Управление данными научных исследований
Традиционно мы очень много говорим о вопросах управления большими объемами инженерных и производственных данных на различных предприятиях, в конструкторских бюро, в процессах проектирования, производства и эксплуатации разных изделий и продуктов. Однако мало кто уделяет внимание такой безусловно важной сфере, как управление данными научных исследований. Между тем, данная тема является достаточно острой. Сегодня в сфере научных исследований, так же как и на производстве, порождаются громадные объемы структурированных и неструктурированных данных. Это результаты применения различных научных инструментариев, результаты компьютерного имитационного моделирования, данные испытаний и клинических исследований и многое другое.
Павел Брук, директор по развитию бизнеса Dassault Systèmes
В некоторых отраслях научных исследований объемы данных, создаваемых и используемых учеными, растут экспоненциально. Старые времена, когда в качестве основных инструментов использовались карандаш, бумага и логарифмическая линейка, давно прошли. Сегодня перед учеными и исследователями стоит реальная проблема возвращения контроля над данными, создания виртуальных средств их фиксации, анализа, организации, обеспечения выпуска сложных отчетов, их публикации. Формирование такого контроля, обеспечение доступа к этим данным требует совершенно новых информационных подходов и технологий. При этом отдельным вопросом стоит тема взаимодействия команд специалистов для обмена неструктурированными данными.
Для решения этой проблемы необходимо создавать порталы научных данных, которые бы обеспечивали доступ к ним из различных приложений, управление массивными наборами данных, выполнение различных аналитических функций. При этом эти данные могут храниться в «облаке» и позволяют ученым и исследователям создавать как собственные рабочие пространства для локальной обработки, анализа и визуализации данных, так и внутренние «социальные сети», способные обеспечить распространение неструктурированных данных как внутри какоголибо тематического сообщества, так и между сообществами ученых различных направлений. Это ведет к необходимости создания системы управления данными, отличной от всего того, что предлагается в настоящее время на рынке в этом классе. Система, которая обеспечивала бы удобное представление данных из разных источников в режиме реального времени, делала бы решение научных и исследовательских задач гораздо проще, помогала бы быстрее принимать правильные решения, в конечном счете освободила бы ученых от необходимости тратить время на управление собственными данными и данными коллег, что позволило бы значительно увеличить время на выполнение собственно творческой научной работы.
Для реализации этого система управления данными научных исследований в том контексте, который мы обозначили выше, должна давать ответ на следующие ключевые вопросы:
- где находится информация, соответствующая стоящей перед ученым задаче?
- как обеспечить сбор и организацию этой информации?
- как извлечь из этой информации скольконибудь ценные сведения?
- каким образом ученые и исследователи могут очертить границы объема информации для определенной задачи, и как эти знания смогут повлиять на ее эффективное решение?
При этом необходимо учитывать, что такая система должна обеспечивать не только доступ для небольших коллективов ученых, но и возможность трансформации и масштабирования в систему управления знаниями больших наукоемких организаций, таких как, например, крупные научноисследовательские институты, клинические лаборатории, центры инновационных исследований и предприятия таких корпораций, как, например, Росатом или Роскосмос.
Следующей важной задачей является обеспечение взаимодействия научных и научнотехнических сообществ, а также научных и инженерных коллективов. Это должно позволить ученым проводить поиск информации для своих исследований, организовывать информацию на базе структурированных и неструктурированных баз данных, документов, переписки и т.п. Система должна обеспечивать поддержку проведения процесса научных исследований и разработок, а также выявление передового опыта и оценку рисков. Подобный способ обмена информацией будет способствовать ускорению обмена знаниями между коллективами для более эффективного исполнения текущих проектов, а также капитализации, уточнению и совершенствованию требований для будущих проектов.
Помимо обозначенных выше задач, необходимо обеспечить безопасное хранение и должную организацию контента, многофункциональный поиск, управление вопросами интеллектуальной собственности, формирование пространства для виртуального взаимодействия, расширенные средства коммуникации, средства построения сообществ и связей между ними, а также способствовать поиску новых идей и талантов.
Для того чтобы построить такое решение, необходимо взять мощную и устойчивую систему управления и поиска информации, адаптированную для научных, деловых и технологических приложений, привязать к этой системе все внутренние и внешние значимые для научноисследовательской организации источники информации, а затем настроить систему ее отображения, способную в реальном времени представлять отчеты по настраиваемым параметрам.
Возможно ли в этом контексте объединить множество информационных ресурсов в единый инструмент? Такое решение уже существует и работает в сотнях компаний во всем мире. Это системы EXALEAD и NETVIBES компании Dassault Systémes. EXALEAD представляет собой средство настраиваемого пакетного поиска с применением технологии SearchBased Applications (SBA). EXALEAD объединяет и поставляет необходимый контент и осуществляет глобальный поиск в режиме реального времени. NETVIBES — это высоко оцененное пользователями и экспертами решение, использующее технологию универсального представления информации (Universal Web App), позволяющую персонально настроить интерфейс информационных панелей один раз и пользоваться им на всех мобильных и стационарных устройствах. Данная связка дает возможность быстро подготовить нужную информацию для принятия решений. Она организует доступ к разнородной информации, мониторинг состояния информации, возможности структурированного поиска информации в различных приложениях в реальном времени, одновременную работу большого числа пользователей (десятков и сотен тысяч), настраиваемые представления информации согласно потребностям пользователей, а также автоматические отчеты и уведомления.
В качестве примера можно привести внедрение системы EXALEAD в университетском госпитале г. Гренобля (Франция). Гренобльский госпиталь — это крупнейшее медицинское учреждение области Isère, где проживают более 1,5 млн человек. Госпиталь рассчитан на 1940 коек, в нем работают более 7,5 тыс. сотрудников. Он не только осуществляет лечение пациентов, но и ведет активную научноисследовательскую работу и обучение студентов.
Объемы данных, с которыми ежедневно сталкиваются сотрудники госпиталя, огромны — это более 5 млн медицинских карт пациентов, результаты более 2 млн клинических исследований, 500 тыс. рецептов, наименования 600 тыс. лекарств и т.п. При подобных объемах очень важно найти такую систему, которая позволяла бы сотрудникам тратить как можно меньше времени на поиск информации и обработку данных.
Основной задачей внедрения системы EXALEAD было создание единого портала доступа ко всем данным, устранение «островков» фрагментированной информации, обеспечение комплексного доступа к контенту для большого числа различных пользователей, а также, что самое главное, улучшение взаимодействия между врачами и учеными, переход от практики общения пациента с врачом «один на один» к объединению всех сотрудников госпиталя в единое сообщество, где они могут поделиться между собой накопленным опытом в любое время и с использованием любой точки доступа. Наряду с этим необходимо было также предложить простой и интуитивный интерфейс системы, поскольку врачи не являются ИТспециалистами и должны тратить как можно меньше времени на обучение работы с системой. Ведь если система помогает медикам сэкономить время на операциях с данными и значительно сократить объемы бумажной работы, то это позволит им провести значительно больше времени со своими пациентами.
С помощью специалистов компании Dassault Systémes все вышеописанные задачи данного заказчика были успешно решены, система внедрена в течение непродолжительного времени и сегодня успешно эксплуатируется в госпитале.
Помимо вышеозначенных решений большую роль в сфере управления данными научных исследований и разработок играют 3Dтехнологии или технологии «виртуальной реальности». Виртуальная реальность прокладывает себе дорогу в естественные науки, в качестве инструмента медицинских исследований, обучения и лечения. Так, предлагаемое Dassault Systémes решение в области виртуальной реальности для естественных наук было разработано в сотрудничестве с передовыми медицинскими лабораториями и университетами. Оно предусматривает различные сферы применения. В области научных исследований и экспозиционной терапии, например, виртуальная реальность используется для изучения и лечения пациентов, страдающих посттравматическим стрессом, фобиями и вредными привычками. Ученые теперь могут совершенно безопасно анализировать и фиксировать взаимодействия человека с предметом или средой, оказывающими на него определенное психологическое воздействие, например, имитируя полет или сталкивая пациента с виртуальным пауком. Полученная с помощью виртуальных сеансов информация помогает понять когнитивное поведение и механизмы психических расстройств. Практикующие врачи могут использовать виртуальную реальность для лечения патологий, благодаря возможности для пациентов постепенно преодолевать свои страхи путем повторяющихся контролируемых контактов с вызывающими их объектами. В других случаях виртуальная реальность может облегчить страдания пациентов, переживших травму. Так, попадая в виртуальное царство льда, пациенты с сильными ожогами оказываются способными переносить ежедневные процедуры без приема обезболивающих средств.
Существует множество способов использования виртуальной реальности для обучения и тренинга. Так, «киберанатомия» позволяет познакомиться со строением человеческого тела. Имитационная хирургия в виртуальном пространстве помогает врачам подготовиться к сложным операциям. Что касается санитарного просвещения, то здесь эти технологии могут быть использованы для имитационного моделирования мира таким, каким он представляется людям, страдающим теми или иными заболеваниями. Например, пользователь может ощутить себя на месте человека со слабым зрением или в инвалидной коляске. Это позволяет повысить уровень осознания обществом проблем, с которыми сталкиваются эти категории населения, и способствовать улучшению условий их жизни.
Таким образом, уникальные технологии платформы 3DEXPERIENCE компании Dassault Systémes открывают безграничные возможности перед научными сообществами. Эти технологии включают решения для управления данными научных исследований, разработок и управления контентом, они являются средством создания корпоративных порталов и информационных панелей, поиска структурированных и неструктурированных данных, виртуальной реальности и симуляции, а также инструментарием для обеспечения взаимодействия научнотехнических сообществ.
