Automatisering wetenschappelijke data analyse

Automatisering wetenschappelijke data analyse 2017-06-19T14:23:27+00:00

Synchrotron Soleil (een Franse deeltjesversneller) heeft voor Passerele gekozen binnen een project voor de automatisering van wetenschappelijke onderzoeksprocessen.
Onderzoekers die stalen voor onderzoek meebrengen  naar Soleil, kunnen gebruik maken van een volledig geautomatiseerd systeem voor de opvolging van die stalen en de onderzoeksresultaten.

Analyse wetenschappelijke data v2

Rol van Passerelle
  • workflows voor data recuperatie:
    Onderzoeksdata worden automatisch gerecupereerd uit een centrale databank via een webservice
  • workflows voor data reductie:
    Verschillende Passerelle workflows zijn verantwoordelijk voor een eerste analyse van experimentele data, het triëren van images uit die data files, en verder in parallell data reducties hierop uitvoeren volgens bepaalde algorithmes
  • workflows voor data analyse:
    Passerelle flows worden ingezet voor de verdere analyse van deze gereduceerde data
The integration of Passerelle’s execution traces with its graphical models allows our scientists to understand in detail what happened in each step of each experimental run.
Andrew McCarthy,, ESRF
My experience so far is so good that all workflows on all other MX beamlines (ID23EH1, ID23EH2, ID29, ID30A3 and BM14) have been moved to the BES / Passerelle
Olof Svensson, ESRF
It is reassuring that the programs found a crystal we missed on the manual run
Bernhard Rupp, Innsbruck Medical University

Onze rol in dit project

  • ontwikkelen van Passerelle extensies voor de integratie met andere subsystemen
  • development van actors en tekenen van de workflows voor data reduction en analyse
  • support verlenen aan Soleil medewerkers ivm Passerelle
  • aanpassen en optimaliseren van de Passerelle deployment configuratie om te voldoen aan de gestelde performantie vereisten voor geautomatiseerde data-analyse
  • Mogelijkheid om in een clustered omgeving te werken

Waarom de keuze voor Passerelle ?

  • Gebaseerd op de laatste nieuwe software development technieken (Java/J2EE, Web services).
  • Efficiënte koppeling mogelijk met andere bestaande services voor beheer van wetenschappelijke stalen en data analyse software
  • Mogelijkheid om parallell meerdere flows te draaien en zo tegelijkertijd data te recupereren uit diverse types data sources
  • Passerelle werd reeds voordien succesvol ingezet voor beheer van experimenten uitgevoerd in andere beamlines
  • Mogelijkheid om in een clustered omgeving te werken
iSencia Belgium NV
http://isencia.be/wp-content/uploads/2014/11/logo_klein_003.png
BE 0473 757 106
Automation of Knowledge Intensive Business Decisions
Knowledge Management
Decision Management
Business Intelligence
Data analysis
Big-Data Analysis
Troubleshooting Automation
IoT Automation
Beslissingsondersteuning
Robotic Process Automation
RPA
Kennisbeheer
Voorhavenlaan 31/11 9000
Ghent
Gent
Belgium
+32 9 335 22 10
info@isencia.be
Dirk Jacobs
Erwin De Ley