دمج سير عمل المحاكاة الآلية مع التصور ثلاثي الأبعاد للتجارب الافتراضية في الميتافيرس
يوليو 21, 2026
يتم تقديم طريقة عامة ومتوافقة مع معايير FAIR للباحثين الخبراء في المجال الذين يسعون لدمج أدوات المحاكاة ومعالجة البيانات في سير عمل آلي للتجارب الافتراضية ثلاثية الأبعاد. مثال على النيوترونيكس يوضح إعداد نسخة محلية من Galaxy، وتغليف OpenMC وأدوات تحويل الملفات، وتشغيل سير العمل من Omniverse، وتصور المخرجات المحولة ثلاثية الأبعاد.
دمج سير عمل المحاكاة الآلي مع التصوير ثلاثي الأبعاد للتجارب الافتراضية في الميتافيرس. سير العمل هو سلسلة من الأدوات التي تحدد تدفق البيانات بينها. في العديد من التجارب الافتراضية، يقوم الباحثون يدويا بربط عدة أدوات محاكاة ومعالجة، مما يتوسع بشكل ضعيف ويعيق قابلية التكرار.
تحل سير العمل هذه المشكلة لأنها مجردة، مؤتمتة، قابلة للتوسع، قابلة للنقل، قابلة للمشاركة، وقابلة للاستشارة. تسمح هذه الرموز بتغليف رموز المحاكاة الحالية وخطوات المعالجة في أدوات متاحة في واجهة سهلة الاستخدام. يمكن بعد ذلك ربط هذه الأنظمة معا وإعادة تكوينها دون إنشاء سكريبتات أتمتة مخصصة يدويا.
يمكن أيضا مشاركة الأدوات، مما يقلل الحاجة لتعلم واجهات جديدة ويسمح للباحثين بالتركيز بدلا من ذلك على تكوين المحاكاة وتفسير النتائج. يظهر هذا البروتوكول نشر مدير سير عمل محلي في الحاويات. في هذا التكوين، يتفاعل المستخدم النهائي مع منصة التصور ثلاثي الأبعاد كواجهة أمامية.
الرابط مع سير العمل يأتي في شكل إضافة بسيطة للبايثون تقوم باستدعاءات API إلى مدير سير العمل لتشغيل المحاكاة واستقبال النتائج، وكل ذلك من داخل منصة التصور. النظام المعروض هنا عام بطبيعته ويمكن تطبيقه في أي تطبيق تقريبا حيث تجرى خطوات المحاكاة والمعالجة. في هذه الدراسة الحالة، يتم استخدام محاكاة نيوترونية بسيطة في سياق محطة طاقة الاندماج الاندماجي.
في مفاعل الاندماج، يندمج الديوتيريوم والتريتيوم معا لإنتاج الطاقة والنيوترونات. الديوتيريوم هو نظير طبيعي للهيدروجين، لكن يجب أن ينتج التريتيوم بواسطة المفاعل نفسه باستخدام النيوترونات الناتجة عن أحداث الاندماج. لمحاكاة النيوترونات المنتجة، يستخدم رمز محاكاة مونت كارلو يتبع النيوترونات حول المفاعل، ويطبق تفاعلات عشوائية مع المادة أثناء مرورها.
كمقياس مقارن، يتم حساب مؤشر أداء رئيسي يسمى نسبة تكاثر التريتيوم، والذي يوفر نسبة التريتيوم الناتج عن تفاعلات النيوترونات إلى كمية التريتيوم المستهلكة في التفاعل. تستخدم المحاكاة هندسة CAD بسيطة تعتمد على شكل التوكاماك الكروي لنمذجة كمية التريتيوم الناتجة عن البطانية التي تلتف حول وعاء البلازما، وتخرج مجموعة dat من مسارات النيوترونات المولدة. لبدء البروتوكول، افترض أن محرك الحاوية ومنصة التصور ثلاثي الأبعاد قد تم تركيبهما، متبعين مستودع المشروع إلى الجهاز المحلي.
شغل خادم مدير سير العمل باستخدام سكريبت shell المرفق، الذي يستخدم محرك الحاويات لنشر نسخة محمولة. بمجرد تشغيل النظام، يمكنك الوصول إلى واجهة الويب المحلية لإنشاء حساب مستخدم إداري وتسجيل الدخول. انتقل إلى تفضيلات المستخدم لإنشاء مفتاح واجهة برمجة تطبيقات فريد.
يقوم هذا المفتاح بالتحقق من صحة منصة التصور ثلاثي الأبعاد عندما يتصل بمدير سير العمل. بعد ذلك، قم بتكوين منصة التصور ثلاثي الأبعاد من خلال التنقل إلى الملف المعني في مجلد الإضافات. أضف مفتاح API إلى ملف التكوين هذا.
تأكد من بقاء هذا المفتاح الخاص آمنا وغير ملتزم بالمستودعات العامة. بعد ذلك، قم بتكوين منصة التصور ثلاثي الأبعاد عن طريق التنقل إلى قائمة الإضافات، والنقر على أيقونة الإعدادات، وإضافة المسار المحلي لمجلد الامتداد من المستودع المستنسخ. وأخيرا، فعل الامتداد.
يمكن اختيار خيار التحميل التلقائي بحيث يتم تفعيله تلقائيا عند إعادة التشغيل. لتشغيل أي أداة واحدة، يجب أولا رفع ملفات الإدخال إلى الخدمة. أنشئ تاريخا جديدا واسمه بعين الاعتبار.
تعمل السجلات كمساحات عمل منفصلة لكل مجموعة أدوات أو سير عمل يتم تشغيلها. اضغط على زر الرفع. اختر مجموعات بيانات هندسة وتكوين CAD المطلوبة من ملفات الأمثلة في المستودع واضغط على ابدأ.
ستظهر المدخلات في لوحة التاريخ على الجانب الأيمن من الشاشة. انتقل إلى أداة محاكاة مونتي كارلو المطلوبة على اللوحة اليسرى وانقر عليها. اختر مجموعات بيانات الإدخال ذات الصلة من السجل الحالي وشغل الأداة بالنقر على التنفيذ.
ستتغير المخرجات من البرتقالي، مما يدل على أنهم في طور المعالجة، إلى اللون الأخضر، مما يدل على الانتهاء. يستخدم الرمادي لتمييز الخطوات المعلقة والأحمر للخطوات الفاشلة. قد يستغرق التشغيل الأول وقتا أطول لأن صورة الحاوية الخاصة بالأدوات يتم تنزيلها.
يجب أن تكون الجولات التالية أسرع. بمجرد انتهاء تشغيل الأداة، يمكن عرض نتائج المحاكاة. انقر على مجموعة بيانات نسبة تكاثر التريتيوم في لوحة التاريخ لتوسيعه.
يعرض هذا النسبة المحسوبة بواسطة المحاكاة النيوترونية والخطأ الإحصائي المرتبط بها. تكون الأدوات أكثر فائدة عند استخدامها في سير العمل، حيث تسمح باستدعاء عدة أدوات في استدعاء واحد والتحكم تلقائيا في تدفق البيانات بين الأدوات. لتكرار خط أنابيب التحليل السابق، انقر على سير العمل، ثم أنشئ وتسم سير عمل جديد.
استورد الأدوات إلى لوحة الأدوات بالنقر عليها. ثم أضف مجموعتين بيانات كمدخلات وذكر أسمائهما. عندما تكون جميع الأدوات والمدخلات على القماش، قم بدمجها معا عن طريق النقر والسحب لربط مخرجات خطوة بإدخال الخطوة التالية، مما يحدد تدفق البيانات.
احفظ سير العمل باستخدام الأيقونة في أعلى اليمين. يتم تشغيل سير العمل بطريقة مشابهة لأداة واحدة. انتقل إلى تبويب سير العمل في الشريط العلوي وانقر على أيقونة التشغيل في سير العمل الجديد.
اختر مجموعات بيانات الإدخال المقابلة، ثم اضغط على تشغيل سير العمل. هذا ينفذ جميع الخطوات التي كانت تشغل يدويا سابقا، مما يوفر مخرجات وسيطة في التاريخ. يمكن التحقق من السلسلة من خلال فحص ملفات الإخراج أو عرض نسبة تكاثر التريتيوم في الواجهة.
لتشغيل سير العمل من منصة التصور ثلاثي الأبعاد، يجب أولا تحويل ملفات الإخراج إلى صيغة ثلاثية الأبعاد متوافقة. أنشئ سير عمل يعكس السير السابق ولكن مع خطوات إضافية. تحويل صيغة المسار إلى الدولار الأمريكي وتحويل صيغة CAD إلى الدولار الأمريكي عبر خطوات وسيطة.
احفظ هذا سير العمل. افتح منصة الميتافيرس ثلاثية الأبعاد. يجب أن يكون الامتداد المفعل متاحا في نافذة العرض.
ضعها على جانب واحد. انقر على الحصول على سير العمل لسحب قائمة سير العمل المتاحة من النسخة المتصلة. اختر سير العمل الجديد الذي تم إنشاؤه مع خطوات التحويل إلى الدولار الأمريكي واضغط على الحصول على المدخلات.
ستظهر المدخلات المعرفة لهذا سير العمل. اختر ملفات هندسة CAD القياسية وملفات التكوين لكل منها. ثم اضغط على تشغيل سير العمل.
بمجرد اكتمال سير العمل، يظهر إشعار في نافذة المعلومات الخاصة بالامتداد. انقر على تحديث تحت مدير الملفات لعرض قائمة مثيلات سير العمل المكتملة. اختر النسخة الحالية.
قم بتحديث الملفات مرة أخرى لاسترجاع قائمة الملفات. اختر الملفات التي ستعرضها واضغط على سحب الملف. يتم تحميل الملفات ثلاثية الأبعاد إلى نافذة العرض الرئيسية وتظهر الملفات النصية في نافذة المعلومات.
سيؤدي تشغيل محاكاة ناجح إلى إنتاج نسبة تربية التريتيوم. وبما أن هذه عملية عشوائية تستخدم عينة صغيرة للسرعة، يجب أن تكون القيمة المتوقعة باستخدام التكوين القياسي المقدم في المستودع تقريبا 0.76، مع تباين زائد أو ناقص 0.01. زيادة عدد الدفعات وعدد الجسيمات في مدخل التكوين تقلل من هذا التشتت على حساب أوقات تشغيل أطول.
كما ينتج عن النجاح مجموعة من ملفات التصور المحولة، وهندسة CAD، ومسارات النيوترونات، كل منها بصيغة متوافقة مع منصة التصور ثلاثي الأبعاد. يمكن تحميل هذه الصور وفحصها في عارض خارجي أو سحبها مباشرة إلى منصة التصوير ثلاثي الأبعاد. توضح هذه الطريقة كيف يمكن للباحثين الخبراء في المجال دمج أدوات المحاكاة في سير عمل آلي للتجارب الافتراضية ثلاثية الأبعاد.
يدعم هذا النهج مبادئ بيانات FAIR، حيث تلتقط سجلات التشغيل بيانات وصفية كاملة لبروفيدنس، ويتم تغليف الأدوات في حاويات يتم التحكم بها بالإصدارات، مما يجعل خط التحليل قابلا للتكرار والمشاركة. بينما يمكن تشغيل مدير سير العمل نفسه محليا على الأجهزة العادية، فإن استخدام محرك تتبع الأشعة الكامل في منصة الافتراضية ثلاثية الأبعاد يتطلب بطاقة رسوميات RTX عالية الأداء متوافقة.
اعرض النص الكامل واحصل على الوصول إلى آلاف الفيديوهات العلمية
Overview
This protocol demonstrates the integration of automated simulation workflows with 3D visualization platforms for virtual experiments, specifically within the context of fusion neutronics. By deploying a locally containerized workflow manager and connecting it to a 3D visualization front end, researchers can automate, scale, and share complex simulation pipelines, enhancing reproducibility and adherence to FAIR data principles.
Key Study Components
Area of Science
- Computational physics
- Fusion energy research
- Scientific workflow automation
- 3D visualization
Background
- Virtual experiments often require the integration of multiple simulation, processing, and visualization tools.
- Manual integration is common but does not scale well and hinders reproducibility.
- Automated workflows can abstract and automate these processes, making them more portable and shareable.
- Adhering to FAIR data principles is increasingly important for scientific research.
Purpose of Study
- To demonstrate a reproducible, containerized workflow system for running and visualizing simulation experiments.
- To show how simulation tools can be integrated and automated within a workflow manager.
- To enable seamless data flow from simulation to 3D visualization platforms.
Methods Used
- Deployment of a local workflow manager using containerization (e.g., Docker).
- Integration of simulation tools (OpenMC for neutronics) and format conversion utilities.
- Connection of the workflow manager to a 3D visualization platform via a Python extension and API.
- Execution of simulation workflows, including input upload, tool chaining, and output visualization in platforms like NVIDIA Omniverse.
Main Results
- Automated workflows can be created, saved, and re-run with new inputs without manual reconfiguration.
- Simulation outputs, such as tritium breeding ratio and neutron track datasets, are generated and converted for 3D visualization.
- Workflows and tools are portable, shareable, and version-controlled, supporting reproducibility.
- The system supports full provenance tracking and can be extended to HPC or cloud resources.
Conclusions
- Containerized workflow systems streamline the integration of simulation and visualization tools for virtual experiments.
- The approach enhances reproducibility, scalability, and data sharing in computational research.
- Researchers can focus on scientific analysis rather than bespoke automation, benefiting from FAIR-compliant workflows.
Frequently Asked Questions
Executive Industry Relevance
Automated simulation workflows integrated with 3D visualization platforms enable scalable, reproducible virtual experiments, directly addressing bottlenecks in manual data integration and analysis. This approach enhances predictive confidence and operational efficiency in computational modeling, supporting robust decision-making at key discovery and preclinical inflection points. By adhering to FAIR data principles and enabling seamless tool reuse, the system strengthens enterprise-wide R&D continuity and data integrity.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Automated workflows facilitate rapid hypothesis testing and mechanistic de-risking in complex biological simulations.
- Containerized tools ensure reproducibility and traceability of simulation results for target validation.
- Abstracted workflow management supports scalable evaluation of multiple biological scenarios.
Screening & Assay Development
- Standardized data pipelines prepare simulation outputs for downstream quantitative analysis and visualization.
- Reusable workflow components enable consistent assay development and cross-study comparability.
- Automated format conversion ensures compatibility with advanced 3D visualization platforms for screening readiness.
Translational & Preclinical Research
- Provenance-tracked simulation histories support translational continuity and regulatory documentation.
- Quantitative outputs, such as performance ratios, inform preclinical modeling and risk assessment.
- Workflow portability enables adaptation across disease-relevant systems and preclinical models.
Pipeline & Workflow Integration
This containerized workflow system bridges early discovery, screening, and preclinical modeling by automating simulation, data conversion, and visualization steps within a unified platform.
- Discovery Biology: Enables robust hypothesis testing and pathway analysis through automated, reproducible simulations.
- Screening: Delivers standardized, quantitative outputs ready for high-throughput evaluation and visualization.
- Analytics: Provides statistical readouts, such as tritium breeding ratios, supporting comparative analysis across conditions.
- Translational Research: Maintains full provenance and data integrity for downstream translational studies.
- Enterprise Reuse: Supports tool and workflow sharing across teams, enhancing R&D scalability and efficiency.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in simulation-driven research.
- Operational Value: Promotes standardization, reproducibility, and rapid reconfiguration of simulation pipelines.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient portfolio management.
- Portfolio Impact: Facilitates risk-adjusted prioritization and advancement of discovery and preclinical programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in simulation modeling, workflow management, and 3D visualization platforms.
- Needs containerization infrastructure and compatible high-performance graphics hardware for full visualization capabilities.
- Demands cross-team standardization of data formats and workflow components.
- Supports adaptation to diverse simulation codes and biological models with modest integration effort.
- Dependent on secure management of API keys and provenance metadata for reproducibility.
