Research AI | Open Access, FAIR, Reproducible

O registo é construído enquanto o trabalho acontece

Dados, código e definições estão listados.

O pacote é reproduzido no seu próprio computador.

Os notebooks, scripts e sistemas de informação de laboratório existentes continuam a funcionar. A Dweve envolve-os numa camada de decisão determinística que regista cada entrada, cada regra e cada assinatura do IP à medida que a figura é produzida.

Pacote fechado para dados classificados ou sensíveis.

Execute no hardware do seu laboratório, on-prem.

Mesh público operado pela Dweve; limite de processamento documentado no acordo.

Integre via REST ou gRPC numa superfície OpenAPI 3.1 tipada. Gerido através da Fabric no Mesh público da Dweve para pilotos. Licenciado para o seu cluster de laboratório. Isolado para dados classificados. A mesma API, o mesmo formato de rastreio, os mesmos pacotes de replay nas três posturas.

Regra pré-registada aplicada aos resultados.

Entradas registadas antes de o notebook ser executado.

Os notebooks Jupyter, scripts R e do-files Stata existentes continuam a funcionar. A Dweve envolve-os numa camada de decisão determinística que regista cada célula, cada regra e cada assinatura do IP à medida que a figura é produzida. O pacote de replay é o artefacto de auditoria. As entradas são registadas antes de o notebook ser executado, as células produzem os seus resultados brutos, a regra pré-registada é aplicada a eles e o IP assina a figura final. O notebook continua a funcionar e o pacote que produz é o que uma auditoria lê.

O IP assina; o pacote é o artefacto de auditoria.

A computação determinística executa a análise.

Regra e versão do modelo congeladas no registo.

Hipótese formulada, registada antes dos testes.

O pré-registo é o fluxo de trabalho mais prejudicado pela análise post-hoc. A Dweve congela a hipótese, a regra e a versão do modelo no momento do registo. O replay reconstrói a análise exata a que o IP se comprometeu antes de ver os dados. Quatro passos mantêm-na no lugar: a hipótese é formulada e registada antes de qualquer teste ser executado, a regra e a versão do modelo são congeladas no registo, a computação determinística executa a análise e o IP assina o pacote resultante. Esse pacote é o que uma tentativa de replicação lê, portanto a análise que reconstrói é aquela a que se comprometeu antecipadamente.

A camada de decisão nunca cruza uma fronteira de confiança que falhe as regras do RGPD ou de ética. A mesma topologia é fornecida nas três posturas.

Sem chamadas de saída. Endpoint Zenodo opcional apenas para a UE.

Packets assinados escritos uma vez, lidos muitas vezes, réplica apenas na UE.

Motor nativo de CPU, sem farm de GPU, sem APIs de ML na nuvem.

TLS termina na UE, mTLS para a camada de decisão.

Três modelos operacionais, uma arquitetura de evidências. O Fabric Gerido funciona na Mesh pública. A operação licenciada traz produtos diretos para o seu cluster de laboratório. A operação isolada protege dados classificados ou de sujeitos sensíveis. Cada modelo mantém decisões e evidências dentro do seu limite de confiança declarado. Os mesmos quatro limites são desenhados em cada um: um ingresso que termina TLS na UE, a camada de decisão atrás do limite de confiança, o armazenamento de pacotes e um egresso que não faz chamadas de saída.

A determinismo é afirmado no conjunto de testes, não prometido em prosa. A mesma execução do oráculo no seu hardware produz a mesma resposta que no nosso.

Nenhum erro de arredondamento ultrapassa o limiar da unidade no último lugar.

Cantos e intervalos exercitados automaticamente em CI.

Cada resultado comparado com uma referência de alta precisão.

Contagem de iterações limitada, sem unidade de vírgula flutuante.

Cada cálculo numérico no caminho de análise é verificado contra MPFR com precisão de 256 bits. O resultado publicado é 0 ULP, arredondado corretamente em todo o domínio de entrada documentado, com testes baseados em propriedades a exercitar os cantos em cada lançamento. O limite é afirmado no conjunto de testes em cada lançamento, em vez de prometido em prosa, para que a mesma execução do oráculo no seu hardware devolva o que devolve no nosso.

A figura final reproduz-se bit a bit idêntica.

Regra de limpeza aplicada, pipeline determinístico.

Amostras brutas com hash e seladas na entrada.

Conjunto de dados de origem, ética, DUA assinado.

Cada conjunto de dados liga-se à sua linhagem até à origem. Origem, bruto, processado, características, resultado. Cada passo assinado, cada regra com versão, cada PI nomeado. A reprodução reconstrói a figura exata anos depois. Quatro passos formam a cadeia: o conjunto de dados de origem chega com a sua aprovação ética e acordo de utilização de dados assinado, as amostras brutas são submetidas a hash e seladas na entrada, uma regra de limpeza com versão corre através de um pipeline determinístico e a figura final reproduz-se bit a bit idêntica. Por ser uma cadeia e não uma pasta, nenhum elo pode ser recortado sem que o seguinte o mostre.

Fabric Gerido, licenciado no seu hardware ou isolado.

Especificação OpenAPI 3.1, erros tipificados (RFC 7807).

Dados, código, ambiente, PI, assinatura.

Mesma entrada, mesma saída, todas as máquinas, todos os lançamentos.

Cada figura, tabela e número num artigo funciona num motor determinístico. Reprodução exata bit a bit entre máquinas e versões. A mesma figura no portátil do investigador principal, no cluster e na estação de trabalho do revisor. Sem desvios de vírgula flutuante, sem arredondamentos dependentes do chip. O pacote contém os dados, o código, o ambiente, o investigador principal e a assinatura, e as mesmas quatro propriedades mantêm-se em Fabric gerido, licenciado no seu hardware ou isolado.

Não precisa de um laboratório próprio para contestar um resultado. O pacote está em linguagem simples e os dados, o código e o investigador principal estão identificados no artigo.

Todos os resultados publicados são replicáveis. O mesmo pacote que o investigador principal assinou é o pacote que pode replicar no seu próprio hardware. Se discordar da figura, o caminho de replicação está no artigo.

Uma figura num artigo deixou de ser uma caixa negra. A hipótese, os dados, o código e o investigador principal estão juntos desde o momento em que a análise é executada. Se o revisor perguntar, o autor pode mostrar porque é que a figura resultou daquela forma. Quatro momentos ficam registados: a hipótese é formulada e pré-registada, o pré-registo é congelado com a regra fixada, a computação determinística executa a análise e o artigo chega ao jornal com o seu pacote.

Construído e executado ao abrigo das regras da UE.

Quando o seu laboratório de investigação usa Dweve, o estudo que lê não é uma caixa negra. Está ligado a um DOI, a um investigador principal identificado e a um pacote que pode reproduzir no seu próprio portátil. Se perguntar porquê, a resposta está no artigo. Quatro coisas vêm incluídas: linguagem simples, um identificador permanente, um investigador identificado e um pacote que pode abrir no seu próprio computador sem precisar de estatísticas para o ler.

Os dados permanecem dentro da sua jurisdição. A mesma plataforma escala de um único projeto de doutoramento a um consórcio completo de vários laboratórios, sem necessidade de migrar para outra plataforma.

Pacote fechado para dados classificados ou de temas sensíveis.

Execute no seu cluster de laboratório. Mesma API, mesmo formato de rastreio.

Mesh público operado pela Dweve; fronteira de processamento documentada no acordo.

Duas perguntas decidem a aquisição: onde é executado e que regras cumpre. É executado de forma gerida através do Fabric no Mesh público da Dweve, no seu hardware, ou totalmente isolado para dados classificados. O RGPD, os princípios FAIR e o Regulamento da UE sobre IA são restrições de conceção que a plataforma cumpre por construção.

O relatório para o financiador, a auditoria ética e a revisão por pares baseiam-se todos no mesmo pacote. Uma fonte de verdade, três públicos.

Pacotes arquivados de acordo com a regra de retenção do financiador.

O relatório para o financiador baseia-se nos mesmos pacotes.

O trabalho avança com pacotes produzidos à medida que acontece.

Plano de gestão de dados assinado antes do início do trabalho.

As agências de financiamento e os comités de ética exigem cada vez mais provas de reprodutibilidade. A Dweve produz os artefactos que cada estrutura espera, à medida que o trabalho acontece. Os relatórios do Horizonte Europa, do ERC, da NWO e do DFG baseiam-se todos nos mesmos pacotes. A sequência é a mesma em cada caso: um plano de gestão de dados é assinado antes do início do trabalho, os pacotes são produzidos à medida que o trabalho acontece, o relatório para o financiador baseia-se nesses pacotes e são arquivados de acordo com a regra de retenção definida pelo financiador. O relatório para o financiador, a auditoria ética e a revisão por pares acabam por ser três leituras de um único registo, em vez de três reconstruções.

O pacote assinado reconstrói cada figura.

CPU + SO + ferramentas capturados para reprodução.