Research AI | Open Access, FAIR, Reproducible

Pakiet odtwarza się na Twoim komputerze.

Otwórz tam, gdzie licencja na to pozwala

stałe wejścia, zarejestrowane środowisko

Istniejące notatniki, skrypty i laboratoryjne systemy informatyczne działają bez zmian. Dweve otacza je deterministyczną warstwą decyzyjną, która rejestruje każde wejście, każdą regułę i każdy podpis PI w momencie tworzenia figury.

Zamknięty pakiet dla danych niejawnych lub wrażliwych.

Działaj na sprzęcie laboratoryjnym, lokalnie.

Publiczna Mesh zarządzana przez Dweve; granica przetwarzania udokumentowana w umowie.

Integracja przez REST lub gRPC z typowaną powierzchnią OpenAPI 3.1. Zarządzanie przez Fabric na publicznej Dweve Mesh dla pilotaży. Licencja na Twój klaster laboratoryjny. Odcięcie od sieci dla danych niejawnych. To samo API, ten sam format śladu, te same pakiety replay we wszystkich trzech.

Wstępnie zarejestrowana reguła zastosowana do wyników.

Wejścia rejestrowane przed uruchomieniem notatnika.

Istniejące notatniki Jupyter, skrypty R i pliki do Stata działają bez zmian. Dweve otacza je deterministyczną warstwą decyzyjną, która rejestruje każdą komórkę, każdą regułę i każdy podpis PI w momencie tworzenia figury. Pakiet replay jest artefaktem audytu. Wejścia są rejestrowane przed uruchomieniem notatnika, komórki generują surowe wyniki, wstępnie zarejestrowana reguła jest do nich stosowana, a PI podpisuje końcową figurę. Notatnik działa dalej, a pakiet, który tworzy, jest tym, co czyta audyt.

PI podpisuje; pakiet jest artefaktem audytu.

Deterministyczne obliczenia uruchamiają analizę.

Reguła i wersja modelu zamrożone przy rejestracji.

Hipoteza sformułowana i zarejestrowana przed testami.

Pre-rejestracja to przepływ pracy najbardziej niszczony przez analizy post-hoc. Dweve zamraża hipotezę, regułę i wersję modelu w momencie rejestracji. Replay odtwarza dokładną analizę, którą PI zobowiązał się wykonać przed spojrzeniem na dane. Cztery kroki utrzymują to w miejscu: hipoteza jest formułowana i rejestrowana przed uruchomieniem jakiegokolwiek testu, reguła i wersja modelu są zamrażane przy rejestracji, deterministyczne obliczenia uruchamiają analizę, a PI podpisuje powstały pakiet. Ten pakiet jest tym, co czyta próba replikacji, więc odtwarzana analiza to ta, do której zobowiązano się z góry.

Warstwa decyzyjna nigdy nie przekracza granicy zaufania, która narusza RODO lub zasady etyczne. Ta sama topologia jest dostarczana we wszystkich trzech postawach.

Brak połączeń wychodzących. Opcjonalny punkt końcowy Zenodo tylko w UE.

Podpisane pakiety zapisywane raz, czytane wielokrotnie, replika tylko w UE.

Silnik natywny dla CPU, bez farm GPU, bez chmurowych API ML.

Zakończenie TLS w UE, mTLS do warstwy decyzyjnej.

Trzy modele operacyjne, jedna architektura dowodów. Managed Fabric działa na publicznym Mesh. Operacja licencjonowana wprowadza produkty bezpośrednio do Twojego klastra laboratoryjnego. Operacja air-gapped chroni dane sklasyfikowane lub wrażliwe. Każdy model utrzymuje decyzje i dowody w swojej zadeklarowanej granicy zaufania. W każdym z nich wyznaczone są te same cztery granice: ingress kończący TLS w UE, warstwa decyzyjna za granicą zaufania, magazyn pakietów oraz egress, który nie wykonuje żadnych połączeń wychodzących.

Determinizm jest potwierdzany w zestawie testów, a nie obiecywany w opisie. Ta sama wyrocznia uruchomiona na Twoim sprzęcie daje ten sam wynik co na naszym.

Żaden błąd zaokrąglenia nie przekracza progu jednostki ostatniego miejsca.

Narożniki i zakresy testowane automatycznie w CI.

Każdy wynik porównywany z referencją o wysokiej precyzji.

Ograniczona liczba iteracji, bez jednostki zmiennoprzecinkowej.

Każde obliczenie numeryczne w ścieżce analizy jest weryfikowane względem MPFR z precyzją 256-bitową. Opublikowany wynik to 0 ULP, poprawnie zaokrąglony w udokumentowanej dziedzinie wejściowej, z testami opartymi na właściwościach sprawdzającymi narożniki przy każdej wersji. Ograniczenie jest potwierdzane w zestawie testów przy każdej wersji, a nie obiecywane w opisie, więc ta sama wyrocznia uruchomiona na Twoim sprzęcie zwraca to, co zwraca na naszym.

Końcowa liczba odtwarzana bitowo identycznie.

Zastosowana reguła czyszczenia, deterministyczny potok.

Surowe próbki zahaszowane i zapieczętowane przy przyjęciu.

Zbiór źródłowy, etyka, podpisana umowa DUA.

Każdy zbiór danych łączy się ze swoim rodowodem aż do źródła. Źródło, surowe, przetworzone, cechy, wynik. Każdy krok podpisany, każda reguła w wersjonowana, każdy PI wymieniony. Odtworzenie odtwarza dokładną liczbę lata później. Cztery kroki tworzą łańcuch: zbiór źródłowy dociera z zatwierdzeniem etycznym i podpisaną umową o wykorzystaniu danych, surowe próbki są hashowane i zapieczętowane przy przyjęciu, wersjonowana reguła czyszczenia działa przez deterministyczny potok, a końcowa liczba odtwarza się bitowo identycznie. Ponieważ jest to łańcuch, a nie folder, żadne ogniwo nie może zostać przecięte bez widocznego wpływu na następne.

Managed Fabric, licencjonowany na Twoim sprzęcie lub air-gapped.

Specyfikacja OpenAPI 3.1, typowane błędy (RFC 7807).

Te same dane wejściowe, ten sam wynik, każda maszyna, każda wersja.

Każda liczba, tabela i wykres w artykule działa na deterministycznym silniku. Bitowo dokładne odtworzenie na różnych maszynach i w różnych wersjach. Ten sam wykres na laptopie PI, w klastrze i na komputerze recenzenta. Bez dryfu zmiennoprzecinkowego, bez zaokrągleń zależnych od chipa. Pakiet zawiera dane, kod, środowisko, PI i podpis, a te same cztery właściwości obowiązują w zarządzanym Fabric, na licencji na Twoim sprzęcie lub w trybie air-gapped.

Nie potrzebujesz własnego laboratorium, aby zakwestionować wynik. Pakiet jest napisany prostym językiem, a dane, kod i PI są wymienione w artykule.

Każdy opublikowany wynik można replikować. Ten sam pakiet, który podpisał PI, to pakiet, który możesz replikować na własnym sprzęcie. Jeśli nie zgadzasz się z wykresem, ścieżka replikacji jest w artykule.

Artykuł i pakiet zaakceptowane przez czasopismo.

Pre-rejestracja zamrożona, reguła przypięta.

Hipoteza sformułowana, pre-rejestrowana.

Wykres w artykule nie jest już czarną skrzynką. Hipoteza, dane, kod i PI są razem od momentu uruchomienia analizy. Jeśli recenzent zapyta, autor może pokazać, dlaczego wykres wyszedł tak, a nie inaczej. Cztery momenty są na zapisie: hipoteza jest sformułowana i pre-rejestrowana, pre-rejestracja jest zamrożona z przypiętą regułą, deterministyczne obliczenia uruchamiają analizę, a artykuł trafia do czasopisma z pakietem.

Zbudowane i uruchamiane zgodnie z przepisami UE.

Gdy Twoje laboratorium badawcze korzysta z Dweve, badanie, które czytasz, nie jest czarną skrzynką. Jest powiązane z DOI, wskazanym PI i pakietem, który możesz odtworzyć na własnym laptopie. Jeśli zapytasz dlaczego, odpowiedź jest w artykule. Cztery rzeczy są w zestawie: prosty język, stały identyfikator, wskazany badacz i pakiet, który możesz otworzyć na własnym komputerze bez znajomości statystyki.

Dane pozostają w Twojej jurysdykcji. Ta sama platforma skaluje się od pojedynczego projektu doktorskiego do pełnego konsorcjum wielolaboratoryjnego bez zmiany platformy.

Zamknięty pakiet dla danych sklasyfikowanych lub o wrażliwej tematyce.

Uruchom na klastrze Twojego laboratorium. To samo API, ten sam format śladu.

O zakupie decydują dwa pytania: gdzie to działa i jakie zasady spełnia. Działa w trybie zarządzanym przez Fabric na publicznej Dweve Mesh, na Twoim sprzęcie lub w pełni odizolowany dla danych sklasyfikowanych. RODO, FAIR i unijny akt o sztucznej inteligencji to ograniczenia projektowe, które platforma spełnia z założenia.

Raport dla fundatora, audyt etyczny i recenzja naukowa korzystają z jednego pakietu. Jedno źródło prawdy, trzy grupy odbiorców.

Pakiety archiwizowane zgodnie z zasadą przechowywania fundatora.

Raport dla fundatora korzysta z tych samych pakietów.

Praca postępuje, a pakiety powstają na bieżąco.

Plan zarządzania danymi podpisany przed rozpoczęciem pracy.

Agencje finansujące i komisje etyczne coraz częściej wymagają dowodów powtarzalności. Dweve tworzy artefakty, których oczekują poszczególne ramy, w miarę postępu pracy. Raporty dla Horizon Europe, ERC, NWO i DFG korzystają z tych samych pakietów. Sekwencja jest taka sama w każdym przypadku: plan zarządzania danymi jest podpisywany przed rozpoczęciem pracy, pakiety powstają w trakcie pracy, raport dla fundatora korzysta z tych pakietów, a następnie są one archiwizowane zgodnie z zasadą przechowywania ustaloną przez fundatora. Raport dla fundatora, audyt etyczny i recenzja naukowa to trzy odczytania jednego zapisu, a nie trzy rekonstrukcje.

CPU + OS + toolchain przechwycone do odtworzenia.

Migawka git, obraz kontenera, skrót przypięty.

Każda publikacja tworzy jeden podpisany pakiet. Dane z cytowanym DOI, kod z hashem, środowisko przechwycone, wykres przypięty. Recenzent, osoba powtarzająca badanie i firma audytowa korzystają z tego samego artefaktu. Jedno źródło prawdy, trzy grupy odbiorców. Dane mają cytowane DOI i są FAIR z lustrem tylko w UE, kod to migawka git i obraz kontenera z przypiętym hashem, środowisko rejestruje CPU, system operacyjny i toolchain, a podpisany pakiet odtwarza każdy wykres z tych trzech elementów.