Research AI | Open Access, FAIR, Reproducible

Der Datensatz wird während der Arbeit erstellt

Bei der Veröffentlichung angehängt, nicht danach

Woraus es gemacht wurde, klar ersichtlich

Daten, Code und Einstellungen sind aufgelistet.

Das Paket läuft auf Ihrem eigenen Computer ab.

Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung beigefügt, nicht danach

Bestehende Notebooks, Skripte und Laborinformationssysteme funktionieren weiterhin. Dweve umhüllt sie mit einer deterministischen Entscheidungsebene, die jede Eingabe, jede Regel und jede PI-Signatur aufzeichnet, während die Abbildung erstellt wird.

Geschlossenes Bundle für klassifizierte oder sensible Daten.

Ausführung auf Ihrer Laborhardware, on-prem.

Von Dweve betriebenes öffentliches Mesh; Verarbeitungsgrenzen im Vertrag dokumentiert.

Integration über REST oder gRPC gegen eine typisierte OpenAPI-3.1-Oberfläche. Für Pilotprojekte über Fabric auf dem öffentlichen Dweve-Mesh verwaltet. Für Ihren Labor-Cluster lizenziert. Für klassifizierte Daten luftdicht getrennt. Gleiche API, gleiches Trace-Format, gleiche Replay-Pakete in allen drei Betriebsarten.

Vorab registrierte Regel auf Ausgaben angewendet.

Eingaben protokolliert, bevor das Notebook läuft.

Bestehende Jupyter-Notebooks, R-Skripte und Stata-Do-Files funktionieren weiterhin. Dweve umhüllt sie mit einer deterministischen Entscheidungsebene, die jede Zelle, jede Regel und jede PI-Signatur aufzeichnet, während die Abbildung erstellt wird. Das Replay-Paket ist das Prüfartefakt. Eingaben werden protokolliert, bevor das Notebook läuft, die Zellen erzeugen ihre Rohausgaben, die vorab registrierte Regel wird auf sie angewendet, und die PI signiert die endgültige Abbildung. Das Notebook funktioniert weiterhin, und das Paket, das es erzeugt, ist das, was eine Prüfung liest.

PI signiert; Paket ist das Prüfartefakt.

Deterministische Berechnung führt die Analyse aus.

Regel- und Modellversion bei Registrierung eingefroren.

Hypothese formuliert, vor Tests registriert.

Vorabregistrierung ist der Workflow, der durch Post-hoc-Analysen am meisten Schaden nimmt. Dweve friert die Hypothese, die Regel und die Modellversion zum Zeitpunkt der Registrierung ein. Das Replay rekonstruiert die genaue Analyse, zu der sich die PI vor der Datenansicht verpflichtet hat. Vier Schritte halten sie an Ort und Stelle: Die Hypothese wird formuliert und registriert, bevor ein Test läuft, die Regel und die Modellversion werden bei der Registrierung eingefroren, deterministische Berechnung führt die Analyse aus, und die PI signiert das resultierende Paket. Dieses Paket ist das, was ein Replikationsversuch liest, sodass die rekonstruierte Analyse diejenige ist, zu der im Voraus verpflichtet wurde.

Die Entscheidungsebene überschreitet niemals eine Vertrauensgrenze, die gegen die DSGVO oder Ethikregeln verstößt. Dieselbe Topologie wird in allen drei Betriebsarten ausgeliefert.

Keine ausgehenden Aufrufe. Optionaler EU-only Zenodo-Endpunkt.

Signierte Pakete, einmal geschrieben, oft gelesen, nur EU-Replikat.

CPU-native Engine, keine GPU-Farm, keine Cloud-ML-APIs.

TLS-Terminierung in der EU, mTLS zur Entscheidungsebene.

Drei Betriebsmodelle, eine Beweisarchitektur. Managed Fabric läuft auf dem öffentlichen Mesh. Lizenzierter Betrieb bringt direkte Produkte in Ihren Labor-Cluster. Luftspaltbetrieb schützt klassifizierte oder sensible Daten. Jedes Modell hält Entscheidungen und Beweise innerhalb seiner erklärten Vertrauensgrenze. In jedem werden dieselben vier Grenzen gezogen: ein Eingang, der TLS in der EU terminiert, die Entscheidungsebene hinter der Vertrauensgrenze, der Paketspeicher und ein Ausgang, der keine ausgehenden Aufrufe tätigt.

Determinismus wird in der Suite behauptet, nicht in Prosa versprochen. Derselbe Orakel-Lauf auf Ihrer Hardware erzeugt dieselbe Antwort wie auf unserer.

Kein Rundungsfehler überschreitet die Einheit-der-letzten-Stelle-Schwelle.

Ecken und Bereiche werden automatisch in CI geübt.

Jedes Ergebnis wird mit einer hochpräzisen Referenz verglichen.

Begrenzte Iterationsanzahl, keine Gleitkommaeinheit.

Jede numerische Berechnung im Analysepfad wird gegen MPFR mit 256-Bit-Präzision verifiziert. Das veröffentlichte Ergebnis ist 0 ULP, korrekt gerundet über den dokumentierten Eingabebereich, mit eigenschaftsbasierten Tests, die bei jeder Veröffentlichung die Ecken antreiben. Die Grenze wird bei jeder Veröffentlichung in der Testsuite behauptet, nicht in Prosa versprochen, sodass derselbe Orakel-Lauf auf Ihrer Hardware das zurückgibt, was er auf unserer zurückgibt.

Endgültige Zahl reproduziert bitidentisch.

Bereinigungsregel angewendet, deterministische Pipeline.

Rohe Proben werden beim Eingang gehasht und versiegelt.

Quelldatensatz, Ethik, DUA unterzeichnet.

Jeder Datensatz verlinkt auf seine Herkunft bis zur Quelle. Quelle, roh, verarbeitet, Merkmale, Ergebnis. Jeder Schritt signiert, jede Regel versioniert, jede PI benannt. Die Wiedergabe rekonstruiert die genaue Zahl Jahre später. Vier Schritte bilden die Kette: Der Quelldatensatz kommt mit seiner Ethikgenehmigung und unterzeichneter Datennutzungsvereinbarung an, die rohen Proben werden beim Eingang gehasht und versiegelt, eine versionierte Bereinigungsregel läuft durch eine deterministische Pipeline, und die endgültige Zahl reproduziert bitidentisch. Da es eine Kette und kein Ordner ist, kann kein Glied neu geschnitten werden, ohne dass das nächste es zeigt.

Managed Fabric, lizenziert auf Ihrer Hardware oder luftgespalten.

OpenAPI-3.1-Spezifikation, typisierte Fehler (RFC 7807).

Gleiche Eingabe, gleiche Ausgabe, jede Maschine, jede Veröffentlichung.

Jede Abbildung, jede Tabelle und jede Zahl in einem Paper läuft auf einer deterministischen Engine. Bitgenaue Wiedergabe über Maschinen und Versionen hinweg. Dieselbe Abbildung auf dem PI-Laptop, dem Cluster und der Workstation der Gutachter. Kein Gleitkomma-Drift, keine chipabhängige Rundung. Das Paket enthält die Daten, den Code, die Umgebung, den PI und die Signatur, und dieselben vier Eigenschaften gelten auf verwaltetem Fabric, lizenziert auf Ihrer Hardware oder in einer abgeschotteten Umgebung.

Sie brauchen kein eigenes Labor, um ein Ergebnis anzufechten. Das Paket ist in einfacher Sprache verfasst, und die Daten, der Code und der PI sind im Paper genannt.

Dasselbe Paket, das die Zeitschrift sieht.

Unabhängige Replikation, veröffentlicht.

Spielen Sie das Paket auf Ihrem Laptop ab.

Jedes veröffentlichte Ergebnis ist replizierbar. Dasselbe Paket, das der PI signiert hat, ist das Paket, das Sie auf Ihrer eigenen Hardware replizieren können. Wenn Sie mit der Abbildung nicht einverstanden sind, ist der Replikationsweg im Paper.

Paper + Paket von der Zeitschrift akzeptiert.

Präregistrierung eingefroren, Regel festgelegt.

Eine Abbildung in einem Paper ist keine Blackbox mehr. Die Hypothese, die Daten, der Code und der PI sitzen von dem Moment an zusammen, in dem die Analyse läuft. Wenn die Gutachter fragen, kann die Autorin zeigen, warum die Abbildung so geworden ist, wie sie ist. Vier Momente sind dokumentiert: Die Hypothese wird formuliert und präregistriert, die Präregistrierung wird mit der festgelegten Regel eingefroren, deterministisches Rechnen führt die Analyse aus, und das Paper erreicht die Zeitschrift mit seinem Paket.

Wenn Ihr Forschungslabor Dweve nutzt, ist die Studie, die Sie lesen, keine Blackbox. Sie ist mit einer DOI, einem benannten PI und einem Paket verbunden, das Sie auf Ihrem eigenen Laptop abspielen können. Wenn Sie fragen, warum, steht die Antwort im Paper. Vier Dinge sind enthalten: einfache Sprache, ein dauerhafter Identifikator, eine benannte Forscherin und ein Paket, das Sie auf Ihrem eigenen Computer öffnen können, ohne die Statistik zu benötigen, um es zu lesen.

Die Daten bleiben in Ihrer Rechtsordnung. Dieselbe Plattform skaliert von einem einzelnen Promotionsprojekt bis zu einem vollständigen Multi-Lab-Konsortium, ohne dass Sie die Plattform wechseln müssen.

Geschlossenes Bündel für klassifizierte oder sensible Daten.

Ausführung auf Ihrem Labor-Cluster. Gleiche API, gleiches Trace-Format.

Von Dweve betriebenes öffentliches Mesh; Verarbeitungsgrenze im Vertrag dokumentiert.

Zwei Fragen entscheiden über die Beschaffung: Wo läuft es, und welche Regeln erfüllt es? Es läuft verwaltet über Fabric auf dem öffentlichen Dweve-Mesh, auf Ihrer Hardware oder vollständig luftdicht getrennt für klassifizierte Daten. DSGVO, FAIR und der EU AI Act sind Designbeschränkungen, die die Plattform von Natur aus erfüllt.

Beginnen Sie mit dem verwalteten Dienst.

Der Förderbericht, das Ethik-Audit und das Peer-Review ziehen alle aus einem Paket. Eine Quelle der Wahrheit, drei Zielgruppen.

Pakete werden gemäß der Aufbewahrungsregel des Förderers archiviert.

Der Förderbericht zieht aus denselben Paketen.

Die Arbeit schreitet mit Paketen voran, die währenddessen erstellt werden.

Datenmanagementplan wird vor Arbeitsbeginn unterzeichnet.

Förderagenturen und Ethikkommissionen verlangen zunehmend Reproduzierbarkeitsnachweise. Dweve erzeugt die Artefakte, die jedes Rahmenwerk erwartet, während die Arbeit geschieht. Berichte für EU Horizon Europe, ERC, NWO und DFG ziehen alle aus denselben Paketen. Die Abfolge ist unter jedem Rahmenwerk dieselbe: Ein Datenmanagementplan wird vor Arbeitsbeginn unterzeichnet, Pakete werden während der Arbeit erzeugt, der Förderbericht zieht aus diesen Paketen, und sie werden gemäß der vom Förderer festgelegten Aufbewahrungsregel archiviert. Der Förderbericht, das Ethik-Audit und das Peer-Review ergeben am Ende drei Lesarten eines Datensatzes statt drei Rekonstruktionen.