Uncertainty Quantification in the cloud with UQCloud
Direct link: external pagehttps://uqpylab.uq-cloud.io/
Principal investigators: C. Lataniotis, S. Marelli
Description
Since its very conception, the UQLab project revolved around its motto: make uncertainty quantification (UQ) available to anyone, in any field of applied science and engineering. With approximately 5’600 unique users from 94 countries worldwide at the time of writing, the UQLab software (external pagewww.uqlab.com) is by now well established in the academic uncertainty quantification community. The UQLab project has moved towards its second phase with the recent introduction of external pageUQWorld, the sibling online uncertainty quantification community open to everyone interested in UQ, regardless of their background and application fields.
This project introduces a new development phase of the UQLab project, called UQCloud, that aims at further expanding the target audience of UQLab to non-Matlab users, being them academic or industrial. With UQCloud we are wrapping the open-source scientific codebase of the UQLab project in a SaaS (Software-as-a-Service) model hosted on the cloud. It offers a programming-language- and operating-system- agnostic secure web API, that can be incorporated into any computational workflow. A major advantage of this approach is that users require no Matlab environment, knowledge nor license. The API can be directly accessed through a lightweight client, developed in any desired programming language.
In 2021, we released the first beta version of the UQCloud service, complete with a set of python bindings, external pageUQ[py]Lab, which now counts over 500 users worldwide. You can register here: external pagehttps://uqpylab.uq-cloud.io. You are also welcome to join external pagethis discussion on UQWorld, share your thoughts on this project and vote for the target language of the next software binding that we will release!
A video tutorial for UQ[py]lab is available external pagehere.
Die Verfügbarkeit von Software ist ein Schlüsselaspekt für die weite Verbreitung wissenschaftlicher Erkenntnisse in allen angewandten wissenschaftlichen und technischen Disziplinen. Zwar werden im akademischen Kontext ständig neuere und leistungsfähigere Algorithmen entwickelt, doch wird ihre Wirkung häufig durch die hohen Wissensanforderungen begrenzt, die für den Zugang und die Nutzung erforderlich sind.
Seit 2013 konzentriert sich das UQLab-Softwareprojekt darauf, akademischen Nutzenden aus allen Forschungsbereichen modernste Algorithmen zur Quantifizierung von Unsicherheiten zur Verfügung zu stellen. Die MATLAB-basierte Software selbst bestand aus einem Closed-Source-Kern, der die Lizenzierung und Abrechnung übernahm, und Open-Source-Modulen für wissenschaftliche Zwecke. Nach fast zehn Jahren Entwicklung und Vertrieb und weit über 4’000 akademischen Nutzenden weltweit haben wir im Februar 2022 den gesamten Quellcode von UQLab unter der freizügigen BSD 3-Klausel-Lizenz veröffentlicht und damit den Vertrieb für industrielle und kommerzielle Umgebungen geöffnet.
Dennoch gibt es viele akademische und industrielle Gemeinschaften, die andere Berechnungswerkzeuge und Programmiersprachen als MATLAB verwenden. Um diese potenzielle Nutzerbasis zu erreichen, haben wir mit der Entwicklung von UQCloud begonnen, einer Cloud-basierten Software-as-a-Service (SaaS)-Plattform, die eine sprachunabhängige Portierung von UQLab über eine sichere zustandsabhängige API bietet. Auf die API kann direkt über einen leichtgewichtigen Client zugegriffen werden, der in jeder gewünschten Programmiersprache entwickelt werden kann.
Im Jahr 2021 haben wir die erste Beta-Version des UQCloud-Dienstes mit einer Reihe von Python-Anbindungen, external pageUQ[py]Lab, veröffentlicht, die inzwischen weltweit über 500 Nutzende hat. Sie können sich hier registrieren: external pagehttps://uqpylab.uq-cloud.io. Sie können auch gerne der Diskussion auf external pageUQWorld beitreten, Ihre Gedanken zu diesem Projekt teilen und über die Sprache der nächsten Software-Binding, die wir entwickeln werden, abstimmen!
Ein Videotutorial für UQ[py]lab finden Sie external pagehier.