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.

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.