Chương 6: Các vấn đề liên quan

Một phần của tài liệu Đề tài Grid computing & E-science (Trang 30)

6.1. Little Science & Big Science

Hầu hết các ứng dụng của e-Science đều là các “Big Science” (tạm dịch là: “nghiên cứu khoa học quy mô lớn”). Trong khi đó, khái niệm “Little Science” (tạm dịch là: “nghiên cứu khoa học quy mô nhỏ”) dùng để chỉ các dự án mang tính đơn lẻ. Với “Little Science”, tính hữu ích của các phương pháp trong e-Science là không rõ ràng. “Little Science” ít chú trọng hơn vào việc chuẩn hóa để cho phép sử dụng lại dữ liệu và các công cụ phân tích một cách dễ dàng. Trên nguyên lý, việc sử dụng cùng công nghệ và thực nghiệm có tiềm năng to lớn cho sự phát triển của “Little Science”. Tuy nhiên trên thực tế, trong các cộng đồng nghiên cứu nhỏ, dữ liệu và công nghệ thường được tạo ra để phục vụ cho các mục tiêu nghiên cứu các nhân. Và hạ tầng cho phép sự truyền tải và sự tương kết (interoperability) của dữ liệu có thể chưa được đáp ứng.

Hiện nay, “Little Science” chưa có được hạ tầng cần thiết cho các mục tiêu của nó như “Big Science”. Tuy nhiên, nó có lợi thế là có được kinh nghiệm từ sự phát triển của “Big Science”. Nếu các nhà lãnh đạo có những nỗ lực thích đáng, tiềm năng của nó là rất lớn.

6.2. Semantic e-Science

Mục tiêu ban đầu của Semantic Web là để hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin trên mạng một cách nhanh chóng, chuẩn xác và thông minh hơn so với các công cụ tìm kiếm truyền thống. Kể từ đó đến nay, các kỹ thuật liên quan đến Semantic Web không ngừng được hoàn thiện, các ứng dụng liên quan đến Semantic Web cũng được mở rộng như: Phát triển các chuẩn công nghệ chung để biểu diễn thông tin và cho phép máy tính có thể hiểu được một số thông tin trên Web, hỗ trợ tìm kiếm thông minh hơn, hỗ trợ việc khám phá, tách chiết thông tin, tích hợp dữ liệu và tự động hóa một số công việc thay cho con người. Dữ liệu trong Semantic Web được đánh dấu, phân lớp, mô hình hóa, được bổ sung thêm các thuộc tính, các mối liên hệ… theo các lĩnh vực cụ thể, qua đó giúp cho các phần mềm máy tính có thể hiểu được dữ liệu và tự động xử lý được những dữ liệu đó.

Cũng tương tự như khi áp dụng nguyên lý của Semantic Web vào Grid để tạo thành Semantic Grid, Semantic e-Science hứa hẹn mang đến những bước phát triển đáng kể trong nghiên cứu khoa học.

Một phần của tài liệu Đề tài Grid computing & E-science (Trang 30)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(34 trang)
w