Laboratórios Virtuais

Transcrição

Rafael Santos
Abril/2008
http://www.lac.inpe.br/~rafael.santos
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Resumo
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O que são laboratórios virtuais e para que servem?
Por que implementar laboratórios virtuais?
Visita técnica à Johns Hopkins University.
O NVO (US National Virtual Observatory).
Considerações sobre arquiteturas para (pequenos)
laboratórios virtuais.
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Definição bem genérica:
Um ambiente eletrônico para colaboração e experimentação
à distância; em pesquisa ou em outras atividades criativas;
para produzir resultados usando informações distribuídas e
tecnologias de comunicação (adaptado do Report of the
Expert Meeting on Virtual Laboratories; http://virtuallab.tufreiberg.de/).
São extensões de laboratórios reais!
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Laboratórios Virtuais: Motivação
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Desafios grandes demais para um único
laboratório/instituição.
Expertise distribuída entre instituições.
Expertise ou objetivos específicos para
instituições/regiões/países.
Compartilhamento de recursos caros ou complexos.
Acesso virtual a dados e operações.
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Laboratórios Virtuais: Taxonomia
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Comunicação pessoa-a-pessoa (ou pessoa-a-repositório):
Tipos de comunicação pessoa-a-pessoa (fonte: Report of the Expert Meeting on Virtual Laboratories)
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Comunicação pessoa-a-equipamento (pessoa-aexperimento):
– Teleoperação de equipamentos (ex. dispositivos de
medição, robôs).
– Feedback pode ser imediato e/ou posterior.
– Qualidade do serviço de comunicação é essencial!
Variante: teleprogramação (assíncrona).
Laboratório Virtual para Simulação: permite execução local,
simulada de experimentos (educação).
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Comunicação pessoa-a-metamáquina:
– Grandes bases de dados (possivelmente distribuídas).
– Algoritmos de transformação.
– Grande poder computacional.
– (Idealmente) acesso através de poucas interfaces.
– Exemplo clássico: Observatórios Virtuais.
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Exemplos (Pessoa-a-repositório): SDSS
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Sloan Digital Sky Survey (SDSS)/SkyServer
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Exemplos (Teleoperação): SOAR
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SOAR (SOuthern Astrophysical Research) Telescope:
– Parceria entre o MCT (LNA) e universidades americanas.
– Um comitê científico, três comitês de alocação de tempo.
– Cientistas podem solicitar tempo de observação através
de propostas (que devem incluir dados sobre a
observação).
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Exemplos (Simulações)
Virtual Scanning Electron Microscope
NASA, University of Illinois
http://learn.arc.nasa.gov/vlab/index.html
Engineering Virtual Laboratory
Johns Hopkins University,
http://www.jhu.edu/~virtlab/
virtual-laboratory/
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Exemplos (Simulações)
Learn Genetics
University of Utah
http://learn.genetics.utah.edu/
units/biotech/
The Chemistry Collective
Mantido pela NSF
http://www.chemcollective.org/
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Exemplos (Metamáquinas): NCBI
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NCBI (National Center for Biotechnology Information):
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/
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BLAST:
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BLAST:
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BLAST:
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BLAST:
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Outras ferramentas:
– PubMed
– MyNCBI
– Bases de dados (seqüências, muitos gigabytes!).
– Ferramentas stand-alone e integradas ao navegador para
visualização, busca de alinhamentos, etc.
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Exemplos (Metamáquinas): NVO
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NVO (US National Virtual Observatory)
http://www.us-vo.org/
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Registry: catálogo de metadados.
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Registry
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Registry:
– Somente catálogo de recursos (SIAP, SSAP, Cone
Searches, TabularSkyService, etc.)
Não existe medida de QoS!
– Nem todos os serviços estão normalizados...
–
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DataScope: ferramenta unificada de busca por imagens.
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DataScope/Aladin
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OpenSkyQuery: cross-matching de catálogos.
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Montage: Mosaicos de
várias imagens.
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Montage: Mosaicos de várias imagens.
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Montage: Mosaicos de
várias imagens.
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Ferramentas do NVO
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Spectrum Services: busca em bancos de dados espectrais.
Web Enabled Source Identification with Cross-Matching
(WESIX): extração de objetos em imagens e cross-matching.
VOPlot/TOPCAT: Análise e visualização de VOTables.
NESSSI Web Services: execução de serviços (assínctronos)
em Grid.
Outros.
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Ferramentas do NVO
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Existem APIs para uso e extensão de serviços de Vos.
Programadores podem criar seus próprios consumidores de
dados.
Provedores de dados podem se registrar no Registry.
Infelizmente algumas APIs são confusas ou inconsistentes
(ou ambos!)
http://www.voservices.org/
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Visita Técnica à JHU
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Visita técnica à Johns Hopkins University, em Baltimore,
Maryland, entre Junho e Dezembro de 2007.
– Colaboração no desenvolvimento de ferramentas para
divulgação de dados astronômicos.
– Entender melhor a estrutura (arquitetura, design, etc.) do
NVO.
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A equipe da JHU trabalha em várias frentes (SDSS, Galaxy
Zoo).
Trabalha também com divulgação para diversos segmentos
da comunidade (em especial estudantes/professores).
Uma das áreas de atuação ferramentas para outreach:
Simple tools for simple tasks.
Colaboração com I. Fernandes do LNA/MCT.
Levantamento do que a comunidade espera dos VOs.
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Objetivo: ferramentas para disponibilizar imagens e outros
dados de forma transparente (DataScope).
Primeira versão do PocketVO (2006):
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Segunda versão: servidor dedicado, cliente em HTML/CSS,
uso de AJAX.
PocketVO Client
PocketVO Server
VO Services
Sesame
SkyView
Cache and
Concierge
Synchronous
Asynchronous
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SDSS
Terceira versão: servidor dedicado, cliente applet.
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Terceira versão: servidor dedicado, cliente applet.
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Quarta versão: cliente independente.
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Quinta versão: PocketVO Toolkit.
Contém:
– PocketVO como applet independente e como aplicação
independente.
– Componentes gráficos para visualização/LUT/composição.
– Clientes de web services.
– Exemplos de integração dos clientes, GUI, etc.
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Laboratórios Virtuais: Iniciativas
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Modelo e protótipo com distribuição diferente de tarefas:
Dados
Algoritmos
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Onde ficam dados,
parâmetros,
processamento e
algoritmos?
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Laboratórios Virtuais: Possíveis Atividades
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Clima Espacial
BRAVO
Processamento de Imagens
Mineração de Dados
Parcerias com outros institutos (SOAR-VO, JHU)
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Laboratórios Virtuais: Considerações
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Interatividade depende do objetivo (equipamento,
metamáquina, etc.)
– Que informações devem ser enviadas
síncrona/assincronamente?
– Quais são as políticas e restrições de acesso?
Não é “só fazer uma pagininha...” nem só sair programando.
– É preciso um conhecimento adequado de técnicas
computacionais.
– Sistemas não são só máquinas!
QoS?
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