Den neste store tingen innen vitenskap er allerede i lommen

Superdatamaskiner er en viktig del av moderne vitenskap. Ved å knuse tall og utføre beregninger som det vil ta evigheter før oss mennesker fullfører selv, hjelper de oss å gjøre ting som ellers være umulig, som å forutsi orkanflyveier, simulere atomkatastrofer eller modellere hvordan eksperimentelle medisiner kan påvirke mennesker celler. Men den datakraften har en pris – bokstavelig talt. Superdatamaskinavhengig forskning er notorisk dyrt. Det er ikke uvanlig at forskningsinstitusjoner betaler over 1000 dollar for en enkelt time med superdatamaskinbruk, og noen ganger mer, avhengig av maskinvaren som kreves.

Men i det siste, i stedet for å stole på store, dyre superdatamaskiner, har flere og flere forskere vendt seg til en annen metode for sine tallknusende behov: distribuert superdatabehandling. Du har sikkert hørt om dette før. I stedet for å stole på en enkelt sentralisert datamaskin for å utføre en gitt oppgave, trekker denne crowdsourcede databehandlingsstilen beregningskraft fra et distribuert nettverk av frivillige, typisk ved å kjøre spesiell programvare på hjemme-PCer eller smarttelefoner. Hver for seg er disse frivillige datamaskinene ikke spesielt kraftige, men hvis du setter nok av dem sammen, deres kollektive kraft kan lett formørke den til enhver sentralisert superdatamaskin - og ofte for en brøkdel av koste.

I løpet av de siste årene har denne typen peer-to-peer databehandlingsprosjekter fått noe av en renessanse, og ettersom prosessorkraften til enhetene våre fortsetter å forbedres, ser det ut til at det neste store innen vitenskapen kan være smarttelefon i lommen.

Fødselen og boomen

Konseptet med frivillig databehandling har eksistert i flere tiår, men det var ikke før på slutten av 1990-tallet - da personlige datamaskiner hadde kommet seg inn i et stort antall amerikanske husholdninger - som det virkelig begynte å ta av.

I 1999 lanserte forskere ved UC Berkeley og Stanford to prosjekter som fikk betydelig mediedekning og utbredt adopsjon: SETI@home, som oppmuntret PC-brukere til å registrere seg og verve CPU-ene sine for å analysere radioteleskopdata, og Folding@home, som brukte den datakraften til å brette komplekse proteiner.

Begge prosjektene var store hits blant publikum. SETI@Home opplevde faktisk en så stor innledende interesse at den overveldet prosjektets servere og forårsaket hyppige krasj. Men etter den utbruddssuksessen jevnet interessen seg til slutt ut, avtok og førte til slutt prosjektets skapere til legge den ned etter 20 år.

Folding@home led imidlertid ikke samme skjebne. Rundt tiden da SETI@home-prosjektet ble avviklet, dukket Folding@homes mulighet til å skinne opp: covid-19-utbruddet. Kort tid etter at pandemien rammet, ble mer enn en million nye frivillige med i prosjektet, og skapte effektivt hva utgjorde verdens raskeste superdatamaskin - en kraftigere enn de 500 beste tradisjonelle superdatamaskinene kombinert. Jobben deres var enkel, men likevel medvirkende til å knekke noen av de mest komplekse sykdommene, inkludert COVID-19: fold proteiner.

Proteiner er avgjørende for å forstå hvordan for eksempel et virus reagerer på og forurenser menneskets immunsystem. I sin opprinnelige tilstand er proteiner i en foldet form, og de utfolder seg for for eksempel å binde og undertrykke kroppens forsvar. For å designe terapi, kjører forskere simuleringer for å se på proteinets utfoldingssekvens - men det er en veldig ressurstung og tidkrevende prosess. Det er der Folding@home trer inn. Det reduserer ikke bare kostnadene dramatisk, men akselererer også utviklingen med måneder og til og med år i noen få tilfeller.

Når frivillige fra Folding@home har installert et stykke programvare, tar maskinene deres på seg en del av en større oppgave og behandler dem i bakgrunnen. Resultatene sendes tilbake til forskningsgruppens laboratorier via skyen, hvor de blir samlet og gjennomgått.

Resultatene har ved flere anledninger vært banebrytende. I 2021 var forskere i stand til å oppdage hvorfor COVID-19s varianter var mer ødeleggende, hovedsakelig takket være Folding@homes økning i datakraft. I tillegg hjalp det utviklingen av et COVID-19 antiviralt medikament, som nå beveger seg mot kliniske studier. Utover det har Folding@home også lagt til rette for en rekke betydelige gjennombrudd for andre sykdommer, som Alzheimers, Parkinsons og kreft.

Uten crowdsourced databehandling, Dr. Gregory R. Bowman, Folding@homes direktør og førsteamanuensis ved Washington University School of Medicine, St. Louis, Missouri, sier: "Dette arbeidet ville ha koster hundrevis av millioner dollar på skyen, noe som gjør det økonomisk umulig for oss eller de fleste andre.» Han la til: "Datakraften er spillskiftende."

En ny type borgervitenskap

Spennende nok er prosjekter som Folding@home ikke den eneste måten forskere utnytter kraften til smarttelefoner. Noen ganger er ikke rå datakraft spesielt viktig, og forskere trenger bare en bredere spekter av informasjon - informasjon bare tusenvis av mennesker spredt over hele verden kan samle inn og levere.

I mars i år lanserte for eksempel European Space Agency sin Camaliot kampanje, som søker å forbedre vær-apper ved å kreativt utnytte GPS-mottakeren i folks Android telefoner. Du skjønner, når telefonen din pinger satellitter for navigering, svarer de med klokkeslett og plassering, og telefoner beregner hvor de er basert på hvor lang tid det tok å komme frem hver melding. Tiden hvert signal tar kan bedre informere forskerne om atmosfærens egenskaper, som mengden vanndamp i den, som igjen kan bidra til å forutsi mer nøyaktige regnprognoser. Men ESA-teamet kan utføre denne aktiviteten fra bare så mange steder.

Camaliot-appen lar eiere av Android-telefoner fra hele verden bidra til ESAs prosjekt. Den pinger gjentatte ganger satellitter fra folks telefoner og sender svardataene den samler tilbake til ESA-basen.

Med Camaliot håper ESA å samle data fra områder som Afrika, av høy interesse fra et ionosfærisk synspunkt og som ikke er godt dekket av byråets geospatialt begrensede sentraliserte metoder, fortalte Vicente Navarro, vitenskapsdirektoratet ved European Space Agency og leder på Camaliot-kampanjen, til Digital Trender.

Chipper inn

Men spørsmålet gjenstår: Hvorfor skulle noen låne ut enhetens strøm gratis? I tillegg til høye strømregninger, påvirker dette også ytelsen og helsen til telefonene og datamaskinene dine. Men selv med disse ulempene, for mange som Jeffrey Brice, en lyddesigner som har brettet proteiner siden 2007, er svaret ganske enkelt: å gjøre godt.

"Jeg var interessert i kryptovaluta en stund," sa Brice, "men å bruke den samme maskinvaren for Folding@home virket som en bedre, mer etisk og mer filantropisk bruk av utstyret."

For andre er det en kilde til passiv inntekt. For å oppmuntre til deltakelse har noen ledende Folding@home-grupper opprettet donasjonsledede kryptosamfunn, som distribuerer valutaer som Dogecoin hver uke avhengig av bidrag. Camaliot belønner på samme måte sine beste bidragsytere med kuponger.

Med databrikker på vei inn i omtrent alt, Josh Smith, grunnleggeren av CureCoin, en kryptovaluta for å belønne Folding@home-frivillige, forventer en enda lysere fremtid for crowdsourced vitenskap prosjekter. "Hvis vi når våre høye kapasitetsmål, vil ringvirkningen for fremtiden til planeten vår være noe som aldri blir glemt," sa han.

Redaktørenes anbefalinger

• Din neste Mac-skjerm kan ha denne geniale nye funksjonen
• Intel tror din neste CPU trenger en AI-prosessor - her er grunnen
• Ny rapport indikerer at Apples to hemmelige prosjekter er den "neste store tingen"
• Her er hva en trendanalyserende A.I. tror vil bli den neste store tingen innen teknologi
• Lyden av vitenskap: Hvorfor lyd er den neste frontlinjen i Mars-utforskningen