Wie sich der Open Source-Ansatz auf die Wissenschaft auswirkt

In dieser neuen Wissenschaftskategorie von It's FOSS tauchen wir in die aufregende Welt der innovativen Wissenschaft ein, um herauszufinden, wie das Linux-basierte Betriebssystem und Open Source eine wichtige Rolle bei den großen wissenschaftlichen Durchbrüchen spielen, die in unserer Welt stattfinden tägliche Leben.

Die Auswirkungen eines Open Source-Ansatzes auf die Wissenschaft

Bildquelle: //www.sci-gaia.eu/osp-enab/

In zukünftigen Aufzeichnungen werden wir uns bemühen, die im Titel dieses Artikels erwähnten Gedanken zu erforschen. Sehen wir uns zunächst die folgenden wichtigen Punkte an:

Transparenz

Transparenz ist eine Praxis, die in jedem laufenden Projekt als äußerst wertvoll angesehen wird. Es geht darum, wie offen der Prozess der Verteilung der beabsichtigten gemeinsamen Informationen ist. Transparenz macht jede Art von Maßnahme, die umgesetzt wird, leicht erkennbar, da sie eine wichtige Rolle beim Aufbau eines effektiven Entscheidungsprozesses innerhalb einer Organisation oder Gemeinschaft spielt. Ein einfaches Beispiel für eine gute Transparenzpraxis wäre ein vollständiger Satz von Aufzeichnungen über Transaktionen zwischen zwei Personen oder Teams, die beiden Parteien jederzeit zur Verfügung stehen.

Obwohl Transparenz und Open Source nicht genau dasselbe sind, teilen beide ähnliche Ideologien. Der Open Source-Ansatz wirkt sich immer positiv auf die Transparenz in jedem Projektteam aus. Da der ursprüngliche Quellcode gemeinfrei verfügbar ist und wiederverwendet werden kann, können verschiedene Gruppen oder Teams leichter zusammenarbeiten, um ein wissenschaftliches Problem zu lösen, das der Gesellschaft helfen könnte. Apropos Linux, es ist immer die erste Präferenz in der wissenschaftlichen Forschung, wenn man die Natur heutiger Software-Praktiken berücksichtigt. Aufgrund verschiedener Beobachtungen von Forschern wird Linux als erstes bevorzugt, und das sind gute Nachrichten!

Qualität der Forschung

Forschung ohne Qualität führt immer zu verminderter oder keiner Wirksamkeit. Es ist offensichtlich, wie Linux und FOSS die Qualität der wissenschaftlichen Forschung auf der ganzen Welt nachhaltig beeinflussen würden. Der oben diskutierte Effekt auf die Transparenz wirkt sich ebenfalls positiv auf die Forschung aus, da Open Source-Software das Verständnis experimenteller Ergebnisse und Fehler erleichtert, wenn sie zur Durchführung wissenschaftlicher Analysen verwendet wird. Dies hilft immens bei der Eingrenzung der Ursache eines Softwareproblems. Die Möglichkeit, wissenschaftliche Arbeiten für ihren ursprünglichen oder einen anderen Zweck, dh die Anwendbarkeit, wiederzuverwenden, ist nur möglich, wenn der ursprüngliche Quellcode verfügbar ist, sodass die Bereitstellung oder das Debugging nach Aktualisierungen mit den erforderlichen Änderungen uneingeschränkt möglich ist.

Ideenfluss

Wie dieser Kernpunkt nahelegt, sollten wissenschaftliche Erkenntnisse nicht enthalten sein. So entstand das Konzept des Open Access. Open Source unterstützt mit seinem offenen Modell den Geist der wissenschaftlichen Wissensfreiheit. Proprietäre Software bedeutet Closed Source, was bedeutet, dass es an Transparenz mangelt, um zu verstehen, wie es wirklich funktioniert. Wenn wir nicht verstehen, wie es im Kern tatsächlich funktioniert, sind wir dann nicht daran gehindert, unser angestrebtes Problem mit der erforderlichen Präzision effektiv zu lösen? Der Zeitaufwand für die Replikation oder Verbesserung eines solchen Modells hätte sich erheblich verringern können, wenn es in erster Linie Open Source gewesen wäre!

Eine kürzlich von ScienceDirect veröffentlichte Studie hat ergeben, dass der Open Source-Sektor die Branche im Vergleich zu seinem proprietären Gegenstück auf lange Sicht dominiert. Dies wurde durch die Untersuchung und Formulierung ihrer wechselseitigen Beziehungen in Bezug auf F & E erreicht.

Umfang der Verbesserung

Das sorgfältige Studium des Open-Source-Codes ermöglicht es dem wissenschaftlichen Programmierer, Verbesserungsmöglichkeiten und fehlerhafte Fehler zu notieren, die für die wissenschaftliche Genauigkeit und die Implementierung neuer Funktionen von entscheidender Bedeutung sein könnten. Die Einführung neuer Funktionen wird erheblich vereinfacht, da der Benutzer weiß, wo sie in den verschiedenen Ausschnitten von Open Source-Code, auf die jeder Teil offensichtlich zugreifen kann, intelligent implementiert werden müssen.

Einsparungen bei der Finanzierung

Für jede wissenschaftliche Forschung sind ausreichende Mittel erforderlich, um effektiv auf ein vorgegebenes Ziel hinzuarbeiten. Um erfinden oder entdecken zu können, benötigen wir Werkzeuge. Bei Softwaretools ist jedoch offensichtlich, wie die Einführung eines Open-Source-Modells die Kosten senken würde. Wir müssen kein teures Betriebssystem kaufen, während wir ein wissenschaftliches Labor aufbauen. Computer sind stark von In-Silico- Analysen abhängig, und dankenswerterweise verfügen wir über eine enorme Menge frei verfügbarer wissenschaftlicher Open-Source-Betriebssysteme und Software, um daran zu arbeiten. Die Ausgaben für den Kauf proprietärer Software könnten zu Recht für die eigentliche Recherche verwendet werden, indem stattdessen Open-Source-Software verwendet wird.

Open Source-Zeitschriften

Wissenschaftliche Zeitschriften liefern zuverlässige Informationen und Forschungsnachrichten. Interessanterweise haben wir jetzt sogar Software-Journale, die ausschließlich zum Nachschlagen von Open Source-Informationen bestimmt sind. Eines davon ist JOSS, das Journal of Open Source Software, eine großartige Ressource zum Durchsuchen von Open Source-Forschungssoftwarepaketen. Die Zeitschrift wurde speziell mit einem entwicklerfreundlichen Ansatz gestaltet. Wir werden in zukünftigen Artikeln mehr solche Zeitschriften diskutieren.

Open Science

Open Science ist eine Bewegung, die sich allmählich zu einer Revolution entwickelt, die es ermöglicht, alle wissenschaftlichen Arbeiten für jedermann zugänglich zu machen, unabhängig vom Status des Einzelnen oder der Gruppe, die das Bedürfnis haben, etwas zu wissen oder zu lernen. Dies wurde im vorgestellten Bild (von Sci-GaIA) dieses Artikels auf sehr einfache Weise beschrieben. Sci-GaIA fördert die Nutzung und Entwicklung der e-Infrastruktur in Afrika. Die Idee von Open Science reicht bis in das 17. Jahrhundert zurück! Open Science basiert auf vier Grundwerten: Open Access, Open Data, Open Source und Open Standards. Viele Länder haben vollwertige Open-Data-Projekte. Hier ist Frankreich, Indien und die USA. Schauen Sie sich diese wunderschön illustrierte und interaktive Open-Science-Seite auf der Sci-GaIA-Website an!

Es folgen die Gesetze von Open Science:

  • Erstes Gesetz: Alle Daten sind offen und alle Ideen werden geteilt
  • Zweites Gesetz: Jeder kann auf jeder Ebene teilnehmen
  • Drittes Gesetz: Es wird keine Patente geben
  • Viertes Gesetz: Vorschläge sind die beste Form der Kritik
  • Fünftes Gesetz: Öffentliche Diskussionen sind viel wertvoller als private E-Mails
  • Sechstes Gesetz: Ein offenes Projekt ist größer als und gehört keinem bestimmten Labor

Die oben genannten Gesetze wurden zuerst von dem visionären Wissenschaftler und Forscher Matt Todd in seinem eigenen Blogbeitrag über Open Source Drug Discovery (OSDD - wird als nächstes erörtert) für Malaria festgelegt. Das folgende Video erwähnt die ersten drei:

Sein Team begann mit Open-Source-Forschungen zu Malaria, um die berüchtigte Krankheit zu bekämpfen, die bis heute Milliarden Menschen auf der ganzen Welt gefährdet. Es heißt The Open Source Malaria Project, eine Quelle relevanter Informationen, die in erster Linie auf die Bekämpfung von Malaria abzielen. Hier ist eine umfassende Open-Access-Publikation im Nature-Journal, in der erläutert wird, wie und warum Open Source ein Forschungsbeschleuniger ist!

Open Source Drug Discovery (OSDD)

OSDD ist eine Initiative zur Entdeckung neuer Medikamente zur Bekämpfung von Krankheiten mit einem Open Source-Ansatz. Bharath Ramsundar, der die Entwicklung einer Python-Bibliothek namens DeepChem initiierte, die auf Deep Learning für die Wirkstoffforschung, Materialwissenschaften, Quantenchemie und Biologie basiert, schrieb einen bemerkenswerten Artikel über Why Should Drug Discovery Be Open Source. Am Beispiel von DeepChem hat er das Konzept klar erläutert und hervorgehoben, wie groß die Auswirkung ist, wenn Scientific Software Open Source ist.

In den kommenden Artikeln über Wissenschaft werden wir herausfinden, wie sich die aufkommenden Trends in verschiedenen Bereichen entwickeln, indem wir sie mit einer Open-Source-Perspektive überdenken.

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