論文の概要: Growing the Simulation Ecosystem: Introducing Mesa Data to Provide Transparent, Accessible and Extensible Data Pipelines for Simulation Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02809v3
• Date: Mon, 15 Nov 2021 11:26:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 04:25:46.326370
• Title: Growing the Simulation Ecosystem: Introducing Mesa Data to Provide Transparent, Accessible and Extensible Data Pipelines for Simulation Development
• Title（参考訳）: シミュレーションエコシステムの成長: シミュレーション開発のための透明でアクセシブルで拡張可能なデータパイプラインを提供するMesaデータの導入
• Authors: Thomas Pike, Samantha Golden, Daniel Lowdermilk, Brandon Luong, Benjamin Rosado
• Abstract要約: Agent Based Modelコミュニティは、モデリング者が厳格なシミュレーションを開発するのを助けるために、リッチで多様なライブラリ、プラットフォーム、アプリケーションのエコシステムを持っています。 この堅牢で多様なエコシステムにもかかわらず、微生物コミュニティからグローバルエコシステムへの生活の複雑さは、再利用可能なコードを作る上で大きな課題をもたらしている。 この研究は、より包括的なエコシステムのビジョンを提供することによって、これらの課題を緩和するための新しいツールを提供することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Agent Based Model community has a rich and diverse ecosystem of libraries, platforms, and applications to help modelers develop rigorous simulations. Despite this robust and diverse ecosystem, the complexity of life from microbial communities to the global ecosystem still presents substantial challenges in making reusable code that can optimize the ability of the knowledge-sharing and reproducibility. This research seeks to provide new tools to mitigate some of these challenges by offering a vision of a more holistic ecosystem that takes researchers and practitioners from the data collection through validation, with transparent, accessible, and extensible subcomponents. This proposed approach is demonstrated through two data pipelines (crop yield and synthetic population) that take users from data download through the cleaning and processing until users of have data that can be integrated into an ABM. These pipelines are built to be transparent: by walking users step by step through the process, accessible: by being skill scalable so users can leverage them without code or with code, and extensible by being freely available on the coding sharing repository GitHub to facilitate community development. Reusing code that simulates complex phenomena is a significant challenge but one that must be consistently addressed to help the community move forward. This research seeks to aid that progress by offering potential new tools extended from the already robust ecosystem to help the community collaborate more effectively internally and across disciplines.
• Abstract（参考訳）: Agent Based Modelコミュニティは、モデリング者が厳格なシミュレーションを開発するのに役立つ、リッチで多様なライブラリ、プラットフォーム、アプリケーションのエコシステムを持っています。 この堅牢で多様なエコシステムにもかかわらず、微生物コミュニティからグローバルエコシステムへの生活の複雑さは、知識共有と再現性の能力を最適化できる再利用可能なコードを作成する上で大きな課題をまだ示している。 この研究は、研究者や実践者がデータ収集からバリデーションを通じて、透明でアクセスしやすく拡張可能なサブコンポーネントを通じて、より包括的なエコシステムのビジョンを提供することによって、これらの課題を緩和するための新しいツールを提供することを目指している。 このアプローチは、2つのデータパイプライン(crop yieldとsynthetic population)によって実証され、データのダウンロードからクリーニングと処理を経て、abmに統合可能なデータを持つまでユーザーを導く。 これらのパイプラインは透過的に構築されている: ユーザをステップバイステップで通過させることで、アクセス可能: スキルをスケーラブルにすることで、ユーザはコードやコードなしでそれらを活用でき、コミュニティ開発を容易にするために、githubのコーディング共有リポジトリで自由に利用できるように拡張できる。 複雑な現象をシミュレートするコードの再利用は大きな課題ですが、コミュニティの前進を支援するために一貫して対処する必要があります。 この研究は、すでに堅牢なエコシステムから拡張された潜在的な新しいツールを提供することによって、コミュニティがより効果的に内部的および規律にわたって協力することを支援することを目的としている。

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