Распределенные Вычисления. Boinc.ru

[SETI_home_v8]

Суперкомпьютер ищет лекарство!

СПОЙЛЕР »

Суперкомпьютер ищет лекарство!
22 апреля участники проекта "Диалоги о настоящем и будущем" — ведущие эксперты Московского университета — обсуждают актуальные вопросы развития науки, технологий, экономики и общества. Очередная дискуссия посвящена суперкомпьютерным технологиям, которые позволяют решать самые сложные задачи. Суперкомпьютерные технологии исключительно многогранны. Они позволяют получать прорывные результаты для развития науки, промышленности, здравоохранения, национальной безопасности, для общества в целом. В дискуссии участники обсудят основные элементы подобной инфраструктуры, сделав акцент на том значении, которое суперкомпьютерные технологии приобретают сейчас, когда все высокоразвитые государства стараются консолидировать вычислительные ресурсы для борьбы с пандемией.
Модератор дискуссии:
Владимир Валентинович Воеводин — член-корреспондент РАН, профессор, директор Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ.
Участники дискуссии:
Владимир Борисович Сулимов — заведующий лабораторией НИВЦ МГУ. «Разработка противовирусных препаратов прямого действия с помощью суперкомпьютера».
Мария Григорьевна Хренова — ведущий научный сотрудник химического факультета МГУ. «Суперкомпьютерное моделирование биомолекулярных процессов».
Виктор Михайлович Степаненко — заместитель директора НИВЦ МГУ. «Супервычисления в задачах прогноза погоды, климата и качества окружающей среды».
Илья Викторович Афанасьев — аспирант ВМК МГУ. «Использование методов суперкомпьютерного кодизайна для решения графовых задач».
Портал "Научная Россия" ведет прямую трансляцию актуальной дискуссии!
18:31. Участников приветствует ректор МГУ Виктор Садовничий. Академик РАН рассказывает об уже проведенных дискуссиях, которые были посвящены разным актуальным вопросам.
18:36. В дискуссии принимают участие специалисты из Научно-исследовательского центра МГУ и других подразделений университета, а также специалисты из Академии наук, в том числе председатель Сибирского отделения РАН, академик Валентин Пармон.
18:40. Виктор Садовничий подчеркивает, что совместно с сотрудниками центра "Вектор" будет создана рабочая группа, которая будет искать необходимые лекарства против заболевания, вызванного коронавирусом. "Наш суперкомпьютер "Ломоносов" считается самым мощным в стране. Хотя изначально его не хотели строить - было распространено мнение, что задач для такого компьютера в стране нет. Однако сегодня он выполняет ежесуточно от 600 до 900 задач".
18:43. Выступает член-корреспондент РАН, директор НИВЦ МГУ Владимир Воеводин. "Нам нужно подумать о том, что будет после. Как будут развиваться суперкомпьютерные технологии, какие задачи они будут выполнять?".
18:47. Владимир Валентинович рассказывает о том, какие направления сейчас напрямую зависят от суперкомпьютерных технологий. "Действительно направлений много, в том числе речь идет о расчетах для поиска вакцины и необходимых препаратов".
18:49. Самый мощный компьютер разработан в США. Суперкомпьютер Summit, разработанный компанией IBM для Окриджской Национальной лаборатории, в 2018-м стал самым мощным в мире, забрав этот титул у китайского "коллеги" впервые за пять лет.
Из презентации В.В. Воеводина.
18:51. Из 500 самых мощных суперкомпьютеров - 58% применяются именно в промышленности - в сфере, где люди знают, как считать деньги.
18:53. Основная особенность суперкомпьютеров - параллелизм. Как он работает? Если взять устройство, работающее в последовательном режиме, то потребуется много времени на решение одной задачи. Но если взять 10 устройств и распределить между ними эту задачу, то можно решить ее в десять раз быстрее. И это именно то, что мне нужно. Это именно то, что реализовано с помощью суперкомпьютеров. Суперкомпьютер «Ломоносов-1» состоит из 12 тысяч процессоров. Это значит, что, если вы сможете распараллелить свою задачу на 12 тысяч кусочков, вы решите ее в 12 тысяч раз быстрее.
18:58. Суперкомпьютерное образование, конечно, сложное. "Мы переходим в новый век, когда мы переходим от последовательного решения задач к параллельному. Нужно готовить не только математиков, а всех прикладных специалистов, которые будут работать в этой сфере".
19:00. "Еще в конце марта президент США объявил о создании консорциума, который объединил суперкомпьютерные комплексы, чтобы направить их на поддержку 27 проектов, посвященных борьбе с пандемией".
19:01. Президент России Владимир Путин также обратил внимание на развитие вычислительных технологий и увеличение их мощностей.
Подробнее в презентации Владимира Валентиновича Воеводина.
19:04. Выступает Владимир Борисович Сулимов — заведующий лабораторией НИВЦ МГУ с докладом «Разработка противовирусных препаратов прямого действия с помощью суперкомпьютера». Суперкомпьютер помогает найти нужные вещества среди десятков тысяч молекулярных соединений.
Из презентации В.Б. Сулимова
19:05. Для успеха в области разработки лекарства необходима непрерывная работа целого конвейера: поиск с помощью докинга в больших базах нужных молекул, дизайн новых молекул и их суперкомпьютерный докинг, экспериментальное тестирование активности найденных молекул, синтез новых молекул и экспериментальная проверка их активности. Но после того, как новые соединения перейдут на доклинические испытания на животных и далее на клинические испытания на людях, этот конвейер не должен останавливаться. Из-за токсичности даже на последнем этапе клинических испытаний могут выявится опасные побочные эффекты и новое соединение сойдет с дистанции.
19:09. Владимир Сулимов показывает, как суперкомпьютеры помогают найти молекулу лекарства. С помощью перебора миллионов молекул, можно подобрать необходимые молекулы, которые смогут блокировать работу активного центра белка-мишени.
19:13. "Для многих болезней определены белки, которые отвечают за развитие патологий. Это могут быть вирусные белки, отвечающие за размножение вируса в организме или собственные белки человека, которые работают неправильно. И если мы заблокируем работу такого белка-мишени с помощью молекулы, которая избирательно свяжется с ним в его активном центре, то развитие болезни приостановится", - объясняет Владимир Сулимов.
19:14. На основе анализа структуры вируса и определения его белков-мишеней, которые наиболее перспективны для воздействия лекарства, учёными был выбран один из таких белков, проанализирована пространственная структура белка и его комплексов с различными ингибиторами из открытой базы Protein Data Bank. На основе таких структур сделаны модели для докинга. Проведен предварительный докинг молекул, закристаллизованных вместе с этим белком, выявлены особенности активного центра этого белка и, в результате, выбрана одна из моделей белка-мишени для дальнейшего докинга большого количества соединений, среди которых необходимо найти молекулы, наиболее сильно связывающихся с белком-мишенью.
19:17. "Через несколько дней мы уже можем передать набор названий известных лекарств, чтобы протестировать их и выяснить, как это лекарство взаимодействует с конкретным белком-мишенью".
Подробнее в презентации Владимира Борисовича Сулимова.
19:19. Выступает Денис Викторович Антонец - сотрудник Государственного научного центра вирусологии и биотехнологии "Вектор".Денис Викторович уверен, сотрудничество с МГУ будет плодотворным.
19:21. С докладом о суперкомпьютерном моделировании биомолекулярных процессов выступает Мария Григорьевна Хренова — ведущий научный сотрудник химического факультета МГУ.
19:23. "Современные методы компьютерного моделирования оказывают существенную поддержку экспериментальным исследованиям сложных биомолекулярных систем, позволяя визуализировать отдельную молекулу, провести расчеты её геометрической конфигурации".
19: 31. Выступает Илья Викторович Афанасьев — аспирант ВМК МГУ с докладом «Использование методов суперкомпьютерного кодизайна для решения графовых задач». Графы могут применяться не только для моделирования баз данных, но и для моделирования процессов распространения заболеваний в обществе.
Из презентации И.В. Афанасьева
19:34. "Граф - это набор вершин, то есть точек, и некоторых связей между вершинами — ребер или соединений. На рисунке граф выглядит очень просто: это точки и, собственно, палочки, их соединяющие. С точки зрения математики, всё просто. Но с точки зрения реального мира, граф гораздо более сложный и важный объект. На самом деле в виде графа можно представить самые разные объекты окружающей нас действительности".
Подробнее в презентации Ильи Викторовича Афанасьева.
19:39. Выступает Виктор Михайлович Степаненко. Суперкомпьютеры помогают прогнозировать погоду и изменения климата.
19:46. Вирусы могут выживать от минут до часов на аэрозолях, и в течение дней при оседании на поверхности. При этом режим турбулентности в атмосфере может влиять на эффективность рассеяния любых взвешенных в воздухе частиц. Первые результаты моделирования показывают, что выживаемость воздуха напрямую зависят от температуры воздуха и влажности.
Из презентации В.М. Степаненко
Подробнее в презентации Виктора Михайловича Степаненко.
19:53. Виктор Садовничий зачитывает вопросы от зрителей.
20:01. Выступает академик Игорь Анатольевич Соколов - декан факультета вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени Ломоносова. Академик считает, что для того, чтобы решать необходимые задачи, необходимо разрабатывать новую математику.
20:14. Виктор Садовничий: "Мы стоим на пороге многих прорывных направлений".
20:15. Выступает председатель СО РАН академик Валентин Пармон. "Сибирское отделение РАН - это четверть всего научного потенциала Российской академии наук. Это 13 млн кв. км территорий - институты и учреждения. <...> Пандемия мобилизовала всех, кто хочет служить своей стране. 3 недели назад мы создали группу, которая участвует в борьбе с коронавирусом".
20:20. "В Новосибирский научный центр входит также научная организация ГНЦ "Вектор". <...> Мы бы хотели запустить центр обработки больших массивов данных. Сейчас у нас уже работают два небольших суперкомпьютера. Сейчас в них особенно нуждаются наши генетики и биологи", - подчеркивает Валентин Николаевич.
20:27. "Самый тяжелый для нас прогноз связан с будущим экономики страны. <...> И в МГУ, и в Сибирском отделении множество специалистов, которые могут работать вместе. Мы разбрасывали камни. Сейчас условия бактериологической войны заставляет нас эти камни собирать", - уверен академик.
20:32. Виктор Садовничий указывает на то, что будет сформирована рабочая группа, которая объединит усилия специалистов из МГУ, РАН и ГНЦ "Вектор".
20:35. "Мы приложим все усилия, чтобы продвинуть наши фундаментальные исследования к практическому результату", - подытожил Виктор Антонович.
Семинар завершен. Спасибо, что были с нами!
Об экспертной площадке "Диалог о настоящем и будущем"
Современный мир сталкивается с новыми вызовами, затрагивающими все сферы жизни общества. Это заставляет по-новому взглянуть на перспективы дальнейшего развития, оценить возникающие угрозы и открывающиеся окна возможностей. В рамках проекта «Диалог о настоящем и будущем» МГУ предлагает обсудить актуальные вопросы развития науки, технологий, экономики и общества с участием ведущих экспертов Московского университета.
МГУ объявил об открытии экспертной площадки по актуальным научным проблемам «Диалог о настоящем и будущем». В рамках проекта ведущие учёные МГУ прочитают лекции и выступят с докладами в онлайн-формате, а слушатели смогут принять участие в дискуссии.
Ректор МГУ академик Виктор Садовничий о проекте:
«В это непростое время Московский университет как экспертный центр запускает проект по актуальным вопросам общества, экономики, социальной сферы, науки, технологий, инноваций, информатики. Выдающиеся учёные в онлайн-формате будут вести эти дискуссии, которые будут транслироваться в онлайн-режиме и будут доступны для всех желающих. Конечно, все эти дискуссии предполагают и ответы на вопросы, и очень сильные подготовленные лекции».
Онлайн-трансляция осуществлена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ и Российской академии наук.
https://youtu.be/5FA5h4SUQMA

[Полковник Исаев]

SETI_home_v8
Они его уже лет 20 ищут с помощью распределённых вычислений, да всё никак не найдут. Наверное не там ищут, либо не ищут вовсе - сдают вычислительные мощности под серваки WoW, там как раз жуткая нехватка

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

SETI_home_v8
Они его уже лет 20 ищут с помощью распределённых вычислений, да всё никак не найдут. Наверное не там ищут, либо не ищут вовсе - сдают вычислительные мощности под серваки WoW, там как раз жуткая нехватка

вас не переубедить...

[SETI_home_v8]

Путь интернет-самаритянина
Когда-то люди жили жутко примитивно. Если надо было что-то посчитать — загибали пальцы и складывали палочки. Позже появились продвинутые абаки, на которых можно было подсчитывать десятки, сотни и даже тысячи. Потом научились вычислять в столбик. Прошло еще немного времени, и уже калькуляторы не справлялись с теми числами, которые нужно было складывать, вычитать, умножать, делить, извлекать корни. Зато, когда появились и начали развиваться компьютеры — люди на время успокоились. ЭВМ с лихвой покрывали потребность в вычислении. А там, где один компьютер не справлялся, ставили многопроцессорную станцию.

Понятно, что до бесконечности такая, мягко говоря, лафа продолжаться не могла. Человечество продолжало двигаться по спирали эволюции, и вот уже даже десятипроцессорные станции не справляются с расчетами, которые нам — людям — хочется сделать побыстрее и подешевле. Например, чтобы найти лекарство от рака, надо перебрать миллиарды вариантов веществ. Так ведь еще, оказывается, и рак разный бывает. Да и чтобы геном человека расшифровать, хорошо бы мощностей подтянуть (тут, слава богу, уже справились).

А нельзя ли как-нибудь схитрить?! Воспользоваться мощностями, которые никто не использует. Может, при этом еще и не платить получится? По всему выходило, что не получится, но тут появился интернет — и ситуация изменилась. Почесали ученые и предприниматели тыковку и смекнули: а ведь есть компьютеры рядовых пользователей, а через интернет они теперь как бы объединены в общую сеть. А ресурсы сети — правда, в более миниатюрном варианте — использовать уже научились. Не привлечь ли интернетчиков к решению великих задач?!

Идея — гениальная. Раскручена пока не на все сто, но даже то, что уже есть, внушает уважение. Самый обычный пользователь, практически ничего не делая (нужно-то всего скачать и установить у себя небольшую утилитку да иногда выходить в интернет), может поучаствовать в исследованиях мирового, можно даже сказать — планетарного масштаба. Но давайте обо всем поподробнее.

Принципы работы “распределенок”

Некоторые задачи являются настолько требовательными к вычислительным мощностям, что даже мощнейшие из современных суперкомпьютеров не справляются. Немаловажным фактором является и стоимость оборудования (если требуется создать новую суперсистему) или стоимость машинного времени (в случае использования какого-либо суперкомпьютера). В первом случае стоимость исчисляется сотнями, во втором — десятками... миллионов, разумеется. При таком ценовом раскладе проект имеет все шансы стать нерентабельным и лишиться всякого финансирования.

Изящное решение не заставило себя ждать. Системы распределенных вычислений. В их основу положен принцип разбиения одной задачи на множество подзадач, с решением которых легко справится среднестатистическая система. Данные, подлежащие обработке, рассылаются по Сети, обрабатываются и затем отсылаются на главный сервер, где происходит “сборка” результатов обработки. Преимущества такого подхода очевидны: легкая масштабируемость (читайте — расширяемость) Сети, производительность, соизмеримая с производительностью суперкомпьютеров, размер вложенных средств.

Такие системы применяются не только в интернет-проектах, но и на уровне локальных сетей, например, при сетевом рендеринге. Если требуется отрендерить много больших изображений, то данные рассылаются по сети и рендерингом занимаются сетевые компьютеры, а финальная картинка собирается на сервере.

Исторические тернии

Идея создания систем распределенных вычислений родилась в далеком 1970 году, когда компьютеры занимали комнаты, гудели многоваттными блоками питания, лениво поедали тонны перфокарт и неторопливо подмигивали системщикам лампочками на панелях. Первые эксперименты с сетевыми программами вылились в создание первого вируса, распространяющегося по сети под именем Creeper (“Вьюнок”), и последовавшим за ним его убийцы Reaper (“Жнец” или “Потрошитель”).

Распространяясь по прародителю современного интернета — сети ARPAnet, обе программки эффективно загружали память сетевых машин и отнимали драгоценное процессорное время. “Вьюнок” делал это из вредности, выдавая текстовые сообщения, а “Жнец” сканировал память машины на предмет наличия паразита. Под покровом тайны остался факт, какая же программка больше загружала машину.

В 1973 году детище компании PARC (Xerox Palo Alto Research Center), являвшееся по своей сути первым “червем”, последовательно и обстоятельно загрузило 100 компьютеров в Ethernet-сети компании таким образом, что все свободное (!) процессорное время было отдано под деятельность червя: создание и рассылку себе подобных. Такая на первый взгляд неполезная вещь, как вирус, дала идею для создания систем сетевого рендеринга на базе компьютеров Apple.

Затем последовало затишье... Новый прорыв в области систем распределенных вычислений пришелся на период экспансии интернета в начале 90-х. В первом проекте, получившем широкую огласку, были задействованы несколько тысяч компьютеров по всей глобальной Сети. Целью проекта был взлом алгоритма шифрования методом прямого перебора. Но вторым и значительно более популярным проектом стал SETI@home.

Широта поиска

Под системами распределенных вычислений скрываются крайне любопытные и полезные проекты. Самый известный — SETI@home — призывает простых пользователей искать жизнь в других звездных системах и даже галактиках при помощи радиотелескопа Arecibo Radio Telescope. Это первый проект, использовавший технологию распределенных вычислений, который получил всемирную известность. Второй глобальный проект, набирающий обороты в данный момент, — United Devices Against Cancer. Проект, разработанный компанией United Devices, специализирующейся на системах распределенных вычислений, направлен на поиск лекарства против рака.

Чудо-радиотелескоп

Радиотелескоп, на котором основана программа SETI@home, называется Arecibo Radio Telescope и расположен в Пуэрто-Рико. Радиус этого, с позволения сказать, изделия превышает 300 метров. Вот такой милый блинчик — белоснежного цвета и чертовски фотогеничный.
Ежедневно радиотелескоп отправляет на обработку около 40 гигабайт данных. Даже если учитывать, что из-за интерференции сигналов на первом этапе отсекалось 2,31% поступающих от радиотелескопа данных, с таким потоком информации не справлялись компьютеры,
задействованные в проекте. Руководитель проекта обратился за помощью к добровольцам с просьбой пожертвовать свободное процессорное время своих машин во благо науки.

Впрочем, радиотелескоп занимается не только тем, что денно и нощно ищет признаки разумной жизни во Вселенной. В сентябре 2004 года на Arecibo установили четыре новейших скан-модуля, и телескоп приступил к новой задаче — составлению детальнейшей карты нашей с вами Галактики (Млечный путь). Причем на нее будут нанесены даже самые мелкие объекты с указанием всех свойств и характеристик. Программа исследования называется ALFA, время окончания — не определено.

Это что касается настоящего и будущего, а в прошлом с помощью Arecibo уже сделали немало мега важных астрономических открытий. Например, именно с помощью этого телескопа была обнаружена первая планета за пределами Солнечной системы. Через него же удалось “подсмотреть”, что на поверхности Меркурия есть лед.

И, конечно же, такой огромный телескоп не мог не привлечь внимание голливудских режиссеров. Гигантский белый “блин” появлялся на киноэкранах в огромном количестве фильмов.

Есть ли жизнь на Марсе?!

Вопрос “есть ли жизнь на Марсе” да и во Вселенной вообще — занимает умы ученых и простых граждан с незапамятных времен. Построены огромные телескопы, через которые ученые пристально рассматривают доступные оптике участки галактики. Развернуты гигантские радары, сканирующие самые потаенные уголки Вселенной: а, не спрятался ли там в каком-нибудь закоулочке коварный инопланетянин?! И все было бы хорошо, если бы телескопы и радары могли сами оценить полученную информацию и сказать ученым — вот, вот он, коварный зеленый человечек. Ловите его. Но информация от приборов поступает в необработанном виде, и информации этой много. Радары, например, сканируют Вселенную вообще без перерыва. Вот тут-то система распределенных вычислений и понадобилась.

Проект SETI@home (официальный сайт — http://setiathome.ssl.berkeley.edu ) своей задачей как раз и ставит поиск внеземных цивилизаций путем сканирования небосклона радиотелескопом и анализа полученных данных. Просто (на уровне идеи, а не реализации), увлекательно, перспективно... Датой запуска стал май 1999 года, и к настоящему моменту программное обеспечение SETI@home проинсталлировали более 3 млн. добровольцев! Вот и подумайте, какова суммарная производительность такой сети. По данным разработчиков (хотя, и они говорят, что это не точно, возможно, больше) — 14 триллионов операций с плавающей точкой в секунду. Это сухим научным языком. А если попроще, чтобы не пришлось перенапрягать извилины, то за последние полтора года просчитано было столько информации, сколько пришлось бы считать 500000 лет. Если бы считали только на одном современном компьютере. Если бы разработчики вздумали создавать суперкомпьютерную станцию для расчетов, то потребовались бы десятки миллиардов долларов. А так — получается почти бесплатно, а главное — зеленые человечки ищутся значительно быстрее.

Понятно, что для привлечения пользователей-участников нужна была не просто идея ловли зеленых человечков, а что-то еще. И разработчики сделали программу-клиент SETI@home в виде симпатичного скринсейвера. Когда ваш компьютер не занят работой, скринсейвер демонстрирует симпатичные графики обрабатываемых электромагнитных сигналов, производит их перерасчет в понятный формат в виде пиковых, пульсирующих и волновых сигналов. Обработанная информация (пакет) отправляется обратно на сервер.

Один момент даже сложилась ситуация, когда пользователей оказалось больше, чем данных, которые нужно обрабатывать. Но создатели быстро сообразили и подключили дополнительные мощности радара.

Лекарство от рака

Зеленые человечки — это, конечно, очень хорошо. Но любой пользователь все-таки нет-нет, да и задается вопросом “а есть ли она вообще, эта инопланетная жизнь”. Может, зря ищем. Совсем другое дело — рак. Злокачественными опухолями заболевает с каждым годом все больше и больше народа. И если зеленые человечки могут подождать, пока их найдут, то страдающие люди ждать не могут. А что нужно, чтобы успешно лечить рак? В теории — все просто. Нужно подобрать лекарство, которое сможет успешно нейтрализовать патологические белковые молекулы-маркеры патологических раковых клеток. Маркеры, которые иммунная система организма не воспринимает как что-то чужеродное и потому не уничтожает.

Но чтобы найти такое лекарство, надо перебрать многие миллионы и даже миллиарды вариантов химических соединений. Проект United Devices (официальный сайт — www.ud.com ) как раз занимается просчитыванием всех этих реакций за счет мощностей компьютеров простых пользователей. UD — на сегодня второй по популярности проект после SETI@home, разработан Оксфордским университетом и спонсируется компанией Intel.

Дистрибутив тоже выполнен предельно симпатично в виде скринсейвера, моделирующего различные химические молекулы. Просчет ведется, только когда вы на машине не работаете, так что не стоит опасаться за снижение производительности — игры будут бегать не менее шустро. После установки клиента его необходимо зарегистрировать на сайте разработчиков, и дальше он начнет планомерно выполнять поставленную задачу: просчитывать химические реакции.
Деятельное участие

Рассказав о таких суперпроектах, было бы странно не упомянуть, как же самому поучаствовать в исследованиях. Сделать это совсем не сложно. Если ваш компьютер — не совсем уж допотопный (все, что выше P-166, подходит). Чтобы принять участие в любом из вышеописанных проектов, необходимо скачать клиентскую программу с соответствующего сайта (адреса приведены при описании проектов) или взять с наших CD/DVD (там лежат дистрибутивы United DevicesSETI@home). Установить программы-менеджеры, подключиться к интернету и зарегистрироваться. После этого утилиты можно либо включить в постоянную фоновую работу, либо определить в качестве скринсейверов. В этом случае вычисления будут проводиться только в “спящем” режиме компьютера.

И не забывайте почаще подключаться к интернету, чтобы программы могли скидывать обработанную информацию на сервер и получать новые данные для расчетов.

Белковые кущи

Еще один забавный проект, пускай и не такой привлекательный, зато великолепно оформленный графически, — Distributed Folding (официальный сайт — www.distributedfolding.com). Ученые ведут исследования в области белковых структур. Исследуются в основном вторичная и третичная структура протеинов. Компьютеры интернета используются для моделирования миллионов возможных конфигураций.
На первый взгляд смущает достаточно объемный дистрибутив (около 7 Мб), но когда видишь красоту, происходящую на экране во время работы программы, про все объемы забываешь. Объемные многоцветные молекулы парят в пространстве, поворачиваясь то одним боком, то другим. В общем, лучше один раз увидеть.

Дела статистические

За время существования проекта SETI@home было обработано:
445800039 положительных результатов (в среднем — 107,93 результат на пользователя);
2647483147 пиковых сигналов (6,39 на пользователя);
231759222 гаусс-сигналов (0,51 на пользователя);
212191970 пульс-сигналов (0,47 на пользователя);
226136809 строенных сигналов (0,50 на пользователя);
Сложите все цифры слева и получите количество вычислений, которые провели машины интернетчиков, участвующих в проекте. Цифра, мягко говоря, впечятляет.

Итог:

Системы распределенных вычислений находятся только на ранней стадии развития. Самый первый виток эволюции. Можно сказать, они еще не осознали себя, а их создатели до конца не поняли, какие на самом деле мощности открывает перед ними интернет. Рекламные акции во всех случаях проводились довольно скромные, и при этом удалось набрать такое количество добровольных помощников. А если провести нормальную рекламную кампанию, снабдить дистрибутивы аналитических программ какими-нибудь вкусностями вроде мини-игр или бесплатного доступа к какому-нибудь музыкальному серверу... Придумать более рациональную систему сбора информации и задействовать компьютеры не только простых пользователей, но и учреждений, которые, как показывает практика, большую часть времени все равно стоят без дела... В любом случае — в будущем, возможно, не самом близком, но и не таком уж далеком, подобные виртуальные сети будут расти и множиться, а наука получит отличное подспорье для новых важных открытий.

Удачи вам в благом самаритянском труде. Возможно, благодаря именно вашему участию в одном из проектов, в самом ближайшем будущем тысячи больных раком людей смогут излечиться или на Землю наконец-то высадится миротворческий десант рыбочервебабуинов из соседней галактики с плазмаганами наперевес и дружественными улыбками на мордах.

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/

[Полковник Исаев]

Цитата (SETI_home_v8) »

вас не переубедить

Потому что нет убедительных аргументов, нет результата всех этих вычислений.
Вот как создадут что-нить ценное, типа лекарства от какой-либо серьёзной болезни, да чтоб обязательно с большим вкладом от этих вычислений, тогда и возьму свои слова обратно, а пока одни картиночки и сказочки.

[Lesnik75]

Товарищ полковник, обращаю ваше внимание на истинную цель этого проекта.

Цитата (SETI_home_v8) »

на Землю наконец-то высадится миротворческий десант рыбочервебабуинов из соседней галактики с плазмаганами наперевес

[Полковник Исаев]

Lesnik75
Проглядел! Так! Срочно убежал приводить батареи ПКО в боевую готовность!

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

Lesnik75
Проглядел! Так! Срочно убежал приводить батареи ПКО в боевую готовность!

поздно)

[SETI_home_v8]

Астрономы-любители открыли 213 экзопланет
Десяти тысячам добровольцев потребовалось всего двое суток, чтобы обработать данные телескопа «Кеплер», полученные за пять лет, и обнаружить 213 новых экзопланет.

У звезды в созвездии Водолея в 620 световых годах от Земли есть планетная система K2-138, состоящая из пять суперземель; масса каждой из них в 2–3 раза больше массы Земли. Температура у поверхности всех пяти суперземель слишком высока для любой известной нам формы жизни; их орбиты расположены так близко к звезде, что год там длится всего лишь десятки дней. От нашей планетной системы K2-138 отличает еще и форма орбит: они не эллиптические, а круговые, и подходят очень близко друг к другу.

http://news.mit.edu/2018/citizen-sci...xoplanets-0111
Статья с описанием недавно открытой системы K2-138 принята к публикации в журнале Astrophysical Journal. Ее авторами являются два астронома из Калифорнийского и Массачусетского технологических институтов Иен Кроссфилд (Ian Crossfield) и Джесси Кристиансен (Jesse Christiansen). Но астрономы, указанные в списке, считают, что открытие принадлежит главным образом гражданским ученым, а именно десяти тысячам человек со всего мира, обработавшим данные космического телескопа «Кеплер».

В 2013 году неисправность одного из бортовых аппаратов «Кеплера» привела к внеплановому окончанию миссии телескопа, однако на следующий год команде разработчиков удалось перезагрузить его рулевые двигатели и возобновить миссию. С тех пор «Кеплер» снова ищет планеты у далеких звезд – правда, смотреть он может не в любую точку неба, и время фокусировки теперь ограничено. Этот период работы «Кеплера» назвали «миссией К2». Данные миссии К2 выглядят как графики светимости звезд; если график резко уходит вниз, это может означать, что между телескопом и звездой прошло темное тело – возможно, экзопланета.

Если данные первой миссии «Кеплера» анализировала команда профессиональных астрономов, то падения светимости в данных с 2013 года искали буквально всем миром. Потратить свое время на то, чтобы помочь открыть новые миры, мог любой желающий. Для этого нужно было посетить сайт проекта Exoplanet Explorers на платформе для гражданской науки Zooniverse и поработать с данными о потенциальных кандидатах в экзопланеты, отобранных алгоритмом. Прежде чем приступить к работе, добровольцы проходили короткий обучающий курс и тест. Если 9 из 10 человек нажимали на кнопку «подтвердить», данные о светимости звезды отправлялись создателям платформы, Кроссфилду и Кристиансену.

После того как про Zooniverse рассказало австралийское телевидение, число добровольцев выросло до 10 тысяч. За 48 часов эти люди классифицировали более 2 миллионов звезд. Многие из звезд-кандидатов, отмеченных астрономами-любителями, действительно оказались центрами планетных систем. Всего гражданские ученые помогли открыть 44 планеты с массой, примерно равной массе Юпитера, 72 экзопланеты размером с Нептун, 44 планеты земного типа и 53 суперземли, в том числе и пять больших и горячих миров системы K2-138.

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/

[SETI_home_v8]

О проекте распределенных вычислений CAS@home

СПОЙЛЕР »

CAS@home размещается в Вычислительном центре Института физики высоких энергий (ИФВЭ) Академии наук Китая. CAS@home - это добровольная вычислительная платформа для китайских ученых, основанная на программном обеспечении для добровольных вычислений BOINC. CAS @ home собирает вклады добровольцев в вычислительные ресурсы для ученых в Академии наук Китая и других китайских исследовательских институтах, чтобы предоставить огромные бесплатные вычислительные ресурсы, которые помогают ученым выполнять основные научные вычислительные задачи. Поэтому CAS@home поддерживает несколько приложений. Первое приложение, которое будет запущено на CAS@home, было разработано учеными из Института вычислительной техники (ИКТ) Академии наук Китая. Он сфокусирован на приложении для прогнозирования структуры белка (программное обеспечение SCThread). Кроме того, Центр микро- и наномеханики Университета Цинхуа (CNMM), междисциплинарный инновационный исследовательский центр, подготовил приложение для моделирования потока жидкостей и движения твердых частиц на наноуровне. Пекинский институт геномики (BIG) Китайской академии наук готовит заявку на секвенирование генов для исследований рака. А физики из Института физики высоких энергий (ИФВЭ) Академии наук Китая готовят приложение для моделирования столкновений частиц на Пекинском электронном позитронном коллайдере на основе программного обеспечения под названием BOSS.
О команде обслуживания и развития CAS @ home
CAS@home был создан вычислительным центром Института физики высоких энергий (ИФВЭ) Академии наук Китая. Команда IHEP отвечает за техническое обслуживание и развитие, ключевой персонал, в настоящее время координируемый У Вэньцзином, в том числе Ву Цзе и Кан Вэньсяо, под руководством Чена Ганга и при поддержке Дэвида Андерсона (Лаборатория космических наук, Калифорнийский университет в Беркли), Франсуа Грей (Университет Цинхуа и Citiben Cyberscience Centre, CERN) и Лэй Ян (Университет Цинхуа). Команда CAS @ home занимается развертыванием и обслуживанием программного обеспечения BOINC, разработкой и обслуживанием платформы CAS@home для китайских научных приложений, развитием платформы управления операциями и сбора данных. Мы искренне приветствуем добровольцев, которые помогают нашей команде по техническому обслуживанию и разработке и помогают нам создавать более совершенную научную платформу для добровольцев. Если у вас есть какие-либо пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами.
Об Институте физики высоких энергий (ИФВЭ)
Институт физики высоких энергий (ИФВЭ) Академии наук Китая специализируется на фундаментальных исследованиях в области физики частиц. Он расположен на улице Юйцюань, район Шицзиншань, Пекин. Основными инструментами IHEP являются Пекинский электронный позитронный коллайдер (BEPCII) и Пекинский спектрометр (BES). Исследования в ИФВЭ включают экспериментальную физику, теоретическую физику, астрофизику, ускорители синхротронного излучения и сложные вычисления. Позитронный электронный коллайдер Beijing IHEP находится в подземной зоне, похожей на огромный корт для бадминтона. Он включает в себя накопительное кольцо длиной 240 м и линейный ускоритель бегущей волны длиной 202 м. Пекинский спектрометр расположен на треке ускорителя. Он может перехватывать частицы, образующиеся в результате столкновений между электронами и позитронами в накопительном кольце, и предоставляет разнообразную информацию о новых фундаментальных частицах. Физики извлекают эту информацию, используя современные вычисления, включая физическое восстановление и физический анализ данных, а также моделирование столкновений. Физики используют результаты, чтобы исследовать основные единицы состава вещества.

Исследовательские проекты по физике высоких энергий предполагают широкое международное сотрудничество, поэтому Институт физики высоких энергий и крупнейшие страны мира установили глубокие отношения сотрудничества. Важные совместные исследовательские институты включают Европейскую организацию ядерных исследований (CERN), Японский институт физики высоких энергий (KEK), Fermilab около Чикаго (Fermi Lab), Стэнфордский центр линейных ускорителей (SLAC) в Калифорнии, Французский национальный университет. Научно-исследовательский центр физики элементарных частиц (IN2P3), Итальянский национальный институт ядерной физики (INFN).
Вычислительный центр ИФВЭ
Физика высоких энергий включает в себя огромные объемы данных и опирается на интенсивное международное сотрудничество. Эти функции в значительной степени способствуют развитию сетевых и компьютерных технологий. Чтобы удовлетворить требования физики высоких энергий к вычислительным ресурсам и системам хранения данных, вычислительный центр ИФВЭ в течение многих лет находится на переднем крае высокопроизводительных вычислений, систем хранения данных, высокоскоростных сетей и сетевых технологий безопасности. Фактически, IHEP является настоящим пионером, поскольку он был первым учреждением с интернет-связью в Китае, первым, кто начал использовать электронную почту, и первым, кто создал свой собственный веб-сайт. В области высокопроизводительных вычислений Вычислительный центр стремится использовать все виды передовых технологий и платформ распределенных вычислений для сервисов физики высоких энергий: высокопроизводительную кластерную вычислительную среду с масштабом 5000 CPU, которая вносит свой вклад в международную физическую сетку высоких энергий. Вычислительная инициатива LCG, высокопроизводительная вычислительная платформа с высокой пропускной способностью. Вычислительный центр также продвигает популярную тенденцию компьютерных вычислений на добровольных началах в приложениях физики высоких энергий через CAS@home. Массовое хранилище в Вычислительном центре включает емкость хранения в 5 ПБ (ПБ = петабайт = 1 миллион гигабайт) массивной иерархической системы хранения CASTOR, систему Lustre с распределенной параллельной файловой системой масштаба хранения 1,5 ПБ, 300 ТБ (ТБ = терабайт = 1000 гигабайт) памяти Емкость системы хранения данных DPM, 300 ТБ. Емкость систем хранения данных dCache, помимо множества терабайт NFS, распределенная файловая система AFS. В настоящее время исследовательская группа Computing Center также активно исследует технологию облачных хранилищ, предназначенную для обеспечения более удобных хранилищ для физиков высоких энергий.
Статус проекта cas @ home
Основным приложением, работающим на CAS@home, является TreeThreader, который предсказывает структуру белка. После завершения большой кампании в октябре 2015 года на CAS @ home выполнялись отдельные задания TreeThreader, которые каждый месяц прогнозируют около 200 последовательностей. В настоящее время приложение TreeThreader предоставляет общедоступную услугу FALCON, которая позволяет биологам по всему миру представлять свои белковые последовательности для прогнозирования структуры, а CAS@home является серверной вычислительной платформой для этой общедоступной службы. Эта услуга только что была открыта для публики, и ожидается, что в ближайшем будущем все больше биологов будут использовать ее в недавней публикации. Помимо рабочих мест в FALCON, в период с февраля по май 2016 года будет проводиться еще одна кампания TreeThreader по подготовке к мероприятию CASP. Как обычно, CAS@home ценит всю поддержку со стороны своих добровольцев!
http://casathome.ihep.ac.cn/join_en.php
https://boinc.ru/forum/
Copyright © 2010 - 2011 Institute of High Energy Physics,CAS

[SETI_home_v8]

Smash Childhood Cancer Team объявляет нового главного исследователя и новые цели проекта
Автор: Исследовательская команда Smash Childhood Cancer
9 марта 2020 г.

Исследователи рака детства Smash рады сообщить, что доктор Годфри Чан, один из основателей команды, станет новым главным исследователем проекта. Проект перезапускается с двумя новыми целями для исследования в продолжающемся поиске лучшего лечения рака у детей.
Команда Smash Childhood Cancer и World Community Grid выражают благодарность доктору Акире Накагаваре за многолетнее руководство и службу в качестве главного исследователя исследовательских групп «Помощь в борьбе с раком детства» и «Smash Childhood Cancer». Он уходит с поста главного следователя, чтобы проводить больше времени со своей семьей, но останется частью исследовательской группы и будет участвовать в будущей работе.

Под руководством доктора Накагавары в рамках проекта «Помощь в борьбе с раком у детей» были обнаружены семь кандидатов на наркотики, которые очень перспективны в качестве новых методов лечения нейробластомы, одной из самых распространенных и опасных форм рака у детей. Чтобы помочь развить эти открытия, он расширил первоначальный проект до международного сотрудничества в рамках проекта «Рак детства Smash», который занимается поиском потенциальных методов лечения опухолей головного мозга, опухолей Вильмса (злокачественные новообразования в почках), гепатобластомы (рак печени), микробов.

Клеточные опухоли и остеосаркома (рак кости).

Добро пожаловать к доктору Годфри Чану

Доктор Годфри Чан, один из первых членов команды Smash Childhood Cancer, станет новым главным исследователем проекта. Будучи детским онкологом и исследователем, специализирующимся на трансляционных медицинских исследованиях и клинических испытаниях, он специализируется на скрининге и разработке новых лекарств, предназначенных для известных или вновь определенных молекул.
Он является руководителем и начальником службы Департамента педиатрии и подростковой медицины в Университете Гонконга. Он также является директором Молекулярной лаборатории традиционной китайской медицины (скрининг новых лекарств для иммунологии и рака) и был заместителем директора Консорциума по стволовым клеткам и регенеративной медицине (клиническое применение мезенхимальных стволовых клеток) в Университете Гонконга.

Д-р Чен является председателем Continental (Африка, Азия и Австралия) в исследовательском и исполнительном комитете Advance Neuroblastoma, членом группы SIOPEN (европейская нейробластома). Он получил несколько международных наград (ANR, SIOP, ASPR, исполнительная награда Endeavour - правительство Австралии, выдающийся педиатр APPA) за свои клинические и лабораторные исследования по детским нейрогенным опухолям и биологии стволовых клеток.
Спасибо обоим выдающимся исследователям за их постоянную работу по борьбе с раком у детей.

Новые цели

Новейшие рабочие подразделения Smash Childhood Cancer будут рассматривать две потенциально важные цели, PRDM14 и Fox01.
PRDM14 участвует во внутричерепных опухолях половых клеток (IGCTs), которые в основном поражают подростков и молодых людей. Это очень редкие опухоли головного мозга, которые встречаются гораздо чаще в Японии и Восточной Азии. В дополнение к IGCT, PRDM14 также влияет на немелкоклеточный рак легких, рак молочной железы, лейкемию (как пре-В-клеток, так и Т-клеток), а также рак простаты.

Считается, что Fox01 играет роль в развитии ряда видов рака в дополнение к раку у детей, включая рак предстательной железы, эндометрия, поджелудочной железы и другие.
После того, как работа World Community Grid над этими двумя целями будет завершена, мы ожидаем, что у волонтеров будет еще несколько возможностей. Спасибо всем за поддержку проекта Smash Childhood Cancer.

https://www.worldcommunitygrid.org/r...cc/overview.do
https://www.worldcommunitygrid.org/r...c1/overview.do
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=342

[SETI_home_v8]

О Einstein@Home
Einstein@Home - это Всемирный год физики 2005 и Международный год астрономии 2009. Его поддерживают Американское физическое общество (APS), Национальный научный фонд США (NSF), Общество Макса Планка (MPG) и ряд международных организаций.
Einstein@Home использует время простоя вашего компьютера для поиска слабых астрофизических сигналов от вращающихся нейтронных звезд (часто называемых пульсарами), используя данные детекторов гравитационных волн LIGO, радиотелескопа Arecibo и спутника гамма-излучения Fermi. Добровольцы Einstein@Home уже обнаружили около пятидесяти новых нейтронных звезд, и мы надеемся найти еще много.
Наша долгосрочная цель - сделать первые прямые обнаружения излучения гравитационных волн вращающимися нейтронными звездами. Гравитационные волны были предсказаны Альбертом Эйнштейном столетие назад и впервые были непосредственно видны 14 сентября 2015 года. Это наблюдение гравитационных волн от пары сливающихся черных дыр открывает новое окно во Вселенной, и открывает новая эра в астрономии.
Это первое прямое измерение было сделано вскоре после того, как усовершенствованные приборы LIGO были введены в эксплуатацию после обширного пятилетнего обновления. Эти усовершенствованные детекторы брали данные в период с сентября 2015 года по январь 2016 года и уже могут «видеть» в три-шесть раз больше исходного LIGO в зависимости от типа источника. В течение следующих двух лет — это число возрастет в десять и более раз, увеличив число потенциально видимых источников гравитационных волн в тысячу раз!
Чтобы узнать больше об Einstein@Home, просмотрите ссылки в разделе «Публикации» выше.
Спасибо за Ваш интерес. Если вы хотите принять участие, пожалуйста, следуйте инструкциям «Join Einstein@Home», приведенным ниже. Регистрация займет всего минуту или две, а обслуживание Einstein@Home практически не требуется. Einstein@Home доступен для компьютеров под управлением Windows, Linux и Macintosh OS X, а также для устройств Android.
Брюс Аллен Директор Einstein@Home; Директор MPI по гравитационной физике, Ганновер; Профессор физики, Висконсин, США – Милуоки.
Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/forum/

[SETI_home_v8]

Квазары в народном хозяйстве

Великая космическая стена и польза от астрономии
Млечный путь

Есть ли в космосе структуры, простирающиеся на миллиарды световых лет, или же Вселенная на таких масштабах скучна, то есть изотропна и однородна? Есть ли у Млечного Пути край и если есть, то где конкретно он располагается и какими свойствами обладает? Как могла образоваться галактика, которая не укладывается в общепринятые представления о росте и развитии таких объектов? Наконец, зачем вообще нужна астрономия? Об этом и многом другом читайте в свежем обзоре астрономических препринтов на «Ленте.ру».

Самая большая структура

На сегодняшний день самая большая известная нам структура во Вселенной — это, пожалуй, Слоановская Великая Стена, группа сравнительно компактно расположенных галактик общей протяженностью более миллиарда световых лет. Первоначально открытая в конце 1980-х, она окончательно закрепила за собой звание рекордсмена в 2003 году, после того как были обнародованы данные Слоановского цифрового обзора неба. Существование такого объекта интересно тем, что общепринятый космологический принцип предполагает однородность и изотропность Вселенной на больших масштабах. То есть само существование Стены этому принципу противоречит.

Впрочем, принцип — это все-таки не закон. Ученым вообще всегда интересно обнаружить какую-нибудь неоднородность, неравномерность, ненормальность — любое отклонение от простого или очевидного положения вещей, потому что это первый признак существования новой сущности или даже нового, неизвестного ранее физического закона — какой-то причины, которая и обусловливает появление этой «ненормальности». В общем, нет ничего удивительного, что Слоановская Великая Стена так интенсивно изучается астрофизиками.

Слоановская Великая Стена

В числе активных ее исследователей трое ученых из Венгрии и США, они утверждают, что во Вселенной, вероятно, существует структура (группа галактик), которая находится в десять раз дальше Слоановской Великой Стены и в десять же раз ее больше.

Такой вывод они сделали, изучая статистику так называемых космических гамма-всплесков (Gamma-ray bursts, GRB). Эти всплески суть неожиданные короткие вспышки гамма-излучения, которые вот уже сорок лет регистрируются космическими телескопами. Их природа, как принято считать, связана с коллапсом (смертью) очень массивных звезд, приводящим в результате к образованию черных дыр. В ходе этого процесса выделяется колоссальная энергия. И хотя эти события происходят в далеких галактиках, их гамма-светимость столь высока, что даже при наблюдении с земной орбиты они относятся к числу ярчайших объектов в своем диапазоне длин волн (а по крайней мере один из них, GRB 080319B, в 2008 году можно было наблюдать невооруженным глазом).

Одним из аргументов в пользу именно космологического происхождения гамма-всплесков, еще на заре их изучения, было то, что они распределены по небу равномерно, то есть в соответствии с космологическим принципом. Эти вспышки не концентрируются ни в плоскости нашей Галактики, ни в плоскости орбиты Земли вокруг Солнца (что было бы ожидаемо для событий внутри Солнечной системы), ни в какой-либо еще отдельно взятой области небесной сферы. Впоследствии для нескольких сотен всплесков были обнаружены галактики, в которых они вспыхнули; кроме того, были напрямую измерены красные смещения этих галактик (то есть расстояния до них), и это окончательно подтвердило внегалактическую природу GRB.

Для измерения внегалактических расстояний астрофизики используют красное смещение, обозначаемое z. Это сдвиг линий в спектре электромагнитного излучения в красную область, обусловленный собственным расширением Вселенной. Чем дольше свет шел до наблюдателя на Земле, тем сильнее расширилось пространство, а значит, и растянулись волны самого излучения.

Еще одной используемой для измерения расстояний единицей является парсек (от параллакса + секунда). Один парсек равен расстоянию до объекта, годичный параллакс которого равен одной секунде. Парсек равен примерно 3,26 светового года.

Авторы же упомянутой работы решили проверить, на всех ли красных смещениях гамма-всплески распределены по небу равномерно? Оказалось, что не на всех. Половина всплесков в области z=1.5-2 сконцентрирована на одной восьмой части всего неба. Вероятность того, что так сложилось случайно, не превышает одной стотысячной, и можно предполагать, что за этим стоит какая-то реальная физическая причина. Всплески на других z ведут себя, как и «положено», равномерно.
Такая асимметрия вспышек может означать повышенную концентрацию галактик в той области, из которой они приходят (чем больше галактик, тем чаще случаются GRB). То есть, возможно, там расположена группа, аналогичная Слоановской Великой Стене, но находящаяся значительно дальше последней, а по своим размерам сравнимая со всей видимой Вселенной.

На краю

Где находится граница нашей галактики Млечный Путь? И что там, на этой границе? Эти вопросы — не просто праздное любопытство. Ответы на них могут многое сказать об истории формирования нашей Галактики и ее структуре.

Сегодня принято считать, что галактики типа нашей образовались в ходе постепенного слияния галактик поменьше. Более того, маленькие галактики по сей день продолжают «падать» на Млечный путь, разрушаясь при этом приливными силами (этот процесс мы сегодня наблюдаем в виде нескольких звездных потоков над плоскостью нашей Галактики). Но даже эти потоки находятся не на самой границе Галактики — ее гравитационное влияние простирается еще дальше.

Самым естественным было бы найти звезды, которые расположены на краю Галактики, и отвечать на поставленные вопросы, изучая эти самые звезды. Уже давно было понятно, что сделать это непросто, но, в принципе, можно. Теперь пятеро американских астрофизиков представили работу, демонстрирующую, что они с успехом с этой задачей справились.
Карликовая галактика NGC 4449 находится на расстоянии 12,5 миллиона световых лет от Земли в созвездии Гончих Псов. Она стала первой карликовой галактикой, у которой был обнаружен приливной звездный поток.

Ученые воспользовались данными современных обширных обзоров неба, проводимых в разных цветах, и знаниями о типах звезд и звездной эволюции. Во-первых, было ясно, что из-за больших расстояний искать надо яркие звезды-гиганты — в тысячу раз более яркие, чем Солнце: их лучше видно. Во-вторых, из-за тех же расстояний собственное движение звезд по небу должно быть практически неразличимо. В-третьих, желательно найти красных гигантов — излучение красного цвета слабее поглощается веществом Галактики. Для того чтобы убедиться, что найденные звезды действительно являются красными гигантами, нужна еще информация о спектре излучения. Эта же информация позволяет рассчитать реальную светимость звезд, сравнив ее с наблюдаемой яркостью, можно вычислить расстояние до них.

Авторы внимательно обработали данные современных обзоров UKIDSS и 2MASS, содержащих изображения большого количества слабых (в смысле видимой яркости) звезд, и, руководствуясь перечисленными критериями, отобрали 374 объекта, которые могут претендовать на статус далеких красных гигантов. В качестве спектральной информации ученые использовали яркости звезд в разных цветовых диапазонах (можно сказать, что это спектроскопия очень низкого разрешения).

Теория красных гигантов развита достаточно хорошо, поэтому определить расстояние до звезд было несложно — оно оказалось в пределах 100-200 килопарсек. Это примерно в 3-6 раз превышает размеры диска нашей галактики. Кроме того, в рамках дополнительных наблюдений удалось получить твердое спектральное подтверждение того, что три объекта действительно являются красными гигантами.

Таким образом, ученым, по сути, удалось составить каталог, по-видимому, самых далеких звезд Галактики, а также — пусть пока и довольно грубо — очертить границы самой Галактики.

По своему происхождению эти звезды — следы «падения» карликовой (в тысячу раз меньшей, чем наша) галактики на Млечный Путь. Возможно, это карликовая галактика в Стрельце, сегодня даже еще наблюдаемая. Авторы делают вывод, что в сравнительно недавнем (по астрономическим меркам, конечно) прошлом это «падение» было единственным подобным событием — иначе мы видели бы существенно больше остаточных красных гигантов.

Портрет Малина 2

Как уже было сказано, считается, что большие галактики в ходе эволюции Вселенной постепенно собирались из маленьких. Однако существуют такие галактики, свойства которых иерархическими слияниями объяснить сложно. Их немного, но именно они становятся весьма серьезным испытанием для общепринятой теории.

Один из таких объектов — спиральная галактика с именем Малин 2, расположенная в созвездии Льва на расстоянии около 200 мегапарсек. Она относится к классу галактик с низкой поверхностной яркостью. Проще говоря, в ней очень мало светящегося вещества — зато много материи не светящейся, в том числе и темной.

При этом нельзя сказать, что звезды в них не образуются вовсе — в отличие от обычных галактик, там они как раз образуются постоянно, просто очень медленно. Можно сказать, что такие галактики «тихо тлеют» (.pdf). Как правило, они существенно меньше Млечного Пути, то есть считаются карликовыми, но есть и несколько поистине гигантских объектов. Так, диск Малин 2 имеет размеры, в три раза превышающие диск Млечного Пути, а полная масса этой галактики составляет около двух триллионов масс Солнца.

Научный портрет этого гиганта по результатам всестороннего анализа представила группа российских астрофизиков. Задачей ученых было описать и понять причины развития особых свойств галактики, основываясь на данных фотометрических и спектральных наблюдений с разных телескопов, а также в рамках компьютерного моделирования. Один из главных вопросов, стоявших перед ними, — как могла сформироваться такая гигантская система? Если бы она набрала свою массу в процессе слияния с меньшими галактиками, то не смогла бы так хорошо сохранить свою спиральную структуру — она была бы разрушена. По-видимому, серьезных слияний Малин 2 в прошлом не переживал, а значит, уже само его существование — вызов принятой теории эволюции галактик.

Впрочем, теорию удалось спасти. Проделав большую работу, авторы смогли сформулировать сценарий, который, с одной стороны, не противоречит устоявшимся представлениям, а с другой — объясняет детали наблюдаемых свойств Малина 2. Главная мысль такова: зародышем этой галактики изначально был очень массивный (при этом весьма протяженный, а потому разреженный) сгусток темной материи. В принципе, подобные сгустки предшествуют всем галактикам, но в данном случае изначально большая масса породила нетривиальную галактику с редким набором свойств и особым типом эволюции. Казалось бы, всего одна количественная причина — и такие качественно иные последствия. Но для Вселенной это не редкость.

О пользе квазаров в народном хозяйстве

Вопрос «И что?» в разных его формах астрономам (да и многим другим ученым) приходится слышать довольно часто. Знания, задачи, цели, которыми оперируют профессиональные исследователи, настолько выходят за рамки повседневного быта, что большинству людей отнюдь не очевидна не только польза, но хотя бы смысл фундаментальной науки. И ученые постоянно стараются на этот вопрос ответить.

Такую попытку предприняли и астрономы из Лейденского университета (Нидерланды) и Европейской Южной обсерватории (Германия). Специально для Международного астрономического союза они подготовили текст о пользе астрономии в народном хозяйстве, на конкретных примерах продемонстрировав, как такая сугубо фундаментальная наука способна менять нашу повседневную жизнь к лучшему.

Модель Млечного Пути

Действительно, если хочется убедить в пользе какой-нибудь науки как можно большее число людей (а от этого, напоминают авторы, зависит и финансирование), проще всего апеллировать не к высоким материям, а к вполне бытовым ее достижениям. Таковые у астрономии имеются: будучи наукой экспериментальной, для решения своих все усложняющихся задач она требует самых совершенных технологий и методов.

Например, так называемый метод апертурного синтеза — совместную обработку изображений одного объекта, полученных с разных точек, — впервые придумали радиоастрономы для анализа данных, получаемых с радиотелескопов. Впоследствии эта разработка даже была отмечена Нобелевской премией по физике. А сегодня это важная составляющая компьютерной и магнитно-резонансной томографии — передовых методов медицинской диагностики.

Без радиоастрономии не обошлась и современная технология беспроводной передачи данных (WLAN) — в ней используются придуманные учеными алгоритмы обработки сигнала. Рентгеновская астрономия помогла усовершенствовать сканеры багажа в аэропортах. Кроме того, как говорят авторы документа для МАС, газовый хроматограф — прибор, улавливающий летучие вещества и установленный в тех же аэропортах, — впервые был разработан для одной из марсианских миссий. Правда, сама хроматография известна химикам уже более ста лет, но по меньшей мере какие-то отдельные технологии, рожденные в астрономии, в этом аппарате, по-видимому, применены.

Фундаментальная система координат (на которой отчасти основана работа и GPS, и ГЛОНАСС) также построена на вполне небесных объектах — квазарах. В этом смысле человечество как ориентировалось по звездам в далеком прошлом, так и продолжает делать это сейчас, просто более высокотехнологичным способом.

Астрономические знания используются и для того, чтобы противоракетные системы могли быстро отличить свет пламени ракетных двигателей от естественного быстрого околоземного объекта. Не говоря уже о самом мониторинге опасных объектов, сближающихся с Землей. Наконец, без изучения внутреннего строения и эволюции звезд наши представления о термоядерном синтезе были бы сильно неполными. Пока они дали нам только термоядерную бомбу, но в перспективе обещают решить вопрос обеспечения нашей цивилизации энергией. Наконец, надо ли напоминать, что без астрономии у нас вообще не было бы полетов в космос?

Список астротехнологий можно продолжать долго. И пусть повседневная научная работа не нацелена непосредственно на создание какой-нибудь новой полезной технологии, но для того чтобы все же создать таковую, необходимы люди с научным мышлением — способные формулировать нетривиальные задачи и показывать пути их решения.

Но авторы, разумеется, не сводят пользу астрономии к одним лишь разработанным с ее помощью технологиям. Они напоминают, что небесная наука — это принцип Коперника, ускоренное расширение Вселенной, множественность (возможно, обитаемых) миров. Это серьезное влияние на историю и культуру нашей цивилизации (а от себя добавим, что это в том числе и потрясающие обои для рабочего стола от «Хаббла»).

Наконец, это та cамая наука, которая, словами Галилея в пьесе Б. Брехта, «распространяет знания, добытые с помощью сомнений». И, «добывая знания обо всем и для всех, она стремится всех сделать сомневающимися». Она часть того, что называется научным мировоззрением, помогающим Человеку сопоставить себя с Вселенной. И непонятно, применим ли вообще здесь критерий практической пользы.

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/

[SETI_home_v8]

Экранная заставка EINSTEIN@HOME.

Снимок экрана: Заставка

Экранная заставка Einstein@Home содержит ряд элементов, касающихся текущих усилий по обнаружению гравитационного излучения от периодических источников, таких как пульсары. Основным элементом заставки является вращающаяся небесная сфера, показывающая известные созвездия, а также текущие зенитные положения трех детекторов гравитационных волн. Положение детекторов относительно звезд периодически меняется в течение 24 часов. Если вы заходили на один из сайтов детекторов, то звезды, видимые прямо над головой в любое время, совпадают с теми, которые появляются рядом с детектором на заставке. (Это, конечно, подразумевает, что время и часовой пояс вашего компьютера установлены правильно!) Также показаны положения известных пульсаров и остатков сверхновых, а также маркер, указывающий позиции, которые ищутся в ходе вычислений. Когда графика отображается в отдельном окне (не в качестве заставки), пользователь может управлять дисплеем с помощью мыши и клавиатуры.

Звезды и Созвездия

Вращающаяся сфера показывает главные звезды созвездий. У вас могут возникнуть проблемы с распознаванием некоторых созвездий; они будут отставать от того, к чему вы привыкли, потому что вы смотрите на них снаружи небесной сферы. Вы можете использовать мышь (как описано ниже), чтобы приблизиться к внутренней части небесной сферы, где созвездия будут выглядеть так, как обычно на ночном небе.

Гравитационные и радиоволновые обсерватории

Каждый из «L» -образных маркеров на звездной сфере представляет текущее зенитное положение (точка прямо вверх) для одного из инструментов, который собирает данные, проанализированные Einstein@Home. Форма «L» проистекает из того факта, что детекторы в основном очень большие интерферометры Майкельсона. Ориентация детекторов правильная, но они не в масштабе.

ЛИГО Хэнфордская обсерватория (LHO)
Hanford, штат Вашингтон, США, (N 46,45 °, W 119,41 °)
Состоит из двух интерферометров, один с длиной плеча 4 км (H1) и один с длиной плеча 2 км (H2, выведенный из эксплуатации).
Обсерватория ЛИГО Ливингстон
Обсерватория ЛИГО Ливингстон (LLO)
Ливингстон, Луизиана, США, (N 30,56 °, W 90,77 °)
Состоит из одного интерферометра с плечами 4 км (L1).
Обсерватория GEO600
GEO600
Ганновер, Германия, (N 52,24 °, E 9,81 °)
Состоит из одного интерферометра с плечом 600 м.

ДЕВА Обсерватория
Кашина, Италия, (N 43,63 °, E 10,51 °)
Состоит из одного интерферометра с длиной руки 3 км.
Радиообсерватория Аресибо
Обсерватория Аресибо
Аресибо, Пуэрто-Рико, (N 18,34 °, W 66,75 °)
Радиотелескоп диаметром 305 м.

Если вы установили свои системные часы на правильное время, то инструменты будут показаны в правильном отношении к звездам на небесной сфере. Если вы наблюдаете в течение дня, вы увидите, что они движутся вокруг небесной сферы один раз в 24 часа.

Пульсары и остатки сверхновых (SNR)

Фиолетовые точки представляют известные пульсары, которые были обнаружены электромагнитным способом. Обратите внимание, что они сгруппированы в плоскости нашей галактики (Млечный Путь), преимущественно к центру галактики. Вы также можете заметить два небольших скопления пульсаров в небесном южном полушарии. Эти пульсары находятся в Большом или Малом Магеллановом Облаке.
Пульсары (фиолетовые точки) и остатки сверхновых (темно-красные точки) в заставке EInstein @ Home сосредоточены вдоль Млечного пути.
Темно-красные точки представляют собой известные остатки сверхновых. Они также сгруппированы по направлению к центру галактики. Остатки сверхновых представляют особый интерес для охотников за
гравитационными волнами, потому что некоторые из этих сверхновых, возможно, оставили позади пульсар или вращающуюся нейтронную звезду, которая может производить периодические гравитационные волны.

Маркер поиска

Маркер поиска. Оранжевый маркер, имеющий форму, похожую на прицел, представляет текущую позицию в небе, в котором проводится поиск. Местоположение также отмечено в нижнем правом углу в небесных координатах (прямое восхождение и склонение). По ходу поиска вы увидите, как этот маркер перемещается из точки в точку. Подробности о том, как мы ищем гравитационные волны, приходящие от определенного источника, будут связаны отсюда когда-нибудь в будущем.

Power Spectrum

Снимок экрана: Power Spectrum
Гистограмма - это уникальная особенность радиопульсаров, которые мы проводим. Во время анализа данных радиообсерваторий Аресибо или Паркс гистограмма показывает график текущего спектра мощности в реальном времени. Он показывает относительную мощность сигнала в диапазоне частот, начиная с предполагаемой основной частоты (слепой поиск). Когда полоса частот светится ярко-белым, уровень сигнала является значительным. Таким образом, рисунок слева (основная частота + гармоники) может указывать на еще неизвестный пульсар!


Управление мышью и клавиатурой
Когда графика отображается в отдельном графическом окне (а не как заставка), вы можете управлять дисплеем с помощью мыши и клавиатуры:
мышь
Повернуть: перетащить влево
Масштаб: перетаскивание вправо (вверх / вниз)
Клавишные переключатели (клавиши)
Звезды: S
Созвездия: C
Обсерватории: O
Пульсары: P
Сверхновые остатки: R
Глобальная сетка: G
Поисковый маркер: M
Оси: A
Поиск информации: я
Логотип: L
https://einsteinathome.org/ru/science/screensaver
https://boinc.ru/

[SETI_home_v8]

ВИДЕО: ПОИСК НЕПРЕРЫВНЫХ ГРАВИТАЦИОННЫХ ВОЛН
Представлено 13 мая 2020 года 12:27:32 UTC
Мы сделали видео, где некоторые члены нашей исследовательской группы описывают, что мы ищем, как и почему мы это делаем. Это доступно на YouTube. Это на английском языке, но субтитры доступны на китайском, английском, немецком, хинди, итальянском, малаялам и персидском.
https://www.youtube.com/watch?v=7xIAHdDipNg

[SETI_home_v8]

Помощь – мое Хобби…

Помогите остановить COVID-19 и будущие пандемии на их пути
Автор: Исследовательская команда OpenPandemics
14 мая 2020 г.

Проект OpenPandemics - COVID-19 помогает исследователям в Scripps Research искать потенциальные методы лечения COVID-19. Но это только начало нашего нового проекта, и нам нужна ваша помощь.
Нет лечения. Нет лечения. Нет вакцины.

Это три мрачных факта о COVID-19, заболевании, вызванном недавно идентифицированным и очень заразным вирусом, названным SARS-CoV-2, который всего за несколько месяцев вызвал хаос по всему миру, вызвав тяжелую болезнь и даже смерть. Но ученые и волонтеры объединяются, чтобы усилить OpenPandemics - COVID-19, новый проект World Community Grid, чтобы помочь удовлетворить насущную потребность в идентификации потенциально эффективных обработок COVID-19.
Почему поиск потенциальных методов лечения COVID-19 так важен?

Вскоре после того, как COVID-19 был идентифицирован, ученые начали сложную работу по созданию вакцины, которая могла бы помочь предотвратить распространение вируса. Однако этот процесс, вероятно, займет много месяцев - или, возможно, годы - даже при согласованных, глобальных усилиях среди ученых и при ускоренных клинических испытаниях.

Тем временем ученые также ищут потенциальные терапевтические агенты, которые могли бы помочь управлять симптомами, остановить прогрессирование заболевания и в конечном итоге ускорить заживление от COVID-19. OpenPandemics - COVID-19 - одно из таких усилий, возглавляемых исследователями из лаборатории Forli в Scripps Research, которые ускоряют поиск, заручаясь поддержкой волонтеров World Community Grid.

Как работает World Community Grid?

Как волонтер World Community Grid, вы загружаете на свой компьютер безопасную программу. И когда ваш компьютер не использует всю свою вычислительную мощность, он автоматически запускает имитируемый эксперимент в фоновом режиме, который поможет предсказать эффективность конкретного химического соединения в подавлении функций вирусных белков в качестве возможного лечения COVID-19.

Затем ваш компьютер возвращает результаты выполненного моделирования и запрашивает следующее моделирование.
Все это происходит незаметно, когда вы занимаетесь своими обычными делами, такими как набор электронной почты, работа в Интернете или, когда ваш компьютер простаивает, но остается включенным.

World Community Grid объединяет результаты вашего компьютера и миллионы результатов других добровольцев со всего мира и отправляет их в исследовательскую группу Scripps для анализа. Хотя этот процесс не происходит в одночасье, он резко ускоряется, что в противном случае заняло бы много лет или даже могло бы быть невозможным.

Что именно ищут ученые из Scripps Research?

Лаборатория Forli использует процесс, известный как молекулярная стыковка, то есть изучение того, как две или более молекулы соединяются вместе, чтобы оценить, как химические соединения могут связываться с белками SARS-CoV2 и, следовательно, могут быть эффективными в качестве потенциальных методов лечения.

Используя огромную вычислительную мощь World Community Grid, исследовательская группа может виртуально просматривать миллионы известных и новых химических соединений в течение нескольких месяцев, а не лет. Затем многообещающие соединения будут проходить через процесс обнаружения эффективного соединения молекул, включая лабораторные испытания.

Как эти усилия могут помочь в решении будущих пандемий?
Из того, что ученые узнали из прошлых вспышек, они ожидают, что пандемии, вызванные вновь появляющимися патогенами, станут все более и более распространенными. Вот почему этот проект предназначен для быстрого развертывания для борьбы с будущими болезнями, в идеале до того, как они достигнут критической стадии.

Чтобы помочь справиться с будущими пандемиями, исследователям необходим доступ к быстрым и эффективным инструментам, которые можно использовать очень рано, как только будет выявлено угрожающее заболевание. Используя знания и данные в поисках потенциальных методов лечения COVID-19, исследователи планируют создать программную инфраструктуру, чтобы упростить процесс поиска потенциальных методов лечения других заболеваний. И, в соответствии с политикой открытых данных World Community Grid, они сделают свои выводы и эти инструменты свободно доступными для научного сообщества.

В дополнение к поиску потенциальных методов лечения COVID-19, ученые хотят быть готовыми к следующей чрезвычайной ситуации. Будущие пандемии могут возникнуть в результате постепенного накопления мутаций, что в конечном итоге может привести к появлению нового варианта вируса. Это то, что произошло, когда вирус SARS-CoV1 мутировал, чтобы стать SARS-CoV2, вирусом, который вызывает COVID-19.

Поэтому исследовательская группа включает в себя белки из SARS-CoV1 и других вирусов, которые будут изучаться в рамках OpenPandemics - COVID-19, что поможет им оценить, насколько трудно будет найти или спроектировать молекулы, способные преодолевать неизбежные мутации.

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.ru/forum/
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=624

[SETI_home_v8]

Как помочь науке прямо сейчас.
Гражданская наука — это концепция привлечения к научным исследованиям добровольцев, любителей или граждан-учёных. Хотя использование добровольцев в науке — широко распространённое явление, термины «гражданская наука» и «гражданин-учёный» вошли в Большой Оксфордский словарь лишь в июне 2014 года. Долгое время научное сообщество являлось «частным клубом», куда был закрыт вход обычным людям. Однако в последние десятилетия критерии для входа смягчились, поэтому если вам сейчас захочется стать учёным, а времени или возможности получить докторскую степень по физике у вас нет, всё, что вам потребуется, — это желание, компьютер, интернет и немного свободного времени. Look At Me попытался разобраться, что потребуется тем, кто хочет хотя бы на пару минут почувствовать себя Эйнштейном, Кюри, Ньютоном, Менделеевым, Вавиловым или Шелдоном Купером.

The SkyNet, астрономия

THESKYNET.ORG
ПРОЕКТ THE SKYNET НЕ ПЫТАЕТСЯ ЗАХВАТИТЬ МИР И ПОРАБОТИТЬ ЧЕЛОВЕЧЕСТВО, как одноимённый компьютер из «Терминатора», но он точно связан с будущим. Мы ежедневно работаем с компьютерами, используя при этом малую часть их вычислительных мощностей. Почему бы не пожертвовать малую часть своего компьютера на благо науки?
Ежедневно на Землю поступают различные виды информационных волн из всех уголков Галактики: радиоволны, оптические волны,
ультрафиолетовые и так далее. Астрономы изучают их, чтобы ответить на большие и маленькие вопросы о нашей Вселенной, ведь в каждой из этих волн содержится крупица уникальной информации. Однако для обработки такого огромного пласта информации требуется соответствующая компьютерная мощь.

Путём привлечения добровольцев для своего исследования учёные могут быстрее и точнее изучать полученные данные. Происходит это благодаря установке простого ПО на компьютер добровольца — программы Nereus. Когда эта программа запущена, ваш компьютер автоматически присоединяется к гигантской сети из других компьютеров-добровольцев, которые образуют один метафорический суперкомпьютер, способный обрабатывать большое количество информации. При этом вы даже не заметите, как будет происходить работа, поскольку ПО задействует минимум вычислительных мощностей. Но в совокупности этого достаточно, чтобы симулировать мощный суперкомпьютер.

Genographic Project, генетика

GENOGRAPHIC.NATIONALGEOGRAPHIC.COM
ПРОЕКТ NATIONAL GEOGRAPHIC «ГЕНОГРАФИЯ» БЫЛ ЗАПУЩЕН В 2005 ГОДУ. Это крупнейший популяционно-генетический проект, целью которого является исследование мирового генофонда. Каждый, кто хочет стать участником «Генографии», должен заказать на официальном сайте набор участника, который подходит для одного из двух видов анализов, — Y-хромосомы для мужчин и митохондриальной ДНК для женщин. Собранные анализы вы отправляете назад в лабораторию, где ученые прочитают вашу ДНК, как карту. Вы сможете узнать, где жили ваши далекие предки, есть ли в вас кровь первых людей, какие народы объединила в себе ваша кровь. Для мировой науки это шанс составить величайшую карту миграции человечества из Африки в Европу и дальше и проследить путь длиною в десятки тысяч лет.

Stardust@home, астрономия

STARDUSTATHOME.SSL.BERKELEY.EDU
STARDUST (в переводе с английского — звездная пыль) — ЭТО ГРАЖДАНСКИЙ НАУЧНЫЙ ПРОЕКТ, ЗАПУЩЕННЫЙ В ФЕВРАЛЕ 2000 ГОДА. Он призван привлечь астрономов-любителей со всего мира к изучению последствий столкновения межзвездной пыли.
Межзвездная пыль, как и следует из названия, — это микроскопические частицы, которые вместе с газом заполняют пространство космоса. Они влияют на химические образования, которые происходят в межзвездной среде, в том числе являются катализатором различных химических процессов, которые могут привести, к примеру, к звездообразованию. За последние 500 лет масса планеты Земля увеличилась на миллиард тонн вследствие падения на нее межзвездной пыли.

Проект Stardust позволяет изучать большой объем визуальной информации, не используя при этом большие вычислительные мощности компьютеров, а привлекая к изучению граждан-учёных. Пройдя регистрацию на сайте, астроном-доброволец проходит небольшой тест на «профпригодность», после чего приступает к изучению фокус-фильма (поле, состоящее из 40 изображений) сильно увеличенных изображений ячеек с межзвездной пылью, которую проект Stardust собрал в специальные блоки аэрогеля. В качестве поощрения добровольцам первые пять фаз проекта позволяют первому участнику, нашедшему конкретную частичку пыли, дать ей наименование. Очередная фаза (шестая), начала действовать в 2013 году, предоставив добровольцам 30 000 новых «фокус-фильмов».

«Соловьиные вечера», орнитология

RBCU.RU
СОЮЗ ОХРАНЫ ПТИЦ РОССИИ В 2000 ГОДУ ПРОВЕЛ В РЕЖИМЕ ОНЛАЙН ПЕРВУЮ АКЦИЮ «СОЛОВЬИНЫЕ ВЕЧЕРА В МОСКВЕ». С помощью этой акции Союз привлекает добровольцев и орнитологов-любителей к проблеме охраны птиц. Уменьшение популяции этих прекрасных лесных певцов — настоящее горе не только для ученых, но и для простых горожан, которые заботятся об окружающей среде и замечают, что соловьиный свист всё реже раздается у них в округе.

Благодаря стараниям граждан учёные получают необходимые данные о количестве соловьев, чья численность является одним из индикаторов состояния окружающей среды. Собрать такие данные самостоятельно ученым было бы довольно тяжело, так как зачастую нахождение соловья — это результат удачного стечения обстоятельств.

Популяризация данной акции, ежегодные встречи и пресс-конференция привлекают всё больше граждан-ученых в помощь орнитологам, что, безусловно, благоприятно отражается на жизни не только маленьких певцов, но и на окружающей среде в целом.

Old Weather, климатология

OLDWEATHER.ORG
КАК ГЛАСИТ ИНФОРМАЦИЯ НА САЙТЕ ПРОЕКТА, OLD WEATHER НЕ СТРЕМИТСЯ ДОКАЗАТЬ, ПРОИСХОДИТ ИЛИ НЕ ПРОИСХОДИТ ГЛОБАЛЬНОЕ ПОТЕПЛЕНИЕ. Этот проект основан на вере в то, что мы должны как можно лучше узнать о погоде в прошлом, чтобы иметь информацию о климате и погоде в будущем. Таким образом ученые получат достаточно статистических данных, чтобы иметь возможность делать какие-либо выводы.

Проект использует труд граждан-учёных для расшифровки корабельных журналов, где содержится (в числе прочего) и информация о погоде. Это могут быть старинные журналы времён великих географических открытий, или периода английской Ост-Индской компании, или с первых экспедиций в Антарктику в конце XIX — начале XX века. Многие морские путешествия, значительные по своей цели, оказываются полезными для ученых сами по себе.

Но как показали исследования, компьютеры, сколь бы совершенны они ни были, оказываются не в состоянии расшифровать корабельные журналы. Запись от руки люди распознают куда лучше и точнее компьютера. Для этого ученым и нужны добровольцы, ведь чем больше людей, тем точнее будет полученная информация и тем меньше будет статистическая погрешность.

Добровольцам нужно лишь зарегистрироваться на сайте, пройти обучение и начать обрабатывать информацию. Кто знает, возможно, таким образом вы сможете приложить руку к раскрытию тайны глобального потепления или поможете предсказать следующее землетрясение.

EyeWire, нейробиология

EYEWIRE.ORG
ЛЮБИТЕ ЛИ ВЫ 3D-ПАЗЛЫ ТАК, КАК ИХ ЛЮБЯТ НЕЙРОБИОЛОГИ? В любом случае советуем вам попробовать Eyewire. Это не просто игра, это проект гражданской науки, который одновременно интересен для вас и полезен для ученых.

Каждому игроку предоставляются 3D- и 2D-модели микроскопического участка головного мозга, в котором вам нужно закрасить нейрон. Благодаря участию тысячи игроков-добровольцев ученые получают новые данные, а компьютер обучается точнее и лучше составлять карту нашего мозга. Поскольку этот проект выпущен в виде игры, то игрок вполне может ошибаться; науке при этом он никак не навредит, поскольку за каждым нейроном наблюдает система EyeWire.

В эту игру уже сыграли боле 150 000 людей из 145 стран мира, и это число продолжает расти. Большинство мозговых процессов еще не исследованы наукой, в частности из-за огромного количества нейронов (более 100 миллиардов) и их связей, находящихся в нашей нервной системе. До сих пор неизвестна природа взаимодействия между нейронами — почему и как происходит передача сигнала от одного нейрона к другому. Вполне вероятно, что благодаря точной карте ученые смогут скорее найти ответ на этот вопрос.

Quantum Moves, квантовая физика

SCIENCEATHOME.ORG
ОНЛАЙН-ИГРА «КВАНТОВОЕ ДВИЖЕНИЕ» ТОЖЕ ЯВЛЯЕТСЯ ПРОЕКТОМ ГРАЖДАНСКОЙ НАУКИ. Цель данной игры — объединение теоретических и экспериментальных квантовых исследований путем усилий интернет-сообщества.

Чем-то эта игра напоминает обыкновенный нарисованный лабиринт, в котором игрок должен найти единственно верный и самый оптимальный путь к выходу. Только в данном случае путь проходит не карандашная линия, а атомы. Игра основана на имитации движений, выполняемых в лабораториях на отдельных атомах. Игроку предоставляются различные мелкие инструменты для оптимизации процесса.

Играть можно как самостоятельно, так и принять участие в соревнованиях. Самый лучший результат сравнивается с выходными данными путем сложных вычислительных алгоритмов. Наилучшие результаты будут дополнительно оптимизированы и применены в лаборатории, чтобы определить, какие из них можно будет исследовать для решения сложных квантовых физических задач, которые возникают при построении квантовых-компьютеров — суперкомпьютеров будущего.

AgeGuess, биология

AGEGUESS.ORG
«УГАДАЙ ВОЗРАСТ» — ПРОСТАЯ ИГРА, НЕ ТРЕБУЮЩАЯ НИ СПЕЦИАЛЬНЫХ НАВЫКОВ, ни дополнительных программ, ни мощного компьютера. Всё, что вам нужно сделать, — зайти на сайт и угадать возраст человека на фотографии. Вам это даст возможность проверить свою интуицию и скоротать 5 минут в очереди. Что это даст науке? Биологи изучают естественный процесс старения, который, однако, не так прост, как кажется. Сейчас люди в 15 лет выглядят иначе, чем выглядели в том же возрасте их предки пару веков назад. Благодаря данным, полученным в ходе этой игры, ученые исследуют возможность использования разницы между воспринимаемым возрастом (на сколько вы выглядите) и хронологическим возрастом (сколько вам лет на самом деле) в качестве потенциального биологического маркера.

[SETI_home_v8]

Поиск Внеземного Разума.
May. 19th, 2013
ИЩЕМ ИНОПЛАНЕТЯН ДОМА

А.Басов
Так параноидально называется научный эксперимент в Сети, не рассказать о котором я, как представитель человечества, не имею права. К сожалению, здесь не обойтись без маааааахонького предисловия. Ты наверняка слышал о проекте SETI (Поиск Внеземного Разума), а может быть, даже и строил его во второй Цивилиссе. Так вот, на этот проект пашет радиотелескоп, который сканирует эфир на предмет узковолновых сигналов - такие, теоретически, могут иметь лишь искусственное происхождение. Проще говоря, он ищет радиошумы инопланетной цивилизации.

Чтобы полностью проанализировать выходной сигнал телескопа и выделить "разумные" всплески в данных, которых набегает порядка тридцати пяти гигов в день, нужны неслабые вычислительные мощности, которыми SETI не обладает. А кто ими обладает? Хакеры, зачитавшиеся свежим номером Х, и прочая сетевая живность, отошедшая от компа отлить, глотнуть кофе или задумчиво покурить на балконе.
В рамках проекта SETI в отделении Калифорнийского университета в Беркли была разработана прога SETI@home (Search for Extraterrestrial Intelligence at Home), использующая простаивающие ресурсы компов для поиска интеллектуальных шумов в данных, полученных с телескопа Аресибской радиообсерватории.

Механика примерна та же, что и в ломании RC5. Зайдя на сайт проекта (http://setiathome.ssl.berkeley.edu, русская версия /home_russian.html), человек скачивает небольшую прогу-клиент (виндовая версия весит 720 кило) и регистрируется через нее как участник эксперимента (Settings/Create Login). Клиент связывается с серваком и забирает пакет для анализа. Программа работает как скринсэйвер, только вместо мчащихся в лицо любимых логотипов заставка будет в космическом шуме искать признаки внеземной цивилизации, весьма живописно и подробно выводя результаты работы. Рассчитав юнит, клиент отошлет серваку результаты и заберет следующий "кусочек неба".

Это своего рода лотерея - каждый участник эксперимента имеет небольшой, но действительно потрясный шанс услышать сигналы инопланетного разума, стать причастным к открытию цивилизации чужих. Конечно, скинуть профессора на пол, забраться на его стул и объявить на всю аудиторию: "Я вчера дома нашел инопланетную цивилизацию!" - ты не сможешь. Твой комп лишь покрутит характеристики сигнала (если точно: составит четыре миллиона комбинаций частоты, периодичности импульса и дрейфа частоты со временем), и если его сила будет превышать естественный фон, твоим участком займутся плотнее. А вот ежели там действительно обнаружится разумная активность, тогда, как почему-то сказано в факе, будут оповещены правительства (а как же мы?), а ты станешь официальным сооткрывателем. Может, сможешь и название свое протолкнуть: Sectoidus Pupkinus - Сектоиды Пупкина, например. Заманчиво? То-то! Дядя Леша плохого не посоветует!

Тебя правда не забудут. На сайте ведется подробнейшая статистика проекта: личная (сколько юнитов выслано, возвращено, сколько времени потрачено), по типам CPU, оперативкам, платформам (CPU+OS), странам (нас опережает даже Эстония, при всем моем уважении к этой достойной стране, не могу не подивиться) и прочему. Всего в проекте участвуют 370 тысяч человек. Вообще, сервак предлагает великолепную информационную поддержку и, как открытый проект, честно делится с сетевой общественностью результатами работы - вплоть до характеристик и координат наиболее сильных сигналов.

Теперь техника. Seti@home прописывается как скринсейвер, но может висеть в бэкграунде и постоянной задачей. В последнем случае она жрет кучу памяти, и меньше чем на 64 мегах ее в таком виде держать не рекомендуется. Работая в качестве заставки, прога тоже не скромничает с ресурсами, однако легко уживается со всеми параллельными тасками, так что юзать ее можно даже если ты не секретарша, у которой во время работы сэйвера комп действительно ничего не делает. Seti@home - совершенно нормальный сэйвер, если заставка у тебя запаролена, защита сохранится. Коннектится с инетом прога может автоматом, а может и по желанию юзера. В общем, все просто и удобно, при установке Seti@home не создаст никаких напрягов, в работе мешать никак не будет.

На первый взгляд ты просто поставил новую заставку, да изредка еще разрешаешь ей, когда бродишь по инету, обменяться данными с серваком (каждый юнит весит около трехсот кило, серверу проекта отсылается килобайт десять). Но на самом деле твоя жизнь в корне изменилась. Твой комп теперь никогда не простаивает. Когда тачка не нужна тебе, она работает на человечество. Самые мелкие и гнусные делишки, ради которых иногда приходилось все-таки вылезать из-за машины (ну, поесть, поспать), сразу одухотворяются. Ты не просто идешь за пивом - ты предоставляешь нашей цивилизации возможность обрести собрата. Высокая и благородная цель, согласись, ради скорейшего осуществления которой можно купить и вторую бутылочку...

И по поводу законных сомнений. Куча людей и организаций мечтает наложить свои вороватые лапки на наши машины. Это золотое дно для социологических исследований, прекрасная возможность для ЦРУ поискать у нас на хардах сочетание слов "минет" и "президент", бескрайнее поле для деятельности остроумцев, мечтающих сотне тысяч людей грохнуть фат в свой день рождения. Да и просто машинное время - вещь здорово дорогая, достаточно психологически точно выстроить мотив и грамотно состряпать сайт, чтобы заставить на себя работать огромные вычислительные мощности. Таких "научных" и прочих проектов наверняка в ближайшее время появится немало. "Рассчитаем лекарство от СПИДа! Запустите этот файлик, и вы станете одним из спасителей человечества!"

Все тайное всегда... Никакая афера подобного рода не может существовать, когда в нее затягивается критическая масса народу: внутри него обязательно попадается скептик, который берет Hiew, лезет в код клиента и смотрит, что делает прога на самом деле. Короче, раскрыть обман можно либо анализом идеи или кода, либо же изучением независимых источников. С Seti@home все, по-видимому, честно - о проекте писали на куче серьезных сайтов (SETI League, San Francisco University, Harvard University, The Planetary Society) и во множестве солидных изданий (New Scientist, Economist, New York Times, The American Scientist, PC World), его проверяли дотошные журналисты и скучающие хакеры.

Итак, что у нас получилось. Поставить прогу стоит. Хотя бы из желания поскорей поноситься на X-крылых звездных истребителях, разнося планетарные базы жукоглазых ублюдков. Да и дело хорошее, полезное даже не тем, что мы найдем сигналы - это может и не случиться, но тем, что позволим ученым, задействованным в SETI, работать в другом направлении, т.е. в любом случае приблизим встречу цивилизаций - не прямо, так косвенно. Никак при этом не напрягаясь, кстати. И главное. Представь, какими глазами на тебя будет смотреть девчонка, когда спросит: "А че это на экране?", а ты небрежно ответишь: "Так, фигня... Со мной Калифорнийский университет списался... Просто умоляли, чтобы я проанализировал данные с радиотелескопа в Пуэрто-Рико, нашел им инопланетную цивилизацию..."

Проект завершен…

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/

[SETI_home_v8]

Home: волонтерские вычисления на основе BOINC, инфраструктура для изучения физики в ЦЕРН.

СПОЙЛЕР »

LHC@Home: волонтерские вычисления на основе BOINC, инфраструктура для изучения физики в ЦЕРН.
Сегодня
LHC@Home: волонтерские вычисления на основе BOINC, инфраструктура для изучения физики в ЦЕРН.

Проект LHC @ Home BOINC предоставил вычислительные мощности для численное моделирование для исследователей в ЦЕРН с 2004 года, и с тех пор 2011 был расширен с более широким спектром применения. Традиционный Код симуляции физики ускорителя CERN SixTrack продолжает поддержка волонтеров, а благодаря виртуализации ряд приложений из коллаборации LHC и теории частиц группы присоединились к объединенному проекту LHC @ Home BOINC. В документе рассматриваются проблемы, связанные с традиционными и виртуализированнымиприложениями в среде BOINC, и как добровольно вычислять был интегрирован в общую вычислительную стратегию лаборатории через консолидированный сервис LHC @ Home. Благодаря вычислительные мощности, предоставляемые добровольцами, присоединяющимися к LHC @ Home, были проведены многочисленныеисследования по физике пучка ускорителя, что позволило для улучшения понимания динамики заряженных частиц в ЦЕРН Большой адронныйколлайдер (LHC) и его будущие обновления.

1. LHC @ Home глобальный проект

В 2002 году в рамках продолжающегося поиска все более совершенных вычислений с соотношением цены и производительности, поскольку CERN переехала от мэйнфреймов до рабочих станций, а затем компьютеров, в статье об использовании PlayStations предлагается использовать даже более дешевые альтернативы. Однако ни PlayStation 2, ни 3 не обеспечили совместимость с IEEE 754 прецизионная арифметика с плавающей точкой, которая была и остается важной для большинства приложений CERN. Вместо был создан неформальный проект CompactPhysicsScreenSaver (CPSS) [1, 2], чтобы попытаться использовать несколько тысячи настольных ПК под управлением Windows в ЦЕРНе по ночам и выходным, когда они простаивают. Затем было предложено использовать инфраструктуру Berkeley Open InfrastructureforNetworkComputing (BOINC) для расширения потенциала использование по всему миру. Таким образом, добровольные вычисления успешно используются в ЦЕРН с 2004 года с LHC @ Homeпроект, и предоставил дополнительные вычислительные мощности для приложений с интенсивным использованием процессора с небольшими наборами данных, как, а также информационный канал для деятельности ЦЕРН. LHC @ Home начинался с кода ускорителя SixTrack [3, 4] которые были последовательно перенесены с мэйнфрейма на суперкомпьютер, на ферму эмулятора и ПК, а затем по программе моделирования детектора газа,Гарфилд [5]. Однако, поскольку приложения, работающие под BOINC, должны были быть скомпилированным для каждой возможной клиентской операционной системы, только приложение SixTrack было перенесено на Windows, Linux и более поздние клиенты MacOSX. Обратите внимание, что коды физики высоких энергий (HEP) работают почти исключительно под операционной системой Linux.

Благодаря разработкам, начатым в CERN, а затем внедренным в дистрибутив BOINC, такие программы для Linuxтеперь может работать на виртуальной машине (ВМ), распространяемой на добровольных компьютерах через BOINC и работающей на добровольных ПК в гипервизоре OracleVirtualBox. Это использование виртуализации под BOINC было впервые проектом Test4Theory LHC @ Home в течение 2008-2011 гг. [6, 7, 8, 9]. Это развитие позволило LHC экспериментирует с коллегами, чтобы запустить их моделирования также под BOINC, на виртуальной машине CernVM. Стоит отметить, что использование контейнеров Docker в качестве более легкой альтернативы виртуальным машинам было протестировано как доказательство концепции, но это требует больше работы.

Несколько экспериментальных групп выполняли пилотные проекты BOINC для своих сотрудников, чтобы внести свой вклад симуляции через BOINC и виртуализацию. ПослеопытасTest4Theory, ATLAS @ Homeидругие пилотные проекты с целью включения добровольных вычислений в производственную вычислительную инфраструктурудля HEP [10] были предприняты значительные усилия для консолидации исходного LHC @ Home и размещения дополнительных

приложения, использующие виртуализацию. Добавить больше приложений в проект BOINC просто; тем не мнение сделать несколько приложений привлекательными для волонтеров и пользователей из разных сообществ, в зависимости от приложения кредит был развернут. Счета и кредит BOINC добровольцев, которые внесли свой вклад в пилот проекты Test4Theory / vLHCathome и ATLAS @ Home были перенесены в консолидированный проект LHC @ Homeс помощью набора сценариев SQL, так как информация хранится в базе данных. Адрес электронной почты волонтера использовался в качестве уникального ключа для данных, так как идентификатор пользователя различается в каждом проекте в зависимости от того, когда волонтер присоединился к проекту BOINC.

В консолидированном LHC @ Home пользователи могут выбирать приложения, которые включены через проект LHC @ Home. предпочтения. По умолчанию только приложение SixTrack (для которого не требуется VirtualBox) включено для добровольцев.

После регистрации добровольцы, желающие запустить другие приложения, могут включить, например, ATLAS, CMS или Теория моделирование через настройки проекта LHC @ Home. Сегодня активные проекты BOINC объединяют 7.5 Петафлопс вычислительной мощности.

С точки зрения вычислительной мощности, предоставляемой добровольцами, среднее значение составляет около 1 × 105 задач моделирования.

Для SixTrack пики 3,5 × 105 одновременно выполняющихся задач на 2,4 × 104 хостах наблюдались вовремя Симуляционные кампании SixTrack, но учтите, что каждая задача SixTrack запускается дважды, чтобы исключить случайные ошибки хоста и минимизировать влияние неисправного хоста. Это можно сравнить со средним значением 2,5 × 105 работающей партии заданий на 1,4 × 105 процессорных ядер в вычислительном центре CERN, который полностью загружен задачами анализа и реконструкция столкновений, зарегистрированных экспериментами LHC, и имеет ограниченную запасную способность для динамики пучка моделирования. Приложения экспериментов LHC, которые требуют поддержки виртуализации на компьютерах добровольцев работали с постоянной нагрузкой около 7000 задач для ATLAS, 6000 для теории, 3500 для LHCb и 1000 для CMS.

SixTrack

SixTrack - это программа с открытым исходным кодом для моделирования траекторий заряженных частиц в кольцевых ускорителях; Это работает под управлением LHC @ Home с 2004 года. Было зарегистрировано около 1,5 × 105 пользователей с более чем 3 × 105 ПК.

Активные волонтеры LHC @ Home с момента запуска. Это обеспечило значительную вычислительную мощность для ускорителя физические исследования, для которых не было эквивалентной емкости в обычных вычислительных кластерах ЦЕРН.

Добровольцы, участвующие в SixTrack, обеспечили устойчивую вычислительную мощность более 45 терафлопс. На рис. 1 показано изменение во времени добровольцев, активных заданий и совокупного количества рабочих единиц (WU) с Февраля 2017. Обратите внимание, что каждый WU представляется как минимум дважды для обеспечения числовой стабильности результатов. Заметно, что количество добровольцев недооценивает фактическую доступную мощность ЦП, поскольку каждый волонтер мог обеспечить несколько машин, и каждая машина может быть многоядерной.

Рисунок 1: Эволюция во времени совокупного числа WU, волонтеров и задач, отправленных в BOINC с февраля 2017.

Код SixTrack в основном основан на Fortran, векторизован для использования векторных инструкций, конвейерной обработки, и аппаратные функции, такие как SSE и AVX. Он был портирован для использования с BOINC на Windows, MacOSX иLinux путем включения вызовов в библиотеку прикладного программирования (API) BOINC и перекомпиляции, и повторное связывание исходного кода для создания исполняемых файлов для каждой клиентской платформы. С 2004 года код приложения претерпел несколько обновлений для адаптации к новым версиям BOINC, а также к улучшениям самого SixTrack(см. [11] для недавнего отчета о состоянии кода). Основные функциональные изменения для последовательной и надежной операции описаны в [12], но последующие улучшения теперь позволяют использовать несколько компиляторов Фортрана, в любой уровень оптимизации, соответствующий стандарту Fortran, обеспечивающий идентичные результаты, т. е. разница в 0 единиц в LastPlace (ULP) на любом оборудовании, совместимом с IEEE 754 [13]. Чтобы достичь этого, выражения Фортрана, которые могли быть оценены в другом порядке, разрешенном стандартом, были заключены в скобки [14].

SixTrack может быть построенным во многих различных конфигурациях, например, для динамической апертуры (см. раздел 2) или коллимационных исследований, и с поддержкой или без поддержки контрольной точки / перезапуска, сжатого ввода / вывода, правильного и согласованного округления математических функций [15], BOINC и многое другое. Кроме того, он может работать на большинстве основных платформ (Linux, MacOSX, Windows, включая XP, Free BSD и Net BSD на x86 и x86 64, а также Linux на AArch64 включая системы Android), пока доступна UNIX-подобная среда сборки; в Windows это предусмотрено MSYS2. Существующая система сборки CMake-base может компилироваться из исходных текстов [16] и проверять воспроизводимостьрезультатов с использованием компиляторов GNU, Intel, NAG Fortran.

Согласованность до 0 ULP автоматически проверяется между версиями, платформами и компиляторами, используя набор тестов на основеCTest, который включает в себя автоматическое построение отчеты и результаты тестов опубликованы на CDash [17].

Теория

С 2011 года компьютерное моделирование Монте-Карло как текущих, так и исторических экспериментов на коллайдеревыполняется на виртуальной машине CernVM, отправленной добровольцам с помощью BOINC [6]. Такой так называемый «генератор событий» программы (см. [7] для введения и обзора) широко используются в HEP, как явные численные модели (часто очень сложная) динамика частиц и обеспечить теоретические справочные расчеты для экспериментального измерения. В рамках проекта Test4Theory, который впервые использовал технологию виртуальных машин для добровольцев В облачных приложениях более 3 триллионов событий были смоделированы с помощью различных программ моделирования, сгенерированные события сравниваются с большой (и постоянно растущей) библиотекой измерений физики частиц через Инструмент сохранения заклепочного анализа [18]. Результаты сохраняются в виде гистограмм и эталонных графиков в онлайн-режиме.

База данных MCPlots [9], которая доступна для глобального сообщества физиков элементарных частиц. Используется обоими авторами моделирования и их пользователей, в качестве инструмента проверки, и направлять дальнейшие усилия по улучшению физики модели и оптимизировать их параметры (см., например, [19]).

Рисунок 2: Новые пользователи в день на Test4Theory в течение 2012 года (слева) и сравнение современных генераторов событий с устаревшее измерение (справа, с веб-сайта MCPlots [9]).

На левой панели Рис. 2 показан временной интервал с лета 2012 года, число новых пользователей на день подписки на проект Test4Theory. 4 июля того же года ЦЕРН объявил об открытии Бозон Хиггса, побуждающий сотни новых пользователей присоединиться к проекту. Правая панель показывает один из многих тысячи участков, которые доступны на сайте MCPlots [9]. Несколько современных моделей для столкновения частиц (цветные линии) сравниваются с архивным измерением, выполненным в 1996 году экспериментом ALEPH (черные квадраты) [20] распределения вероятностей для наблюдения N заряженных частиц (Nch на оси x) в электрон-позитронные столкновения на коллайдере LEP. (Нижняя панель показывает соотношение теории, разделенное на данные.)

Хорошо видно, что в среднем около 20 заряженных частиц за столкновение хорошо воспроизводятся всеми моделями,в то время как их прогнозы различаются в хвостах распределения, где неопределенность измерения (желтый группа) была большой.

Тороидальные аппараты LHC (ATLAS)

ATLAS @ Home стартовал в 2014 году как самостоятельный проект, в котором волонтеры запускают Geant4 [21] симуляция Монте-Карло частиц, проходящих через детектор ATLAS [22]. Эти симуляции хорошо подходят для волонтеров вычисления по нескольким причинам: они требуют меньше передачи данных по сравнению с другими рабочими нагрузками; в ATLAS они самый большой потребитель ресурсов процессора и, следовательно, всегда есть надежный источник работы; много симуляции кампании проводятся в течение нескольких месяцев, поэтому быстрых изменений не ожидается.

ATLAS использует виртуализацию, чтобы программное обеспечение для симуляции могло работать на хостах, отличных от Linux.

Проект [23] предоставляет виртуальные образы, адаптированные для программного обеспечения экспериментов LHC, и эти образы могут работать без проблем внутри уровня виртуализации, предоставляемого BOINC. Программное обеспечение ATLAS предоставляется виртуальной машине через файловая система CernVM (CVMFS) [24], удаленная файловая система только для чтения, использующая агрессивное локальное кэширование, которое установлено внутри изображения. Чтобы избежать загрузки программного обеспечения при каждом запуске виртуальной машины, кэш CVMFSвнутри изображения предварительно заполняется необходимым программным обеспечением, запустив пример задания, сохранив снимок изображение и использование этого снимка в качестве окончательного изображения для распространения среди добровольцев.

Одним из важнейших требований при запуске проекта было отсутствие раздачи конфиденциальных учетных данных ATLAS. волонтерам. Решением было использовать модель, развернутую в NorduGrid [25] и других средах, такие как центры высокопроизводительных вычислений (HPC), которые имеют ограниченный доступ к внешнему миру из рабочих узлов. Архитектура этой модели показана на рис. 3.

Вычислительный элемент усовершенствованного соединителя ресурсов (ARC) (ARCCE) [26] обеспечивает хранение данных до и после выполнения задания ARCControlTower (aCT) [27] обеспечивает связь с рабочей нагрузкой ATLASСистема управления, PanDA [28]. Задания, которые назначены для ATLAS @ HomePanDA, выбираются

Рисунок 3: Архитектура ATLAS @ Home.

aCT и отправлено в ARCCE, подключенный к серверу BOINC. ARCCE копирует необходимые входные файлы из Gridхранение в промежуточной области внутри сервера BOINC. ARCCE поддерживает множество пакетных систем и новый плагин для «Пакетная система» BOINC была написана для обеспечения возможности внедрения заданий в качестве рабочих единиц на сервере BOINC. Вместо того вызывая пакетные системные команды, этот плагин использует команду creatework для внедрения заданий на сервер BOINCи запрашивает базу данных BOINC, чтобы узнать, когда задания завершены. Клиент BOINC на волонтерах ПК имеет доступ только к области подготовки данных сервера BOINC и не имеет доступа к хранилищу Grid или учетным данным Gridи поэтому нет никаких шансов случайного или преднамеренного вмешательства в данные ATLAS. Потому что АРК СЕ и АКТ сервисы, которые являются частью обычной вычислительной сети ATLAS, ATLAS @ Home выглядит как регулярный грид-сайт, что означает, что нет необходимости в особом подходе к определению задач, мониторингу, бухгалтерскому учету и т. д.

ATLAS @ Home является одним из самых требовательных приложений для работы на добровольных началах, в частности из-за использования большого объема памяти.Для работы с одним ядром может потребоваться виртуальная машина с объемом памяти до 2,5 ГБ, а для многих Это означает, что невозможно заполнить все ядра задачами ATLAS @ Home. Тем не менее, программное обеспечение ATLASможет работать на нескольких ядрах внутри одной виртуальной машины и может совместно использовать память между процессы, запущенные на каждом ядре. Эти многоядерные задания обеспечивают значительную экономию памяти благодаря 8-ядерному заданию обычно используется 5-6 ГБ памяти. Ранее BOINC допускал только фиксированный предел памяти для WUнезависимо от того, сколько ядер было использовано. Требования к памяти для заданий ATLAS @ Home зависят от количества ядер и поэтому команда проекта внедрила в BOINC способ динамического определения памяти требуется в зависимости от количества ядер. Два новых параметра были добавлены в класс плана, который описывает характеристики виртуальной машины. Базовая память и память на ядро ​​могут быть указаны, а память виртуальной машины рассчитывается как базовая память + (память на ядро ​​× количество ядер). Эта функция была прошел вверх по течению и теперь является частью стандартного программного обеспечения BOINC.

После объединения Test4Theory, CMS и LHCb в объединенный проект LHC стало очевидно, что ATLAS должен следовать. После длительного периода тестирования приложение ATLAS в LHC @ Home было объявлено готовым в Марте 2017 года, и после того, как несколько недель спустя были завершены последние задачи ATLAS @ Home, кредиты пользователей были перенесены в LHC @ Home. На момент написания статьи волонтеры ATLAS смоделировали почти 170 миллионов событий ATLAS (одно событие обычно занимает около 5 минут процессорного времени для моделирования), и объединенные ресурсы составляют в целом около 2% от общих вычислительных ресурсов ATLAS.

1.4 Компактный мюонный соленоид (CMS)

CMS [29] является одним из двух детекторов общего назначения в проекте LHC, наряду с ATLAS. Разработка началась в проекте CMS @ Home в 2015 году с использованием модифицированной CMS RemoteAnalysisBuilder v3 (CRAB3) [30] серверной виртуальной машины отправка заданий со стандартным программным обеспечением CMS (CMSSW) [31] на выделенную виртуальную машинуHTCondor [32], а не на сервер, чем обычная подача в Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) [33]. ВМ разработали в Лаборатории Резерфорда Эпплтона (RAL), Великобритания.

Были предприняты меры для того, чтобы тип выполняемых работ соответствовал ограничениям волонтерской среды. И особое беспокойство вызвал объем передаваемых данных, поскольку многие пользователи все еще имеют ADSL-соединения, которые может иметь скорость загрузки до 1 Мбит / с. Это явно исключало анализ данных CMS, но все же позволяло генерация симуляции Монте-Карло столкновений. Параметры работы были скорректированы, чтобы дать среднее время выполнения около часа, а выходные файлы порядка 50 МБ. Сервер BOINC распределяет задачи по запускаются на виртуальных машинах добровольцев, и задачи получают задания с сервера HTCondor, возвращая результаты в выделенный сервис DataBridge [34], откуда они могут быть затем перенесены на обычные вычисления CMS инфраструктуры. После выполнения задачи в течение 12 часов она заканчивается, когда текущее задание заканчивается.

По сравнению со стандартными Grid-заданиями, пакеты из 2 × 103 заданий, состоящие из 25 событий, дают топ-антитоп. (tt, или ttbar) пары были отправлены как в CMS @ Home, так и в Grid. Количество файлов результатов, полученных за Время от подачи показано на рис. 4.

0

500

1000

1500

2000

0 5 10 15 20 25 30 35 40

Количество возвращенных рабочих мест

Время после подачи (часы)

сетка

CMS @ Home

Рисунок 4: Распределение файлов результатов, полученных для 2 × 103 25-событийных заданий моделирования ttbar, как функция времени из представления: темная кривая - результаты из сетки; кривая блеска - результаты волонтеров CMS @ Home.

Поскольку в Grid большое количество быстрых хостов, первые результаты начали поступать уже через 30 минут, с 90% (1800) ожидаемых результатов получено примерно за 6 часов. Необычно, 7,1% (142) файлов результатов никогда не были получили. Тем временем результаты CMS @ Home начали поступать через 80 минут, но из-за небольшого количества Доступные хосты-добровольцы (100) может работать только ограниченное количество одновременно. Таким образом, график возврата Время (рис. 4) имеет равномерный наклон в течение большей части своей продолжительности, поскольку результаты возвращаются с постоянной скоростью. 90% результатов были получены в течение 29,5 часов; Всего 99% (1980) прибыли за 38 часов.

В качестве испытания научно значимого процесса проект обратился к моделированию производства 0b. в столкновениях LHC, и его распад на протон, мюон и нейтрино. Это представляет интерес в качестве фона в измерения Bs, распадающегося на два мюона, поскольку протон может быть ошибочно идентифицирован как мюон. Потому что 0b более массивный (5,62 ГэВ / с2), чем Bs (5,37 ГэВ / с2), восстановленная масса p + μ перекрывает массу Bsспектр, так как не обнаруживаемый уносит переменное количество энергии. Тем не менее, коэффициент производства маленький, около 3 × 10–5, поэтому необходимо моделировать множество протон-протонных столкновений, чтобы получить значительное число желаемых событий.

Использовались задания, имитирующие столкновения 2 × 105 (среднее время выполнения 2х20 м, файлы результатов 16 МБ). В последняя половина 2016 года, так как проект разрабатывался и был включен в более крупную LHC @ Home, число количество одновременных заданий увеличилось, и в целом было смоделировано несколько десятков миллиардов столкновений, возвращая больше чем 2 миллиона отфильтрованных событий.

В настоящее время проект перешел к использованию системы управления рабочим процессом (WMAgent) [35] для представления работы. WMAgent дает возможность указать конечный сайт в инфраструктуре CMS, к которому приводит автоматически реплицируются с использованием транспортного программного обеспечения PhEDEx [36]. Таким образом, полностью сквозной запуск CMS

Производственные работы в Монте-Карло были продемонстрированы, и проект сможет внести существенный вклад вычислительный ресурс для CMS Collaboration. На момент написания статьи волонтеры предоставили около 800 рабочих мест, слоты для производства, цифра, которая, как ожидается, будет расти в будущем.

Большой эксперимент с красотой адронногоколлайдера (LHCb)

Детектор эксперимента LHCb [37] был разработан для фильтрации от различных частиц, генерируемых LHC те, которые содержат кварки красоты и анти-красоты (B-мезоны) и продукты их распада. в отличие от других экспериментов LHC, которые окружают всю точку столкновения со слоями субдетекторов, детектор LHCbпростирается вдоль трубы луча, а его детекторы расположены друг над другом. Это потому что B-мезоны делают не перемещаться во всех направлениях, а оставаться ближе к линии балочной трубы. Учитывая растущую потребность вычислительной мощности компьютерная группа LHCb создала первый прототип проекта Beauty@Home в 2013 году, чтобы получить прибыль от волонтерских вычислительных ресурсов.

В проекте используется CERNVM VirtualSoftwareAppliance [38], платформа BOINC и распределенная инфраструктура с системой удаленного управления агентами (DIRAC) для распределенных вычислений [39, 40]. С начала Проект использовали только пользователи, принадлежащие к виртуальной организации LHCb. Это потому что архитектура не предоставила безопасную технику для аутентификации добровольцев, но сертификат доверенного хоста содержался в Машине отправили добровольцу.

Первоначальная проблема заключалась в том, что пилотные рабочие места должны были связываться с центральными службами DIRAC, такими как подбор работы или обновление статуса работы. Они также должны были выполнять операции по управлению данными, такие как загрузка выходные файлы и развертывание реальных учетных данных (прокси или сертификат сервера) на ненадежных компьютерах, который представлял большую дыру в безопасности. Необходимость безопасной авторизации и аутентификации процесс открытия проекта для внешнего мира вызвал разработку службы шлюза DIRAC под названием Система управления рабочей нагрузкой SecureGateway (WMSSecureGW). Цель сервиса - ненадежный интерфейс добровольно вносит машины в систему DIRAC, уполномочивая пользователей BOINC выполнять задания LHCb.

Служба WMSSecureGW работает на доверенном компьютере, который имеет действительный сертификат и принимает фиктивный сетевой сертификат подписан фиктивным центром сертификации (ЦС). Служба принимает все звонки, поступающие от работы и направлена ​​на различные службы DIRAC, и он отправляет их по мере необходимости. Перед реальным хранением загрузка выполнена, выходные данные, произведенные машинами добровольца, загружены на машину шлюза где необходимо выполнить проверку, чтобы избежать хранения неправильных данных в ресурсах хранилища LHCb. Архитектура служба WMSSecureGW показана на рис. 5.

Благодаря этой услуге Beauty @ Home был интегрирован в инфраструктуру LHCb Grid и BOINC. волонтеры выполняют задания по моделированию LHCb, как и все другие ресурсы Grid.

В настоящее время волонтерские вычислительные ресурсы выполняют почти 3,5 × 103 рабочих мест в день, что это число будет расти в ближайшем будущем, благодаря возрастающему вкладу добровольцев.

Вариант использования SixTrack

2.1 ЦЕРН Большой адронныйколлайдер и его модернизация с высокой яркостью Современные коллайдеры частиц основаны на сверхпроводящих магнитах для создания сильного магнитного поля и, следовательно, пучки высоких энергий. Этот класс магнитов имеет собственные ошибки поля, которые создают нелинейные эффекты в динамика заряженных частиц. Нелинейности потенциально вредны для движения частиц, так как они могут отойти от центральной траектории, в конце концов, ударив луч трубы. Это вызвало бы потери луча или, что еще хуже, переход из сверх- в нормальное проводящее состояние. Оба события повлекут за собой общую потерю акселератора производительность. Единственный способ определить, будет ли заряженная частица в конечном итоге потеряна, это с помощью численного моделирования. Целью этих симуляций является определение так называемой динамической апертуры (DA), то есть региона в фазовом пространстве, где движение частицы стабильно в течение заданного числа оборотов.

Каждое моделирование требует генерации набора начальных условий для отслеживания через структуру ускорителя. на 105 - 106 оборотов, что в случае Большого адронногоколлайдера (LHC) CERN соответствует всего 8-80 с из цикла нескольких часов. DA зависит от нескольких физических параметров и сканирует эти величины важно лучше понять поведение луча. Кроме того, ошибки магнитного поля рассматриваются статистическии вычисления DA повторяются для нескольких реализаций этих ошибок, обычно 60, чтобы обеспечить достаточную статистическую значимость результатов. В целом, это означает, что типичное исследование проводится из 1 - 3 × 106 WU каждый раз.

Рисунок 5: Вся архитектура шлюза, включая сервис WMSSecureGW и все сервисы, необходимые для интерфейса добровольцев в рамках DIRAC. выполнение отслеживания более 105 - 106 оборотов. Это делает LHC @ Home идеальной системой для моделирования DA, которая, в противном случае было бы невозможно выполнять на стандартных вычислительных ресурсах.

Ограниченное количество ходов, которые можно исследовать, требует специальных методов для экстраполяции частицы. поведение в более подходящих временных масштабах [41], и были проведены специальные кампании по измерению бенчмарк численное моделирование в LHC без [42] и с [43] эффектами пучка. Примеры этих исследования показаны на рис. 6, где в верхнем ряду показано сравнение измеренного и смоделированного DA, тогда как в нижнем ряду показано типичное сканирование экстраполированных параметров DA и ключевых параметров.

Для повышения яркости LHC (HL-LHC) [44] имитация луча важна для надежной оценки производительности коллайдера, а также руководить дизайном нового оборудования. На рис. 7 (слева) показан DA как функция продвижения фазы (горизонтальной и вертикальной) между точками столкновения в ATLAS и CMS, в то время как (справа) DA как функция поперечных мелодий, включая взаимодействие пучка между пучками 2.2 × 1011 протонов изображено (см. Также [45]). Обратите внимание, что эти исследования необходимы для выбора значений параметров обеспечение максимального DA, следовательно, оптимизация конструкции ускорителя.

Будущие проблемы

Круговой коллайдер CERN Future (FCC) [46], энергетический коллайдер с центром в 100 ТэВ, является одним из вариантов для будущих крупномасштабных экспериментов по физике элементарных частиц [47]. Дизайн исследования с участием всемирных совместных усилий

22

40

60

80

02:25 02:30

1.4

1,5

1,6

Восьмипольный корректор тока [А]

Интенсивность [заряды × 1010]

Время [25/06/2012]

Октупольное течение

Интенсивность луча

6

8

10

12

104 105 106 107

Д (Н) [с]

N

SixTrack симуляции

Измеренный DA

0 20000 40000 60000 80000 100000

витки

9,0

9,5

10,0

10,5

11,0

11,5

12,0

DA [сигма]

поместиться

данные

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

цветность

0

4

8

12

16

20

24

28

32

36

40

Октупольское течение [A]

5,600

6,400

7,200

8,000

8,800

9,600

10,400

11,200

12.00012.800

13,600

Экстраполированный DA через 30 минут, ²N = 2. 5 мкм

4,8

6,4

8,0

9,6

11,2

12,8

14,4

Рисунок 6: Вверху слева: измеренная эволюция интенсивности пучка во время экспериментальной сессии. Верхний правый: сравнение между смоделированным и измеренным DA LHC при инъекции. Внизу слева: эволюция DA с количеством получается из симуляций SixTrack по сравнению с подбором данных для отдельных семян. Нижний правый: экстраполированный DA LHC через 30 минут после инъекции как функция различных цветностей и настроек октуполя. в полном разгаре. FCC - настоящая проблема, как с точки зрения физики ускорителей, так и с точки зрения вычислений.

Точка зрения и огромные возможности, предлагаемые компьютерами-добровольцами, представляют собой дополнительную ценность. Изучение эволюции распределений начальных условий для имитации реального пучка - задача, стоящая перед нами. Это могло бы решить вопросы, касающиеся коллективной нестабильности при наличии эффектов луча [48, 49] или потери, вызванные взаимодействием между пучком и губками коллиматоров, используемых для очистки гало пучка [50]. Вычислительная мощность выходит за рамки возможностей стандартных средств, и добровольные вычисления будут идеальным решением.

3 Выводы и перспективы

Добровольные вычисления с BOINC доказали, что принесли значительные ресурсы для моделирования для ускорителя физика и HEP сообщество. Таким образом, расширение числа добровольцев, принимающих участие в LHC @ Home, является нашей долгосрочной целью. Вычислительная проблема в физике ускорителей в значительной степени связана с пропускной способностью и количеством процессоров. Доступность важнее производительности процессора. Поэтому, предоставляя поддержку ARM процессоры с Android (планшеты и смартфоны) и для RaspberryPi, еще большее количество процессоров можно сделать доступным как минимум для приложения SixTrack. Мы также работаем над портированиемSixTrackприложения для использования ресурсов графического процессора. На самом деле, поскольку большинство компьютеров, используемых добровольцами, имеют графические процессоры, использование графических процессоров может привести к увеличению пропускной способности запущенных заданий SixTrack в пять-десять раз на том же количестве компьютеров добровольцев.

SixTrack находится в стадии разработки, чтобы открыть новые области физики ускорителей, необходимые для

23

0,305 0,310 0,315 0,320 0,325

0,305

0,310

0,315

0,320

0,325

qx0

Qy0

3.0

4.5

5.0

5,5

6,0

6,5

Рисунок 7: Слева: DA, усредненное по 60 реализациям погрешностей магнитного поля в зависимости от фазы (горизонтальный и вертикальный) между точками столкновения в ATLAS и CMS. Справа: DA как функция поперечного мелодии, включая взаимодействие пучка между пучками протонов 2,2 × 1011. лучшее понимание текущих и будущих круговых коллайдеров частиц. LHC @ Home - идеальная среда для в лучшем случае использовать новые возможности кода с учетом масштабного численного моделирования.

Вычислительная стратегия для добровольцев в CERN заключается в интеграции цепочки инструментов для добровольных вычислений с Пакетная система HTCondor используется для вычислений на пакетных, облачных и Grid-ресурсах. Этот подход будет облегчить ученым отправку работы на различные ресурсы, позволяя ИТ-группе направлять рабочие нагрузки на соответствующие. В этом отношении требуется дополнительное внимание для развития промежуточного программного обеспечения BOINC и улучшения интеграция с HTCondor. Усилия по развитию программного обеспечения сообщества BOINC с участием крупные проекты BOINC и заинтересованные стороны должны обеспечить долгосрочное будущее BOINC и нынешнюю добровольное компьютерное сообщество.

Подтверждения

Мы благодарим всех, кто поддерживал и продолжает поддерживать нас, пожертвовав мощность процессора, огромный вклад в наши исследования! Мы надеемся, что еще больше добровольцев присоединятся к LHC @ Home, чтобы помочь нам далее детали исследований, которые мы можем выполнить.

Мы благодарны за вклад, внесенный CMS @ Home в развитие CMS Collaboration.в предоставлении многих используемых пакетов программного обеспечения, особенно CMSSW, CRAB3, WMAgent и PhEDEx. Мы тоже признать финансовую поддержку со стороны Совета по науке и технике, Великобритания. Мы также благодарны за поддержку Европейского исследования круговых энергетических коллайдеров, H2020 по грантовому соглашению №. 654305 и Швейцарским государственным секретариатом по образованию, исследованиям и инновациям Сери.

[SETI_home_v8]

Наука@Home: распределенные вычисления на ПК

18.06.2014 Андрей Белокриницкий Андрей

В недалеком прошлом под научные расчеты создавались специальные вычислительные кластеры, однако их мощность не безгранична и ее постоянно не хватает для обработки всех данных. Следовательно, ученым пришлось искать доступ к новым вычислительным ресурсам. Вместо покупки очередных дорогих компьютеров пошли альтернативным путем и начали использовать ПК обычных пользователей, которые те безвозмездно отдавали для расчетов во имя науки.

Сначала эта затея выглядела малоперспективной, ведь в середине девяностых, когда лишь начали появляться первые сети распределенных вычислений в их текущем виде, частота процессоров едва преодолела порог в 100 Мгц, Интернет был редкостью, а о доступе к действительно большому числу компьютеров не шло и речи.

Тем не менее, развитие Всемирной Сети и увеличение производительности процессоров в полном соответствии с законом Мура привело к тому, что сейчас распределенные сети на равных конкурируют с топовыми суперкомпьютерами, причем, в отличие от них, постоянно совершенствуются и не стоят ни копейки.

Если взглянуть на изменения в распределенных сетях за последние несколько лет, то можно сразу отметить несколько ключевых моментов.
Наверное, самым важным и пока еще не до конца раскрывшим себя шагом стал переход на GPU-вычисления, в некоторых случаях ускоряющий расчеты на порядок. Значительную роль сыграла и оптимизация вычислительных алгоритмов под многоядерные процессоры, возможность одновременного выполнения расчетов на CPU и GPU, поддержка 64-битных вычислений, появление клиентов для игровых консолей, поддержка альтернативных операционных систем (Mac OS X, Linux), быстрое распространение Интернета, и что немаловажно, заметное упрощение клиентов, которые больше не требуют от пользователей запуска вычислений через командную строку.

Сравнение с суперкомпьютерами

Сети распределенных вычислений уже называют виртуальными суперкомпьютерами, и приставка «виртуальные» здесь скорее используется для дифференциации от классических суперкомпьютеров, поскольку по скорости работы оба типа вычислительных систем находятся практически на одном уровне.

По состоянию на октябрь 2012 года проект Folding@home «завербовал» 219 тыс. процессоров, 20 тыс. GPU, 16 тыс. консолей PlayStation 3, и его суммарная мощность составила 3.7 petaFLOPS (пиковая мощность 6 petaFLOPS была зарегистрирована в ноябре 2011 г.). По данным за этот же месяц, производительность BOINC (всех проектов, входящих в состав этой сети) составляет 6.6 petaFLOPS (на момент публикации материала — 7.4 petaFLOPS, по данным официального сайта, но эта цифра подсчитывается лишь за последние 24 часа).

Если эти виртуальные вычислительные системы разместить в списке суперкомпьютеров, то они втиснутся между третьей и четвертой строчкой рейтинга, заметно опережая ближайшего конкурента (производительность SuperMUC, занимающего сейчас четвертое место, составляет 3.1 petaFLOPS).

Для того, чтобы подняться на первое место, Boinc необходимо быть быстрее приблизительно в три раза, поскольку рейтинг Sequoia (самого производительного на текущий момент суперкомпьютера в мире) составляет 20.1 petaFLOPS. Учитывая, что этот компьютер в полную мощность заработал лишь летом этого года, можно предположить, что распределенные вычислительные системы смогут вырваться вперед уже в течение нескольких лет, даже с учетом появления новых суперкомпьютеров.

Основные направления исследований

Без сомнения, распределенные вычисления уже стали распространенным феноменом, следовательно, среди них можно отыскать проекты, занимающиеся решением практически любых научных задач. Тем не менее, самые популярные проекты сконцентрированы на решении довольно узкого круга проблем. В первую очередь это медицина (исследование белков и поиск лекарств), предсказание климата, изучение космоса (поиск внеземных сигналов, правильных моделей вселенной, экзопланет), проверка математических и физических теорий.

Как подключиться к сети распределенных вычислений

Если вы решили, что поиск лекарств от неизлечимых пока болезней или предсказание изменения климата Земли – задачи, достойные того, чтобы выделить под них свой компьютер, то добровольно пожертвовать вычислительную мощность под любой из этих проектов совсем не сложно.
Проще всего это сделать, скачав клиент BOINC и запустив мастер добавления нового проекта. На одном из шагов необходимо будет зарегистрироваться (что можно сделать прямо в программе), вот и все трудности. Если возникли затруднения с выбором конкретного проекта, то можно указать сразу несколько, и они будут считаться по очереди.
По умолчанию BOINC использует компьютер все свободное время, однако выставляет для своих расчетов самый низкий приоритет, так что процессорные ресурсы используются клиентом в самую последнюю очередь.

Что касается памяти, то здесь понятие приоритета неприменимо, а поскольку на многоядерных процессорах BOINC запускает сразу несколько копий расчетов, каждая из которых может занимать в памяти несколько сотен мегабайт (такие объемы нужны не для всех проектов), то в играх и других требовательных приложениях все же лучше ставить расчеты на паузу, что можно сделать непосредственно в клиенте.
Более тонкую настройку можно провести в опциях BOINC, указав программе часы использования компьютера, период бездействия ПК, после которого можно запускать расчеты, а также количество процессорной мощности (в процентах), доступной клиенту.

Очки за участие

В большинстве проектов за участие начисляют очки. Их количество напрямую зависит от сложности расчетов, следовательно, чем производительнее компьютер и чем дольше он используется, тем больше очков начисляется. У каждого пользователя есть собственная страница со статистикой, где можно посмотреть личное и командное место в общем зачете (в качестве команды по умолчанию используется страна, указанная во время регистрации).

Популярные проекты Boinc

Boinc — это не распределенная сеть в традиционном понимании, а скорее посредник между проектами и пользователями. Изначально Boinc разрабатывался как клиент для SETI@home, но сейчас с его помощью можно подключиться и к десяткам других проектов.

ClimatePrediction
Самый мощный проект по изучению климата Земли. Занимается моделированием погодных условий будущего (до 2080 года) с учетом различных входных данных. На текущий момент имеет в активе несколько миллионов просчитанных комбинаций. Проект был запущен в 2003 г.

Einstein@home
Проект занимается поиском гравитационных волн, существование которых еще не доказано, но их наличие теоретически было предсказано Эйнштейном почти сто лет назад.

Для обнаружения гравитационных волн обрабатываются данные с радиотелескопов и специальных спутников, наблюдающих за вращающимися нейтронными звездами (пульсарами). За время существования проекта таких объектов было обнаружено более трех десятков.

Результаты проверки, опубликованные в июле 2012 г., свидетельствуют о том, что на текущий момент даже самые чувствительные датчики гравитационных волн не смогли зарегистрировать их наличие, но проект продолжает свою работу, анализируя новые данные и ожидая ввода в эксплуатацию более точных инструментов.

Einstein@home запущен в 2005 г. и на текущий момент его вычислительная мощность составляет приблизительно 0.5 petaFLOPS.

Rosetta@home
Один из наиболее популярных медицинских проектов, занимающихся виртуальным проектированием и изучением свойств новых протеинов, что может способствовать открытию лекарств от неизлечимых на данный момент болезней.

Проект запущен в 2005 г. и по состоянию на октябрь 2011 г. его вычислительная мощность составляла приблизительно 60 teraFLOPS (0.06 petaFLOPS)

Folding@home
Возможно, самый популярный проект распределенных вычислений. По вычислительной мощности уже сопоставим со всеми проектами, входящими в состав BOINC. Занимается практически тем же, что и Rosetta@home, т.е. изучением свойств белка, и с момента запуска благодаря ему были опубликованы более ста научных работ.

Большой мощности проект смог достичь как за счет раннего старта (2000 год), так и за счет выпуска очень производительного клиента для PlayStation 3 (2007 год), а также оптимизации расчетов под многоядерные процессоры и видеокарты, выполняющие вычисления, как правило, в несколько раз эффективнее самых современных CPU.

SETI@home
Один из ветеранов распределенных вычислений. Запущен в 1999 году, и таким образом, после десятилетий поиска внеземных сигналов в застенках научных лабораторий, к дешифровке космических радиоволн подключились и обычные компьютеры.

Несмотря на тринадцатилетний стаж, проект до сих пор не получил ни одного результата, сравнимого по скандальности с сигналом «Wow!», зарегистрированном в 1975 г. Тем не менее, на небе было найдено несколько точек — кандидатов на более тщательное сканирование, в связи с повышенной интенсивностью сигналов на фоне обычного шума. Вычислительная мощность проекта составляет приблизительно 0.5 petaFLOPS.

Milkyway@home
Проект воссоздания трехмерной модели нашей Галактики, позволяющий узнать историю формирования Млечного Пути.
Помимо этого, просчитываются процессы столкновения и слияния Галактик.

Cosmology@home
Проект занимается созданием виртуальных моделей Вселенной и последующим сравнением их свойств со свойствами наблюдаемой Вселенной с целью поиска наиболее соответствующей модели. Полученные данные затем могут использоваться для планирования новых астрофизических исследований и экспериментов, а также для лучшей подготовки к анализу данных, поступающих от новейших космических миссий.

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/