так, например, введен в эксплуатацию и успешно функционирует Модуль «Нейровизуализация» для обработки и анализа фМРТ/МРТ экспериментальных данных головного мозга человека, получаемых на томографе Ресурсного центра. Использование этого модуля делает задачу анализа фМРТ/МРТ данных максимально простой для пользователя, а также позволяет многократно ускорить процесс обработки данных за счёт расспараллеливания вычислений на узлах суперкомпьютера. Помимо создания модулей для работы с экспериментальными данными, система предусматривает возможность создания модулей для работы с данными иного типа. В качестве примера можно привести Модуль «Проектная деятельность» для анализа эффективности научной деятельности исследовательских лабораторий. Использование данной системы позволяет оптимизировать работу с экспериментальными данными в ходе проведения научных исследований за счёт возможности программной реализации необходимых процедур их передачи, хранения, обработки и анализа.

1. Polyakov A., Kokovin D., Poyda A., Zhizhin M., Andreev A., Govorov A., Ilyin V. Toolkit for intensive work with metadata in specialized information systems. Procedia Computer Science, vol. 119, 2017, pp. 59-64.

2. Enyagina I.M., Polyakov A.N., Poyda A.A., Ushakov V.L. System for Automatic Processing and Analysis of MRI/fMRI Data on the Kurchatov Institute Supercomputer. EPJ Web of Conferences, vol. 226, 2020, article no. 03006.

3. Bubenko Janis A., jr. From Information Algebra to Enterprise Modelling and Ontologies - a Historical Perspective on Modelling for Information Systems. In Conceptual Modelling in Information Systems Engineering, Springer, 2007, pp. 1-18.

4. Burgess N. Scaling an RNS number using the core function. In Proc. of the 16th IEEE Symposium on Computer Arithmetic, 2003. pp. 262-269.

5. Jenn Riley. Understanding Metadata: What is Metadata, and What is it For? National Information Standards Organization, 2017, 49 p.

6. Extensible Markup Language (XML) 1.1 (Second Edition). W3C Recommendation, 2006. URL: https://www.w3.org/TR/xml11/, accessed 20.11.2020.

7. MySQL 5.1 Release Notes. URL: https://docs.oracle.com/cd/E17952_01/mysql-5.1-relnotesen/index.html, accessed 20.11.2020.

8. Java EE Overview. URL: http://www.oracle.com/technetwork/java/javaee/overview/index.html, accessed 20.11.2020.

9. An open source framework for creating Java EE web applications. URL: https://struts.apache.org/, accessed 20.112020.

10. Poldrack Russell A., Mumford Jeanette A., Nichols Thomas E. Handbook of Functional MRI Data Analysis, Cambridge University Press, 2011, 238 p.