«Знання і досвід ніколи не знеціняться». Як працює та чим унікальна платформа для інженерів і науковців SplineCloud 

Юлія Фещенко

Редакторка новин MC.today

Якщо ви уявляєте собі світ, у якому знання не розкидані по закритих архівах та звітах, а вільно циркулюють, прискорюючи кожне нове відкриття, то йдеться про SplineCloud. «Це нова культура поводження з інженерним знанням – така, яка відповідає викликам сучасної науки й техніки», – говорить її засновник Вадим Пасько. Про принципи, на яких базується платформа, як відкритість SplineCloud сприяє формуванню глобальної інженерної спільноти, готової до співпраці та інновацій, а також про досвід розвитку технологічного стартапу Вадим розповів MC.today.

Засновник відкритої платформи для обміну досвідом та інженерними знаннями SplineCloud Вадим Пасько розповів про принципи, на яких вона базується, формування інженерної спільноти та досвід розвитку стартапу. Фото: Вадим Пасько

SplineCloud – це відкрита вебплатформа, в межах якої науковці та інженери можуть обмінюватися досвідом та знаннями. Вона побудована на відкритих репозиторіях з технічними даними та методами їхнього отримання, які створюють безпосередньо користувачі. Для зручнішого пошуку за параметрами або специфічними залежностями на SplineCloud реалізовано ієрархічну структуру.

«Це нова культура поводження з інженерним знанням»

Ідея створити вебсервіс, який би демократизував та полегшував доступ і роботу з інженерними знаннями, виникла як результат мого багаторічного інженерного досвіду. У перші роки роботи на ДП «КБ Південне» після дипломування з ХАІ я помітив цікаву тенденцію – інженери доволі часто стикаються з необхідністю розв’язання завдань, які вже були розв’язані до них, але через брак доступу або через незручну форму представлення цих знань доводиться витрачати купу часу (місяці, а то й роки) на повторні відкриття та переосмислення наявних знань і даних. 

Наведу приклад, дотичний до мого досвіду. 

Для проєктування багатоступеневої ракети-носія (як і будь-якої інженерної системи) насамперед проводиться побудова математичної моделі ракети. Ця модель має враховувати як закони фізики, так і емпіричні та статистичні дані, наприклад, залежність сухої маси бака від маси пального, маси двигуна від тяги, яку він спроможний створити.

За відсутності доступу до таких знань інженери часто спираються на застарілі неповні статистичні дані, що не враховують нові матеріали та технології виробництва. Через це математичні моделі стають неточними, що призводить до неоптимального вибору проєктних параметрів, а отже – до конструювання неконкурентних виробів.

Не тільки доступ до інженерних знань є критичним у розробці і проєктуванні, а і форма, в якій вони представлені.

Уявіть, що перед вами стоїть завдання проєктування планера БПЛА, але дані за аеродинамічними характеристиками крил різного профілю представлені у вигляді фізичних альбомів із графіками продувок в аеродинамічних трубах. Навіть при наявності доступу до таких альбомів ви витратите роки на оцифровування даних і переведення залежностей у функції, які можна використовувати в розрахунках.

І знаєте що? Цю роботу до вас уже хтось зробив, просто у вас немає доступу до цих залежностей.

Часто через брак доступу до знань у формі, з якою легко працювати в системах математичного аналізу (MATLAB, Python, Mathematica, Maple чи інших), дослідники змушені витрачати ресурси на формалізацію відомих та генерацію нових знань дороговартісними методами чисельних симуляцій чи фізичних експериментів. Це суттєво сповільнює час проєктування та збільшує імовірність дублюванням зусиль, або ж призводить до прийняття грубих припущень на основі обмежених даних.

Як раз для розв’язання цих проблем і спрощення шляху від ідеї до її валідації методами математичного моделювання я і вирішив створити спеціалізовану відкриту платформу для обміну формалізованими знаннями, які зручно використовувати в розрахунках.

Фото надав Вадим Пасько

Мені важливо, щоб інженерні знання і дані були доступнішими. Щоб науковці й інженери не витрачали час на роботу, яку вже хтось зробив до них. Особливо, коли це стосується типових рішень, характеристик матеріалів та компонентів, відкритих експериментальних даних, на пошук і обробку яких у інженерів витрачаються години, а то й тижні. Це просто марнування ресурсів.

Ми будуємо SplineCloud як платформу для відкритих репозиторіїв, на якій можна зручно зберігати, впорядковувати й ділитись інженерними даними. Усе – у структурованому вигляді, щоб пришвидшити розробки й дослідження.

І головне – платформа заточена на спрощення використання даних у програмному коді. Це дозволяє пришвидшити аналіз і розробку розрахункових алгоритмів, математичних моделей та інженерного програмного забезпечення.

Мета SplineCloud – скоротити шлях від ідеї до перевіреної моделі, зменшити дублювання зусиль і прискорити інновації. Це нова культура поводження з інженерним знанням – така, яка відповідає викликам сучасної науки й техніки.

SplineCloud створена на принципах Open Science і FAIR data. Ми спеціалізуємось саме на інженерних і наукових даних – робимо їх зручними для зберігання, обміну, повторного використання та інтеграції через API або клієнтські бібліотеки (наразі такі ми розробили для Python і MATLAB).

Це унікальне рішення, яке поєднує архітектуру користувацьких репозитаріїв зі структурованим підходом до інженерних даних. На відміну від інших FAIR-платформ, SplineCloud має фокус на інтеграцію з обчислювальними інструментами.

Дані у SplineCloud – це не PDF-файли чи скани, а функції, таблиці, моделі, які можна напряму використати в розрахунках. Крім того, ми орієнтуємось на спільноту open-source в інженерії та науці. Платформа стимулює обмін знаннями між фахівцями з різних галузей не лише задля публікації і відстеження цитувань, а й задля повторного використання і стимулювання на колаборацію.

«Наша команда – це поєднання інженерного досвіду, технічних навичок і маркетингового бачення»

Я розробляв прототип самотужки у вільний від роботи час. Його перетворенню на першу робочу версію допоміг набутий мною досвід роботи розробником і грант від CRDF Global, який проєкт отримав у 2021 році.

До команди доєднувалися і лишали її мої знайомі. Утримати команду без постійного фінансування надзвичайно складно, особливо під час війни. Отриманий у 2024 році грант від Seeds of Bravery допоміг мені сформувати більш-менш сталу команду, яка вже не просто підтримує роботу платформи, а й активно розвиває її функціональність, тестує нові ідеї та взаємодіє з першими користувачами. Це дозволяє рухатися швидше, системніше і з більшою впевненістю в якості ухвалених рішень.

Сьогодні разом зі мною над проєктом працюють ще п’ятеро людей. У нас два розробники – Олена Онищенко та Максим Валин, які відповідають за технічну частину платформи. Маркетингом та комунікаціями займаються Тарас Талімончук, Дарія Проказa та Ірина Паша. Також є SEO спеціаліст на аутстафі. Усі (окрім мене) залучені на part-time.

Наша команда – це поєднання інженерного досвіду, технічних навичок і маркетингового бачення. Ми всі віримо в ідею відкритого обміну знаннями та прагнемо зробити SplineCloud корисним інструментом для науковців та інженерів.

«Програмування в інженерії і веброзробка – це дуже різні речі»

Програмування і інженерія нерозривно поєднані. Перші електронно-обчислювальні машини створювалися для розв’язання технічних завдань в інженерії і фізиці. Програмування – це те, що зводить місток між складною математикою і прикладними задачами, які потрібно розв’язувати.

До 2019-го Вадим Пасько впродовж 10 років будував кар’єру аерокосмічного інженера на державному підприємстві «КБ Південне», але змінив вектор на розробку програмного забезпечення. Того ж року він почав працювати над SplineCloud у вільний від роботи час.

Хтось може мені заперечити, сказавши, що зараз інженери обходяться без програмування через наявність спеціалізованого програмного забезпечення, яке надає візуальний інтерфейс до складних чисельних методів розрахунку.

Проте саме програмування залишається джерелом гнучкості, інновацій і контролю над тим, що відбувається «під капотом». Коли готові інструменти не дають потрібного результату, або до них немає доступу (зазвичай через надзвичайно високу вартість), або коли виникає нестандартна задача, лише вміння писати код дозволяє інженеру адаптувати метод, оптимізувати процес чи автоматизувати рутину.

Щобільше, розвиток сучасної інженерії – зокрема в аеродинаміці, машинному навчанні, оптимізації – нерідко неможливий без написання власного коду. А з розвитком штучного інтелекту в інженерів виникає дилема – покладатися на натреновані кимось агенти чи писати свої? Як інженеру мені зрозумілий вибір, який би зробив я.

У тій чи іншій формі я займаюся програмуванням уже понад 15 років. За період роботи на КБ «Південне» я написав безліч розрахункових методологій, розробляв спеціалізоване програмне забезпечення та займався інтегруванням різних систем. Саме цей досвід дозволив мені побачити певні тенденції і правила побудови інженерних методів розрахунку та проєктування, збагнути, як можна спростити та пришвидшити їхню розробку, зменшуючи витрату часу на рутинні й типові дії з пошуку, обробки й повторного використання технічних даних. Так, надихаючись GitHub, я почав розробку прототипу SplineCloud.

Однак програмування в інженерії і веброзробка – це дуже різні речі. У певний момент мені стало зрозуміло, що для завершення прототипу мені бракує певних знань і досвіду. Так я і перейшов у програмування. Працював у декількох софтверних стартапах, набираючись досвіду як у веброзробці, так і в менеджменті. У цілому, досвід роботи з маленькими командами і стартапами є неоціненний, і він мені зараз сильно допомагає в ухваленні рішень.

Цей досвід також вплинув і на архітектуру платформи. Ми намагаємось використовувати мінімум сервісів і фреймворків.

Я був свідком того, як «роздуті» рішення «в’язнуть» у проблемах інтеграцій, міграцій, мінімізації витрат, про що стартапи часто не думають на ранніх стадіях, коли намагаються швидко «викатити» MVP.

Функціонал же диктується призначенням: ми намагаємось дати мінімум інструментів для формалізації технічних знань – виокремлення промаркованих таблиць даних і функціональних залежностей, які можна далі використовувати в коді, звертаючись до цих об’єктів по API. Тут я надихався концепціями Knowledge-Based Engineering (KBE) і дослідженнями, які проводилися в цьому напрямку в TU Delft.

За фактом, SplineCloud побудована як розподілена база формалізованих знань, що спрощує розробку KBE-застосунків і простіших матмоделей. І прикладом такого застосунку, що використовує дані зі SplineCloud, є вебзастосунок з генерації і інженерного аналізу консолі крила. 

Більше про розробку таких застосунків можна прочитати у блозі SplineCloud.

«Відкритість платформи сприяє формуванню спільноти, яка активно співпрацює і розвивається»

SplineCloud створена як платформа з відкритими репозиторіями, де інженери й науковці з усього світу можуть безплатно зберігати, обмінюватися та повторно використовувати інженерні дані і знання. Це дозволяє уникнути дублювання зусиль і значно скорочує час на розробку проєктів.

Відкриту модель обміну знаннями ми обрали свідомо, бо вона відповідає ключовим принципам колективної роботи і прискорює інновації в інженерії та науці.

Закрита B2B-інфраструктура, навпаки, обмежує доступ і уповільнює поширення знань, що суперечить нашій меті – допомогти формуванню і розвитку open-source спільноти в інженерії. Ми прагнемо, щоб інженерні знання були максимально доступними і структурованими, а відкритість платформи сприяє формуванню спільноти, яка активно співпрацює і розвивається.

Звичайно, ми не відмовляємось від B2B-моделі, і вона лежить в основі нашої багатогранної бізнес-моделі. Тут важливо розуміти, що цінність від відкритості є як для спільноти, так і для продукту. Як аналогія – подивіться на GitHub і його альтернативи, Docker Hub, Hugging Face – у них у всіх є відкриті підписки, які дають можливість користувачам вільно обмінюватися контентом, а також платні підписки, які дозволяють заробляти на закритому контенті.

Як створювали SplineCloud

З технічного погляду для мене найцікавішим етапом створення SplineCloud стала розробка ієрархічної структури даних, яка дозволяє організувати і формалізувати інженерні знання.

Річ у тім, що користуючись досвідом програмування розрахункових систем, мені бракувало розуміння, як краще імплементувати багатокористувацьку систему, які поведінки і взаємодія користувачів можливі. А варіацій виявилося дуже багато. Тут ще певну роль зіграла наявність декількох абсолютно різних типів даних, які необхідно зводити до однієї структури. Тому довелося винаходити власну модель залежностей у даних, яка б охоплювала більшість можливих сценаріїв і водночас була вичерпною і достатньою. І тепер це одна з унікальних особливостей SplineCloud.

Також приємним сюрпризом стала активна позиція Київського Авіаційного Інституту (КАІ, раніше НАУ) щодо співпраці. За рік партнерства ми провели низку освітніх вебінарів, присвячених новітнім підходам у проєктуванні авіаційної техніки, ролі програмування в інженерії, і, звісно, тому, як SplineCloud полегшує задачі математичного моделювання. Останній вебінар був присвячений ефективному використанню даних чисельних експериментів у автоматизації проєктування БПЛА.

Найбільшим викликом були, є, і, думаю, будуть формування команди та ефективне управління нею. Цього мене ніде не вчили, і не думаю, що є універсальний метод – усі поради та методики, які я отримував, занадто абстрактні й не враховують особливостей проєкту та мультизадачності CEO.

Думаю, що розробка наукоємних стартапів і їх просування – це задача «із зірочкою». Специфіка SplineCloud вимагає від нових членів команди декількох місяців для усвідомлення нашого позиціювання, ролі в інженерії та науці, того, як зараз відбувається процес досліджень і розробки, чого ми намагаємося досягти, хто наші ICP, на якій «мові» вони спілкуються, з якими проблемами стикаються.

З технічної ж сторони, думаю, найбільшим викликом є розробка користувацького інтерфейсу. З одного боку, завдання нам полегшує наявність схожих рішень і тих, якими ми надихаємось (GitHub). Проте, на відміну від них, ми працюємо з даними, і нам потрібно надати простий інтерфейс для складної ієрархічної структури даних. Ми вже втретє підходимо до переробки UX, і думаю, що буде і четвертий, і п’ятий раз.

Іншим викликом є розробка клієнтських бібліотек для спрощення роботи з нашим API. Тут ми покладаємось на спільноту, проте власноруч розробили клієнт до Python.

Загалом розвиток платформи вимагає гнучкості, постійного діалогу з користувачами та готовності швидко реагувати на їхні потреби.

Саме завдяки цим підходам нам вдалося подолати ключові технологічні та організаційні бар’єри і створити сучасний інструмент для ефективного обміну знаннями в інженерії та науці.

У чому полягає визначна особливість SplineCloud

Основною функцією SplineCloud є можливість створювати, ділитися і використовувати апроксимаційні моделі в програмному коді. Для цього в платформу вбудований інструмент «підгонки кривих», або Curve Fitting у англомовній літературі.

Річ у тім, що це один із базових прийомів в обробці даних, який широко використовується як інженерами, так і науковцями для аналізу й обробки експериментальних даних, результатів моделювань, статистичних даних і так далі. Цей процес нестандартизований і не існує універсального методу чи моделі яка б могла використовуватися для обробки всіх даних.

Проте у 80% випадків із цим завданням чудово справляються сплайн-функції, а ще краще – параметричні сплайн-криві, які ми і використовуємо як стандарт на платформі. Наш інструмент Spline Fitting є найбільш просунутим серед наявних альтернатив.

Але визначною особливістю SplineCloud є можливість будувати цілі бібліотеки функцій на основі даних, до яких можна отримувати доступ по API.

Крім того, у платформу вбудований інший інструмент – для зняття даних із графіків. Це додатковий інструмент, який полегшує процес формалізації знань.

Для дослідників проблема відсутності табличних даних досі є актуальною: автори наукових статей не завжди додають файли з даними до своїх публікацій, а розібратися в структурі чужих «ексельок» – той ще челендж. Крім того, багато історичних даних із випробувань (як-то продувки в аеродинамічних трубах) представлені в графічній формі в каталогах. Це створює бар’єр до можливості повторного використання таких даних.

І тут тандем інструментів зі зняття даних із графіків і підгонки кривих стає в пригоді. За допомогою SplineCloud такі альбоми можна перетворити на бібліотеки математичних залежностей, що описують певні процеси, й ефективно використовувати їх у коді. Крім того, відкрита архітектура SplineCloud дозволяє створювати власні моделі на основі даних із репозитаріїв інших користувачів.

На платформу можна завантажувати різноманітні інженерні дані, як-от специфікації продуктів, властивості матеріалів, результати чисельних симуляцій та експериментів, а також технічні документи. Ми дозволяємо користувачам завантажувати табличні або графічні дані. Скоро запровадимо підтримку PDF і програмного коду. Підтримка 3D-моделей поки не передбачається, але на це вже є запити. Тут важливо зрозуміти, чи дасть це користь у повторному використанні, бо сама 3D-модель не несе інформацію про логіку її побудови, й адаптувати її до інших умов використання доволі складно.

Поки що ми ніяк не модеруємо контент. У нас є Acceptable Use Policies та Community Guidelines, з якими користувач має погодитись під час реєстрації.

Ми покладаємось на добросовісність наших користувачів. І це працює – ще не було жодного випадку завантаження небажаного контенту.

За якість інформації розміщеної на платформі відповідальність несуть користувачі, як автори, так і ті, хто нею користується. Це нормальна практика у світі open-source – бери безплатно, але використовуй на свій страх і ризик.

«Головний урок, який я виніс, – не робити поспішних висновків»

Перші етапи розвитку SplineCloud стали для нас справжнім джерелом уроків – як технічних, так і бізнесових. Цей досвід визначив, як ми бачимо подальший розвиток платформи.

З технічного боку, ми зрозуміли, що для того, щоб платформа справді працювала, потрібно знайти баланс між складними інженерними задачами та простотою інтерфейсу. Ми створили ієрархічну структуру залежностей у даних, до якої надали доступ через API, написали клієнтську бібліотеку для Python, і це зробило платформу гнучкою та корисною.

Але найголовніше – ми навчилися адаптувати технічні рішення під реальні потреби користувачів, що значно підвищує ефективність роботи.

Завжди є бажання накодити купу нових фіч, проте ми стримуємось, дивимось на поведінку користувачів, зважуємо нагальні цілі, пріоритизуємо завдання.

Головний урок, який я виніс, – не робити поспішних висновків. Аналіз, тестування і валідація – потім виокремлення чогось найважливішого.

Але, як у кожному стартапі, пріоритети можуть змінюватись щотижня. І це накладає певний відбиток на формат роботи й управління командою. З командою треба постійно вести діалог і пояснювати, чому зараз усе відкладаємо й робимо щось інше, інакше можна втратити довіру команди.

«Відкритість і співпраця – це ключ до прогресу в інженерії»

Наш продукт доступний усім, хто працює з інженерними даними, незалежно від країни чи організації. Хоча ми особливо орієнтуємося на професійну спільноту з ЄС, США, Канади, Австралії та Нової Зеландії, наша географія користувачів охоплює майже всі континенти.

Платформа відкрита – кожен користувач може безплатно створювати публічні репозитарії, щоб зберігати, ділитися і управляти своїми даними. Це значно спрощує роботу над науковими проєктами і зменшує дублювання зусиль. Як сказав один із наших користувачів із Великої Британії, особливою цінністю для нього є те, що результати обробки графіків стають доступні для інших, а завдяки структурі залежностей на SplineCloud легко відстежити первинне джерело. Такий підхід цілком відповідає принципам FAIR data (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).

Ми віримо, що відкритість і співпраця – це ключ до прогресу в інженерії.

Більшість користувачів SplineCloud – це фахівці з аерокосмічної, машинобудівної та матеріалознавчої сфер, а також ті, хто працює над безпілотними системами, чисельними симуляціями та інженерним моделюванням. Проте в тому числі серед наших користувачів є представники хімічної інженерії, прикладної фізики, біології та медицини.

Ми орієнтуємося на спільноту інженерів і дослідників, які відкрито діляться результатами розрахунків, моделей і технічних рішень. Платформа залишається відкритою та інклюзивною, не обмежуючи доступ за статусом чи афіліацією – важлива не посада, а цінність контенту для спільноти.

Ми активно працюємо над поглибленням співпраці з Європейськими технологічними університетами, здебільшого в напрямі аерокосмічної інженерії. Розширення аудиторії на інші галузі поки не в пріоритеті, хоча функціонал SplineCloud орієнтований на широку аудиторію науковців. Просто зараз нам важлива розробка сумісних кейсів, і тому ми тримаємо фокус на інженерних застосуваннях. У перспективі бачимо ефективне застосування SplineCloud у суміжних сферах, як-от енергетика, екологія і робототехніка.

Залучення нових користувачів відбуватиметься органічно, через пошук та соціальні мережі. Крім того, ми працюємо над розробкою вебінарів і навчальних курсів для залучення студентів до користування платформою. Особливу увагу ми приділяємо студентам і аспірантам технічних спеціальностей, адже саме вони формують майбутнє інженерії.

Наша головна мотивація для користувачів – це створення відчутної цінності через взаємодію. Формуємо спільноту, де знання не є чимось, що зберігається в шухляді, а стає інструментом для спільного прогресу. Нещодавно розробили блог, де наші користувачі можуть публікувати статті, описи своєї роботи. І вже є приклади таких статей.

SplineCloud пропагує відкриту взаємодію і заохочує до використання відкритих інструментів, бо це відповідає нашим цінностям.

Для мотивації ми розробляємо демопроєкти, які спрямовані на освітлення підходів до створення власних вебзастосунків для проєктування деталей і систем машин і механізмів. Ці застосунки скоро будуть розміщені на нашому вебсайті (один із них – генератор консолі крила), а опис того, як їх створювати, можна знайти у нашому блозі.

Головна ідея роботи над такими застосунками – показати нашій аудиторії, як можна перетворити свої знання і досвід у відкритий застосунок, який спростить роботу іншим, даючи можливість зануритися глибше в проблему й удосконалювати підходи через взаємодію з кодом і даними. Це true open-source підхід, перенесений на механічну інженерію.

Ми впевнені, що студентам було б набагато цікавіше як курсові і дипломні роботи створювати такі застосунки замість розрахунку типових випадків і верстання формул у ворді. Над впровадженням такого підходу ми зараз працюємо разом із деканом аерокосмічного факультету Київського Авіаційного Інституту Святославом Юцкевичем.

Якщо говорити про проміжні підсумки, то ключове – ми змогли реалізувати те, що планували з самого початку: створити надійну, відкриту, відповідну до принципів FAIR та зручну платформу для збереження і обміну інженерними знаннями.

Ієрархічна структура даних, інтеграція з програмним кодом через API та клієнтські бібліотеки, інструменти формалізації даних, допоміжні функції для покращення пошуку – усе це дозволило зробити платформу корисною та ефективною для інженерів і дослідників.

Також вдалося заручитися партнерством з університетами (окрім КАІ, ведемо перемовини з кількома європейськими університетами).

Але на шляху розвитку виникали певні труднощі. Наприклад, спочатку було складно знайти оптимальний баланс між складністю технічних рішень і простотою для користувачів. Ми також стикалися з питанням залучення спільноти, адже заохочення користувачів до активного внеску в платформу – це довгостроковий процес.

Фото надав Вадим Пасько

Як SplineCloud розв’язує проблему ефективного управління знаннями в компаніях

Для стартапів та невеликих інженерних команд SplineCloud – це інструмент для структурування, збереження та інтеграції знань у розрахунки та математичні моделі, що дозволяє роботи точніший аналіз, будувати ефективніші процеси та ухвалювати правильні рішення. Відкрита частина платформи дає змогу швидко знаходити дані та моделі, готові до повторного використання в моделях і розрахунках. Це значно скорочує час на розробку та знижує витрати на прототипування чи валідацію ідей.

Крім того, SplineCloud дозволяє організувати знання всередині команди. Створення приватних репозитаріїв, доступ до них для всієї команди, та спільна робота над даними допомагають зберігати напрацювання в структурованому вигляді й уникати дублювання зусиль. Як написано в книзі Джея Лейбовіца Successes and Failures of Knowledge Management, ефективне зберігання і управління знаннями в компанії – це проблема на «мільйон доларів». І SplineCloud дає можливість її розв’язання, забезпечуючи пришвидшення, та покращуючи якість прийнятих рішень на ранніх стадіях проєктування.

Для стартапів, де втрата одного експерта дорівнює втраті цілого напряму, ця проблема є ще гострішою, ніж для великих компаній, у яких можна виділити ресурс на дублювання, а експертиза розподілена по департаментах.

Завдяки SplineCloud інженери можуть – звісно, при правильній організації DoE (design of experiment) – перетворити результати свого аналізу на моделі, що можуть перевикористовуватися і які інші інженери зможуть інтегрувати у свої розрахунки, уникаючи необхідності проведення повторних моделювань чи експериментів. Це суттєво пришвидшує наступні ітерації та стимулює впровадження MBSE (Model-based Systems Engineering) підходу.

SplineCloud – це допоміжний інструмент дослідників і розробників розрахункових алгоритмів. Знову ж, приклади того, як наша платформа може бути використана для автоматизації проєктування, продемонстрована декількома інженерними застосунками, над розробкою яких працює наша команда. Крім того, дані зі SplineCloud можуть бути використані і в математичному моделюванні, при обробці експериментальних даних, для розв’язання задач оптимізації тощо.

Користувачі можуть інтегрувати дані платформи у свої розрахунки, моделі та симуляції завдяки доступу до API та клієнтським бібліотекам для Python і MATLAB. Це дозволяє значно підвищити точність моделей і допомагає швидше проходити критичні етапи розробки.

SplineCloud створювався з наміром спростити роботу з розробки наукоємних програмних продуктів, як-от експертні системи. Зараз на ринку можна знайти декілька програмних рішень, що дають можливість згенерувати повноцінні системи, узгоджені й оптимізовані (турбогенератори, вітряки, двигуни і так далі). Такі програмні продукти є дороговартісними, а програмний код – закритим.

За допомогою SplineCloud та open-source інструментів на кшталт Python, SciPy, CadQuery, OpenMDAO, PyVista, Streamlit і безлічі інших можна суттєво спростити розробку таких експертних систем. До речі, у мене в планах розробити онлайн курс з розробки таких систем і інженерних вебзастосунків, тому, якщо така тема є цікавою, додавайся до контактів в LinkedIn і підписуйтесь на SplineCloud.

«Найцінніше – постійний діалог із користувачами»

Ми активно займаємось висвітленням нашого продукту й місії на різноманітних подіях. У 2021 році був перший пітчинг на демодні EO Incubators, до якого нас готували понад два місяці. Потім був демодень в Virtual Incubation Program від Ukrainian Hub, де SplineCloud посів друге місце й отримав грант від CRDF Global. Того ж року ми виступали на сцені U Tomorrow Summit. У 2023 виступали з воркшопом на INSCIENCE Conference та пітчили на демодні Unicorn Contest від Sigma Labs, де теж посіли друге місце.

У 2024 році отримали грант від Seeds of Bravery та проходили акселераційну програму Booster від Innov8.

Особливо варто згадати участь у Web Summit 2024 у Лісабоні – це був ключовий етап у зовнішній комунікації нашого проєкту. З нашим рішенням ознайомились потенційні клієнти, партнери та інвестори з усього світу. Ми отримали багато зворотного зв’язку, що допомогло краще зрозуміти очікування ринку – як із технічного погляду, так і з погляду користувацького досвіду.

Крім того, проводимо спільні вебінари і воркшопи з КАІ та Noosphere Engineering School.

Найцінніше в цьому всьому – постійний діалог із користувачами, представниками індустрій, менторами та партнерами. Це дозволяє адаптувати продукт під специфіку різних ринків і галузей.

Скільки коштує розробка SplineCloud та яку бізнес-модель розглядає компанія

Загалом у SplineCloud я вклав близько $20-25 тис. власних коштів і залучив сумарно $60 тис. грантових коштів. Далі, ми плануємо залучати інвестиції та активно розглядаємо можливості для отримання нових грантів. Є розуміння того, які кошти нам необхідні для наступного раунду тривалістю 2 роки. Дивимося в сторону EIC Accelerator – вважаємо умови сприятливими, адже окрім інвестицій отримаємо потужну підтримку експертизою.

Зараз ми робимо натиск на відкритій моделі, у тому числі через те, що це є хорошим елементом маркетингу і дозволяє нам правильно позиціюватися, не змінюючи вектор. Таке рішення також дозволяє привертати увагу лише тих потенційних партнерів, які солідарні з нашою місією і цінностями.

Наявні бізнес-моделі проходять валідацію і можуть трішки адаптуватися під ринкові потреби. Так, ми не розглядали активно варіант розгортання варіантів SplineCloud on-premises, проте після спілкування з представниками індустрії в ЄС зрозуміли, що такий варіант усе ще є пріоритетним для деяких потенційних клієнтів, які просто звикли до такого формату.

Як SplineCloud розвиватиметься в найближчому майбутньому

У нас заплановано багато нововведень і покращень, частково отриманих на основі зворотного зв’язку від наших користувачів, частково – на основі бачення, куди ми рухаємось і який функціонал буде конкурентним у найближчі роки. Тут сильно впливає тенденція переходу на AI-рішення, і це нам сильно грає на руку, бо фокус на data-driven підхід доходить і до галузей, що нас цікавлять.

Тут варто зазначити, що ми підтримуємо контакти з провідними стартапами у сфері Computational Engineering, як-от LEAP71, Generative Engineering, Dapta, Pasteur Labs, KATALYST Labs та іншими. Деяких розглядаємо як партнерів і є певні домовленості щодо співпраці.

Ми орієнтуємось на країни з розвиненим ринком інноваційних рішень, високим рівнем цифровізації та розвиненій культурі Open Science, зокрема країни Європейського Союзу, Сполучені Штати Америки, Канаду, Австралію, Нову Зеландію, а також Південну Корею та Японію. У майбутньому плануємо масштабуватися на ринки Індії та країн Латинської Америки, оскільки бачимо висхідний інтерес до подібних продуктів у цих регіонах.

Плани на 2025 рік включають партнерство з кількома європейськими університетами та дослідницькими центрами, вдосконалення продукту на основі досвіду, здобутого під час роботи з грантовою програмою Seeds Of Bravery, а також подання заявки на грант від EIC або на спеціалізовані гранти, спрямовані на підтримку проєктів, що сприяють відкриттю доступу до дослідницьких даних.

«Для успіху вам варто бути експертом у своїй галузі»

Для мене SplineCloud – це не просто проєкт, це місія. Мабуть, це й мотивує. У мене є візія, як можна суттєво покращити стан речей у машинобудівництві, і бентежить те, що великі гравці на ринку інженерного програмного забезпечення отруюють підприємства, нав’язуючи свої громіздкі й комплексні рішення, які суттєво ускладнюють доступ і можливість використання набутих нових знань. Колись це має змінитися, і мені хочеться впливати не цей процес.

До того ж стартап – це гемблінг, що більше ресурсів ви вкладаєте, то важче кинути.

Від творчих криз рятує мультизадачність. На жаль, через обмежені ресурси доводиться чергувати свої ролі: я то СЕО, то СТО, то розробник, то редактор, то піарник, то дизайнер, а от нещодавно довелося побути відеомонтажером. Тому коли виснажуюсь в одній ролі – перемикаюся на іншу. Ще рятує спорт: сноуборд, баскетбол, вейкборд.

Моя порада тим, хто планує технологічний стартап – не робіть цього, якщо це не ваша мета в житті. Якщо ви не уявляєте, що будете працювати на двох роботах для того, щоб накопичити ресурс і вкласти його у свою розробку, робити це декілька років поспіль, займатися всім від розробки до бухгалтерії – краще не починати.

І ще: для успіху вам варто бути експертом у своїй галузі. Я кажу про галузь, якій ви надаєте послуги або створюєте продукт. Якщо ця галузь для вас нова – ваші шанси на успіх дуже малі.

Треба добре розумітися на специфіці ринку. Без цього вам потрібно буде витратити щонайменше х10 ресурсів і часу, щоб бути на одній стадії з конкурентами, які значно швидше зможуть розвивати свій бізнес.

Для тих, хто вже зробив ставки і крутнув барабан, раджу бути послідовними і витривалими, дивитися ширше на можливості, тестувати нові підходи, брати в команду експертів, нехай парт-тайм, але це набагато ефективніше, ніж люди з меншим досвідом на повній зайнятості.

А ще раджу долучатися до бізнес-інкубаторів або акселераторів, особливо якщо ваша експертиза технічна, а не бізнесова. Проте варто розуміти – поради, які ви отримуєте в інкубаторах та від акселераторів, дуже узагальнені й іноді можуть бути антикорисними. Завжди до всього ставтеся критично й дивіться через призму своїх можливостей і своїх знань.

Коли сумніваєтесь у наступних кроках – обирайте дію, яка за негативного результату буде нести позитивний складник. Тоді ви завжди будете в плюсі.

І інвестуйте в знання і досвід, а не в крипту. Знання і досвід ніколи не знеціняться.

• Нагадаємо, ми також розповідали, що українська команда запустила волонтерський проєкт Abitly.org – безплатну платформу, що допомагає молоді визначитися з майбутньою освітою за галузями знань та локацією.