دمج سير عمل المحاكاة الآلية مع التصور ثلاثي الأبعاد للتجارب الافتراضية في الميتافيرس
July 21st, 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 مسارات عمل المحاكاة الآلية مع التصور ثلاثي الأبعاد للتجارب الافتراضية في عالم الميتافيرس. المسار العملي هو سلسلة من الأدوات التي تحدد تدفق البيانات بينها. في العديد من التجارب الافتراضية، يقوم الباحثون يدويًا بتوصيل أدوات المحاكاة والمعالجة المتعددة، مما يقلل من قابلية التوسيع ويعرقل إمكانية التكرار.
تحل المسارات العملية هذه المشكلة لأنها مجردة، مؤتمتة، قابلة للتوسيع، محمولة، قابلة للمشاركة، وقابلة للإحالة. فهي تسمح بدمج أكواد المحاكاة الحالية وخطوات المعالجة في أدوات متاحة في واجهة سهلة الاستخدام. يمكن بعد ذلك ربط هذه الأدوات معًا وإعادة تكوينها دون الحاجة إلى إنشاء نصوص أتمتة مخصصة يدويًا.
يمكن أيضًا مشاركة الأدوات، مما يقلل من الحاجة إلى تعلم واجهات جديدة ويسمح للباحثين بالتركيز بدلاً من ذلك على تكوين المحاكيات وتفسير النتائج. يوضح هذا البروتوكول نشر مدير مسار عمل محوي في حاوية محلية. في هذه التكوين، يتفاعل المستخدم النهائي مع منصة تصور ثلاثية الأبعاد كواجهة أمامية.
يأتي الارتباط بالمسارات العملية في شكل امتداد خفيف الوزن لبايثون يقوم بإجراء استدعاءات API لمدير المسار العملي لإطلاق المحاكيات واستقبال النتائج، وكل ذلك من داخل منصة التصور. النظام المقدم هنا عام بطبيعته ويمكن تطبيقه في أي تطبيق تقريبًا حيث يتم تنفيذ خطوات المحاكاة والمعالجة. في هذه الدراسة، تم استخدام محاكاة نيوترونية بسيطة في سياق محطة توليد الطاقة النووية.
في مفاعل الانصهار، يتم دمج الديوتيريوم والتريتيوم معًا لإنتاج الطاقة والنيوترونات. الديوتيريوم هو نظير طبيعي للهيدروجين، لكن التريتيوم يجب أن ينتج بواسطة المفاعل نفسه باستخدام النيوترونات المتولدة في أحداث الانصهار. لمحاكاة النيوترونات المنتجة، يتم استخدام كود محاكاة مونت كارلو، والذي يتبع النيوترونات حول المفاعل، مطبقًا تفاعلات عشوائية مع المادة أثناء مرورها.
كمقياس مقارن، يتم حساب مؤشر أداء رئيسي يسمى نسبة إنتاج التريتيوم، والذي يوفر نسبة التريتيوم المنتج بواسطة التفاعلات النووية إلى كمية التريتيوم المستهلكة في التفاعل. تستخدم المحاكاة شكلًا بسيطًا لـ CAD بناءً على شكل التوكاماك الكروي لنمذجة كمية التريتيوم المنتجة بواسطة البطانة التي تلف وعاء البلازما، وتخرج مجموعة بيانات من المسارات النيوترونية المتولدة. لبدء البروتوكول، افترض أن محرك الحاوية ومنصة التصور ثلاثية الأبعاد قد تم تثبيتهما، باتباع مستودع المشروع إلى الجهاز المحلي.
قم بتشغيل خادم مدير المسار العملي باستخدام سكريبت shell المقدم، والذي يستخدم محرك الحاوية لنشر مثيل محمول. بمجرد تشغيل النظام، قم بالوصول إلى واجهة الويب المحلية لإنشاء حساب مستخدم إداري وتسجيل الدخول. انتقل إلى تفضيلات المستخدم لتوليد مفتاح API فريد.
يؤدي هذا المفتاح إلى مصادقة منصة التصور ثلاثية الأبعاد عندما تستدعي مدير المسار العملي. بعد ذلك، قم بتكوين منصة التصور ثلاثية الأبعاد عن طريق الانتقال إلى الملف ذي الصلة في مجلد الإضافات. أضف مفتاح API إلى ملف التكوين هذا.
تأكد من أن هذا المفتاح الخاص يظل آمنًا ولا يتم إرساله إلى مستودعات عامة. بعد ذلك، قم بتكوين منصة التصور ثلاثية الأبعاد عن طريق الانتقال إلى قائمة الإضافات، وانقر على أيقونة الإعدادات، وقم بإضافة المسار المحلي لمجلد الإضافات من المستودع المستنسخ. أخيرًا، قم بتمكين الإضافات.
يمكن تحديد خيار التحميل التلقائي بحيث يتم تمكينه تلقائيًا عند إعادة التشغيل. لتشغيل أي أداة واحدة، يجب تحميل الملفات الإدخالية أولاً إلى الخدمة. قم بإنشاء تاريخ جديد وقم بتسميته.
تعمل السجل كمساحات عمل منفصلة لكل مجموعة من الأدوات أو المسارات العملية الجاري تشغيلها. انقر فوق زر التحميل. حدد مجموعة CAD الضرورية ومجموعات البيانات التكوينية من الملفات المثالية في المستودع وانقر فوق بدء.
ستظهر المدخلات في لوحة التاريخ على الجانب الأيمن من الشاشة. انتقل إلى أداة محاكاة مونت كارلو المطلوبة على اللوحة اليسرى وانقر عليها. حدد مجموعات البيانات الإدخالية ذات الصلة من التاريخ الحالي وقم بتشغيل الأداة بالنقر فوق تنفيذ.
ستتغير النواتج من اللون البرتقالي، مما يشير إلى أنها قيد المعالجة، إلى اللون الأخضر، مما يشير إلى أنها قد انتهت. يتم استخدام اللون الرمادي لإبراز الخطوات المعلقة واللون الأحمر للخطوات الفاشلة. قد يستغرق التشغيل الأول وقتًا أطول حيث يتم تنزيل صورة حاوية الأداة.
يجب أن تكون العمليات اللاحقة أسرع. بمجرد انتهاء الأداة من التشغيل، يمكن عرض نتائج المحاكاة. انقر فوق مجموعة بيانات نسبة إنتاج التريتيوم في لوحة التاريخ لتوسيعها.
يعرض هذا النسبة المحسوبة بواسطة المحاكاة النيوترونية والخطأ الإحصائي المرتبط. تكون الأدوات أكثر فائدة عند استخدامها في المسارات العملية، والتي تسمح باستدعاء عدة أدوات في استدعاء واحد والتحكم في تدفق البيانات بين الأدوات تلقائيًا. لتكرار خط أنابيب التحليل السابق، انقر فوق المسارات العملية، ثم قم بإنشاء مسار عمل جديد وتسميته.
قم باستيراد الأدوات للوحة الأدوات بالنقر عليها. ثم قم بإضافة مجموعتي بيانات كمدخلات وقم بتسميتها. عندما تكون كل الأدوات والمدخلات على اللوحة، قم بربطها معًا بالنقر والسحب لتوصيل إخراج خطوة معينة بمدخل الخطوة التالية، مما يحدد تدفق البيانات.
احفظ المسار العملي باستخدام الأيقونة الموجودة في أعلى اليمين. يتم تشغيل المسار العملي بنفس الطريقة التي يتم بها تشغيل أداة واحدة. انتقل إلى علامة التبويب المسارات العملية في الشريط العلوي وانقر فوق أيقونة التشغيل على المسار العملي الجديد.
حدد مجموعات البيانات الإدخالية المقابلة، ثم انقر فوق تشغيل المسار العملي. يقوم هذا بتنفيذ جميع الخطوات التي تم تشغيلها يدويًا سابقًا، مع حفظ المخرجات الوسيطة في التاريخ. يمكن التحقق من التشغيل من خلال فحص الملفات الناتجة أو بواسطة عرض نسبة إنتاج التريتيوم في الواجهة.
لتشغيل المسارات العملية من منصة التصور ثلاثية الأبعاد، يجب أولاً تحويل الملفات الناتجة إلى تنسيق ثلاثي الأبعاد متوافق. قم بإنشاء مسار عمل يعكس المسار السابق ولكن مع خطوات إضافية. تحويل تنسيق المسار إلى USD وتحويل تنسيق CAD إلى USD عبر خطوات وسيطة.
احفظ هذا المسار العملي. افتح منصة الميتافيرس ثلاثية الأبعاد. يجب أن تكون الإضافة المفعلة متاحة في وجهة العرض.
قم بربطها على جانب واحد. انقر فوق الحصول على المسارات العملية لسحب قائمة المسارات العملية المتاحة من المثيل المتصل. حدد المسار العملي الذي تم إنشاؤه حديثًا مع خطوات التحويل إلى USD وانقر فوق الحصول على المدخلات.
ستظهر المدخلات المحددة لهذا المسار العملي. حدد ملفات CAD القياسية وملفات التكوين لكل منها. ثم، انقر فوق تشغيل المسار العملي.
بمجرد اكتمال المسار العملي، تظهر إشعار في نافذة معلومات الإضافة. انقر فوق تحديث أسفل مدير الملفات لعرض قائمة مثيلات المسار العملي المكتملة. حدد المثيل الحالي.
قم بتحديثه مرة أخرى لاسترجاع قائمة الملفات. اختر الملفات للعرض وانقر فوق سحب الملف. يتم تحميل الملفات ثلاثية الأبعاد إلى وجهة العرض الرئيسية وتظهر الملفات النصية في نافذة المعلومات.
سيؤدي التشغيل الناجح للمحاكاة إلى توليد مخرج نسبة إنتاج التريتيوم. نظرًا لأن هذه عملية عشوائية باستخدام حجم عينة صغير للسرعة، يجب أن تكون القيمة المتوقعة باستخدام التكوين القياسي المقدم في المستودع حوالي 0.76، بفرق زائد أو ناقص 0.01. يؤدي زيادة عدد الدُفعات وعدد الجسيمات في إدخال التكوين إلى تقليل هذا التشتت على حساب أوقات تشغيل أطول.
ينتج التشغيل النا
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
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.