Alyx_tasks est un outil dédié à la gestion de tâches expérimentales et au suivi de workflows de recherche dans le domaine des sciences. Il permet d'organiser, de structurer et de suivre l'avancement des différentes étapes des expériences, facilitant ainsi le travail collaboratif et la réutilisation des données.

Outil dédié à la gestion et au suivi des métadonnées associées aux expériences scientifiques menées sur des lignes de faisceau. Il permet de configurer automatiquement les propriétés des dispositifs Tango, de vérifier la cohérence des paramètres avec les bases de données ICAT, et de notifier les événements via des systèmes comme Graylog ou ICAT+. Idéal pour les infrastructures de recherche nécessitant un suivi précis des données expérimentales.

Outil dédié à l'analyse et à la visualisation des données issues de capteurs ou de flux réseau, notamment pour des expériences scientifiques comme celles du projet DUNE. Il permet de décoder, inspecter et tracer les paquets de données, identifier des anomalies dans les signaux, et valider la cohérence des mesures expérimentales. Utilisé principalement dans des environnements de recherche ou d'ingénierie nécessitant un suivi précis des données.

SWaRP est un outil dédié à la reconstruction de fronts d'onde basé sur le principe du suivi speckle (XST). Il permet d'analyser des images scientifiques, notamment en imagerie par rayons X, pour extraire des informations précises sur les distorsions ou les propriétés des détecteurs. Utilisé principalement dans la recherche et l'industrie, il facilite l'interprétation de données expérimentales complexes.

Plateforme dédiée à la gestion et au suivi de tâches dans un environnement scientifique, notamment pour les projets de recherche menés sur des lignes de lumière synchrotron. Elle permet d'automatiser des workflows complexes, de collaborer efficacement entre équipes et de centraliser les données expérimentales pour une analyse optimisée. Utilisée principalement par des chercheurs et techniciens en milieu académique ou industriel.

SWaRP est un outil dédié à la reconstruction de fronts d'onde basé sur le principe du suivi de speckle en rayons X (XST). Il permet d'analyser et corriger les distorsions de détecteurs, ainsi que de caractériser des faisceaux X pour des applications en recherche scientifique et industrielle. Utilisé principalement dans le domaine de la physique et de l'optique, il facilite l'interprétation de données expérimentales issues de sources synchrotron ou de lasers à électrons libres.

ISPyB UI est une interface utilisateur dédiée à la gestion et au suivi des expériences de cristallographie, principalement utilisée dans les synchrotrons et laboratoires de recherche. Elle permet aux scientifiques de visualiser, analyser et partager les données issues des expériences, tout en facilitant la collaboration entre équipes. L'outil centralise les informations sur les échantillons, les sessions expérimentales et les résultats obtenus.

Ce projet est un module Python dédié au contrôle d'expériences scientifiques via le programme qcontrol3. Il permet d'automatiser et de gérer des processus expérimentaux en intégrant des fonctionnalités de pilotage d'équipements. Développé par MPQ, il facilite la configuration, l'exécution et le suivi des tests dans un environnement de recherche ou industriel.

Ce projet vise à concevoir et maintenir un écosystème optimal de workflows pour les besoins de l'ESRF DAU. Il permet de modéliser, planifier et exécuter des tâches scientifiques complexes sous forme de graphes dirigés, en intégrant des outils de planification et de visualisation adaptés aux environnements de recherche. L'objectif est d'améliorer l'efficacité des processus expérimentaux et analytiques en automatisant leur enchaînement et leur suivi.

Ce projet vise à concevoir et optimiser un écosystème logiciel pour la gestion et l'exécution de workflows scientifiques, notamment dans le domaine de la recherche. Il permet de modéliser des tâches complexes, de les organiser en graphes dirigés, et de les exécuter de manière distribuée ou séquentielle. L'objectif est d'améliorer l'efficacité des processus expérimentaux en automatisant les enchaînements de calculs et en facilitant leur suivi.