Введение
E Science или eScience – это вычислительно-интенсивная наука, проводимая в высокораспределенных сетевых средах, или наука, использующая огромные наборы данных, требующие вычислительных сетей; термин иногда включает технологии, обеспечивающие распределенное сотрудничество, такие как Access Grid. Термин был введен Джоном Тейлором, генеральным директором Управления науки и технологий Соединенного Королевства, в 1999 году и использовался для описания масштабной инициативы финансирования, стартовавшей в ноябре 2000 года. С тех пор eScience интерпретируется в более широком смысле как «применение компьютерных технологий к проведению современных научных исследований, включая подготовку, экспериментирование, сбор данных, распространение результатов, а также долгосрочное хранение и обеспечение доступа ко всем материалам, полученным в ходе научного процесса. Это может включать моделирование и анализ данных, электронные/оцифрованные лабораторные журналы, исходные и обработанные наборы данных, подготовку рукописей и черновиков, препринты, а также печатные и/или электронные публикации». В 2014 году серия конференций IEEE eScience сократила определение до «eScience способствует инновациям в совместных, вычислительно- или данных-интенсивных исследованиях во всех дисциплинах на протяжении всего жизненного цикла исследований» – одного из рабочих определений, используемых организаторами. E Science охватывает «то, что часто называют большими данными [которые] произвели революцию в науке [например, Большой адронный коллайдер (LHC) в CERN, генерирующий около 780 терабайт в год], а также современные научные области, генерирующие большие объемы данных eScience, такие как вычислительная биология, биоинформатика и геномика». Лауреат премии Тьюринга Джим Грей представлял «науку, интенсивно использующую данные», или «eScience», как «четвертую парадигму» науки (эмпирическую, теоретическую, вычислительную и теперь основанную на данных) и утверждал, что «все в науке меняется под воздействием информационных технологий» и потока данных. E Science революционизирует обе фундаментальные основы научного метода: эмпирические исследования, особенно благодаря цифровым большим данным, и научную теорию, особенно благодаря компьютерному моделированию. Эти идеи были отражены в политике Белого дома в области науки и технологий в феврале 2013 года, в которой многие из вышеупомянутых продуктов eScience были включены в список требований к сохранению и доступу в соответствии с директивой меморандума. К областям eScience относятся физика частиц, науки о Земле и социальное моделирование.
Turing Award winner Jim Gray imagined "data intensive science" or "e science" as a "fourth paradigm" of science (empirical, theoretical, computational and now data driven) and asserted that "everything about science is changing because of the impact of information technology" and the data deluge. E Science revolutionizes both fundamental legs of the scientific method: empirical research, especially through digital big data; and scientific theory, especially through computer simulation model building. These ideas were reflected by The White House's Office and Science Technology Policy in February 2013, which slated many of the aforementioned e Science output products for preservation and access requirements under the memorandum's directive. E sciences include particle physics, earth sciences and social simulations.
Характеристики и примеры
Большинство исследовательских работ в области e-Science были сосредоточены на разработке новых вычислительных инструментов и инфраструктур для поддержки научных открытий. В связи со сложностью программного обеспечения и высокими требованиями к серверной инфраструктуре, проекты e-Science обычно реализуются большими командами, управляемыми и разрабатываемыми исследовательскими лабораториями, крупными университетами или государственными организациями. В настоящее время значительное внимание уделяется e-Science в Соединенном Королевстве, где британская программа e-Science предоставляет существенное финансирование. В Европе развитие вычислительных мощностей для поддержки Большого адронного коллайдера ЦЕРН привело к развитию e-Science и Grid-инфраструктур, которые также используются другими научными областями.
Соединенные Штаты
Инициативы, базирующиеся в Соединенных Штатах, где термин «киберинфраструктура» обычно используется для обозначения проектов в области электронной науки, финансируются главным образом Управлением киберинфраструктуры Национального научного фонда (NSF OCI) и Министерством энергетики (в частности, Управлением науки). После завершения работы TeraGrid в 2011 году Национальным научным фондом была создана и финансируется программа ACCESS, призванная помочь исследователям и преподавателям – как имеющим поддержку в виде грантов, так и не имеющим ее – использовать передовые вычислительные системы и ресурсы страны.
Нидерланды
Голландские исследования в области eScience координируются Нидерландским центром eScience в Амстердаме, инициативой, учрежденной NWO и SURF.
Европа
Plan Europe — это платформа национальных центров электронных наук и исследований данных в Европе, учрежденная на учредительном собрании 29–30 октября 2014 года в Амстердаме, Нидерланды, и функционирующая на основе согласованного положения о порядке работы. PLAN E имеет ядро активных участников и проводит встречи дважды в год. Более подробную информацию можно найти на PLAN E.
Сравнение с традиционной наукой
Традиционная наука представляет собой две различные философские традиции в истории науки, но, как утверждается, e-наука требует сдвига парадигмы и добавления третьей ветви науки. "Идея открытых данных не нова; действительно, при изучении истории и философии науки Роберт Бойль известен тем, что подчеркивал важность скептицизма, прозрачности и воспроизводимости для независимой проверки в научных публикациях в 1660-х годах. Позднее научный метод был разделен на две основные ветви: дедуктивный и эмпирический подходы. Сегодня, теоретический пересмотр научного метода должен включать новую ветвь – вычислительный подход, где, подобно двум другим методам, раскрываются все вычислительные шаги, посредством которых ученые приходят к выводам, – утверждает Виктория Стодден. Это связано с тем, что последние 20 лет люди пытаются найти способы справиться с изменениями в высокопроизводительных вычислениях и моделировании. Она утверждает, что поскольку современный процесс научного открытия выполняет аналогичную функцию математическому доказательству, он должен обладать схожими свойствами, а именно, обеспечивать детерминированное воспроизведение результатов при повторном выполнении и предоставлять возможность просмотра промежуточных результатов для облегчения изучения и понимания. В этом случае простого моделирования происхождения данных недостаточно. Необходимо моделировать происхождение гипотез и результатов, полученных в результате анализа данных, чтобы предоставить доказательства, подтверждающие новые открытия. В связи с этим были предложены и разработаны научные рабочие процессы, призванные помочь ученым отслеживать эволюцию данных, промежуточных и конечных результатов, как средство документирования и отслеживания эволюции открытий в рамках научного исследования."
Наука 2.0
Другие взгляды включают концепцию «Наука 2.0», где электронная наука рассматривается как переход от публикации окончательных результатов четко определенными коллаборативными группами к более открытому подходу, включающему в себя публичный обмен исходными данными, предварительными результатами экспериментов и сопутствующей информацией. Для содействия этому переходу, концепция «Наука 2.0» ориентирована на предоставление инструментов, упрощающих коммуникацию, взаимодействие и сотрудничество между заинтересованными сторонами. Такой подход обладает потенциалом: ускорить процесс научных открытий; решить проблемы, связанные с академическим изданием и рецензированием; и устранить временные и финансовые барьеры, ограничивающие создание новых знаний.