Warto przeczytać

Jeśli samochód wyposażony jest w system GPS, to na bieżąco kontrolujemy nasze położenie w czasie jazdy. Widać to na zamieszczonej ilustracji. Ważne jest, że nie tylko obserwujemy trasę, ale cała ta informacja jest rejestrowana. Zapisywane wyniki pomiarów pozwalają odtworzyć szczegółowo cały przejazd.

R1I1cqyZoJiyT

Na zdjęciu widoczny jest GPS z zaznaczoną drogą na Frankfurt. Po lewej stronie od góry jest zegar, połączenie internetowe LTE, poniżej ikony: mapy google, muzyki (nutek) i słuchawki telefonicznej. Pod drogą na Frankfurt widoczny jest czas w minutach i kilometry. Po prawej stronie droga z zaznaczoną pozycją jadącego samochodu.

Jeśli równocześnie posiadamy kamerę, która w sposób ciągły rejestruje sytuację na drodze przed nami, to po powrocie do domu mamy pełną dokumentację z przebytej trasy.

Zauważmy tu różnicę pomiędzy danymi z kamery i z GPS. Kamera zbiera informacje w sposób ciągłyPomiar ciągłyciągły i zapisuje jako obraz. W zapisie GPS główną informacją jest moment (czas)  wykonania pomiaru i do tego czasu odnoszą się wszystkie inne dane zapisane w postaci liczb (np. współrzędne geograficzne). Mówimy, że w tym przypadku pomiar ma charakter „dyskretnyPomiar dyskretnydyskretny”, czyli punktowy.

Zobaczmy przykładowy wykres, wykonany z użyciem danych zebranych przez GPS w czasie krótkiego przejazdu. Wykres ten prezentuje zależność prędkości samochodu od czasu jazdy. Zaznaczono na nim kilka charakterystycznych szczegółów z trasy przejazdu.

RY3c0FZni5WRF

Rys. 1. Na ilustracji widoczny jest wykres przedstawiający prędkość wyrażoną w kilometrach na godzinę w funkcji czasu jazdy wyrażonego z dokładnością do informacji o godzinach, minutach i sekundach jazdy. Na osi prędkości zaznaczono wartości od zera do dziewięćdziesięciu kilometrów na godzinę co dziesięć kilometrów na godzinę. Na osi czasu jazdy zaznaczono wartości od zera do sześciu minut i dwudziestu dziewięciu sekund co czterdzieści trzy sekundy. W początku układu widoczny jest zamalowany na pomarańczowo okrąg podpisany jako wyjazd na trasę. Z tego obszaru wychodzi niebieska funkcja łącząca niebieskie punkty pomiarowe. Prędkość rośnie niejednostajnie, początkowo dynamika wzrostu prędkości w czasie jest większa niż w dalszej części, a po około dwóch minutach i trzydziestu sekundach pojazd osiąga prędkość maksymalną około osiemdziesiąt dwa kilometry na godzinę. Prędkość tę utrzymuje przez około trzydzieści sekund, a następnie zaczyna zwalniać do prędkości około trzydziestu kilometrów na godzinę przed przejazdem kolejowym zaznaczonym na wykresie w postaci kolejnego pomarańczowego koła. Przejazd kolejowy na wykresie zaznaczono dla czasu około trzech minut i pięćdziesięciu sekund. Po przejeździe przez przejazd kolejowy prędkość rośnie do wartości ponad czterdziestu kilometrów na godzinę osiągniętej po czterech minutach i trzydziestu sekundach a następnie maleje do wartości około dwudziestu kilometrów na godzinę w trakcie parkowania. Zaparkowanie samochodu nastąpiło po upływie około pięciu minut i czterdziestu sekund od chwili wyjazdu na trasę. Parkowanie pojazdu zaznaczono na wykresie w postaci trzeciego pomarańczowego koła.

Wyjazd w trasę to zmiany prędkości w zakresie ich niewielkich wartości. Potem jazda w trasie i wzrost prędkości oraz jej zmiany, wynikające z sytuacji na drodze. Maks. prędkość to ok. 80 km/h. Następnie zmniejszenie prędkości przed torami kolejowymi. Przejazd kolejowy to znów zmiany prędkości i na koniec parkowanie samochodu.

Widać tu konsekwencje punktowego zapisu informacji. „Poszarpany” charakter zmian prędkości jest rezultatem zapisu odnoszącego się do poszczególnych momentów czasu. Zmiany prędkości na trasie miały oczywiście charakter ciągły, a ich nieregularny kształt (np. gdybyśmy chcieli przez te punkty poprowadzić krzywą) jest następstwem punktowej metody pomiarowej. Otrzymane wyniki mają jednak charakter ilościowy, to znaczy, że wyrażone są w postaci liczb i mogą być łatwo poddane dalszej analizie.

Obraz z kamery ma - dla ludzkiego oka - charakter rejestracji ciągłej. Objętość zapisanej informacji jest tu dużo większa. Jest to informacja o charakterze jakościowym, nie ilościowym. Oczywiście, informacje ilościowe można także z zarejestrowanych obrazów uzyskać, w szczególności, jeśli kamera zsynchronizowana jest z GPS, ale wymaga to dalszej obróbki danych.

Dane pomiarowe gromadzone są obecnie w wielu dziedzinach aktywności człowieka. Weźmy za przykład medycynę. Zarejestrowane dane o rezultatach zastosowanej terapii stanowią cenne źródło informacji o jej skuteczności. Do tego jednak trzeba też posiadać zapisane wcześniej dane o stanie zdrowia przyjętego na leczenie pacjenta i postawionej w oparciu o te dane diagnozie. Wartość tak zapisanych informacji wzrasta, kiedy dane gromadzone są w wielu ośrodkach medycznych, a następnie porównywane przez wykwalifikowanych specjalistów. Tu pojawia się potrzeba posiadania jednolitego systemu zapisu informacji oraz selekcji danych przeznaczonych do zarejestrowania, opracowanego przez specjalistów z medycyny i informatyki. System taki powinien mieć zasięg ogólnoświatowy i być na bieżąco uzupełniany.

A teraz chciałbym zwrócić Twą uwagę na to, że takie gromadzenie danych jest wysoce uzasadnione nie tylko w medycynie, ale praktycznie we wszystkich dziedzinach działalności człowieka: w przemyśle, rolnictwie, ochronie środowiska, komunikacji – od drogowej po internetową, w kryminalistyce, w sporcie. Z pewnością samodzielnie dodasz tu jeszcze kilka przykładów.

Jaki stąd wniosek? Powinien istnieć jednolity system zapisu danych pomiarowych, dla którego wcześniej opracowane zostały reguły wyboru, selekcji i sposobu zapisywania danych. System musi być zoptymalizowany pod względem możliwości operacyjnych oraz łatwości zapisu i odczytu informacji. Powinien umożliwiać przetwarzanie zapisanych danych i być odporny na włamania przez nieupoważnione osoby.

Jak się zapewne domyślasz, takie systemy już od dawna istnieją, a są nimi bazy danychBaza danychbazy danych. Jest wiele baz danych przeznaczonych dla określonych dziedzin działalności człowieka. Są też uniwersalne bazy danych skonstruowane tak, że można je adaptować do różnych celów, bo mają strukturę umożliwiającą wprowadzanie różnorodnych modyfikacji. Dla przykładu: bardzo popularne są tzw. relacyjne bazy danych, gdzie informacje uporządkowane są w formie tabel, pomiędzy kolumnami których występują określone relacje, a użytkownik może sam określać zawartość wierszy (rekordów) i kolumn, zgodnie ze zdefiniowanym wcześniej „słownikiem”. Zarządzanie zawartością bazy może być realizowane przez komputerowy system zarządzania zwany DBMS. System ten jest interfejsem (łącznikiem) pomiędzy bazą danych i jej użytkownikami. Zadaniem systemu jest wspomaganie użytkownika we wszelkich operacjach z danymi: wprowadzaniem, aktualizowaniem i monitorowaniem zawartości, zarządzaniem danymi, selekcją danych według określonych kryteriów itd.

A jak to jest w eksperymentach fizycznych? We współczesnych wielkich eksperymentach dane pomiarowe są gromadzone i zapisywane w bazach danych już na etapie przygotowywania aparatury pomiarowej. Kiedy poszczególne elementy układów detekcyjnych wykonywane są w laboratoriach rozsianych po całym świecie, kiedy liczba detali sięga wielu milionów, kiedy różne elementy aparatury muszą zostać „zsynchronizowane” (tj. ich stany muszą być uzgodnione) pod względem wartości parametrów mechanicznych, optycznych, termicznych, elektronicznych i innych – wykonuje się ogromne liczby pomiarów, których wyniki zapisywane są w specjalnej dla tego celu bazie danych o nazwie DCDB, Detector Construction Database. Dostęp do niej mają operatorzy ze wszystkich współpracujących laboratoriów. (Można tu dodać, że taką bazę dla eksperymentu ALICE, który aktualnie pracuje przy Wielkim Zderzaczu Hadronów LHC w CERN, skonstruował zespół pracowników i studentów z Wydziałów: Fizyki, Elektroniki i Matematyki Politechniki Warszawskiej.)

DCDB zawiera ogromną ilość danych, w tym dane techniczne detektorów oraz wyniki pomiarów kalibracyjnych i testowych. Zasadnicze gromadzenie eksperymentalnych danych pomiarowych (data taking) rozpoczyna się jednak dopiero z chwilą uruchomienia właściwych pomiarów. We wspomnianym tu eksperymencie ALICE pomiary te dotyczą zderzeń jąder atomowych przy najwyższych osiąganych przez w akceleratorze energiach. W zderzeniach takich rejestrowane są tysiące cząstek i procedura selekcji oraz zapisu informacji o nich to wieloetapowy proces, chociaż trwający drobne ułamki sekundy. Bardzo ważną rolę odgrywają tu elektroniczne układy logiczne o nazwie trigger (wyzwalacz). Umożliwiają one selekcję danych, które mają być zapisywane do dalszej analizy. Więcej o tym znajdziesz w E‑materiale „Jak z dużej ilości danych wyodrębnić informacje kluczowe?”. Decyzje o zakwalifikowaniu lub odrzuceniu całego zdarzenia albo tylko wybranych cząstek podejmowane są na bieżąco, czyli on‑line. Są one przygotowaniem do zapisu informacji, które w czasie trwania pomiarów mają być gromadzone, zaś ich analiza wykonywana będzie później, czyli off‑line. Zajmuje się tym system akwizycji (gromadzenia) danych (Data Acquisition System). System ten zbiera dane z poszczególnych detektorów, szereguje je zgodnie z wcześniej określoną strukturą zapisu i koduje zgodnie z ustalonym wzorcem. Tak przygotowane dane zapisywane są w repozytorium danych CERN oraz w systemie o nazwie GRID, do którego mają dostęp wszyscy członkowie współpracy ALICE z ponad 30 krajów na świecie.

Podobnie jak w ALICE odbywa się gromadzenie danych pomiarowych w innych  wielkich eksperymentach fizycznych. W mniejszych eksperymentach niektóre procedury są uproszczone, ale zawsze gromadzenie danych pomiarowych jest procesem wieloetapowym, bo same wyniki pomiarów, bez uzupełniającej informacji o parametrach technicznych aparatury, o wynikach pomiarów kalibracyjnych i testowych itd., nie nadawałyby się do dalszej analizy.

Więcej o tym znajdziesz w grafice interaktywnej.

Słowniczek