ICME 사이버 인프라스트럭처

ICME cyberinfrastructure

ICME(Integrated Computational Materials Engineering)는 멀티스케일 엔지니어링 및 설계에 사용되는 다양한 재료와 관련된 실험 결과, 설계 모델, 시뮬레이션 및 기타 계산 데이터를 통합합니다.ICME의 목표 달성의 중심에는, 이 정보가 폭넓게 이용, 강화, 확대되는 것을 용이하게 하기 위해서, 재료 과학 및 엔지니어링에 관한 지식을 축적, 정리, 보급하는 기능을 제공하는, Web 베이스의 콜라보레이션 플랫폼인 사이버 인프라스트럭처의 구축이 있었습니다.

ICME 사이버 인프라는 광범위한 제조,[1] 설계 및 수명 주기 시뮬레이션 소프트웨어를 위한 스토리지, 액세스 및 계산 기능을 제공합니다.이 소프트웨어 프레임워크에서는 데이터를 아카이브, 검색 및 인터랙티브하게 하여 엔지니어 및 과학자에게 연구, 멀티스케일 모델링, 시뮬레이션 구현 및 기타 다양한 활동에 사용할 수 있는 방대한 재료 관련 정보를 제공하고 보다 효율적이고 저렴한 제품 개발을 지원합니다.더욱이, ICME 사이버 인프라는 계층적 모델링 접근 방식을 통합하는 데 필요한 프로토콜의 개발을 포함하여 애플리케이션 코드에 액세스하고 연결하는 기능을 제공할 것으로 예상됩니다.계산 효율성, 모델의 실험 검증 및 지적 재산 보호에 중점을 둔 사이버 인프라는 1) 프로세스-미세 구조-재산 관계, 2) 미세 구조/포함 및 이력을 허용하는 멀티스케일 재료 행동을 정확하게 예측하는 구성 재료 모델의 개발을 통합한다.y 효과, 3) 분석 및 실험 데이터의 공유 데이터베이스에 대한 액세스, 4) 재료 모델.이와 같이 재료 지식의 차이를 파악하는 것도 중요하며, 이는 새로운 재료 이론, 모델 및 시뮬레이션 도구의 개발을 안내합니다.이러한 커뮤니티 기반 지식 기반은 궁극적으로 높은 충실도의 실험 데이터베이스를 물리적 프로세스 모델과 결합하는 재료 정보학 시스템을 가능하게 한다.

또한 ICME 사이버 인프라의 비전은 과학 및 엔지니어링 커뮤니티의 요구에 대응하고 새로운 기회를 여는 인간중심 정보기술(IT) 시스템의 개발과 도입을 주창하는 미국 국립과학재단(NSF)의 21세기 발견 사이버 인프라 비전과도 양립할 수 있다.교육 및 인력 개발 프로그램 강화에 힘쓰고 있습니다.NSF 지침에 따르면 ICME 사이버 인프라스트럭처와 같은 IT 시스템은 도구, 서비스 및 고성능 컴퓨팅 설비, 데이터 저장소 및 계산 도구 라이브러리를 포함한 기타 네트워크 리소스에 대한 액세스를 제공하여 전국 또는 글로벌 가상 기관을 안전하고 효율적으로 지원해야 합니다.관리 경계를 [2]넘나드는 영역입니다.

실행

국립공학아카데미(NAE) 위원회의 NMAB(National Materials Advisory Board)는 ICME 사이버 인프라라는 용어의 정의를 다음과 같이 제안했습니다.

「고도의 데이터 취득, 데이터와 모델 스토리지, 데이터와 모델 관리, 데이터와 모델 마이닝, 데이터와 모델 시각화, 그리고 통합 컴퓨팅을 개발하는 데 필요한 기타 컴퓨팅과 정보처리 서비스를 지원하는 인터넷 기반의 협업 재료 과학 및 엔지니어링 연구 개발 환경.nal 재료 엔지니어링 능력입니다."[3]

NMAB의 비전에 따르면 ICME 사이버 인프라의 구성 요소는 정보, 데이터 및 도구에 대한 액세스를 제공하는 개별 웹 사이트(Web Portals)이며, 각각 다른 조직에 의해 특정 목적을 위해 구축되었습니다.이러한 "구성 있는" 웹 포털은 서로 연계하여 ICME 사이버 인프라, 즉 ICME "공급망"을 형성합니다. 즉, 일련의 확립되고 능력 있고 실행 가능한 [4]조직입니다.이들 조직은 ICME 사이버 인프라스트럭처의 가치사슬에 필요한 부분을 제공해야 합니다.

  • 기본 모델 개발
  • 소프트웨어 패키지로의 모델 통합
  • 소프트웨어 도구의 유지보수
  • 데이터베이스 생성
  • 응용 프로그램 엔지니어링
  • 고객의 승인과 인정

예를 들어 미시시피 주립대학은 다양한 모델, 코드 및 실험적인 구조 속성 데이터를 이용할 수 있는 ICME 사이버 인프라를 구축했습니다.연구자들은 다른 사람이 사용할 수 있도록 관련 참조와 함께 자신의 모델, 코드 및 실험 데이터를 업로드하는 것이 좋습니다.

「 」를 참조해 주세요.

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