МОДЕЛЬ МОДУЛЬНОГО FAIR-ОПИСУ ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ РОБОЧИХ ПРОЦЕСІВ У МАТЕРІАЛОЗНАВСТВІ
DOI:
https://doi.org/10.62405/osiconf.2026.46Ключові слова:
принципи FAIR; обчислювальне матеріалознавство; метадані; provenance; наукові робочі процеси; відтворюваність.Анотація
Мета роботи — розробити та продемонструвати застосовність моделі модульного FAIR-опису багатостадійних обчислювальних досліджень у матеріалознавстві. Методологія поєднує аналіз існуючих підходів до метаданих і provenance, структурну декомпозицію workflow, інформаційне моделювання та апробацію на окремому дослідницькому сценарії. Запропонована модель розділяє загальні метадані набору даних і матеріалу, метадані DFT-, MLIP- та MD-етапів, workflow, provenance і manifest. Практичну застосовність продемонстровано на SiC-ланцюжку DFT → MLIP → MD. Апробація показала доцільність явного представлення переходів DFT-to-MLIP і MLIP-to-MD як окремих компонентів моделі, що фіксують перетворення цифрових об'єктів, їх походження та умови передавання між обчислювальними етапами. Запланований workflow при цьому відокремлено від фактичної історії виконання. Визначено напрями подальшої формалізації схем, mapping до RO-Crate/W3C PROV та розширення апробації.
Посилання
Ghiringhelli, L. M., Baldauf, C., Bereau, T., Brockhauser, S., Carbogno, C., Chamanara, J., Cozzini, S., Curtarolo, S., Draxl, C., Dwaraknath, S., Fekete, Á., Kermode, J., Koch, C. T., Kühbach, M., Ladines, A. N., Lambrix, P., Himmer, M.-O., Levchenko, S. V., Oliveira, M., ... Scheffler, M. (2023). Shared metadata for data-centric materials science. Scientific Data, 10, 626. https://doi.org/10.1038/s41597-023-02501-8
Huber, S. P., Zoupanos, S., Uhrin, M., Talirz, L., Kahle, L., Häuselmann, R., Gresch, D., Müller, T., Yakutovich, A. V., Andersen, C. W., Ramirez, F. F., Adorf, C. S., Gargiulo, F., Kumbhar, S., Passaro, E., Johnston, C., Merkys, A., Cepellotti, A., Mounet, N., ... Pizzi, G. (2020). AiiDA 1.0, a scalable computational infrastructure for automated reproducible workflows and data provenance. Scientific Data, 7, 300. https://doi.org/10.1038/s41597-020-00638-4
Leipzig, J., Nüst, D., Hoyt, C. T., Ram, K., & Greenberg, J. (2021). The role of metadata in reproducible computational research. Patterns, 2(9), 100322. https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100322
Leo, S., Crusoe, M. R., Rodríguez-Navas, L., Sirvent, R., Kanitz, A., De Geest, P., Wittner, R., Pireddu, L., Garijo, D., Fernández, J. M., Colonnelli, I., Gallo, M., Ohta, T., Suetake, H., Capella-Gutierrez, S., de Wit, R., Kinoshita, B. P., & Soiland-Reyes, S. (2024). Recording provenance of workflow runs with RO-Crate. PLOS ONE, 19(9), e0309210. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0309210
Parfionov, O., & Vasiliev, O. (2026). Temperature dependent thermo-mechanical properties of 3C and 6H silicon carbide from atomistic simulations on large-scale systems with DFT-derived machine learning interatomic potential. Functional Materials, 33(1), 98–105. https://doi.org/10.15407/fm33.01.98
Peffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., & Chatterjee, S. (2007). A design science research methodology for information systems research. Journal of Management Information Systems, 24(3), 45–77. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222240302
Scheidgen, M., Himanen, L., Ladines, A. N., Sikter, D., Nakhaee, M., Fekete, Á., Chang, T., Golparvar, A., Márquez, J. A., Brockhauser, S., Brückner, S., Ghiringhelli, L. M., Dietrich, F., Lehmberg, D., Denell, T., Albino, A., Näsström, H., Shabih, S., Dobener, F., ... Draxl, C. (2023). NOMAD: A distributed web-based platform for managing materials science research data. Journal of Open Source Software, 8(90), 5388. https://doi.org/10.21105/joss.05388
Soiland-Reyes, S., Sefton, P., Crosas, M., Castro, L. J., Coppens, F., Fernández, J. M., Garijo, D., Grüning, B., La Rosa, M., Leo, S., Ó Carragáin, E., Portier, M., Trisovic, A., RO-Crate Community, Groth, P., & Goble, C. (2022). Packaging research artefacts with RO-Crate. Data Science, 5(2), 97–138. https://doi.org/10.3233/DS-210053
Wilkinson, M. D., Dumontier, M., Aalbersberg, I. J. J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., Blomberg, N., Boiten, J.-W., Bonino da Silva Santos, L. O., Bourne, P. E., Bouwman, J., Brookes, A. J., Clark, T., Crosas, M., Dillo, I., Dumon, O., Edmunds, S., Evelo, C. T., Finkers, R., ... Mons, B. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3, 160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
Wilkinson, S. R., Aloqalaa, M., Belhajjame, K., Crusoe, M. R., de Paula Kinoshita, B., Gadelha, L., Garijo, D., Gustafsson, O. J. R., Juty, N., Kanwal, S., Khan, F. Z., Köster, J., Peters-von Gehlen, K., Pouchard, L., Rannow, R. K., Soiland-Reyes, S., Soranzo, N., Sufi, S., Sun, Z., ... Goble, C. (2025). Applying the FAIR Principles to computational workflows. Scientific Data, 12, 328. https://doi.org/10.1038/s41597-025-04451-9
Zagorodny, A. G., Vasiliev, O. O., Milenin, O. S., Svistunov, S. Ya., Shadura, V. M., Shevchenko, A. Yu. (2026). Open Science at the NAS of Ukraine: the path from infrastructure to participation in the EOSC Federation. Visn. Nac. Akad. Nauk Ukr., 9, 3-18. https://doi.org/10.15407/visn2026.09.003
