Conocimiento colectivo (software)

El proyecto Collective Knowledge ( CK ) es un marco y repositorio de código abierto que permite la investigación y el desarrollo colaborativos, reproducibles y sostenibles de sistemas computacionales complejos. ^{[ 2 ]} CK es una infraestructura pequeña, portátil, personalizable y descentralizada que ayuda a investigadores y profesionales a:

• comparten su código, datos y modelos como componentes Python reutilizables y acciones de automatización ^{[ 3 ]} con una API JSON unificada , metainformación JSON y un UID basado en los principios FAIR ^{[ 2 ].}
• ensamblar flujos de trabajo portátiles a partir de componentes compartidos (como el autoajuste multiobjetivo y la exploración del espacio de diseño ^{[ 4 ]} ).
• automatizar, obtener mediante crowdsourcing y reproducir la evaluación comparativa de sistemas computacionales complejos ^{[ 5 ]}
• Unificar el análisis predictivo ( scikit-learn , R , DNN)
• permitir artículos reproducibles e interactivos ^{[ 6 ]}

• ARM utiliza CK para acelerar la ingeniería informática ^{[ 7 ]}
• Varias conferencias patrocinadas por ACM utilizan CK para automatizar el proceso de evaluación de artefactos ^{[ 8 ] [ 9 ].}
• Imperial College (Londres) utiliza CK para automatizar y obtener mediante crowdsourcing la detección de errores de compilación ^{[ 10 ].}
• Investigadores de la Universidad de Cambridge utilizaron CK para ayudar a la comunidad a reproducir los resultados de su publicación en el Simposio Internacional sobre Generación y Optimización de Código (CGO'17) durante la Evaluación de Artefactos ^{[ 11 ].}
• General Motors (EE. UU.) utiliza CK para realizar una evaluación comparativa colectiva de las optimizaciones de redes neuronales convolucionales ^{[ 12 ] [ 13 ].}
• La Fundación Raspberry Pi y la fundación cTuning publicaron un flujo de trabajo CK con un documento "en vivo" reproducible para permitir la investigación colaborativa en técnicas de autoajuste multiobjetivo y aprendizaje automático ^{[ 4 ].}
• IBM utiliza CK para reproducir resultados cuánticos de la naturaleza ^{[ 14 ].}
• CK se utiliza para automatizar la evaluación comparativa de MLPerf ^{[ 15 ] [ 16 ]}

CK cuenta con un gestor de paquetes multiplataforma integrado con scripts de Python , API JSON y metadescripción JSON para reconstruir automáticamente el entorno de software en la máquina del usuario necesario para ejecutar un flujo de trabajo de investigación determinado. ^{[ 17 ]}

CK permite la reproducibilidad de los resultados experimentales mediante la participación de la comunidad, de forma similar a Wikipedia y la física . Cuando se comparte un nuevo flujo de trabajo con todos sus componentes a través de GitHub, cualquiera puede probarlo en una máquina diferente, con un entorno distinto y utilizando opciones ligeramente diferentes (compiladores, bibliotecas, conjuntos de datos). Si se detecta un comportamiento inesperado o erróneo, la comunidad lo explica, corrige los componentes y los comparte, tal como se describe en ^{[ 4 ] .}

• Sitio de desarrollo:
• Documentación:
• Repositorio público con experimentos colaborativos:
• El Taller Internacional sobre Sistemas de Computación Adaptativos y Autoajustables (ADAPT) utiliza CK para permitir la revisión pública de publicaciones y artefactos a través de Reddit :