Kolejna wielka rzecz w nauce jest już w Twojej kieszeni

Superkomputery są istotną częścią współczesnej nauki. Analizując liczby i wykonując obliczenia, których wykonanie zajęłoby nam, ludziom, całe eony, pomagają nam robić rzeczy, które w przeciwnym razie byłoby niemożliwe, jak przewidywanie toru lotu huraganu, symulowanie katastrofy nuklearnej lub modelowanie wpływu eksperymentalnych leków na człowieka komórki. Ale ta moc obliczeniowa ma swoją cenę – dosłownie. Badania zależne od superkomputerów są niezwykle kosztowne. Nierzadko instytucje badawcze płacą ponad 1000 dolarów za godzinę korzystania z superkomputera, a czasem więcej, w zależności od wymaganego sprzętu.

Jednak ostatnio, zamiast polegać na dużych, drogich superkomputerach, coraz więcej naukowców zwraca się w stronę innej metody zaspokajającej potrzeby związane z przetwarzaniem liczb: rozproszonych superkomputerów. Prawdopodobnie słyszałeś o tym już wcześniej. Zamiast polegać na jednym, scentralizowanym komputerze do wykonania danego zadania, ten styl przetwarzania danych oparty na crowdsourcingu przyciąga mocy obliczeniowej z rozproszonej sieci ochotników, zwykle poprzez uruchomienie specjalnego oprogramowania na domowych komputerach PC lub smartfony. Indywidualnie te komputery ochotnicze nie są szczególnie potężne, ale jeśli połączysz ich wystarczającą liczbę, ich zbiorowa moc może z łatwością przyćmić moc dowolnego scentralizowanego superkomputera — i to często za ułamek koszt.

W ciągu ostatnich kilku lat tego rodzaju projekty obliczeniowe typu peer-to-peer przeżyły swego rodzaju renesans i w miarę ciągłego zwiększania się mocy obliczeniowej naszych urządzeń wydaje się, że kolejną wielką rzeczą w nauce może być smartfon w Twojej kieszeni.

Narodziny i rozkwit

Koncepcja przetwarzania danych przez wolontariuszy istnieje od dziesięcioleci, ale pojawiła się dopiero pod koniec lat 90. XX wieku komputery osobiste trafiły do ​​dużej liczby gospodarstw domowych w USA, co naprawdę zaczęło pochłaniać wyłączony.

W 1999 roku badacze z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley i Stanford uruchomili dwa projekty, które zyskały znaczny rozgłos w mediach i zostały szeroko przyjęte: SETI@dom, która zachęcała użytkowników komputerów PC do rejestrowania się i wykorzystywania swoich procesorów do analizy danych radioteleskopowych, oraz Składanie@dom, który wykorzystał tę moc obliczeniową do zwijania złożonych białek.

Obydwa projekty odniosły ogromny sukces wśród publiczności. SETI@Home faktycznie doświadczył tak ogromnego początkowego zainteresowania, że ​​przytłoczyło serwery projektu i powodował częste awarie. Jednak po tym przełomowym sukcesie zainteresowanie w końcu osłabło, osłabło i ostatecznie doprowadziło do tego twórców projektu zamknąć po 20 latach.

Folding@home nie spotkał jednak tego samego losu. Mniej więcej w czasie, gdy projekt SETI@home dobiegał końca, pojawiła się szansa zabłyśnięcia Folding@home: wybuchu epidemii Covid-19. Krótko po uderzeniu pandemii do projektu dołączyło ponad milion nowych wolontariuszy, skutecznie tworząc co był najszybszym superkomputerem na świecie — o jeden potężniejszym niż 500 najlepszych tradycyjnych superkomputerów łączny. Ich praca była prosta, ale kluczowa w rozwiązywaniu niektórych z najbardziej złożonych chorób, w tym COVID 19: zwiń białka.

Białka mają kluczowe znaczenie dla zrozumienia, w jaki sposób na przykład wirus reaguje na ludzki układ odpornościowy i go zanieczyszcza. W stanie natywnym białka mają złożony kształt i rozwijają się, na przykład, aby związać i osłabić mechanizmy obronne naszego organizmu. Aby zaprojektować leki, naukowcy przeprowadzają symulacje, aby przyjrzeć się sekwencji rozwijania białka, ale jest to proces bardzo wymagający dużych zasobów i czasochłonny. I tu wkracza Folding@home. Nie tylko drastycznie obniża koszty, ale także przyspiesza rozwój o miesiące, a w niektórych przypadkach nawet lata.

Gdy wolontariusze Folding@home zainstalują oprogramowanie, ich maszyny przejmują część większego zadania i przetwarzają je w tle. Wyniki są wysyłane z powrotem do laboratoriów grupy badawczej za pośrednictwem chmury, gdzie są zestawiane i przeglądane.

Wyniki kilkukrotnie były przełomowe. W 2021 r. naukowcom udało się odkryć, dlaczego warianty wirusa COVID-19 były bardziej niszczycielskie, głównie dzięki wzrostowi mocy obliczeniowej Folding@home. Ponadto pomogło w opracowaniu leku przeciwwirusowego na Covid-19, który obecnie przechodzi badania kliniczne. Poza tym Folding@home umożliwiło także dokonanie szeregu znaczących przełomów w leczeniu innych chorób, takich jak choroba Alzheimera, Parkinsona i nowotwory.

Bez obliczeń crowdsourcingowych dr Gregory R. Bowman, dyrektor Folding@home i profesor nadzwyczajny w Washington University School of Medicine w St. Louis w stanie Missouri, mówi: „Ta praca miałaby kosztuje setki milionów dolarów w chmurze, co sprawia, że ​​jest to ekonomicznie nieopłacalne dla nas lub dla większości innych osób”. Dodał: „Moc obliczeniowa wynosi zmieniające zasady gry.”

Nowy rodzaj nauki obywatelskiej

Co ekscytujące, projekty takie jak Folding@home nie są jedynym sposobem, w jaki naukowcy wykorzystują możliwości smartfonów. Czasami surowa moc obliczeniowa nie jest szczególnie ważna i badacze po prostu potrzebują szerszej mocy obliczeniowej spektrum informacji — informacje, które mogą gromadzić wyłącznie tysiące ludzi na całym świecie dostarczać.

Na przykład w marcu tego roku Europejska Agencja Kosmiczna uruchomiła swój Kamaliot kampania, której celem jest ulepszenie aplikacji pogodowych poprzez kreatywne wykorzystanie odbiorników GPS w domach Android telefony. Widzisz, za każdym razem, gdy Twój telefon wysyła sygnał do satelitów w celu uzyskania informacji o nawigacji, odpowiadają one, podając godzinę i swoją lokalizację, a telefony obliczają, gdzie się znajdują, na podstawie czasu potrzebnego na dotarcie każdej wiadomości. Czas potrzebny na każdy sygnał może lepiej poinformować naukowców o właściwościach atmosfery, takich jak ilość zawartej w niej pary wodnej, co z kolei może pomóc w przewidywaniu dokładniejszych prognoz opadów. Jednak zespół ESA może wykonywać tę czynność tylko z określonej liczby lokalizacji.

Aplikacja Camaliot umożliwia właścicielom telefonów z systemem Android z całego świata włączenie się w projekt ESA. Wielokrotnie wysyła sygnały do ​​satelitów z telefonów użytkowników i wysyła zebrane dane z powrotem do bazy ESA.

Dzięki Camaliot ESA ma nadzieję zebrać dane z obszarów takich jak Afryka, które są bardzo interesujące z jonosferycznego punktu widzenia i które nie są dobrze objęte zakresem działań agencji scentralizowane metody ograniczone geoprzestrzennie, powiedział Digital Vicente Navarro, Dyrekcja Nauki Europejskiej Agencji Kosmicznej i kierownik kampanii Camaliot Trendy.

Wtrącanie się

Pozostaje jednak pytanie: dlaczego ktoś miałby pożyczać moc swojego urządzenia za darmo? Oprócz wyższych rachunków za prąd wpływa to również na wydajność i zdrowie telefonów i komputerów. Ale nawet biorąc pod uwagę te wady, dla wielu, takich jak Jeffrey Brice, projektant dźwięku, który składa białka od 2007 roku, odpowiedź jest raczej prosta: czynić dobro.

„Przez jakiś czas interesowałem się kryptowalutami” – powiedział Brice – „ale używanie tego samego sprzętu w przypadku Folding@home wydawało się lepszym, bardziej etycznym i bardziej filantropijnym wykorzystaniem sprzętu”.

Dla innych jest to źródło pasywnego dochodu. Aby zachęcić do udziału, niektóre wiodące grupy Folding@home utworzyły społeczności kryptograficzne oparte na darowiznach, które co tydzień rozprowadzają waluty takie jak Dogecoin, w zależności od datków. Podobnie Camaliot nagradza swoich najlepszych autorów kuponami.

Ponieważ chipy komputerowe pojawiają się niemal we wszystkim, Josh Smith, założyciel CureCoin, a kryptowaluta do nagradzania wolontariuszy Folding@home, przewiduje jeszcze lepszą przyszłość nauki korzystającej z crowdsourcingu projektowanie. „Jeśli osiągniemy nasze wzniosłe cele w zakresie wydajności, wpływ na przyszłość naszej planety będzie czymś, czego nigdy nie zapomnimy” – powiedział.

Zalecenia redaktorów

• Twój następny monitor Mac może być wyposażony w tę genialną nową funkcję
• Firma Intel uważa, że ​​Twój następny procesor wymaga procesora AI — oto dlaczego
• Nowy raport wskazuje, że dwa tajne projekty Apple to „kolejna wielka rzecz”
• Oto, co analizująca trendy A.I. uważa, że ​​będzie to kolejna wielka rzecz w technologii
• Dźwięki nauki: dlaczego dźwięk stanowi kolejną granicę w eksploracji Marsa