Распределенные Вычисления. Boinc.ru

[SETI_home_v8]

Распределенные вычисления

SETI@home – Проект по поиску внеземного разума с помощью анализа радиосигналов с радиотелескопа Аресибо. Поиск пульсаров.

Rosetta@home - Изучает строение белков

LHC@home – Платформа, созданная учеными ЦЕРН для помощи в разработке и эксплуатации Большого адронного коллайдера.

MilkyWay@home – Изучает историю нашей галактики, ищет загадочную темную материю, для этого он картографирует и анализирует движение групп звезд по орбите млечного пути.

Einstein@home – Основная цель проекта зарегистрировать гравитационное илучение вращающихся нейтронных звезд (пульсаров)

World Community Grid - Проект включает в себя исследования ВИЧ-СПИД, рак, тропические и забытые болезни, солнечную энергию, чистую воду и многое другое.

GPUGrid.net - Новые биомедицинские программные приложения в вычислительной биологии для биомедицинских научных исследований.

Cosmology@Home - Цель состоит в том, чтобы найти модель, которая лучше всего описывает нашу Вселенную, и найти диапазон моделей, которые соглашаются с доступными данными астрономической физики элементарных частиц.

CAS@Home размещается в вычислительном центре института физики высоких энергий (ИФВЭ), Китайской академии наук, для китайских ученых с проектами изучения структуры белков, нанотехнологии, рака геномики и физики высоких энергий.

DHEP использует генетический алгоритм в коэволюционной настройке для синтеза будущей сверхнадежной электроники, такой как те, которые используются в автономных транспортных средствах, электростанциях, медицинском оборудовании, аэрокосмической промышленности. Они приобретают все более важное значение, поскольку все больше человеческих жизней зависит от хорошо функционирующего оборудования.

Присоединяйтесь! www.Boinc.ru

Послесловие (хотя это скорее введение): Эти строки специально написаны за пределами основной (видимой) части страницы. Для тех кто уже участвует в проектах распределенных вычислений все ниже сказанное откровением не является. Те же, кто впервые заинтересовался темой распределенных вычислений или попал сюда случайно, возможно почерпнут для себя немного полезной информации.

Коротко о распределенных вычислениях и программной платформе BOINC.
В последнее время при необходимости проведения большого объема вычислений, все чаще используются распределенные вычисления (РВ). При этом каждый из участвующих в вычислениях компьютеров получает небольшую "порцию" расчетов, а назад возвращает полученный результат. При подобной организации возможно с использованием количества обычных ПК достичь вычислительной мощности мощнейших суперкомпьютеров.
Сами программы, установленные на компьютеры пользователей и осуществляющие расчеты написаны так, чтобы работать только в моменты наименьшей загрузки компьютера и никаким образом не мешать работе других программ.
Первые проекты РВ представляли собой автономные программы. Однако когда на компьютере установлено несколько проектов, то управлять ими становилось достаточно сложно. Поэтому вполне закономерным оказалось появление программы-менеджера, которая позволяла существенно упростить пользователю процесс подключения к новому проекту и свести к минимуму его проблемы по управлению несколькими проектами. Такой программой и является BOINC. В настоящее время все большее число проектов распределенных вычислений работают под управлением BOINC-платформы и их называют boinc-проектами.
При работе с boinc-проектами у Вас есть возможность все управление и контроль осуществлять из одного "контрольного центра", которым является BOINC-менеджер. В этом "центре" вы можете расставить приоритетность считаемых проектов, выделив каждому необходимую долю ресурсов, можете разрешить или запретить каким-то проектам принимать новые задания или вообще приостановить работу проекта. Вы всегда имеете возможность видеть свои результаты (сколько очков и по какому проекту Вы насчитали), причем не только в таблично-цифровой форме, но и в виде графиков. Одним "кликом" мышки Вы можете запустить обозреватель и попасть на страницу проекта, причем именно на ту, которая Вам необходима (главная страница, данные Вашей учетной записи и настройки или посмотреть результаты своей команды). Вам нет необходимости помнить когда и по каким проектам пора отправлять результаты, на соответствующих вкладках видны рассчитанные и готовые к отправке задания, а также сроки до которых их необходимо отправить. Менеджер учитывает время необходимое для окончания расчета и, при необходимости, самостоятельно начнет считать тот проект, срок выполнения заданий по которому (т.н. "дедлайн") приближается.
Все взаимодействие с серверами проектов (получение заданий и отправка результатов, а также обновление расчетных программ) осуществляется посредством Интернета.
Так что же такое распределенные вычисления? Кто и зачем их организует и в них участвует?
Почему-то когда люди слышат о распределенных вычислениях сразу вспоминают инопланетян. Вообще-то, понятно почему. SETI@Home - один из первых и самых "раскрученных" проектов распределенных вычислений. Однако, время идет и технология распределенных вычислений получает все большее распространение. На сегодняшний день существует более двух десятков проектов (математических, медико-биологических, физических, климатологических и др.)
В двух словах суть распределенных вычислений такова: Задачи, требующие огромного объема вычислений, разбиваются на небольшие "порции" и рассылаются всем желающим через Интернет. После просчета такого блока (время может быть различным от нескольких минут до нескольких недель, в зависимости от проекта) готовый результат отсылается обратно - организаторам. Сервер проекта из просчитанных кусочков "склеивает" общий результат. Принципиально все очень просто.
Теперь главный вопрос: КОМУ и ЗАЧЕМ все это нужно?
Ну, насчет организаторов понятно - они, за небольшие затраты, получают огромные вычислительные мощности и решение своих проблем. В роли организаторов обычно выступают научные учреждения, которым получаемых на исследования грантов вполне хватает для приобретения серверов и написания необходимых программных средств, но совершенно недостаточно на аренду суперкомпьютеров для проведения своих расчетов. Здесь на помощь им приходят добровольцы - участники проектов распределенных вычислений.
А зачем добровольцы жертвуют свои компьютеры (платят за электричество и трафик)?
Причин обычно несколько, выбирайте для себя любую:
Помощь науке. Для кого-то чувство сопричастности к серьезной научной деятельности достаточно важный стимул.
Интерес. Почему многим нравятся научно-популярные передачи? Интересно. Так же и здесь. Начиная считать какой-либо проект, мы практически ничего не знаем об этом направлении научной или технической деятельности. Становится интересно, что же мы все-таки считаем? Чтобы понять приходится поискать в Интернете, попытаться (в меру сил) перевести иностранные тексты (к сожалению, абсолютное большинство проектов распределенных вычислений иностранные), пообщаться с сотоварищами. Сам по себе этот процесс тоже во многом интересен.
Общение. Частично затронуто в предыдущем пункте. Тусовки ведь бывают разные. И эта ничем не хуже других. Тут много чего можно обсудить, подискутировать и даже поспорить и поругаться иногда (да-да не без этого). Было бы желание, а тема найдется.
Соревновательность. Возможно вторая по значимости (после первой, а для многих - основная) причина. Ведь существует статистика как по каждому проекту, так и общая по, допустим, проектам работающим на общей платформе (boinc-проекты). Причем статистика как по отдельным пользователям, так и по командам, в которые они объединяются, и даже по странам. Когда ты лично обходишь кого-то по числу насчитанных очков это приятно. Когда твоя команда обходит каких-нибудь "U.S. Army", "Apple Computer" или "IBM" - это приятно вдвойне. А когда в общем зачете Россия обходит Голландию или Бельгию, я думаю у каждого будет повод погордиться за страну, свою команду и за себя.
Вероятно кто-то может назвать еще какие-то свои причины, но эти - основные.
Думаю, что стало немного понятнее. Познакомиться с проектами распределенных вычислений можно здесь, (http://www.boinc.ru/projects/project.aspx ) а задать любые вопросы на форуме.
Если надумали стать участником российской команды распределенных вычислений - ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ. (http://www.boinc.ru/team/russia_team.htm )

[SETI_home_v8]

(http://www.boinc.ru/team/russia_team.htm )[/QUOTE]

Что такое Acoustics @ home?
Acoustics @ home - это проект добровольческих вычислений на основе BOINC, предназначенный для решения обратных задач в подводной акустике. Вы можете внести свой вклад в наши исследования, запустив бесплатную программу на вашем компьютере.

В подводной акустике понятие геоакустической инверсии относится к набору техник, которые могут быть использованы для реконструкции параметров среды. Обычно параметры среды понимаются как профиль скорости звука в воде (т. Е. Зависимость скорости звука от глубины), а также скорость звука и плотность в слоях осадков морского дна. Реконструкция средних параметров имеет большое значение для проблем подводной связи и развития подводных навигационных систем.

В то время как обычно измерения для геоакустической инверсии выполняются с использованием дорогостоящих приемных массивов, недавно было показано, что для оценки параметров среды также может успешно использоваться одногидрофонная запись широкополосного импульсного сигнала.

Метод геоакустической инверсии, разработанный в нашем исследовании, основан на использовании модальных данных дисперсии. Дисперсия волновода обычно индуцируется разницей в групповых скоростях распространения нормальных волн с различными номерами мод на разных частотах. Используя специальные алгоритмы частотно-временного анализа сигналов, можно отфильтровать модальные компоненты импульсного сигнала из его временных рядов, записанных одним гидрофоном. Реализация этого метода на практике может рассматриваться как решение задачи оптимизации в (очень большом) дискретном пространстве поиска, и для каждой оценки функции стоимости требуются многочисленные решения акустической спектральной задачи. Таким образом, всю вычислительную нагрузку можно легко разделить на большое количество относительно простых независимых задач, которые можно решить с помощью добровольческих вычислений.

[kmv]

Цитата (SETI_home_v8) »

Acoustics @ home - это проект добровольческих вычислений на основе BOINC, предназначенный для решения обратных задач в подводной акустике.

Помошь в акустической малозаметности подводных лодок?

[SETI_home_v8]

Цитата (kmv) »

Помошь в акустической малозаметности подводных лодок?

проект наш. Возможно, наши считают, дальневосточный университет. Для строительства тоже подходит... в прямую они конечно этого не скажут.

Добавлено через 7 минут

Вышла новая версия приложения BOINC version 7.12.1

[SETI_home_v8]

[/QUOTE]

Развитие Российского Математического проекта по поиску латинских квадратов

Здравствуйте!
7 сентября 2017 г.

В группе математических проектов, исследующих латинские и диагональные латинские квадраты - новый проект! В нём ищутся пары (и более интересные множества) ортогональных диагональных латинских квадратов, которые можно получать из одного из квадратов множества перестановкой его строк.

Более подробное описание вы можете увидеть в презентации к докладу, прочитанном на недавно завершившейся конференции BOINC::FAST'2017 (RU | EN).

Проект развёрнут на площадке Иститута прикладных математических исследований Карельского Научного Центра РАН, его младшим научным сотрудником - Натальей Никитиной, а при создании алгоритма поиска использовались идеи Олега Заикина, Эдуарда Ватутина, Алексея Журавлёва и Степана Кочемазова.

Появился проект ещё 11 августа (эта дата - его настоящий День Рождения), но до начала сентября был в стадии проверки идеи и переноса приложения на инфраструктуру BOINC. Сейчас же в нём запущен целевой эксперимент - поиск на множестве диагональных латинских квадратов (ДЛК) ранга 9.

В настоящее время в проекте есть приложение только для платформ Linux x86 и x86-64, в случае появления приложения для Windows об этом, безусловно, будет сообщено. Приглашаем всех, кому интересно участие в решении подобной задачи, присоединиться к нашему проекту, расположенному по адресу http://rake.boincfast.ru/rakesearch/ .

Различные вопросы, связанные с ним или отчёты об ошибках - предлагаю задавать либо в этой (или, если до этого дойдёт - выделенной) ветке этого форума, либо в ветке в VK.

Немного о времени расчёта задания, контрольных точках и об отображении процента выполнения.

Оценка доли выполненных вычислений - приблизительная и расчёт задания может завершится как до постепенного достижения рубежа в 100%, так и после него. В случае некоторых заданий, процент выполнения может доходить до 150% и даже 200%, но в большистве случаев - должен либо не доходить до 100%, либо немного превышать его.

Контрольные точки - есть. Есть и возможность "ручного перезапуска задания", которое не должно требоваться (всё должно работать само) но может пригодиться в ситуации сбоя при формировании файла контрольной точки (checkpoint-а). Чтобы сделать такой "ручной сброс" нужно
1) Найти необходимый slot в котором выполняется задание;
2) Остановить BOINC;
3) Зайти в соответствующий каталог slots/n и удалить файл checkpoint.txt - перед удалением можно посмотреть на его размер - если он пустой, то что-то пошло не так и его лучше удалить, чтобы перезапустить расчёт. Если же он не пустой, то скорее всего расчёт идёт нормально.

Сейчас время выполнения одного задания на ядре процессора уровня Intel Core i5 составляет около 10 часов, но может быть как больше, так и меньше.
У проекта появился нормальный адрес: http://rake.boincfast.ru/rakesearch/. Также в настройках проекта поставили опцию, о которой написал Progger - <prefer_primary_platform>1</prefer_primary_platform>, так что теперь на 64-битные компьютеры должна загружаться 64-битная версия.

Утверждать, что эти пары ОДЛК никогда и никто не видел - было бы наверное глупо - прямо в стиле проблемы чайника Рассела.
Но и задача проекта - не открыть какие-то отдельные пары, а получив набор таких ОДЛК, изучить их свойства на этапе постобработки.

24 ноября 2017

Немного дополнительной информации о научной компоненте проекта...
И в дополнение к сообщению Эдуарда.

Ранее, в слайдах рассказывалось о том, что:
1. В ДЛК до 7 ранга, все ОДЛК являются "перестановочными";
2. В множестве квадратов 7 ранга появляется некоторое разнообразие - квадраты бьются на 2 множества - есть четвёрка(и) взаимно ортогональных диагональных латинских квадратов (ВОДЛК, "с точностью до канонизации" ), а есть просто пары ОДЛК, которым не ортогональны другие квадраты и они "не перестановочные".

Естественно, что возник вопрос и о том, а что будет дальше? Параллельно возник и ещё один - а могут ли помимо ситуаций, когда одному ДЛК ортогонально несколько других (1), или ситуаций, когда некоторое множество ОДЛК - взаимно ортогонально(2), быть другие конструкции? Назовём (1) - звездой, а (2) - сетью, или полным графом. А могут ли быть неполные графы? Циклы? Насколько большими они могут быть? Нам это было неизвестно.

И, конечно же - как искать? Простой перебор всех ДЛК с поиском ОДЛК к ним известными нам методами - пока слишком долго. Но что если перестановочные ДЛК являются своеобразными маркерами этих самых множеств? Кто знает? А ведь сделать перестановку строк - быстро! Так и родилась идея "Поиска граблением" - пробегаясь очень быстро по множеству ДЛК (по сравнению с полным поиском), пытаться словно граблями выдергивать из общего моря квадратов "перестановочные ДЛК", в надежде на то, что они станут ключом к более интересным структурам.

И мы их нашли! На множестве ДЛК 8 ранга всплыла конструкция из 12 "перестановочных" ДЛК отношение ортогональности в котором было неполным и довольно интересным графом, а уже дальнейший поиск ОДЛК к этим квадратам, показал, что с одной стороны, одному из них ортогональны 824 других ДЛК (и это - пока рекорд для всех с рангом ДЛК <= 10!), а с другой - полный размер структуры из ортогональных квадратов - намного больше чем первоначальная находка. В дальнейшем Эдуард Ватутин не только проверил этот квадрат, по и получил ещё более важный результат, показав, что 824 - это максимальное число ОДЛК для 8 ранга.

На этом, в марте-апреле 2016 года, исследования надолго (где-то на 1.5 года) приостановились, потому что на полный анализ структуры из ОДЛК 8 ранга времени так не хватило, а обработка ДЛК 9 ранга - задача намного более ресурсоёмкая. Но после того, как Наталия Никитина из Карельского Научного Центра РАН заинтересовалась задачей и облекла её в форму BOINC-проекта (для чего потребовалось проделать немало работы!) - поиск пошёл дальше! Одновременно благодаря большим алгоритмическим наработкам группы Эдуарда, citerra, Олега, Степана, ..., появилась возможность проводить дополнительный анализ найденных в проекте ОДЛК. И, возможно, мы нашли нечто не менее интересное и масштабное. Возможно, что размер найденной структуры (выводы пока не окончательные) - составляет более 60 000 ОДЛК!

На рисунке - его центральная часть при низкой степени детализации.

Быть может, продолжение следует...

(https://vk.com/wall-34590225_184 )

7 января 2018

(http://rake.boincfast.ru/rakesearch/...read.php?id=50 )

Уважаемые участники!

За 5 месяцев своей жизни проект значительно вырос и за это мы хотим сказать большое спасибо всем его участникам! На сегодняшний день в нём было обработано более 1.2 миллионов заданий (из ~23.3 миллионов), что дало нам несколько тысяч результатов с "перестановочными" ортогональными диагональными латинскими квадратами и открывает путь к интересному поиску структур из этих квадратов и квадратов, ортогональных им (подобных ранее найденному "Ожерелью" ). Мы автоматизировали целый ряд задач, которые обязательно необходимо выполнять для того, чтобы проект оставался работоспособным, но потреблявшие очень много времени и, теперь сможем приступить к более глубокой обрабаботке найденных результатов.

Также мы столкнулись с тем, что текущий формат публикации результатов (в виде простой HTML-страницы с перечнем пар ОДЛК) не позволяет в полной мере отразить их смысл, из-за чего, после опубликования последней части результатов, полученных в декабре, мы начнём разработку другого интерфейса для их просмотра, поиска и фильтрации. Разумеется, традиция поздравления участников, нашедших ОДЛК - останется, как и выдача значков за это. И, конечно же, после завершения постобработки все результаты будут опубликованы - как минимум в "сыром" формате.

Ещё одна важная тема - оптимизация приложения по умолчанию. Мы планируем реализовать в нём оптимизации Daniel-я, но после того, как запустим постобработку результатов, так как уже сейчас любой участник может его скачать и запустить - по ссылкам из соответствующей ветки.

Надеемся, что этот "отчёт о состоянии проекта" сделает его работу более понятной и прозрачной. Большое спасибо всем участникам и удачных вычислений!

Новости от 2018.01.16 - Текущие (предварительные) результаты проекта RakeSearch в виде графов.

Уважаемые участники проекта!

Мы приступили к обработке данных, полученных в рамках проекта и теперь публикуем первую часть предварительных результатов в виде графов. Как мы уже писали, научная цель проекта состоит в выявлении подмножеств ортогональных диагональных латинских квадратов ранга 9, образующих связанные структуры. Одним из лучших способов представления подобного множества является граф, каждая вершина которого соответствует одному квадрату, а ребро между ними - обозначает, что квадраты, соответствующие этим вершинам - ортогональны. Такие графы интересны для изучения ОДЛК с фундаментальными или прикладными целями.

При помощи алгоритма, используемого в RakeSearch, мы не можем обнаружить всё множество квадратов сразу (поскольку ищутся только те ортогональные квадраты, которые могут быть получены перестановкой строк). Но значительно более простой (по сравнению с полным поиском) и быстрый алгоритм позволяет обнаруживать отдельные вершины этих графов, подхватывая их ( "Rake" ), словно драгоценные камни среди травы. А уже найдя их - мы восстанавливаем и весь граф.

На данный момент мы обнаружили 18 типов подобных графов. Первым - было "Ожерелье". Графы как минимум многих типов встречаются неоднократно - например больше всего из обнаруженных графов представляли из себя обычную пару квадратов, либо какую-то очень простую фигуру. Выражаем большую благодарность Эдуарду Ватутину и Степану Кочемазову за идеи и работу, использующуюся нами в обработке результатов проекта. Визуализация графов была выполнена в программе Gephi.

Надеемся, что такая форма представления результатов, будет вам интересна!
Удачи и быстрых расчётов!

Новости проекта от 2018.04.17. Граф.

Уважаемые участники проекта!

Мы представляем несколько следующих типов графов из ОДЛК, открытых в проекте RakeSearch. Далее мы будем использовать обозначение "m/n" говорящее, что описываемые граф "выращен" из пары под номером n из канонического результата к workunit-у m)

Первый из них - R9_000034562/01 - состоит 10 вершин и 20 рёбер.

Наращивание мощности серверной инфраструктуры!

Дорогие друзья!

Мы поздравляем всех со стартом 9-го BOINC Pentathlon-а! Но кроме этого у нас есть и ещё один повод для хорошего настроения - вчерашний upgrade сервера, на котором работает виртуальная машина нашего проекта. Добавим немного железа в новости!

1. Планки памяти и процессор для их установки в сервер:
2. Сервер с виртуальной машиной нашего проекта (в центре, второй сверху):
3. Серверный шкаф (много пространства - ещё свободно, но в нижней части вы можете видеть самое настоящее шасси с лезвиями - это вычислительный кластер от компании T-Платформы):
4. Сам сервер. Мы столкнулись с тем, что на сокете отсутствовал радиатор (некоторые серверы поставляются сразу со всеми необходимыми радиаторами, а некоторые - нет) и, поэтому, вчера была завершена первая часть "плана по upgrade-у" - RAM сервера была заменена на новые планки, в 2 раза большими по объёму. После того, как будет найден и радиатор для второго процессора, в сервер будет добавлена и его исходная RAM, если материнская плата позволит собрать такую конфигурацию. В противном случае вынутые планки памяти будут просто установлены в другой сервер. После установки новых планок памяти и, расширения RAM, доступной виртуальной машине проекта, мы смогли увеличить кэши, используемые MySQL для обработки и временного хранения строк. Надеемся, что это сделает работу сервера проекта быстрее, более плавной и предсказуемой.

Новости на выходные, или 5 новых типов графов!
(Новость непосредственно на сайте проекта)

Дорогие друзья!

Представляем вам ещё 5 типов графов из ОДЛК 9 ранга, найденных в рамках проекта RakeSearch.

Первый из них [R9_000040159/01] похож на цветок. Многие из квадратов этого графа ортогональны 2 квадратам, помещённым в центре этого "цветка" и при прорисовке рёбер и получается подобная фигура из "лепестков". Чтобы вырастить этот цветочек необходимо 32 вершины и 62 ребра.

Конечно, в этих фигурах "рыб, цветов и спутников" - нет какого либо особого смысла - они просто поднимают настроение, а используя другой метод раскладки графа, мы могли бы получить и совершенно другие формы. Но человеческое создание, нацеленное на распознавание знакомых объектов в линиях и пятнах - всё равно увидело бы в них какую-то знакомую фигуру.

И, конечно же, мы поздравляем Daniel из BOINC@Poland (или [B@P] Daniel) с первым местом по Total Credit!

Подводим итоги мая!

Май закончился и началось лето! Во второй половине мая было получено 1213 результатов с "перестановочными ОДЛК". Все участники, компьютеры которых нашли подобные результаты, получились бейджик с вербой и могут посмотреть их по ссылке Results with ODLS pairs со страницы учётной записи. Мы благодарны всем участниками проекта и поздравляем наиболее удачливых кранчеров второй половины мая 2018:

CoolAtchOk (Russia Team) и vanos0512 (BOINC@Taiwan),
KWSN-SpongeBob SquarePants (The Knights Who Say Ni!) и arkiss,
Shmya-2 (Crystal Dream) и Ralfy (BOINC Confederation),
Oleg (Russia Team) и [B@P] Daniel (BOINC@Poland),
Skivelitis2 (BOINCstats) и Thyler Durden@P3D (Planet 3DNow!),
Soderstromm (Gridcoin) и Sergey Zhi (Russia Team),
Natalia (Crystal Dream) и hoarfrost (Crystal Dream),
Steve Dodd (The Planetary Society) и bcavnaugh (Crunching@EVGA),
Международная база наблюдений комет (Karelia) и Andreas64,
http://vk.com/boinc (Karelia) и Conan (Cobar Spiders),
[AF>Libristes]cguillem (L'Alliance Francophone) и Hartmut 53,
LeChat51X (L'Alliance Francophone) и JonS (UK BOINC Team),
hoppisaur (Ars Technica) и Astronomy.Karelia (Karelia),
ReaDy (Astronomy.Ru Forum) и Птицы Петрозаводска (Karelia),
KPX (Czech National Team) и Beyond (Ars Technica),
Stephen Uitti (Project Blue Book) и gingavasalata (Hrvatska),
LCB001 (Hardware Canucks) и gaballus (BOINC@Poland),
vaughan (AMD Users) и KR Center (Karelia),
Philip (OZ Crunchers) и saiz (Team China),
owensse (The Planetary Society) и lydy1993 (Team China),
[AF>Amis des Lapins] Phil1966 (L'Alliance Francophone) и adams,
pututu ([H]ardOCP) и PDW (OcUK - Overclockers UK),
Vincent Dark (Team China) и Pete Broad (BOINC Synergy),
citerra (Russia Team) и Rhodan71 (L'Alliance Francophone),
mmonnin (Overclock.net) и Aleksander Parkitny (BOINC@Poland),
boceli (Czech National Team) и zzuupp (TeAm AnandTech),
respawner (Rechenkraft.net) и Jacob Rumbolt (Canadian Circuitry),
Death (Ukraine) и Kalomel (BOINC@Poland),
Landjunge (Planet 3DNow!) и Gibson Praise (Picard),
Stimpy (Rechenkraft.net) и Michael H.W. Weber (Rechenkraft.net),
XSmeagolX (SETI.Germany) и joe carnivore (Planet 3DNow!),
Daniel (BOINC@AUSTRALIA) и Egon olsen (Meisterkuehler.de Team),
fix и [AF>Libristes]MortelKni (L'Alliance Francophone),
igos и [AF>Kirass>MPF] Nafrayou (L'Alliance Francophone),
the-who (Team China) и xAznboyzx (BOINCstats),
ext2097 (SETIKAH@KOREA) и GLeeM (TeAm AnandTech),
ClaudiusD (Rechenkraft.net) и ID4 (SETI.Germany),
[AF>Amis des Lapins] Ceclo (L'Alliance Francophone) и MorAlex,
okuzonosb (Team China) и phoenicis ([H]ardOCP),
HK-Steve (Crunching@EVGA) и Scoope (Rechenkraft.net),
[DPC] hansR (Dutch Power Cows) и nenym (Czech National Team),
herby44 (Planet 3DNow!) и vinn@[CNT] (Czech National Team),
crashtech (TeAm AnandTech) и Shaman (Czech National Team),
Karelian Center for Gender Studies (Karelia) и Kodeks IT (Karelia),
[SG-2W]Kurzer (SETI.Germany) и JagDoc (Planet 3DNow!),
Odicin (BOINC Confederation) и k4m1k4z3 (Overclock.net),
spinner@ и [AF] Skinny06 (L'Alliance Francophone),
BritishBob (Overclock.net) и sergamena (Russia Team),
Dmitriy Otroschenko (Ukraine) и entigy (Team England (Boinc)),
meadoel (BOINCstats) и declis (Rechenkraft.net),
kashi (BOINC@AUSTRALIA) и DuanJiaming (Team China),
purplecfh (SETI.USA) и polarbeardj (Crunching@EVGA),
Crunch3r (BOINC United) и ale4316 (Ukraine),
jondi_hanluc (OcUK - Overclockers UK) и zioriga (BOINC.Italy),
firstomega (Rechenkraft.net) и ShmyaCluster (Crystal Dream),
EG (SETI.USA) и Cocagne (L'Alliance Francophone),
pah (L'Alliance Francophone) и forest (Czech National Team),
sorcrosc (BOINC.Italy) и [SG-FC]shka (SETI.Germany),
[AF>Libristes] Elorak (L'Alliance Francophone) и WTBroughton,
Gusek (Russia Team) и Rudy Toody (TeAm AnandTech),
Chipotle (Ars Technica) и Dan Sargent (SETI.USA),
n3Ro (Meisterkuehler.de Team) и Yi-Ming Wang (Team China),
Jeff17 (BOINCstats) и Matthias Lehmkuhl (SETI.Germany),
Giero (BOINC@Poland) и RFGuy_KCCO ([H]ardOCP),
glennpat (XtremeSystems) и MajkPascal (BOINC@Poland),
europe64 (europe64) и Cruncher Pete (BlackOps),
Viktor Svantner (Czech National Team) и Pushok (Russia Team),
whowhere (AUGE@BOINC) и DoctorNow (BOINC@Heidelberg),
StyM (XtremeSystems) и Wabi CZ (Czech National Team),
[AF>Kirass>MPF] Kikiphil (L'Alliance Francophone).

Новости "одной строкой":

Выложили ещё одну партию из 5 типов графов, обнаруженных в проекте - New graphs from 2018-06-14
Выложена очередная партия результатов с найденными "перестановочными парами" ОДЛК
Вычислительная мощность проекта - вновь возросла, за сутки сейчас перемалывается около 32 тысяч workunit-ов и это очень здорово! Метрика производительности уже несколько дней - возле 37 TFLOPS, сейчас "Current GigaFLOPS: 36955.95", что, пусть она и в некоторой степени условная - не может не радовать.
Отредактировано пользователем 15 июня 2018 г. 15:51:52(UTC) |
Новые графы от 2018.06.30!

Уважаемые участники!

На странице предварительных результатов опубликованы следующие 6 типов графов из ОДЛК наденные в проекте RakeSearch.

[R9_000091371/01] - 12 вершин и 21 ребра. Небольшой граф в виде симметричной фигуры. Ещё один "спутник"? (А раз маленький - кубосат? ) Или что-то ещё? Что вы думаете?

Большое спасибо за участие в проекте!

Ещё немного новостей проекта. 25 июля 2018 г

Как, возможно, вы помните, ранее мы upgrade-или сервер, на котором расположена виртуальная машина с проектом. После - удалось достать ещё 2 радиатора и CPU с HDD, которые также пошли в дело. Наращивание RAM позволило перейти к поиску настроек кэшей MySQL, которые позволили бы базе быстрее обрабатывать запросы. Сначала мы увеличили несколько из них и обработка запросов стала побыстрее, но в моменты пиковых нагрузок со стороны соседей по серверу или чистки базы от старых workunit-ов и result-ов - производительность иногда очень сильно падала. Вчера утром нарастили ещё один из кэшей и это изменение, насколько вижу - дало очень хороший результат - чистка базы стала проходить в разы быстрее, а запросы от процессов BOINC-сервера - вообще почти никогда не пересекаются.

Теперь, с одной стороны, будет меньше времени уходить на техническое обслуживание базы, а с другой - теперь сервер сможет обрабатывать намного больше запросов!

Ну и получен ещё некоторый опыт в управлении всем этим хозяйством.

[SETI_home_v8]

Владельцам устройств на Android предложили помочь науке

Калифорнийский университет в Беркли выпустил приложение для Android, которое позволяет «пожертвовать» часть вычислительных ресурсов личного смартфона или планшета на решение научных задач.

Распределенные вычисления с участием мобильных устройств добровольцев помогут ученым выполнять задачи — например, анализировать данные или выполнять симуляции, — для которых обычно требуются дорогостоящие суперкомпьютеры, говорится в пресс-релизе.

Приложение, которое получило название BOINC, можно загрузить (https://play.google.com/store/apps/d...berkeley.boinc ) в магазине Google Play. После установки программы пользователю предложат выбрать, какой научный проект он хочет поддержать своим участием.

В число проектов, с которыми взаимодействует программа, входят Einstein@Home (проверка гипотезы Эйнштейна о гравитационных волнах), Asteroids@home (изучение астероидов) и OProject@Home (теория чисел и квантовые вычисления).

Мощности устройства используются в вычислениях, только когда аппарат подключен к электросети, а уровень заряда аккумулятора составляет не менее 90 процентов. Обмен данными происходит только по сетям Wi-Fi.

Мобильное приложение станет частью проекта распределенных «добровольных вычислений» BOINC («Открытая инфраструктура Беркли для сетевых вычислений»). В рамках BOINC уже существуют программы аналогичного предназначения для компьютеров.

[garniv]

Цитата (SETI_home_v8) »

и для каждой оценки функции стоимости требуются многочисленные решения

...стоимости?

[Smirnoff]

Цитата (garniv) »

...стоимости?

В математике тоже есть такой термин, только выражается не в у.е. - он безразмерный...
https://habr.com/post/307004/ - немножко примитивно, но вполне доходчиво.

[SETI_home_v8]

Помоги науке - отдай ей свой смартфон/планшет на ночь!

[Полковник Исаев]

Фолдинг будет популярен только в случае нормальной монетизации, в тот момент он по сути станет майнингом и если его токены будут нормально котироваться, то проект очень быстро привлечёт миллионы людей. А пока всё нахаляву, люди предпочтут тратить вычислительные ресурсы на что-то более реальное.

[Smirnoff]

Цитата (kmv) »

Кто от этого получает сверхприбыли

Тоже мне, секрет Полишинеля... владельцы фармконцернов вполне известны.

Цитата (Полковник Исаев) »

А пока всё нахаляву, люди предпочтут тратить вычислительные ресурсы на что-то более реальное.

А вот не надо по своей алчности всех людей равнять. Да, в бесплатных распределённых вычислениях людей по-меньше, чем кроликов в майнинге - но они есть-таки...

[kmv]

Цитата (Smirnoff) »

Тоже мне, секрет Полишинеля... владельцы фармконцернов вполне известны.

Думаю, есть ещё промежуточное звено. Один концерн вполне может не захотеть платить за всех.

[SETI_home_v8]

Цитата (kmv) »

Думаю, есть ещё промежуточное звено. Один концерн вполне может не захотеть платить за всех.

!!!! Этим занимаются Институты!!!! теоретической работой и поиском формул!!! А потом продают это компаниям производителям!!!

Где вы видели проект организованный корпорациями!!!
Да корпорация может спонсировать институт и его разработки, но непосредственно поиском занимаются Институты!!!

Добавлено через 7 минут

Цитата (SETI_home_v8) »

!!!! Этим занимаются Институты!!!! теоретической работой и поиском формул!!! А потом продают это компаниям производителям!!!

Где вы видели проект организованный корпорациями!!!
Да корпорация может спонсировать институт и его разработки, но непосредственно поиском занимаются Институты!!!

Если взглянуть на список команд из США, то там повсюду университеты и институты. Там даже есть команда под названием Корпус морской пехоты США.
https://boincstats.com/ru/stats/-1/t...nited%20States
https://boincstats.com/ru/stats/-1/team/detail/2392

[kmv]

Цитата (SETI_home_v8) »

!!!! Этим занимаются Институты!!!! теоретической работой и поиском формул!!! А потом продают это компаниям производителям!!!
Где вы видели проект организованный корпорациями!!!

Мне на это пофиг. Как и что устроено. Щелкаешь выключателем/тумблером - загорается лампочка. Вывод - электричество из выключателя переходит в лампочку . Да и не один институт занимается проблемой (но монетки немногие дают).

Цитата (SETI_home_v8) »

Если взглянуть на список команд из США,

А с российской командой как?

[Полковник Исаев]

Smirnoff
Ну причём тут моя алчность? Я тоже участвовал раньше в вычислениях и бесплатно (на науку) и с выгодой (когда дружно RSA-512 ломали, которым подписывали диски старых игровых консолей).
Просто когда есть выбор, обычно люди выбирают то, что им выгоднее.

[SETI_home_v8]

Описание проекта Einstein@Home

Einstein@Home — проект добровольных вычислений на платформе BOINC по проверке гипотезы Эйнштейна о существовании гравитационных волн, которые были обнаружены 100 лет спустя (в сентябре 2015 года). В ходе выполнения проекта первоначальная цель была расширена: в настоящее время проект занимается также поиском пульсаров по данным радио- и гамма-телескопов. Проект стартовал в рамках Всемирного года физики 2005 и координируется Университетом Висконсина-Милуоки (Милуоки, США) и Институтом гравитационной физики им. Макса Планка (Ганновер, Германия), руководитель — Брюс Аллен. С целью проверки гипотезы проводится составление атласа гравитационных волн, излучаемых быстро вращающимися неосесимметричными нейтронными звездами (пульсарами), качающимися (англ. wobbling star), аккрецирующими (англ. accreting star) и пульсирующими звездами (англ. oscillating star). Данные для анализа поступают с Лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO) и GEO600. Кроме проверки общей теории относительности Эйнштейна и получения ответов на вопросы «Распространяются ли гравитационные волны со скоростью света?» и «Чем они отличаются от электромагнитных волн?», прямое обнаружение гравитационных волн будет также представлять собой важный новый астрономический инструмент (большинство нейтронных звезд не излучают в электромагнитном диапазоне и гравитационные детекторы способны привести к открытию целой серии ранее неизвестных нейтронных звезд). Наличие же экспериментальных доказательств отсутствия гравитационных волн известной амплитуды от известных источников поставит под сомнение саму общую теорию относительности и понимание сущности гравитации.

С марта 2009 года часть вычислительной мощности проекта используется для анализа данных, полученных консорциумом PALFA с радиотелескопа Обсерватории Аресибо (Пуэрто-Рико), на предмет поиска радиопульсаров в двойных звездных системах. В ходе анализа были обнаружены 2 новых ранее неизвестных радиопульсара — PSR J2007+2722 (2010) и PSR J1952+2630 (2011). Анализ данных радиотелескопа обсерватории Паркс (Австралия) позволил открыть в 2011—2012 годах 23 ранее неизвестных радиопульсара. При обработке новой порции данных, полученных Обсерваторией Аресибо в 2011—2012 гг. с использованием широкополосного спектрометра «Mock», в 2011—2015 годах открыты 28 новых радиопульсаров. Общее количество открытых радиопульсаров — 54. В 2013—2016 гг. в ходе анализа данных с гамма-телескопа GLAST были открыты 18 гамма-пульсаров. Сентябрь 2015 - первое в истории прямое обнаружение гравитационных волн. Добровольцы, чьи компьютеры участвовали в открытии пульсаров, получают от организаторов проекта памятный сертификат.

Стратегия поиска


Основной задачей расчетов является выделение полезного сигнала (интерференционной картины) из шума, который является следствием тепловых колебаний атомов в зеркалах, квантовой природы света, сейсмических движений земной коры или резонансных колебаний нитей, на которых подвешена оптика. Процесс обнаружения осложняется также влиянием вращения Земли вокруг Солнца и вокруг своей оси, в совокупности вызывающими сдвиг частоты сигнала из-за эффекта Доплера. При обработке данных выполняется согласованная фильтрация сигнала, требующая сопоставления зашумленного образца с эталонным, и производится сравнение десятичасовых отрезков наблюдений («сегментов» на интерферометре с теоретически предсказанной картиной, которую должны создавать гравитационные волны, идущие от вращающихся нейтронных звёзд, предположительно располагающихся на определенных участках небесной сферы. Подобные гравитационные волны являются непрерывными (англ. continuous-wave, CW), имеют постоянную амплитуду и являются квази-монохроматическими (имеют незначительное уменьшение частоты с течением времени). В ходе расчетов используется достаточно густая сетка (30 000 узлов), охватывающая все небо (предполагается, что пульсар может находиться в любой точке небесной сферы в узлах сетки), а также перебираются различные частоты и скорости их изменения (фактически производные от частоты).

При помощи оконного преобразования Фурье (англ. Short Fourier Transform, SFT) получасовые фрагменты данных с гравитационного телескопа разбиваются на набор из 2901 SFT-файла (каждый файл, обрабатываемый на машине пользователя, перекрывает частоту спектра в 0,8 Гц: 0,5 Гц полезных данных плюс боковые лепестки), что в совокупности покрывает диапазон частот от 50 до 1500,5 Гц. Помехи, создаваемые самим инструментом, по возможности удаляются (заменяются гауссовым белым шумом) по априорно известным линиям в спектре, специфичном для каждого из детекторов. В результате анализа на сервер проекта передается информация о возможных претендентах, выявленных в ходе вычислений с использованием критерия Фишера (шумы инструмента подчиняются нормальному распределению Гаусса, вычисленный критерий Фишера обладает распределением \chi^2 с четырьмя степенями свободы, а его параметр нецентрированности пропорционален квадрату амплитуды гравитационной волны). Выбранные претенденты отвечают неравенству 2F > 25 (при использовании преобразования Хафа требования к кандидатам могут быть ослаблены до 2F > 5{,}2). Описанная процедура выполняется для двух различных десятичасовых блоков данных, после чего производится сравнение результатов и отсев части их них, отличающихся более чем на 1 мГц по частоте и на 0,02 рад по позиции на небесной сфере. Затем результаты отправляются на сервер проекта для постобработки, которая заключается в проверке того, что для большинства наборов данных должны быть получены совпадающие результаты (при этом в некоторых случаях возможно обнаружение ложных кандидатов в пульсары из-за наличия шумов). Постобработка результатов выполняется на вычислительном кластере Atlas, расположенном в Институте имени Альберта Эйнштейна в Ганновере и содержащем 6720 процессорных ядер Xeon QC 32xx 2,4 ГГц (пиковая производительность — 52 терафлопс, реальная — 32,8 терафлопс).

Подобным образом могут быть проанализированы не только данные гравитационных детекторов, но и наблюдения в радио-, рентгеновском и гамма-диапазоне с обнаружением пульсаров соответствующих типов.
Эксперименты BRP4, BRP4G, BRP5 (завершены)/BRP6 (PMPS XT) (активен)


21 июля 2011 года стартовал новый эксперимент (BRP4) для обработки свежей порции данных обсерватории Аресибо. Данные получены с использованием нового широкополосного спектрометра Jeff Mock (ширина принимаемого диапазона — 300 МГц, 1024 канала), названного по имени его создателя. При обработке заданий возможно использование технологии CUDA. В настоящее время в ходе обработки данных эксперимента открыты 24 и переоткрыты несколько десятков уже известных радиопульсаров. В 2013 году стартовал эксперимент BRP5, целью которого является подробное исследование рукава Персея на предмет поиска радиопульсаров. В феврале 2015 года стартовал эксперимент BRP6 (PMPS XT), целью которого является расширение области поиска радиопульсаров в сторону больших частот вращения.

[SETI_home_v8]

В обитаемой зоне близкой звезды найдена экзопланета

Речь идет о звезде Росс 128. Это красный карлик, удаленный от нас на 11 световых лет. Его масса составляет 0.16, а радиус 0.21 солнечного. Как и другие звезды этого класса, Росс 128 излучает мало энергии. Его светимость составляет лишь 0.036% от солнечной. Но при этом Росс 128 значительно спокойней большинства красных карликов, которые известны своим весьма буйным нравом (они могут производить очень мощные вспышки, а также значительно уменьшать свою светимость). Это, а также данные о низком уровне металличности светила свидетельствуют о его солидном возрасте. По некоторым оценкам, Росс 128 сформировался около 9.5 миллиардов лет назад. Для сравнения, возраст Солнца составляет 5 миллиардов лет.

Теперь мы знаем, что у Росс 128 имеется как минимум одна планета. Она была обнаружена при помощи спектрографа HARPS, установленного на 3.6-метровом телескопе обсерватории Ла-Силья в Чили. Этот инструмент находит экзопланеты при помощи метода лучевых скоростей — т.е. по отклонениям в скорости звезды по отношению к Земле. HARPS показал, что вокруг Росс 128 вращается экзопланета, масса которой составляет 1.35 земной. Она совершает один оборот вокруг звезды за 9.9 земных дней.

Орбита экзопланеты Росс 128 b проходит на расстоянии 0.049 а.е.(7.3 миллиона км) от звезды. Она получает в 1.38 раза больше энергии, нежели Земли. Это помещает Росс 128 b во внутреннюю часть т.н. обитаемой зоны — региона, где на поверхности тела теоретически может существовать вода в жидком виде. Но как обстоят дела на самом деле трудно сказать. Температура на поверхности планеты в первую очередь будет определяться свойствами ее газовой оболочки, альбедо, а также тем, находится ли она в приливном захвате по отношению к звезде. Разные модели дают разные значения равновесной температуры Росс 128 b, начиная от -60 и заканчивая + 20 градусами Цельсия.

На текущий момент, Росс 128 b является второй по удаленности от Солнечной системы экзопланетой в обитаемой зоне. Учитывая возраст и низкую активность звезды, условия на поверхности Росс 128 b могут быть куда благоприятнее для потенциальной жизни, нежели на Проксиме b. Стоит напомнить, что во время наблюдений этой системы в мае обсерватория Аресибо зафиксировала необычные радиосигналы. Но позже выяснилось, что они скорее всего имели земное происхождение.

Сейчас Росс 128 занимает двенадцатое место в списке ближайших к Солнцу звезд. Но стоит отметить, что она постепенно приближается к Солнечной системе. Минимальное сближение состоится через 79 тысячу лет, когда Росс 128 подойдет к нам на дистанцию в 6.2 световых года.

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

А поиск подводной лодки управляемой Гитлером по до льдами антарктики не ведутся? Отдам ресурсы на такое благое дело. Ну или вычисление местонахождения сокровищ тамплиеров. Или золото Полуботка на благо одной страны не шукают? Тоже помогу.

Нехорошо смеяться над больными людьми!)

[SETI_home_v8]

для запуска "одной кнопкой" эта команда делала 1 год интересный протокол для распределённых вычислений. С интересом слежу:
https://twitter.com/DC_Protocol

[SETI_home_v8]

Как работает SETI@Home .
Автор текста Ron Hipschman

Перевод текста взят с официального русского зеркала проекта SETI@Home.

Проблема — Горы данных

Большинство существующих ныне программ SETI, в том числе и проводимые в UC Berkeley, используют большие компьютеры, анализирующие данные с телескопа в реальном времени. Ни один из этих компьютеров не смотрит в данные слишком глубоко в поиске слабых сигналов, и не ищет широкий класс типов сигналов (их мы обсудим чуть позже...) Причина этого в ограниченности мощи компьютеров, доступной для анализа данных. Поиск самых слабых сигналов требует очень больших вычислительных мощностей. Выполнение работы потребует гигантский суперкомпьютер. Программы SETI никогда не могли себе позволить построить или приобрести такие вычислительные мощности. Однако они могут сделать обходной манёвр. Вместо большого компьютера, выполняющего работу, они могут использовать компьютер поменьше, который будет работать дольше. Однако в этом случае будут скапливаться груды необработанных данных. А что, если использовать ОЧЕНЬ МНОГО маленьких компьютеров, одновременно проводящих различные части анализа? Где команда SETI могла бы найти тысячи компьютеров, необходимых для анализа данных, непрерывным потоком поступающих из Arecibo?

Команда SETI из UC Berkeley обнаружила, что уже есть тысячи компьютеров, которые можно было бы использовать. Большая часть этих компьютеров простаивает, в то время как на их экране летают тостеры, и не делают абсолютно ничего, только тратят электроэнергию. Вот где на сцене появляется SETI@Home (и Вы!). Проект SETI@Home надеется убедить Вас позволить нам попользоваться Вашим компьютером, пока Вы сами его не используете, и помочь нам «…искать новую жизнь и новые цивилизации». Мы сделаем это с помощью экранной заставки, которая сможет получить от нас кусок данных по интернету, проанализировать данные и прислать результат обработки обратно к нам. Как только Вам снова потребуется ваш компьютер, наша экранная заставка немедленно уходит с дороги и продолжает анализ лишь тогда, когда Вы закончите работу.

Это интересная и трудная задача. Данных настолько много, что их анализ кажется невозможным! К счастью, задача анализа данных легко разбивается на небольшие куски, каждый из которых можно обрабатывать раздельно и параллельно. Ни один из кусочков не зависит от остальных. Кроме того, из Arecibo видна лишь конечная часть неба. За следующие два года все небо, видимое телескопу, будет просканировано трижды. Нам кажется, что для данного проекта этого достаточно. К тому времени, как мы просмотрим небо трижды, будут новые телескопы, новые эксперименты и новые подходы к SETI. Мы надеемся, что вы сможете принять участие и в них!

Разбивка данных

Данные записываются с высокой плотностью на плёнку на телескопе Arecibo в Пуэро-Рико, заполняя примерно одну 35-гигабайтную DLT плёнку в день. У Arecibo нет широкого канала подключения к интернету, и потому данные обычной почтой отбывают в Berkeley. Затем данные разбиваются на куски по 0.25 мегабайта (которые мы называем «рабочими единицами »). Они по интернету рассылаются с сервера SETI@Home людям по всему земному шару для обработки.

Как данные разбиваются на куски

SETI@Home просматривает данные в 2.5-мегагерцовой полосе вокруг 1420 МГц. Этот спектр всё равно слишком широк, чтобы вы могли его анализировать, и потому мы разбиваем эту полосу на 256 кусков, каждый шириной в 10 кГц (если быть точными, 9766 Гц, но мы округлим цифры для упрощения расчётов). Это делает программа, называемая «сплиттер». Полученные 10-килогерцовые куски несколько проще в обращении. Запись сигнала с частотой до 10 кГц требует 20 тыс. бит в секунду (kbps). (Это называется частотой Найквиста, Nyquist frequency.) Мы отправляем вам примерно 107 секунд этих 10-килогерцовых (20kbps) данных. 100 секунд умножить на 20000 бит равно 2000000 бит, или примерно 0.25 мегабайта с учётом того, что в байте 8 бит. Ещё раз повторим, мы называем эти 0.25-мегабайтные куски «рабочими единицами». Мы также отправляем вам массу дополнительной информации о рабочей единице, в итоге получается около 340 килобайт данных.

Пересылка данных

SETI@Home требует соединения только для передачи данных. Это происходит только тогда, когда экранная заставка закончила анализ рабочей единицы и хочет отправить результаты назад (и получить новую рабочую единицу). Это происходит только с Вашего разрешения, и Вы можете контролировать, когда Ваш компьютер выходит на связь с нами. При желании в установках экранной заставки можно указать, что данные следует передавать автоматически, сразу по окончании обработки очередной рабочей единицы. Передача данных через наиболее распространённые модемы происходит меньше 5 минут, и соединение прекращается сразу после того, как все данные переданы.

Все рабочие единицы учитываются в большой базе данных здесь в Berkeley. Несмотря на то, что данные в рабочих единицах слегка перекрываются для того, чтобы ничего не пропустить, никакие два человека не получат одну и ту же рабочую единицу. Когда рабочая единица возвращается к нам, её присоединяют к базе данных и помечают, как «обработанную». Наши компьютеры находят новую рабочую единицу, отправляют её Вам и отмечают в базе данных как «обрабатываемую». Если от вас долго нет вестей, мы предполагаем, что Вы нас бросили (а Вам, между прочим, должно быть очень стыдно!), и когда-нибудь ваша незаконченная работа достанется кому-то другому.

Что ищет SETI@Home?

Итак, что же Вы будете для нас делать? Что именно Вы станете разыскивать в присланных данных? Проще всего ответить на этот вопрос, рассказав, каких сигналов мы ожидаем от инопланетян. Мы ожидаем, что они отправят нам сигнал самым эффективным для СЕБЯ способом, который позволил бы НАМ легко опознать послание. Так, получается, что отправка сообщения сразу на многих частотах неэффективна. Для этого требуются очень большие мощности. Сообщение с энергией, сконцентрированной в очень узком диапазоне частот, проще определить на фоне шумов. Это особенно важно, так как мы предполагаем, что они достаточно далеко от нас, и что их сигнал, достигнув нас, станет очень слабым. Итак, мы не ищем широкополосных сигналов (распределённых по многим частотам), мы настраиваем радиоприёмник на разные каналы и смотрим мощность сигнала на них. Если сигнал сильный, он привлекает наше внимание.

Другим фактором, позволяющем устранить местные (земные и спутниковые) сигналы, является их более-менее постоянность. Они не меняют интенсивность со временем. С другой стороны, телескоп Arecibo неподвижен. Во время работы SETI@Home телеско не следит за звёздами. Как следствие, небо «проплывает» над фокусом телескопа. Цель проходит фокус тарелки примерно за 12 секунд. Потому мы ожидаем, что внеземной сигнал будет в течение 12 секунд сначала становиться сильнее, а затем — слабеть. В поиске этого 12-секундного «гауссовского» сигнала мы отправляем вам около 10 секунд данных. Кроме того, данные в разных рабочих единицах слегка перекрываются, чтобы важные сигналы не оказались отсечены на раннем этапе анализа.

Давайте рассмотрим несколько примеров. Если у вас установлено RealAudio, вы можете прослушать симуляции того, на что похожи некоторые из сигналов (не забывайте, однако, что искомые сигналы — это радиоволны, а не звуковые…). Для того, чтобы услышать звук, просто щёлкните на соответствующий график.

На этом графике (как и на всех последующих) по горизонтали отложено время. По вертикали отложена частота сигнала. Здесь представлен широкополосный сигнал, в котором перемешаны многие частоты. Обратите внимание, что сигнал начинается как слабый (тусклый) слева, становится громче (ярче), достигает максимума в центре графика через 6 секунд и слабеет в течение следующих 6 секунд. Такого поведения мы ожидаем от внеземного сигнала, проплывающего над телескопом. К сожалению, мы не рассматриваем широкополосные сигналы. Так, скорее всего, будут выглядеть звёзды и другие естественные астрономические объекты. Широкополосные сигналы мы отбрасываем.

Этот график больше похож на то, что мы ищем. Здесь диапазон частот сигнала значительно уже. Он также усиливается, а затем ослабевает в течение 12 секунд. Мы не знаем, насколько узкой окажется частота полос, и потому ищем сигналы в нескольких полосах.

Если наши звёздные друзья пытаются передать с сигналом какую-то информацию (что весьма вероятно), сигнал практически наверняка окажется модулированным. Такие сигналы мы тоже ищем.

Вряд ли наши планетные системы неподвижны одна относительно другой. Это относительное движение может стать причиной «допплеровского сдвига», или изменения частоты сигнала. Из-за него частота сигнала в течение 12 секунд может немного возрасти или понизиться. Такие сигналы называются «чипованными», и их мы тоже ищем.

Разумеется, нам интересны также и чипованные модулированные сигналы!

Подробности об анализе

Программа SETI@Home ищет сигналы, в 10 раз более слабые нежели те, которые ищет SERENDIP IV в Arecibo, так как применяет громоздкий по вычислениям алгоритм «когерентного интегрирования». Ни у кого другого (в том числе и программы SERENDIP) нет вычислительных мощностей для реализации этого метода. Ваш компьютер проводит быстрое преобразование Фурье над присланными данными, и ищет сильные сигналы на различных сочетаниях частоты, полосы и величины чипа. Над каждой из присланных нами рабочих единиц проводятся следующие операции.

Рассмотрим сначала самую трудоёмкую часть вычислений. Сначала данные надо «расчиповать» — устранить эффекты допплеровского сдвига. На самом высоком разрешении мы должны сделать это 5000 раз, от -5 Гц/с до +5 Гц/с с шагом в .002 Гц/с. Для каждой из величин чира 107 секунд данных расчиповываются, а затем делятся на 8 блоков по 13.375 секунд каждый. Каждый 13.375-секундный блок проверяется с полосой .07 Гц на пики (т.е. 131 072 проверок (частот) на блок на величину чипа!) Это УЙМА вычислений! За этот первый шаг ваш компьютер проводит порядка 100 миллиардов операций!

Мы ещё не закончили, надо проверить и другие ширины полос. На следующем этапе полоса удваивается до 0.15 Гц. Начиная с этой ширины полосы мы удваиваем диапазон возможных чипов до с -10 Гц/с по +10 Гц/с. Хотя это и удваивает диапазон, нам надо проверить лишь 1/4 возможных чипов, т.к. полоса стала шире. Итого у нас вдвое больше диапазон возможных чипов, но просматриваем мы из них лишь четверть. Итого мы выполним примерно половину объёма работ, потребовавшегося нам при самом высоком разрешении (узкой полосе), или около 50 миллиардов операций. Ерунда-то какая...

На следующем шаге мы снова удваиваем полосу частот (с 0.15 до 0.3 Гц) и снова в четыре раза уменьшаем число рассматриваемых чипов. (Мы сохраняем диапазон чипов от -10 Гц/с до +10 Гц/с на протяжении всех последующих вычислений.) Этот (и все последующие) шаги требует в четыре раза меньше вычислений, нежели предыдущий. В данном случае это всего 12.5 миллиардов операций. Так продолжается н течение 14 удвоение ширины полосы (0.07, 0.15, 0.3, 0.6, 1.2, 2.5, 5, 10, 20, 40, 75, 150, 300, 600 и 1200 Гц), в общем и целом давая чуть больше 175 миллиардов операций над 107 секундами данных. Как можно видеть, большая часть работы выполняется при самой узкой полосе частот (около 70% работы.)

Наконец, сильные при каком-то сочетании частоты, полосы частот и чирпа сигналы проверяются на то, не являются ли они интерференцией с Земли. Только сигналы, усиливающиеся и ослабевающие в течение 12 секунд (времени, необходимом участку неба для того, чтобы пройти над телескопом), предварительно считаются внеземными по природе.
Сколько же времени занимают все эти вычисления? В среднем, домашний компьютер современной модели разумной мощности (с процессором, работающим с частотой около 233 МГц) затратит на обсчёт одной рабочей единицы около 24 часов. Эта цифра получена из расчёта, что компьютер занят ТОЛЬКО вычислениями SETI@Home, а вовсе даже не вашей любимой игрой. Не забывайте также, что мы каждый день получаем новых данных на более 200 000 рабочих единиц!


Теперь вы знаете, почему нам нужна ваша помощь!


Что произойдёт,если мой компьютер обнаружит инопланетян?


Прежде, чем добраться с «что произойдёт», следует разобраться с «что, если». Рассматривая эти данные и результаты вашего анализа, очень важноне забывать, что есть ОЧЕНЬ много источников радиосигналов. Многие из них рождаются на Земле благодаря телестанциям, радарам и другим высокочастотным передатчикам. Спутники и многие астрономические объекты также являются источниками сигналов. Существуют также «тестовые сигналы», специально вводимые в систему, чтобы команда SETI@Home могла убедиться, что аппаратное и программное обеспечение функционирует правильно на всех этапах работы. Радиотелескоп Arecibo соберёт все эти сигналы и радостно отправит их на обработку вашей экранной заставке. Радиотелескопу всё равно, что это за сигналы. Как вашему уху без разницы, что оно слышит. Ваша экранная заставка будет просеивать эти сигналы в поисках такого, который «громче» фона, а также усиливается и затухает в течение 12 секунд — времени, в течение которого участок неба проходит над телескопом.

Все подходящие сигналы отправятся обратно к команде Berkeley SETI@Home для дальнейшего анализа. Команда SETI@Home ведёт большую базу данных известных источников эфирных помех (ИЭП). Эта база данных постоянно обновляется. На этом этапе 99.9999% всех сигналов, обнаруженных экранными заставками, отбрасываются как ИЭП. Также отбрасываются тестовые сигналы.

Оставшиеся неопознанные сигналы сравниваются с другими наблюдениями того же участка неба. Это может занять до 6 месяцев, так как команда SETI@Home не управляет телескопом. Если сигнал подтвердится, команда SETI@Home затребует выделенного времени телескопа и по новой просмотрит наиболее интересных кандидатов.

Если сигнал будет наблюдаться два или более раз, и он не будет при этом тестовым или ИЭП сигналом, команда SETI@Home попросит другую группу проверить его. Эта группа будет использовать другой телескоп, другие приёмники, компьютеры итд. Тем самым, мы надеемся, будут отсеяны сбои в нашем аппаратном или программном обеспечении (и слишком умные студенты, пытающиеся еас разыграть...) Вместе со второй группой команда SETI@Home проведёт интерферометрические измерения (для этого требуются два наблюдения приборами, разнесёнными на больше расстояние). Этим можно будет подтвердить, что источник сигнала находится на расстоянии межзвездного масштаба.

Если и это подтвердится, SETI@Home сделает заявление в виде телеграммы IAU (Международного астрономического союза, International Astronomical Union). Это — стандартный способ оповещения астрономического сообщества о важных открытиях. Телеграмма будет содержать всю важную информацию (частоты, ширину полосы, координаты в небе итд), необходимую другим группам астрономов для того, чтобы подтвердить наблюдение. Тот (те), чья экранная заставка обнаружила сигнал, будут названы среди со-открывателей вместе с другими участниками команды SETI@Home. На этом этапе мы всё ещё не будем точно знать, послан ли сигнал разумной цивилизацией или происходит от какого-то нового астрономического явления.

Вся информация об открытии будет сделана общедоступной, вероятно по Интернету. Ни одной стране или отдельному человеку не будет позволено заглушать частоту, на которой был обнаружен сигнал. С точки зрения любого конкретного наблюдателя объект будет восходить и заходить, следовательно, потребуется наблюдение с радиообсерваторий всего мира. Тем самым это будет, по необходимости, многонациональное предприятие. Вся эта информация также станет всеобщим достоянием.

Декларация принципов, касающихся действий после обнаружения внеземного разума.

Мы, организации и индивидуальные участники проблемы поиска внеземного разума, признавая, что поиск внеземного разума является неотъемлемой частью космических исследований и предпринят с мирной целью в интересах всего человечества, вдохновленные огромным значением, которое имеет для человечества обнаружение внеземного разума, хотя вероятность обнаружения может быть низкой, имея ввиду «Договор о Принципах Регулирования Деятельности Государств по Исследованию и Использованию Космического Пространства, включая Луну и другие небесные тела», который предписывает государствам-участникам этого договора <... информировать Генерального Секретаря Организации Объединенных Наций, а также общественность и международное научное сообщество «для наиболее широкого возможного использования» о природе, месте, проведении и результатах> их действий по исследованию космоса (статья XI), признавая, что любое первичное обнаружение может быть неполным или неясным и требует тщательной проверки и подтверждения, и что особенно важным является поддержание высочайших стандартов научной ответственности и достоверности, согласились соблюдать следующие принципы распространения информации об обнаружении внеземного разума:

1. Какому-либо индивидуальному исследователю, общественному или частному исследовательскому институту, либо государственному агентству, которые полагают, что ими обнаружен сигнал или другое доказательство существования внеземного разума (Первооткрывателю) следует, до того как будет сделано публичное заявление, убедиться, что наиболее приемлемым объяснением является скорее существование внеземного разума, чем какие-либо другие природные или антропогенные феномены. Если доказательство существования внеземного разума не может быть точно установлено, Первооткрыватель может распространить информацию, как относящуюся к открытию некоего неизвестного феномена.

2. Прежде, чем сделать публичное заявление, что получено доказательство существования внеземного разума, Первооткрывателю следует быстро проинформировать всех других наблюдателей и исследовательские организации, которые являются участниками данной Декларации, чтобы они могли подтвердить открытие независимыми наблюдениями из других мест, и могла бы быть создана сеть, дающая возможность непрерывного слежения за сигналом или феноменом. Участникам Декларации следует воздерживаться от какого-либо публичного представления информации до тех пор, пока не будет определено, является ли данная информация убедительным доказательством существования внеземного разума. Первооткрывателю следует проинформировать свои национальные власти.

3. После заключения, что открытие является достоверным доказательством существования внеземного разума и информирования других участников Декларации, Первоткрывателю следует послать сообщение наблюдателям всего мира через Центральное Бюро Астрономических Телеграмм Международного Астрономического Coюза, а так же проинформировать Генерального Секретаря Организации Объединенных Наций в соответствии со статьей XI Договора о Принципах Регулирования Деятельности Государств по Исследованию и Использованию Космического Пространства, включая Луну и другие тела. Учитывая заинтересованность других организаций в экспертизе, касающейся вопроса существования внеземного разума, Первооткрывателю следует одновременно проинформировать об открытии и снабдить имеющимися данными и зарегистрированной информацией следующие международные институты: Международный Союз Телекоммуникаций, Комитет по Исследованию Космического Пространства Международного Совета Научных Союзов, Международную Астронавтическую Федерацию, Международную Академию Астронавтики, Международный Институт Космического Права, Комиссию 51 Международного Астрономического Союза, Комиссию J Международного Радиофизического Союза.

4. Подтвержденное известие об обнаружении внеземного разума должно быть распространено быстро, открыто и широко по научным каналам и через средства массовой информации с соблюдением процедур данной Декларации. Первооткрывателю следует дать право первого публичного заявления.

5. Все необходимые для подтверждения данные следует сделать доступными для международного научного сообщества с помощью публикаций, собраний, конференций и другими возможными способами.

6. Чтобы открытие было подтверждено и проконтролировано, любые данные, имеющие отношение к обнаружению, должны быть зарегистрированы и постоянно храниться для самого широкого использования в форме, доступной для позднейшего анализа и интерпретации. Эти записи следует предоставить в распоряжение международных институтов, перечисленных выше и членов научного сообщества с целью объективного анализа и интерпретации.

7. Если данные обнаружения представлены в виде электромагнитного сигнала, участники данной Декларации должны добиться международного соглашения по защите соответствующих частот путем применения процедур, предусмотренных Международным Союзом Телекоммуникаций (МСТ). Следует немедленно послать сообщение Генеральному Секретарю МСТ в Женеву, который сможет включить в Weekly Circular просьбу сократить количество передач на указанных частотах. Секретариату, вместе с уведомлением Административного Совета Союза, следует выяснить возможность и целесообразность созыва Экстраординарной Административной Радиоэхонференции для рассмотрения этого вопроса с учетом мнений членов администрации МСТ.

8. Никакой ответ на сигнал или другое свидетельство существования внеземного разума не может быть послан до специальных международных консультаций. Процедуры для таких консультаций будут определены в специальных договорах, декларациях или документах.

9. Комитет SETI Международной Академии Астронавтики [МАА] совместно с Комиссией 51 Международного Астрономического Союза будет постоянно вести обзор процедур по обнаружению внеземного разума и последующего использования данных. Если будет получено достоверное указание на существование внеземного разума, должен быть создан международный комитет ученых и других экспертов, чтобы служить центром непрерывного анализа всех собранных наблюдательных данных, а также для рекомендаций по выдаче информации для общественности. Этот комитет следует составить из представителей международных институтов, указанных выше, а также из других членов, которые могут быть необходимыми. Чтобы содействовать созыву такого комитета (если обнаружение произойдет), Комитету SETI МАА следует составить и поддерживать текущий список будущих представителей каждого из указанных международных институтов и отдельных подходящих специалистов; необходимо, чтобы список поспоянно был в наличии Секретариата МАА. МАА будет выступать Депозитарием Декларации и ежегодно предоставлять текущий список всем ее участникам.

По этой ссылке доступна официальная Декларация принципов, касающихся действий после обнаружения внеземного разума.

Из-за этого протокола очень важно, чтобы участники проекта SETI@Home не слишком бурно радовались, обнаружив сигналы на своём экране, и не бросались делать собственные заявления и вызывать прессу. Это может очень сильно повредить проекту. Так что будем держать головы холодными, а компьютеры — горячими, и пусть они перемалывают данные. Каждый из нас может надеяться, что он и будет тем, кто поможет получить сигнал какой-нибудь внеземной цивилизации, пытающейся «позвонить нам».

[kmv]

Цитата (SETI_home_v8) »

Как работает SETI@Home .
Автор текста Ron Hipschman

Актуально было примерно 20 лет назад. Найдёшь инопланетян - такой срач начнётся, паника, непонятная ситуация с деньгами, продуктами. Так что лучше не искать.

Добавлено через 37 секунд

Про изучение пояса Койпера и облака Орта есть что-нибудь?

[SETI_home_v8]

Цитата (kmv) »

Актуально было примерно 20 лет назад. Найдёшь инопланетян - такой срач начнётся, паника, непонятная ситуация с деньгами, продуктами. Так что лучше не искать.

Добавлено через 37 секунд

Про изучение пояса Койпера и облака Орта есть что-нибудь?

Могу посоветовать этого товарища. Шибко интересно пишет...
https://kiri2ll.livejournal.com/1028648.html

Добавлено через 9 минут

Цитата (kmv) »

Актуально было примерно 20 лет назад. Найдёшь инопланетян - такой срач начнётся, паника, непонятная ситуация с деньгами, продуктами. Так что лучше не искать.

Добавлено через 37 секунд

Про изучение пояса Койпера и облака Орта есть что-нибудь?

Ха! если они и поймают какой то сигнал то, имеется ввиду что инопланетяне не смогут так быстро прилететь сюда и проверить. А простая переписка, допустим если они находятся в радиусе 100 световых лет, и не имеют возможности сюда прилететь, ни чем не грозит... Ну разве что телек пошумит и все...

А вот если после отправки сигналов, через некоторое время, на границе солнечной системы материализуется, какой нибудь корабль, проверить кто это тут такой смелый что вопит на всю округу, во тогда да, интересно будет.

[kmv]

Цитата (SETI_home_v8) »

А вот если после отправки сигналов,

Так мы и отправляли. Неоднократно. И послание инопланетянам не только на Челленжерах, но и на Луне есть. Как и многочисленный фон в космос от человечества.

Цитата (SETI_home_v8) »

Ха! если они и поймают какой то сигнал то, имеется ввиду что инопланетяне не смогут так быстро прилететь сюда и проверить

Сами переругаемся. Эмоции у людей будут от паники до карнавала и буйной радости. В любом случае, лично я пойду да сахаром, солью, спичками, тушёнкой. И туалетной бумагой. За бумагой - в первую очередь.

[SETI_home_v8]

Цитата (kmv) »

Так мы и отправляли. Неоднократно. И послание инопланетянам не только на Челленжерах, но и на Луне есть. Как и многочисленный фон в космос от человечества.

Сами переругаемся. Эмоции у людей будут от паники до карнавала и буйной радости. В любом случае, лично я пойду да сахаром, солью, спичками, тушёнкой. И туалетной бумагой. За бумагой - в первую очередь.

Нет, я не думаю что будет паника и безумная радость, скорее томительное ожидание, чем все закончится...

[SETI_home_v8]

Вычисления на дому. Как заставить компьютер решать мировые проблемы
2017-05-26
Влaдельцам современных компьютеров и мобильных гаджетов доступны мощнейшие вычислительные ресурсы, которые используются на полную катушку только изредка. При этом сущеcтвует масса интересных задач, решением которых можно загpузить простаивающую технику. Объединившись, тысячи персоналок, ноутбуков и дaже смартфонов могут выступать наравне с суперкомпьютерами.
Grid вместо суперкoмпьютера
Идея объединить девайсы из разных уголков планеты в большой клaстер не нова, но реально достижимой она стала только с развитием скоростного интернета. Один в пoле не воин, а мировая паутина легко позволяет собрать цифровое вoйско. Те, кто встал на темную сторону, создают для своих черных дел ботнеты. Они досят сайты, бpутфорсят пароли, рассылают спам и заставляют чужие устройства майнить для них криптовалюту. Те, кто оcтался на светлой стороне, используют распределенные вычисления для доброго и вечного — развивают исследовaтельские проекты, двигают науку и улучшают жизнь в целом, как это и подобает настоящим хакeрам.
Организация распределенных вычислений — трудоемкое зaнятие, которое требует специфических знаний. В зарубежной литературе их обычно назывaют словом grid или гетерогенными вычислениями. Первый термин прижилcя потому, что каждый компьютер образует узел сети (grid), а второй — поскольку все узлы разные по своей аpхитектуре и набору установленного софта. Основная сложность заключаeтся именно в том, чтобы заставить этот зоопарк работать как единое целое.
Наука начинается там, где пoявляется математика
В свое время мне доводилось обрабатывaть тонны статистических данных, выполнять квантово-химические расчеты и работать с исследователями, увлеченными самыми разными областями. Иными словами, у меня есть некотоpое представление о роли вычислений в науке и о том, как дела обстоят в реальнoсти.
По образованию я врач, поэтому начну с близкой мне темы. В современных медицинcких исследованиях диагностика и лечение множества забoлеваний связаны с изучением структуры белков и их взаимодействия на мoлекулярном уровне. Фолдинг полипептидных цепочек, докинг лигандов, генeтические и биохимические расчеты — все это требует колоссальных вычислительных ресурсов, котоpые научному коллективу негде взять. Они либо стоят запредельно дорого, либо теоретичеcки есть, но на практике к ним не подступиться. Такая ситуация сложилась не только в России.
Лет восемь назaд вице-президент компании CDI Джейсон Фарке (Jason Farqu?) проникся этой проблемой сполна. Тогда выяснилось, что его отец страдает от хореи Гентингтона — неизлечимого нaследственного заболевания. Проявляется оно обычно на второй пoловине жизненного пути, и что с ним делать — никто не знает. Исследования вяло идут аж с конца XIX вeка, но даже механизмы развития болезни толком не были известны, когда отцу Джейсона поставили этот страшный диaгноз.
Фарке начал читать о заболевании всю доступную литературу. В клиничеcкой практике описывалась только поддерживающая терапия и симптоматичеcкое лечение, но он быстро нашел перспективные исследования. Обрабoтка их данных выполнялась в проекте Folding@Home — первой сети для биомедицинских раcпределенных вычислений на добровольной оснoве. Суть проекта проста: любой пользователь может установить бесплатное приложение (первая версия была скpинсейвером), и, когда компьютер не занят другими тяжелыми задачами, он будет выпoлнять расчеты белковых молекул в поисках новых лекaрств и методов лечения.
Посмотрев статистику проекта, Фарке понял, что бoльшая часть добровольцев не вносит заметного вклада. Когда-то они приcоединились, но теперь не выполняют даже одного задания в месяц. Мертвые души, с кoторыми разработка новых методов лечения так и останется призpачной надеждой, если не убедить людей заняться проблемoй всерьез.
Лучше всего мотивирует личный пример, поэтому Фарке собрал мoщный кластер (или, как сейчас бы сказали, ферму) из 17 топовых на тот момент видеокарт Nvidia GeForce GTX 295 и процессоров AMD Phenom X4 9550 с общей потребляемой мощностью под 7 киловaтт. В дальнейшем он добавил в стойку еще пять видеокарт — можешь посмотреть на эту кoнструкцию на видео.
Его ферма получила название Atlas Folder, быстро вырвалась в топ и послужила хорошим мoтиватором. Добровольцы сотнями в день подключали свои игровые компьютеры и пpиставки PlayStation 3, а суммарная производительность Folding@Home перевалила за 19 «чистых» петафлoпс. В последующие годы и в свои лучшие дни она превышала 100 петафлопс — это больше, чем у Sunway TaihuLight — самого мощнoго в мире суперкомпьютера.
Присоединиться к Folding@Home проще простого. Достаточно открыть в Google Chrome эту страничку, и бpаузер автоматически загрузит и начнет выполнять расчет очереднoго белка. Ты можешь ввести свои данные или выполнять расчеты анонимно. В примере ниже моделируется докинг протеинкиназы С (PKC) с различными лигандами. Главным обpазом — с белковыми рецепторами клеточной мембраны. Механизм этого взаимoдействия важен для разработки новых лекарственных пpепаратов от болезни Альцгеймера.


Если тебе неудобно запускать раcчеты в браузере, то на главной странице проекта есть ссылка на классическое дeсктопное приложение. На большинство вопросов помoжет найти ответы страница FAQ.
Результаты Folding@Home уже помогли заполнить многие пробелы в изучении нaследственных заболеваний. Установлены опредeленные белки, вызывающие развитие патологии, кодирующие их геныи непосредственно дефектные кодоны; выяснены молекулярные мeханизмы патогенеза. Однако это только начало. Чем глубже мы хотим разобраться в какой-то проблeме, тем больше ресурсов потребуется для этого на каждом последующем этапе.
Тем временем на сеpвере
На стороне клиента научные расчеты выглядят очень просто, а на сервере — чертовcки сложно. Чтобы создать очередное биохимическое задание, ученым надо выбpать подходящий белок (или другую молекулу) и формализовaть его с точностью до электрона. Сначала по этим данным будет рассчитана приблизительная модель, выпoлнены проверки, а затем лучшие кандидаты отправятся на компьютеры волoнтеров.
Клиентское приложение автоматически загрузит зaдания и будет вычислять уже точные углы и межатомные расстояния в крупной молекуле. Отдельные задания моделируют взаимодействие двух и бoлее молекул, а также учитывают влияние растворителя и вносят другие поправки.
Поcле того как несколько компьютеров выполнят одно и то же задание, сервер сравнит результаты и пpимет решение: считать его правильным или требующим повторной проверки. Такой подход пoзволяет выполнять надежные вычисления в постоянно меняющейся сети, узлы кoторой нельзя считать доверенными.
Для построения 3D-модели полипептидных цепoчек обычно используется термодинамическая гипотеза фолдинга белков, выдвинутая Криcтианом Бемером Анфинсеном. За нее он в 1972 году получил Нобелевcкую премию по химии. По точной трехмерной структуре белка и других органических мoлекул можно рассчитать положение их активных центров и всех функциональных групп. Эта информация позволяет довольно точно оценить реакционную способнoсть, биологическую активность, потенциальные области применения и уровeнь токсичности соединения, еще не имея на руках самого вещества. Благoдаря квантово-химическим методам на порядки ускоряется разработка лeкарств и диагностических маркеров.

В далекой-далeкой галактике
Моделирование белковых структур — важная, но дaлеко не единственная задача, которую можно решать с помoщью распределенных вычислений. Вопреки закону Мура, в научных кoллективах постоянно нарастает нехватка ИТ-ресурсов. Во всем миpе их львиная доля задействована в индустрии развлечений и в обработке коммерческих данных.
Острая фаза эксперимента может длиться секунды, а вот анaлиз иногда растягивается на месяцы, если не годы. К суперкомпьютерам выстраиваются очеpеди ученых, либо же необходимые гигабайты с гигафлопсами собираются по крохам среди вoлонтеров. Приведу несколько цифр для лучшего понимания масштабов.
Экспeрименты на Большом адронном коллайдере генерируют с полcотни петабайт данных ежегодно. Для их хранения и обработки построена отдeльная сеть WLCG (Worldwide LHC Computing Grid), которая объединяет 170 вычислительных центров в 42 странах (включая Россию), но даже с ней расчеты раcтягиваются на многие месяцы.
Каждый год автоматические обсерватории пoлучают больше данных, чем удавалось собрать за всю историю астронoмии вплоть до начала XXI века. Я сказал «каждый год»? Простите, вспомнил доклад пятилетней давности. Тут мне подсказывают — уже кaждые два-три месяца, а скоро будет каждую неделю. Постоянно совершенствуются инструмeнты и растут объемы наблюдений.

[SETI_home_v8]

Вычисления на компьютерах добровольцев помогли найти четыре гамма-пульсара

Проект распределенных вычислений Einstein@Home обнаружил четыре гамма-пульсара. Ключевую роль в поиске сыграло использование избытков вычислительной мощности на компьютерах добровольцев. Подробности приводит Общество Макса Планка, один из институтов которого (Институт гравитационной физики) принимал участие в проекте.

Четыре ранее неизвестных гамма-пульсара были выявлены при обработке данных, полученных гамма-обсерваторией «Ферми». Этот специализированный спутник несет на борту детектор гамма-излучения, который позволяет не только зафиксировать кванты с энергией до сотен гигаэлектронвольт, но и определить направление на их источник. Информация о всех зарегистрированных квантах поступала (и продолжает поступать, так как работа «Ферми» продлена до 2018 года) на Землю, но выявление периодических вспышек требовало специального анализа с привлечением большой вычислительной мощности. Эту мощность ученые получили при помощи проекта Einstein@Home.

Проект был запущен еще до вывода «Ферми» на орбиту для анализа других астрофизических данных, прежде всего, информации с детектора гравитационных волн LIGO. В середине 2011 года к числу решаемых в распределенной сети задач добавили поиск гамма-пульсаров. Работа с данными «Ферми» проистекала по той же схеме: пользователь устанавливал на свой компьютер специальную программу, та скачивала исходные данные, производила нужные операции и отсылала результаты обратно на сервер. При этом учитывался запуск других программ и если пользователь запускал какое-то свое приложение, научная задача уступала ресурсы процессора. Проект Einstein@Home использует избытки вычислительной мощности так же, как и ряд других аналогичных добровольных сетей: например, SETI@Home, участники которого ищут среди радиоастрономических данных возможные сигналы внеземных цивилизаций.

Восемь участников, чей вклад в открытие новых пульсаров оказался наиболее велик, получили специальные сертификаты. Владельцы компьютеров, обнаруживших ранее неизвестные объекты, живут в Австралии, Германии, Канаде, США и Японии. Исследователи подчеркнули, что даже совершенно не знакомые с астрофизикой люди могут оказать ученым помощь, значение которой растет с каждым годом. После продления миссии «Ферми» астрономы получили возможность проводить очень длительные наблюдения, но сложность обработки данных растет вместе с временем наблюдения. Из-за этого привлечение суперкомпьютера для анализа обходится исследователям слишком дорого. Распределенная же сеть имеет вычислительную мощность около одного петафлопса, что сопоставимо со многими суперкомпьютерами, которые при этом будут потреблять сотни киловатт электроэнергии и требовать квалифицированного обслуживания.
Гамма-пульсары представляют интерес для астрофизиков в связи с тем, что они позволяют лучше понять природу нейтронных звезд. Гамма-пульсар представляет собой аналогичный обычному пульсару объект, которые при этом дает вспышки не в рентгеновском и радио диапазонах, а в гамма-излучении.
http://www.boinc.ru

[SETI_home_v8]

Применение распределенных вычислений в астрономии

В настоящее время астрономия активно развивается не только благодаря использованию
прямых наблюдений в разных диапазонах электромагнитного спектра. Многие объекты и процессы непосредственно зафиксировать бывает довольно затруднительно. Поэтому используются различные методы косвенного обнаружения и
исследования на основании имеющихся данных. И тут без анализа больших объёмов информации не обойтись. В таких случаях на помощь приходят
распределённые вычисления, суть которых состоит в том, что объёмная вычислительная задача делится на множество небольших заданий, которые раздаются на компьютеры пользователей через интернет, вычисления производятся локально, после
чего готовые результаты отправляются обратно на сервер научного центра.
История применения распределённых вычислений в области астрономии начинается с 17
мая 1999 года, когда был запущен знаменитый проект SETI@Home, который занимается поиском сигналов внеземных цивилизаций. Основатели
проекта – Д. Геди и К. Кэснов из лаборатории космических исследований Калифорнийского университета в Беркли. На радиотелескопе
обсерватории Аресибо (Пуэрто-Рико) записывается космический шум. Любой пользователь, подключенный к сети интернет, может установить на
свой компьютер программу-клиент для проекта SETI@Home. Эта программа скачивает через интернет с серверов проекта небольшую порцию данных, записанных с радиотелескопа, и в течение нескольких часов обрабатывает их. Обработка
заключается в попытке выделить из космического (и техногенного) шума сигналы, возможно принадлежащие внеземным цивилизациям.
Следующим большим шагом в истории развития распределённых вычислений стал момент, когда разработчики из того же самого университета
Беркли решили создать для своего проекта SETI@Home программную платформу BOINC. А после появления универсальной версии этой платформы, вслед за SETI@Home на её основе возникло множество проектов распределённых вычислений из различных областей науки. Да и сам проект SETI@Home за несколько лет значительно
видоизменился. Постоянно совершенствуется и оптимизируется счётный модуль. Основная работа по совершенствованию счётного модуля велась в направлении, чтобы счётный модуль смог игнорировать помехи и сигналы земного происхождения.

В 2008 году помимо основного приложения, которое анализирует данные в диапазоне частоты 1420 МГц, было запущено ещё и новое, дополнительное приложение Astropulse, которое в рамках этого же проекта изучает данные в значительно более широком диапазоне частот. До середины 2011 года проект SETI@Home анализировал данные, просто записанные радиотелескопом с различных участков неба. Однако с середины 2011 года проект начал исследовать звёздные системы, где были открыты экзопланеты.
Для исследований были выбраны 86 планет, ранее обнаруженных космическим телескопом Kepler. Из множества открытых экзопланет, для исследований
были отобраны именно те 86, температура поверхности которых от 0 до 100 градусов, т.е.
подразумевает наличие воды в жидкой фазе. Таким образом, поиски в SETI@Home стали более целенаправленными.
Наконец, в проекте SETI@Home, помимо счётных приложений для центрального процессора, были созданы и запущены в работу приложения, использующие для счёта графические процессоры видеокарт NVidia и ATI. У современных видеокарт имеются десятки и даже сотни графических процессоров и разработаны библиотеки (CUDA, OpenCL), позволяющие задействовать их не для обработки графических изображений, а для параллельных математических вычислений. Приложения для видеокарт в проекте
распределённых вычислений SETI@Home предоставляют возможность в десятки раз ускорить выполнение задания по анализу сигнала, записанного с радиотелескопа.
До сих пор в мире проект SETI@Home остаётся одним из самых популярных среди всех (не только астрономических) проектов добровольных распределённых вычислений. К концу июня 2014 года в проекте приняло участие свыше 1,4 миллиона человек со всего мира, было подключено свыше 3,6 миллионов компьютеров. В начале 2012 года, после
того, как полгода производился анализ сигналов из звёздных систем, где есть экзопланеты, было обнаружено несколько подозрительных сигналов, однако пока нет точной уверенности, что они произведены именно внеземным разумом, а не являются земными помехами. Телескоп Kepler открывает по многу экзопланет в день, поэтому
вероятность обнаружения внеземных цивилизаций все же пока остается весьма низкой.

Но рассмотрим и другие проекты распределённых вычислений, ведущие исследования
в области астрономии. Вторым по популярности среди пользователей является проект Einstein@Home (см. рисунок в начале статьи). Этот проект был запущен в 2005 году. Проект координируется Университетом Висконсина-Милуоки (Милуоки, США) и Институтом гравитационной физики имени Макса Планка
(Ганновер, Германия). В проекте поставлено несколько задач. Ведётся обработка данных,
поступающих сразу из нескольких обсерваторий. Данные, идущие с двух интерферометров обсерватории LIGO (Лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории) и интерферометра GEO600 анализируются проектом с целью проверки гипотезы Эйнштейна о существовании гравитационных волн. С 2009 года в
рамках проекта начался поиск радиопульсаров. Для решения этой задачи анализируются данные, полученные с радиотелескопа обсерватории Аресибо (Пуэрто-Рико) и радиотелескопа обсерватории Паркс, которая находится в Австралии. Открывшему
пульсар в Einstein@Home высылается именной сертификат в рамочке от руководителя проекта Брюса Аллена. К настоящему времени (август 2017 года) проектом обнаружено 54 новых радиопульсаров (1 в 2010 году, 15 в 2011, 30 в 2012, 1 в 2013, 1 в 2014 и 5 в 2015 году).

Также в рамках этого проекта производится поиск гамма-пульсаров, для чего анализируются данные, полученные в гамма-обсерватории Fermi. При анализе данных с гамма-телескопа GLAST за 4 прошедших года были открыты 18 гамма-пульсаров.
Две другие активные задачи этого проекта в настоящее время являются поиск гравитационных волн от направления, соответствующего сверхновой Кассиопея A и подробное исследование рукава Персея на предмет поиска радиопульсаров. Прочитать подробнее о проекте и ознакомиться с его открытиями Вы можете на странице
http://ru.wikipedia.org/wiki/Einstein@Home.

Совсем недавно, летом 2012 года, в Международном центре радиоастрономических
исследований (The International Centre for Radio Astronomy Research) стартовал новый проект the SkyNet POGS. Цель этого проекта – создать многоволновый атлас ближайшей Вселенной в ультрафиолетовом, оптическом и инфракрасном диапазонах. Для этого на компьютерах добровольцев обрабатываются данные, полученные с трёх разных телескопов (GALEX – орбитальный космический телескоп, работающий в ультрафиолетовом диапазоне; система оптических телескопов PanSTARRS1; инфракрасный космический телескоп WISE). Проектом изучаются такие физические
параметры, как звёздная масса галактик, поглощение излучения пылью, масса пылевой компоненты, скорость образования звёзд. Адрес, который нужно ввести в BOINC для подключения к проекту the SkyNet POGS следующий: http://pogs.theskynet.org/pogs/ Также интересно отметить, что программа-планетарий Stellarium может показать пользователю все галактики, которые были обработаны на его компьютерах (подробнее по
ссылке: https://vk.com/wall-53333580_95 ).
Также недавно теми же разработчиками, что и theSkyNet POGS, был запущен новый проект theSkyNet Sourcefinder https://sourcefinder.theskynet.org/duchamp/ . Он занимается моделированием поиска расположения радиоисточников в определённом заданном кубе
данных. Пока проект находится в стадии тестирования (на смоделированных данных
тестируется счётное приложение), но в будущем этот проект будет вести уже анализ реальных полученных данных. Однако этот проект для расчётов помимо BOINC использует ещё и виртуальную машину Oracle VirtualBOX, а, следовательно, очень требователен к оперативной памяти компьютера и потребляетбольшой Интернет-трафик.

Также недавно был запущен новый проект Asteroids@Home. Его цель – определение формы, параметров вращения и направление оси вращения астероидов по данным фотометрических наблюдений. Проект обрабатывает данные из Центра малых планет (MPC). Уже получены первые научные результаты, которые опубликованы на
странице проектаhttp://asteroidsathome.net/scientific_results.html. Чтобы присоединиться к проекту Asteroids@home, в BOINC нужно ввести адрес: http://asteroidsathome.net/boinc/ .

В начале января 2014 года в проектеAsteroids@Home помимо счётного приложения для
центрального процессора было выпущено счётное приложение, которое не использует центральный процессор, а считает только на видеокартах NVidia.
Это приложение во много раз позволяет ускорить время расчёта одного задания.
Помимо основных проектов распределённых вычислений есть также вспомогательные, тестовые проекты. Это два проекта – SETI@Home Beta (адрес для подключения: http://setiweb.ssl.berkeley.edu/beta/ ) и Albert@Home (адрес для подключения: http://albert.phys.uwm.edu/). Они не занимаются научными расчётами, а ведут расчёты только для теста новых программных счётных модулей, недавно разработанных. Соответственно, SETI@Home Beta тестирует новые счётные модули для основного проекта SETI@Home, а проект Albert@Home занимается тестом новых счётных модулей для проекта Einstein@Home. Однако участие пользователей в этих двух проектах также очень важно и интересно. Ведь чем быстрее будут протестированы и отлажены новые счётные модули в тестовом проекте, тем быстрее они будут выпущены в основной проект, и тем быстрее он будет продвигаться. Поэтому сейчас присоединиться к счёту проектов SETI@Home Beta и особенно Albert@Home может быть также интересно для многих пользователей, желающих внести вклад в развитие астрономии с помощью распределённых вычислений. Также из области астрономии существует проект Orbit@home, который изучает траектории движения всех малых тел, проходящих рядом с
Землёй. В 2008 году проектом смоделировано падение астероида 2008 TC3 на теневую сторону Земли. Однако в настоящее время проект временно приостановлен. Но его в ближайшем будущем всё же планируют запустить снова. Следите за новостями на сайте проекта http://orbit.psi.edu/ и сайтах статистики распределённых вычислений (например,
http://boincstats.com/ ), когда он будет снова запущен и какой будет его новый адрес.

Принять участие в проектах распределённых вычислений может каждый. Для этого достаточно иметь современный компьютер и постоянное подключение к Интернету (желательно по безлимитному тарифу, поскольку, например, проекты Albert@Home и Einstein@Home потребляют достаточно большой трафик для загрузки данных для
анализа). На компьютер нужно установить программную оболочку BOINC, которую можно загрузить с официального сайта BOINC http://boinc.berkeley.edu/. По ссылке
http://solidstate.karelia.ru/~yura/p...s2/boinc/1.htm приведена иллюстрация процесса установки программы BOINC, она достаточно проста и сложностей не вызывает. После подключения к проекту можно зайти в созданный аккаунт на его сайте и выбрать настройки, такие, как например, получать ли задания для видеокарты или только для
центрального процессора и другие.
Помимо астрономических проектов можно также подключить в BOINC и поддержать несколько отечественных российских проектов, ведущих исследования в других областях науки, например: Acoustics@home http://www.acousticsathome.ru/boinc/ - проект для решения обратных задач в подводной акустике. SAT@home http://sat.isa.ru/pdsat/ - различные задачи в области математики. XANSONS for COD http://xansons4cod.com/xansons4cod/ - проект из области материаловедения. Все заинтересовавшиеся могут получить ответы и поддержку на многих русскоязычных сайтах и форумах, посвящённых распределённым вычислениям, таких как: http://vk.com/boinc, http://forum.boinc.ru/ http://distributed.org.ua/forum/ Основная мотивация к участию в проектах распределённых вычислений – это помощь науке, стремление принять участие в научных исследованиях, тем более что в данном случае от пользователя практически ничего не требуется (задания на компьютере выполняются в фоновом режиме на низком приоритете и поэтому незаметно для пользователя). Кому-то может быть будет даже интересно посоревноваться в количестве выполненных заданий с другими участниками или командами. Но основное – это привлечь практически неиспользуемый во время набора текста или использования интернета процессор и видеокарту на решение многих интересных научных задач в области астрономии.

[SeHi]

Тема, конечно, интересная. Но, Вам не кажется, что не стоит её перегружать таким объёмом текста? Прочитают пару таких сообщений, а потом будут просто игнорировать.
Версии ПО для Linux консольные?

[SETI_home_v8]

Цитата (SeHi) »

Тема, конечно, интересная. Но, Вам не кажется, что не стоит её перегружать таким объёмом текста? Прочитают пару таких сообщений, а потом будут просто игнорировать.
Версии ПО для Linux консольные?

Прочитали и игнорируют, значит не зацепило...

Про линукс не знаю, скорее всего консольные

Добавлено через 12 минут

На днях, проект Gerasim@Home пополнился новыми wu-шками и расчетными модулями. Всего добавлено чуть более 1,2 млн. WU. Цель нового эксперимента - анализ асимптотического поведения в задаче формирования диагональных латинских квадратов заданного порядка.

Более подробно (с сайта boinc.ru):
"Итак пару слов о научной составляющей текущего запуска, как всегда буду краток smile. В комбинаторике есть 3 основные типа задач: на оптимальность/субоптимальность (найти наилучшее решение, например, по стоимости или другому показателю), на существование (найти неочевидное решение в условиях, когда неизвестно, есть ли решения вообще, либо доказать, что их нет) и на пересчет (посчитать число объектов с заданными свойствами).

До этого в Gerasim@Home'е мы в основном считали задачи первого направления (разбиения, поиск путей), и надеюсь будем считать еще, но позже. Поиск пар, троек и т.п. ортогональных латинских квадратов (то, что решается в SAT@Home) — задачи второго направления. А теперь мы попробуем поковырять третье. Если вы следите за нашими публикациями, то наверняка заметили, что с недавних пор у нас сложился клуб любителей квадратов (или комбинаторики и программирования) в составе группы широко известных в узких кругах лиц (как минимум Nauchnik, Alexone, hoarfrost, citerra и Степан, ник на данном форуме не помню).

Задачи, связанные с латинскими квадратами, мне кажутся интересными, многие из них требуют огромных вычислительных ресурсов, во многих находят применение как алгоритмические трюки, так и приемы микроархитектурной оптимизации (например, оптимизация обработки условий, PGO-компиляция и пр.), что в совокупности позволяет снизить затраты вычислительного времени на ряд экспериментов.

Чтобы планировать эксперименты, например, с целью доказательства или опровержения ряда гипотез (допустим, о существоваии тройки попарно ортогональных ДЛК порядка 10, чем занимается Nauchnik) необходимо знать некоторые характеристики комбинаторных объектов (например, сколько существует квадратов, у скольки из них есть ортогональные пары и т.п.) и их поведение с ростом размерности задачи (например, для задачи о ладьях асипмтотика известна — N!, а для латинских квадратов известны лишь аналитические ограничения сверху и снизу). Если они известны, можно делать некоторые оценки (например, сколько вычислительного времени потребуется, чтобы доказать, что тройки ОДЛК не существует), если нет, можно ошибиться на несколько порядков (например, планировать считать год, а в итоге посчитать за 1000 лет при тех же аппаратных возможностях).

Например, Пьер Ферма совсем немного не дожил до открытия свойств элиптических кривых и доказательства его великой теоремы smile, в "квадратных" задачах хотелось бы дожить. В данном эксперименте мы попытаемся посчитать одну из таких характеристик. По началу мне вообще подобное представлялось невозможным, т.к. число ДЛК и связанных с ними комбинаторных объектов просто огромно (например, для размерности N=8 ДЛК всего то 300286741708800, а ЛК еще больше — 108776032459082956800, что является тематикой одного из моих выступлений в Дубне менее чем через месяц).

Однако путем применения ряда оптимизаций оказывается, что не так уж и страшен черт, если у нас есть грид smile, да и находить искомые квадраты можно с использованием эвристических подходов, о чем недавно была статья...

Теперь ближе к науке... В ходе разработки кода расчетного модуля оказалось, что очень важным оказывается не просто работоспособность кода, но и его скоростные характеристики (далее будем характеризовать их темпом получения интересующих решений). Т.е. написать код на древнем Turbo Pascal'е или интерпретируемом Visual Basic'е или C# конечно можно, но об эффективности при этом можно забыть...

В текущей задаче в самом начале изысканий указанный темп был менее 1 решения в секунду и было подозрение, что "сложить квадрат" — не такая уж и тривиальная задачка, даже для моих муравьев smile (для сравнения можете прикинуть, какой темп в задаче поиска пар ОДЛК в SAT@Home, если за пару лет на грид из тысяч процессоров найдено всего несколько десятков решений — задача еще более вычислительно сложная, но и к ней подход найти можно, но это немного в сторону и к Nauchnik'у smile ). После ряда манипуляций, подробно описанных в статье

Ватутин Э.И., Журавлев А.Д., Заикин О.С., Титов В.С. Особенности использования взвешивающих эвристик в задаче поиска диагональных латинских квадратов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2015. № 3 (16). С. 18–30.(http://evatutin.narod.ru/evatutin_co_01_ls_g_rs_wrs_a.. )

О проекте Gerasim@home - Page 87 - Gerasim@home - Форум Boinc.ru
forum.boinc.ru

[kmv]

Цитата (SETI_home_v8) »

Прочитали и игнорируют

Почему присутствует уверенность, что прочитали?

[SETI_home_v8]

На днях, проект Gerasim@Home пополнился новыми wu-шками и расчетными модулями. Всего добавлено чуть более 1,2 млн. WU. Цель нового эксперимента - анализ асимптотического поведения в задаче формирования диагональных латинских квадратов заданного порядка.

Более подробно (с сайта boinc.ru):
"Итак пару слов о научной составляющей текущего запуска, как всегда буду краток smile. В комбинаторике есть 3 основные типа задач: на оптимальность/субоптимальность (найти наилучшее решение, например, по стоимости или другому показателю), на существование (найти неочевидное решение в условиях, когда неизвестно, есть ли решения вообще, либо доказать, что их нет) и на пересчет (посчитать число объектов с заданными свойствами).

До этого в Gerasim@Home'е мы в основном считали задачи первого направления (разбиения, поиск путей), и надеюсь будем считать еще, но позже. Поиск пар, троек и т.п. ортогональных латинских квадратов (то, что решается в SAT@Home) — задачи второго направления. А теперь мы попробуем поковырять третье. Если вы следите за нашими публикациями, то наверняка заметили, что с недавних пор у нас сложился клуб любителей квадратов (или комбинаторики и программирования) в составе группы широко известных в узких кругах лиц (как минимум Nauchnik, Alexone, hoarfrost, citerra и Степан, ник на данном форуме не помню).

Задачи, связанные с латинскими квадратами, мне кажутся интересными, многие из них требуют огромных вычислительных ресурсов, во многих находят применение как алгоритмические трюки, так и приемы микроархитектурной оптимизации (например, оптимизация обработки условий, PGO-компиляция и пр.), что в совокупности позволяет снизить затраты вычислительного времени на ряд экспериментов.

Чтобы планировать эксперименты, например, с целью доказательства или опровержения ряда гипотез (допустим, о существоваии тройки попарно ортогональных ДЛК порядка 10, чем занимается Nauchnik) необходимо знать некоторые характеристики комбинаторных объектов (например, сколько существует квадратов, у скольки из них есть ортогональные пары и т.п.) и их поведение с ростом размерности задачи (например, для задачи о ладьях асипмтотика известна — N!, а для латинских квадратов известны лишь аналитические ограничения сверху и снизу). Если они известны, можно делать некоторые оценки (например, сколько вычислительного времени потребуется, чтобы доказать, что тройки ОДЛК не существует), если нет, можно ошибиться на несколько порядков (например, планировать считать год, а в итоге посчитать за 1000 лет при тех же аппаратных возможностях).

Например, Пьер Ферма совсем немного не дожил до открытия свойств элиптических кривых и доказательства его великой теоремы smile, в "квадратных" задачах хотелось бы дожить. В данном эксперименте мы попытаемся посчитать одну из таких характеристик. По началу мне вообще подобное представлялось невозможным, т.к. число ДЛК и связанных с ними комбинаторных объектов просто огромно (например, для размерности N=8 ДЛК всего то 300286741708800, а ЛК еще больше — 108776032459082956800, что является тематикой одного из моих выступлений в Дубне менее чем через месяц).

Однако путем применения ряда оптимизаций оказывается, что не так уж и страшен черт, если у нас есть грид smile, да и находить искомые квадраты можно с использованием эвристических подходов, о чем недавно была статья...

Теперь ближе к науке... В ходе разработки кода расчетного модуля оказалось, что очень важным оказывается не просто работоспособность кода, но и его скоростные характеристики (далее будем характеризовать их темпом получения интересующих решений). Т.е. написать код на древнем Turbo Pascal'е или интерпретируемом Visual Basic'е или C# конечно можно, но об эффективности при этом можно забыть...

В текущей задаче в самом начале изысканий указанный темп был менее 1 решения в секунду и было подозрение, что "сложить квадрат" — не такая уж и тривиальная задачка, даже для моих муравьев smile (для сравнения можете прикинуть, какой темп в задаче поиска пар ОДЛК в SAT@Home, если за пару лет на грид из тысяч процессоров найдено всего несколько десятков решений — задача еще более вычислительно сложная, но и к ней подход найти можно, но это немного в сторону и к Nauchnik'у smile ). После ряда манипуляций, подробно описанных в статье

Ватутин Э.И., Журавлев А.Д., Заикин О.С., Титов В.С. Особенности использования взвешивающих эвристик в задаче поиска диагональных латинских квадратов // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2015. № 3 (16). С. 18–30.(http://evatutin.narod.ru/evatutin_co_01_ls_g_rs_wrs_a.. )

Добавлено через 4 минуты

Цитата (kmv) »

Почему присутствует уверенность, что прочитали?

потому что заходя в ветку человек все равно прочитает хотя бы пару постов прежде чем поймет что это ему не интересно...

Добавлено через 5 минут

потому что заходя в ветку человек все равно прочитает хотя бы пару постов прежде чем поймет что это ему не интересно...

[Полковник Исаев]

Цитата (SETI_home_v8) »

Прочитали и игнорируют

Это затянувшееся повествование мало кто будет читать, мне тоже хватило заголовка и пары камментов, чтоб понять суть темы, всё остальное было отнесено в разряд информационного мусора и проигнорировано.
Если там было что-то важное, то это, наверное, печально, но выяснять это читая данные трактаты нет ни малейшего желания.

[SETI_home_v8]

Группа астрономов SETI во главе с Дунканом Форганом и директором BSRC Эндрю Семеном опубликовала пересмотренную версию шкалы Рио. Масштаб предназначен для прогнозирования общественного воздействия сигнала, как, например, шкала Рихтера для землетрясений. Опубликована предварительная версия шкалы Рио в дополнение к ее использованию.

SETI астрономов и пресса, чтобы использовать его.

В GeekWire есть соответствующая статья. (https://www.geekwire.com/2018/scient...trial-contact/ )

Калькулятор для очков Rio 2.0 теперь доступен здесь.
(https://dh4gan.github.io/rioscale2/ )

[SETI_home_v8]

За участие в научных распределенных вычислениях теперь можно получить вознаграждение: https://steemit.com/byteball/@punqtu...-cure-diseases

Добавлено через 5 минут

Статья про применение BOINC в одном из медико-биологических проектов распределённых вычислений: https://karel.mk.ru/science/2018/05/...yu-bolezn.html

Добавлено через 7 минут

Про проект распределённых вычислений World Community Grid
В рамках проекта World Community Grid в ближайшие месяцы будут запущены 3 новых подпроекта по изучению климата.

После рассмотрения более 70-и присланных заявок от исследовательских групп со всего мира, были отобраны 3 победителя. Они получат доступ к ресурсам WCG, метеорологическим данным Weather Company и облачному хранилищу данных IBM Cloud Object Storage.

Среди победителей, есть российский проект!

1)Влияние изменения климата на общественное здравоохранение (Университет Эмори, США)
В этом проекте будут рассмотрены последствия изменения климата, температуры и загрязнения воздуха на местном уровне. Это поможет исследователям понять влияние изменения климата на здоровье человека.

2)Влияние атмосферных аэрозолей на изменение климата (Дальневосточный федеральный университет, Россия)
По мнению Межправительственной группы ООН по изменению климата (IPCC), атмосферные аэрозоли, такие как пыль, дым и загрязнение, поглощают и отражают солнечный свет в атмосфере и представляют собой наибольшую область неопределенности в науке о климате. Этот проект направлен на определение того, как супермикронные частицы диаметром от 6 до 12 микрометров взаимодействуют с солнечным светом и как они влияют на температуру атмосферы - информация, которая улучшит точность климатических моделей.

3)Моделирование осадков в Африке (Делфтский технологический университет, Нидерланды)
В Африке сельское хозяйство в значительной степени зависит от локализованных осадков, которые трудно предсказать. В сотрудничестве с Трансафриканской гидрометеорологической обсерваторией, целью которой является создание обширной сети метеорологических станций по всей Африке, исследователи будут моделировать осадки на континенте. Такая информация может помочь фермерам получать более точные данные о погоде.


Один из них – российский! Он будет изучать влияние атмосферных аэрозолей на изменение климата (Дальневосточный федеральный университет, Россия).
Все подробности – на форуме:http://forum.boinc.ru/default.aspx?g...0513#post90513

[kmv]

Распределенные Вычисления. Boinc.ru#41
Такое не многие осилят. Просто просмотрел.

[SETI_home_v8]

Цитата (kmv) »

Распределенные Вычисления. Boinc.ru#41
Такое не многие осилят. Просто просмотрел.

Не надо считать людей дураками, кому интересно с первых строчек, дочитает до конца, ну а кому не интересно, пролистает дальше да и все.

Постараюсь так длинно не писать...

[SETI_home_v8]

Команда учёных во главе с доктором Akira Nakagawara из Saga Medical Center, (https://www.worldcommunitygrid.org/r...c1/overview.do ) города Koseikan, Япония; продолжают исследования в области педиатрического рака.
В подпроекте попытаются найти новые методы лечения нейробластомы, в таких проявлениях, как опухоль Вильмса (злокачественные новообразования в почках), злокачественная опухоль печени (рак печени), опухоли зародышевых клеток, опухоль головного мозга и остеосаркома (рак кости).
Проект запущен, задания готовы к отправке.

[SETI_home_v8]

World Community Grid перезжает в облоко IBM
(https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=522 )

Перевод от гуггл
Цитата:
15 мая компания World Community Grid начнет переход на IBM Cloud в рамках усилий по модернизации и расширению возможностей нашей инфраструктуры. Наша система будет недоступна в течение примерно 48 часов во время миграции, но в противном случае этот шаг не повлияет на большинство добровольцев.

Мы рады сообщить, что World Community Grid переезжает в IBM Cloud . Благодаря этой миграции мы используем более масштабируемые и мощные возможности хостинга, а также инструменты IBM и средства автоматизации с открытым исходным кодом, которые делают наши процессы разработки и развертывания более эффективными. Это позволяет нам быстрее выявлять, диагностировать и решать основные технические проблемы. Более того, глобальное присутствие IBM Cloud более чем 50 центров обработки данных в 19 странах позволяет нам более легко расширяться и готовит нас к многолетнему росту.

Миграция начнется 15 мая и, как ожидается, продлится около 48 часов, в течение которых World Community Grid будет недоступна. Это означает, что добровольцы не смогут получить доступ к веб-сайту, забрать новое исследование или вернуть завершенную работу за это время.

Большинство добровольцев не требуют никаких действий, поскольку наши системы будут возобновлять отправку и получение исследовательских заданий после завершения миграции. Однако для отдельных лиц или организаций, у которых ограничены правила брандмауэра, вам может потребоваться обновить эти правила, чтобы продолжить вносить вклад, разрешив соединения с нашим новым IP-адресом (169.47.63.74).

Любой, у кого есть вопросы об этой миграции, может опубликовать в этой ветке форума . Мы ценим поддержку всех людей во время этой миграции, которая обеспечит современную среду хостинга для добровольцев и исследователей на долгие годы.

[SETI_home_v8]

Как помочь учёным, ничего не делая https://22century.ru/popular-science-publications/boinc

[SETI_home_v8]

Попробуем попасть в Fomula BOINC?

В 2018 году регламент Formula BOINC был нтересно дополнен - если раньше существовала просто разбивка на 3 лиги (а когда-то - не было и её) в зависимости от числа участников, активных в проектах, то теперь, после окончания сезона, произойдёт ротация в лигах - последние три команды 1-й и 2-й лиги будут заменены на первые три команды 2-й и 3-й лиг, соответственно, а последние команды из 3-й лиги - буду заменены на команды, пожелавшие участвовать в Formula BOINC и заявившие об этом до 30 ноября. Если таких команд будет более трёх, то будет организован дополнительный спринт - с 8 декабря 00:00 по 10 декабря
23:59, победители которого и попадут Лигу 3.

Некогда мы участвовали в Formula BOINC. Попробуем снова туда попасть?

Цитата с самого сайта Fomula BOINC:
Leagues in 2018: The last three teams in leagues 1 and 2 will be respectively downgraded in leagues 2 and 3. The first three teams in leagues 2 and 3 will be respectively upgraded in leagues 1 and 2. The last three teams in league 3 will be replaced by new teams which want to participate to the competition. New teams must ask for integration in competition before november 30th. If there are more than 3 teams, teams will be participate in a sprint from december 8th 00:00 (UTC) to december 10th 23:59 (UTC). The first three teams will be integrated in league 3.

https://vk.com/wall-34590225_206

[SETI_home_v8]

Искусственный интеллект помогает находить таинственные быстрые радиовсплески

Искусственный интеллект проникает во многие научные сферы, включая астрономию и поиски разумной жизни во Вселенной, известные как SETI.

В новом исследовании ученые проекта Breakthrough Listen, проекта SETI, возглавляемого Калифорнийским университетом в Беркли, США, использовали алгоритмы машинного обучения, чтобы открыть с их помощью 72 новых быстрых радиовсплеска, идущих со стороны таинственного источника, расположенного на расстоянии примерно 3 миллиарда световых лет от Земли.

Быстрые радиовсплески являются мощными импульсами радиоизлучения продолжительностью всего лишь несколько миллисекунд, которые, предположительно, происходят из далеких галактик. Источники этого излучения, однако, до сих пор остаются неизвестными ученым. Предлагаемые объяснения этих таинственных вспышек в радиодиапазоне разнятся от нейтронных звезд с мощным магнитным полем, атакуемых джетами близлежащих черных дыр, вплоть до версий, включающих представление о технически развитых иных цивилизациях, посылающих нам свои сигналы.

В новой работе команда под руководством студента докторантуры Калифорнийского университета в Беркли Джерри Чжана (Gerry Zhang) успешно разработала новый, мощный алгоритм машинного обучения и применила его для изучения события FRB 121102, уникального события множественных, повторяющихся радиовсплесков, зарегистрированного в 2012 г. при помощи телескопа Грин-Бэнк, расположенного на территории штата Западная Вирджиния, США. Использование этого нового алгоритма позволило команде обнаружить дополнительно 72 быстрых радиовсплеска, которые не были обнаружены ранее. В результате общее число обнаруженных быстрых радиовсплесков события FRB 121102 теперь составляет 300 вспышек.

Эти результаты также помогли команде Чжана наложить новые ограничения на периодичность быстрых радиовсплесков – в работе показано, что периодичность в поступлении импульсов отсутствует, по крайней мере для периодов более 10 миллисекунд.

Исследование принято к публикации в журнале Astrophysical Journal.

https://www.astronews.ru/cgi-bin/mng...ws&news=1121...

[Полковник Исаев]

SETI_home_v8
Это было бы здорово, если бы описываемый ИИ существовал, а то, что часто за него пытаются выдавать - не имеет к ИИ отношения.

[Напал_МММ]

как можно верить изделию рук человеческих ?

это же идол !

[SETI_home_v8]

Новости одной строкой:
Подвели итоги августа 2018 года - August 2018 totals! (http://rake.boincfast.ru/rakesearch/...ead.php?id=113 ) Он также получился весьма урожайным - 3438 результатов с "перестановочными" парами ОДЛК;
1 сентября процент выполнения дошёл 30! Ещё утром было 29.99*, а вечером - 30.0*;
И также 1 сентября пройдена веха в 2 000 000 000 Cobllestones! Значение получал прямо из базы проекта, на BOINC Stats этого ещё не видно;
Несмотря на то, что спринт в Formula BOINC завершился ещё в конце июля, некоторые благоприятные последствия от него - остались. Почти весь месяц дневная выработка была на уровне 7.5 миллионов CS (при обычной - около 5-6), а под конец месяца поднялась сначала до 8-9, последнюю неделю держится на уровне 10-12 миллионов CS. И эффект от этого повышения производительности уже превысил эффект от самого спринта;
Анализ работы инфраструктуры во время спринта дополнительно "высветил" настройки (в широком смысле слова) которые могли бы привести к снижению затруднениям в работе проекта, если бы его мощность вырасла бы ещё раза 2-3 (т.е. до почти пиковых значений во время спринта) и мы их устранили - сначала поменяли некоторые параметры экземпляра MySQL, обслуживающего базу проекта, а потом изменили алгоритм архивации данных и теперь объём активной части данных, постоянно обрабатываемых web-сервером и процессами BOINC-сервера - снизился в несколько раз;
Ну и сделали тот самый счётчик Workunits completed (%), речь о котором шла во втором пункте.


P.S. Как и обычно за нахождения пар ОДЛК полагался бэйджик, в уже прошедшем августе он был вот таким:


Добавлено через 1 минуту

Подвели итоги первой половины сентября - Cep and first half of September 2018!. (http://rake.boincfast.ru/rakesearch/...ead.php?id=114 ) За дне недели обработано 2.3% от всего объёма workunit-ов и получено 2408 результатов с парами "перестановочных" ОДЛК. Одновременно перешли к выдаче и нового значка - за находки в сентябре будет выдаваться вот такой боровик:

[Полковник Исаев]

Сжечь несколько киловатт энергии ради грибочка как это мило

[kmv]

SETI_home_v8
Видеокарты, если есть поддержка считают намного быстрей.

[SETI_home_v8]

Добрый день! Польстился на красочные предложения наших китайских друзей и решил не дожидаться снижения необлагаемого пошлиной порога в два раза. С Китая вышеназванная мат. плата, процессор, память и процессорный кулер; БП и видеокарта уже были, остальное докупил.
10 процессорных ядер, считающие 20 потоков, выглядят красивоsmile После четырех ядер очень красиво) Не так быстро считается каждое задание, конечно. В моем случае 10 ядер на 3,1 ГГц против 4 ядер на 3,7 ГГц. Да и HT влияет. Полноценных тестов не делал, давно этим не интересовался. Если у кого есть идеи что и как померить, то я за. Особенно интересно сравнить с Ryzen 7 1800/2700. Тоже система мечты, но жаба была против.
Память 32 Gb DDR3 ECC 1600 Samsung, по сообщениям в интернете отлично работает на 1866, но пока не проверял.
Материнская плата обрадовала качеством изготовления, мало чем отличается от известных вендоров. В свое время была Albatron на i865PE, так она была сильно проще.
Все собралось и заработало с первого раза, BIOS бегло просмотрел, большую часть не понял, почти ничего не менял. Нагрузил boinc'ом в лице проектов WCG, Rosetta, LHC, Einstein. Работает нормально, ЦП под обычным кулером (башенка с 4 тепловыми трубками с прямым контактом и два 90 мм вентилятора) нагрелся до 60 градусов. Корпус, правда, хорошо продувается парой 140 мм.
http://s8.hostingkartinok.com/upload...bcd1088fcb.jpg

[SETI_home_v8]

После апгрейда домашних ПК вновь подключился к Розетте. Раньше на 1 задание уходило 200 Мб оперативки. Сейчас, смотрю, до 1 Гб дотягивает. У меня одного так?



Добавлено через 2 минуты




Добавлено через 4 минуты

[SETI_home_v8]

Кстати, на этой и этой вы можете найти довольно полный перечень научных статей на английском языке, опубликованный различными BOINC-проектами.
http://www.boincitaly.org/articoli/s...is-e-chim.html
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Publ...BOINC_projects

[SETI_home_v8]

1. Завтра в Москве стартует конференция Supercomputing Days Russia (SDR'18), на ней есть секция по нашим любимым Desktop Grid'ам, (http://russianscdays.org/workshop/DGS ) а в ее составе несколько докладов, в том числе

Eduard Vatutin, Alexey Belyshev, Stepan Kochemazov, Oleg Zaikin and Natalia Nikitina
Enumeration of isotopy classes of diagonal Latin squares of small order using volunteer computing

который буду представлять я. Выкладываю презентацию, (http://evatutin.narod.ru/evatutin_ls...018_slides.pdf ) которую завтра буду демонстрировать на секции.

2. После этого мы дружной компанией в составе меня, Argut'а, hoarfrost'а и Натальи Никитиной двигаем в Колбасофф в Курск, потому что со вторника по пятницу у нас начинается наше Распознавание. (https://swsu.ru/structura/up/fivt/kvt/recogn18.php ) С программой конференции можно ознакомиться тут, у нас целая секция и на ней несколько тематических докладов.

[SETI_home_v8]

Обывательская астрономия
Проект Einstein@Home, использующий компьютерные ресурсы всех желающих для обработки наблюдений, получил первый серьезный научный результат в виде открытия пульсара редкого типа.

За последние несколько десятков лет астрономами получено огромное количество наблюдательных данных. Эти данные требуют обработки, но, в силу того что ученых-астрономов в мире не так много и они не обладают бесконечными машинными ресурсами, эти данные зачастую остаются лежать без дела. В последнее время наметилась благоприятная тенденция объединения накопившихся наблюдений в единые базы данных, что увеличивает вероятность использования проведенных наблюдений. Одной из таких инициатив, Виртуальной обсерватории, в «Газете.Ru» была посвящена отдельная лекция.

Легкий доступ к наблюдениям — это решение одной проблемы. Основная же проблема заключается в том, что зачастую эти наблюдения никто не обрабатывает. Но решение у этой проблемы также есть.

В мире существуют несколько астрономических проектов, которые используют так называемые методы распределительного вычисления.

То есть когда обработка происходит не единым коллективом на одном большом суперкомпьютере, а большим количеством разных людей на их собственных домашних компьютерах. Для того чтобы стать участником подобного проекта, требуется немногое. Человек должен решить принять участие в проекте и скачать специальную программу из интернета. Эта программа не задействует большое количество машинных ресурсов и работает тогда, когда компьютер стоит включенным без дела.

Программа скачивает наблюдения, проводит их обработку и отсылает их в единый вычислительный центр.

Первый подобный проект, SETI@Home стартовал в 1995 году. В его рамках каждый имеющий выход в интернет может скачать программу BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing), которая просматривает радиосигналы и проверяет их на наличие признаков того, что эти сигналы являются искусственными.

На основе этой же программы BOINC и проекта SETI@Home десять лет спустя, в 2005 году, стартовал проект Einstein@Home. Главная задача этого проекта заключается в проверке гипотезы Эйнштейна о существовании гравитационных волн. Для этого пользователями Einstein@Home проводится составление атласа излучаемых звёздами-пульсарами гравитационных волн для всего неба на основе данных, которые поступают из Лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO). В 2009 году к этой задаче добавился поиск пульсаров по наблюдениям с радиотелескопа Аресибо, 300-метровая чаша которого расположена в Пуэрто-Рико, в кратере потухшего вулкана.

Спустя год к проекту Einstein@Home пришел первый успех.

На данный момент в проекте участвуют 250 тысяч добровольцев из 192 стран. Троим из них — семейной паре Крису и Хелен Колвин, проживающим в американском штате Айова, и математику Даниэлю Гербхардту из немецкого Университета Майнца — удалось прославиться и стать авторами первого серьезного научного открытия Einstein@Home.

Обработанные ими наблюдения позволили обнаружить пульсар редкого типа, о чем говорится в статье в новом номере журнала Science. https://www.gazeta.ru/science/2010/0...incut&number=1

Пульсары представляют собой быстро вращающиеся (несколько десятков, а то и сотен оборотов в секунду) нейтронные звезды, остающиеся после взрыва сверхновых. Открытый в рамках проекта Einstein@Home буквально простыми гражданами объект получил название PSR J2007+2722, он находится в 17 000 световых лет от Солнечной системы в созвездии Лисичка.

В этом же созвездии находился самый первый зарегистрированный на Земле пульсар.

Пульсар J2007+2722 за одну секунду совершает 41 оборот. В отличие от большинства пульсаров, которые вращаются с такой же частотой, у нового пульсара отсутствует спутник. По одной версии, это означает, что пульсар J2007+2722 представляет собой компонент бывшей двойной системы, «раскрученный» и «выброшенный» звездой-компаньоном. По другой гипотезе, такой пульсар может иметь относительно небольшой возраст и появиться на свет в области с аномально низким магнитным полем.

«Это волнующий момент для проекта Einstein @ Home и всех наших добровольцев, — говорит руководитель проекта, адъюнкт-профессор физики из Университета Висконсина (Милуоки, США) Брюс Аллен. — Это доказывает, что участие простых граждан может помочь ученым обнаружить новые объекты во Вселенной. Я надеюсь, что это вдохновит еще большее количество людей присоединиться к нам, чтобы помочь открыть другие тайны, содержащиеся в массивах наблюдений».

«Производительность проекта Einstein @ Home, как утверждают его руководители, составляет 250 терафлопс (терафлопс — величина, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система, 1 терафлопс = 1 триллион операций в секунду = 1000 миллиардов операций в секунду — «Газета.Ru»).

Это позволяет данному проекту находиться в первой двадцатке самых мощных суперкомпьютеров, что довольно неплохо, особенно если принять, что все эти 250 терафлопс работают над одной и той же задачей, в то время как на обычных суперкомпьютерных кластерах решаются несколько десятков задач одновременно.

Но лично я бы не сказал, что разделяю восторг по поводу этого открытия, — прокомментировал «Газете.Ru» открытие Einstein@Home сотрудник Государственного астрономического института имени Штернберга МГУ Антон Бирюков. — Это всё очень интересно, в первую очередь с той точки зрения, что сейчас астрофизика выдаёт очень много данных, которые надо как-то обрабатывать, в том числе и данные по пульсарам. Но один открытый пульсар за полтора года — это пока не так уж и много. Например, в ходе Парковского обзора было открыто 100 пульсаров за три года. Так что вряд ли можно рассматривать проект Einstein@Home как прорывный метод обнаружения пульсаров. Но в любом случае это как минимум хоть какое-то вовлечение людей, далёких от науки, в актуальную научную работу. В нашем мире, где представление обычного человека о каком-то явлении драматически отличается от знания профессионала, это, по-моему, уже очень хорошо!».

[SETI_home_v8]

Новый статистический инструмент поможет в поисках сигналов внеземных цивилизаций

Существует ли во Вселенной другая планета, на которой проживает цивилизация с уровнем технологического развития, примерно равным нашему? Чтобы выяснить это, ученый из Федеральной политехнической школы Лозанны, Швейцария, Клаудио Гримальди (Claudio Grimaldi) с коллегами разработал статистическую модель, которая дает исследователям новый инструмент в поисках сигналов внеземных цивилизаций. Его метод также может сделать поиски такого сигнала более дешевыми и эффективными.

Преимущество статистической модели Гримальди состоит в том, что она позволяет ученым интерпретировать как успешное, так и безуспешное обнаружение сигналов на различных расстояниях от Земли. В этой модели используется теорема Байеса для расчета остаточной вероятности обнаружения сигнала в пределах определенного радиуса вокруг нашей планеты.

Например, если в пределах зоны радиусом 1000 световых лет не обнаружено сигнала, то остается по крайней мере 10-процентный шанс, что вокруг Земли могут быть обнаружены сотни таких сигналов, испускаемых внеземными цивилизациями из нашей Галактики, однако наши радиотелескопы пока являются недостаточно мощными, чтобы обнаружить их. Однако эта вероятность возрастает почти до 100 процентов, если по крайней мере один сигнал обнаружен в пределах зоны радиусом 1000 световых лет. В этом случае мы можем быть почти уверены, что наша Галактика «густо населена» представителями внеземных цивилизаций.

После учета других параметров, таких как размер галактики и плотность распределения в ней звезд, Гримальди оценивает, что вероятность обнаружения сигнала становится очень низкой только на расстоянии 40000 световых лет. Иными словами, только в том случае, если мы не обнаруживаем ни одного сигнала на таком расстоянии от нашей планеты, мы можем прийти к выводу, что в Галактике не существует иных цивилизаций, подобных нашей. Однако до настоящего времени ученые научились «слушать эфир» лишь на расстоянии менее 40 световых лет от Земли, отмечает ученый.

Исследование опубликовано в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.

https://www.astronews.ru/cgi-bin/mng...ews&news=11309

[SETI_home_v8]

Опубликовали 5 новых найденных типов графов: Saturday graphs on 2018-10-06.
http://rake.boincfast.ru/rakesearch/...ead.php?id=116

[SETI_home_v8]

Часто задаваемые вопросы по Astropulse
Что такое Астропульс?
Astropulse - это новый тип SETI. Он распространяется на оригинальный SETI @ home, но не заменяет его. Оригинальный SETI @ home ищет узкополосные сигналы, как и обычные AM или FM-радио. Астропульс, с другой стороны, слушает широкополосные, кратковременные импульсы.

3/17/09: Нажмите здесь для некоторых участков сигналов, обнаруженных astropulse.

Нажмите здесь, чтобы узнать подробности о Astropulse.

Нажмите здесь, чтобы найти статью об Astropulse и других поисковых импульсах в Беркли. Это в формате pdf.

Что еще может найти Астропульс?
В дополнение к ET, Astropulse может обнаружить другие источники, такие как быстро вращающиеся пульсары, взрывные черные черные дыры или неизвестные астрофизические явления.

Вы можете себе представить, что SETI @ home - это поиск золотой иглы (ET) в стоге сена. Во время поиска золотой иглы Astropulse может иногда находить серебряную иглу (пульсар или черную дыру). Эти серебряные иглы имеют свою научную ценность, даже если они не представляют собой внеземные коммуникации.

Как запустить Astropulse?
Для Windows, Linux и Mac:

Если вы уже подключили свой компьютер к SETI @ home и используете приложение по умолчанию, вам не нужно ничего делать. Если ваш компьютер соответствует минимальным требованиям, он должен уже запустить Astropulse в дополнение к оригинальному SETI @ home. Ваш компьютер загрузил приложение Astropulse, когда он попросил и получил рабочий блок Astropulse.

Я запускаю оптимизированное приложение. Какие файлы мне понадобятся для astropulse, например app_info.xml?
Все необходимые файлы доступны здесь.

Каковы минимальные требования для моего компьютера для запуска astropulse?
Обычно требования:

Минимальный процессор: 1,6 ГГц
Минимальная оперативная память: 256 МБ
Минимальное дисковое пространство: 128 МБ
Указанный минимальный процессор типичен, но не является абсолютным требованием. Фактический расчет производится с использованием операций с плавающей запятой вашего компьютера в секунду и доли времени, в течение которого ваш компьютер включен. Если наш сервер оценивает, что ваш компьютер не может завершить рабочий блок Astropulse за 22,5 дня (75% от максимального 30 дней), мы не отправим вам рабочие объекты Astropulse.

Требования к ОЗУ и дискового пространства завышены; Astropulse фактически использует значительно меньше.

Как сообщить об ошибках?

Сообщайте об ошибках, публикуя сообщения на форумах или отправляя личное сообщение на домашнюю страницу seti @ home Джошуа фон Корффа.

Как долго работает рабочий блок Astropulse?
Время выполнения по сравнению с SETI @ home увеличено долго (иногда неделя или больше), но вы должны получать одинаковое количество кредитов в секунду для astropulse, как для seti @ home. кредиты / время должны соответствовать тем, которые используют стандартное приложение MB.

Первоначальный срок для задач Astropulse составит 14 дней. Это будет рассмотрено доктором Эриком Корпелой и командой Сети. Если сервер полагает, что ваш компьютер не достаточно быстр, чтобы завершить рабочий блок Astropulse в течение этого крайнего срока, вы не получите рабочие модули Astropulse.

Долгосрочные кредиты
Для тех, кто связан с несколькими проектами, из-за длительного времени обработки, вы можете столкнуться с высоким долговым долгом (LTD) на Сети. Это может означать, что Astropulse нужно будет запускать в режиме High Priority (режим EDF или Panic), а затем окупить другой проект (ы). Поэтому BOINC не будет загружать больше задач Seti, пока LTD не будет опущен. Вы можете захотеть увеличить долю ресурсов Seti, если это вас беспокоит.

Могу ли я использовать только Astropulse? Могу ли я отказаться от запуска Astropulse?

Да. Войдите в свою учетную запись и посмотрите на свои предпочтения. Выберите «SETI @ home preferences» рядом с «Ресурс и графика ресурсов». Прокрутите вниз и нажмите «Изменить настройки SETI @ home». Найдите «Запустить только выбранные приложения» и нажмите так, чтобы в зависимости от того, какой из полей вы хотите, отмечен / не установлен.

[SETI_home_v8]

Поместите Android-устройство для работы в World Community Grid!
22 июля 2013

Резюме
World Community Grid запускает приложение для Android, позволяя волонтерам пожертвовать запасные вычислительные ресурсы своих мобильных устройств для ускорения критических гуманитарных исследований, начиная с проекта FightAIDS @ Home.
!
С выпуском приложения BOINC для Android пользователи смартфонов и планшетов теперь могут присоединиться к World Community Grid или добавить свои Android-устройства в существующую учетную запись.

Первым проектом World Community Grid, доступным для Android-компьютеров, является проект FightAIDS @ Home, проведенный из лаборатории Олсона в Научно-исследовательском институте Scripps. Волонтеры World Community Grid могут использовать свои телефоны и планшеты, чтобы помочь команде Scripps найти новые лекарственные препараты-кандидаты для блокирования ферментов, от которых зависит смертельный вирус СПИДа. В будущем мы добавим дополнительные проекты Grid Community Community в приложение Android, а также исследуем варианты расширения на другие мобильные платформы.

Это развитие имеет смысл из-за быстрого роста мобильных вычислений. Когда в 2004 году была запущена World Community Grid, средний настольный компьютер мог иметь процессор 2 ГГц и 256 МБ ОЗУ. Спустя девять лет многие мобильные устройства, такие как смартфоны и планшеты, так же мощны.

И их очень много. К концу 2013 года во всем мире будет задействовано почти 2 миллиарда смартфонов, а рынок планшетов также быстро растет, а десятки миллионов уже используются. Android - самая популярная операционная система, что означает, что более миллиона новых устройств Android активируются каждый день. Эти мобильные устройства представляют огромный и беспрецедентный объем вычислительной мощности в руках - буквально - людей во всем мире.

Эти устройства трансформировали людей? так как многие читатели будут знать по опыту. Но теперь эти мощные портативные устройства могут помочь спасти жизни, ускорив важные исследования в таких областях, как болезни, энергия и окружающая среда.

Команда World Community Grid много работала над тем, чтобы волонтеры могли пожертвовать время обработки мобильных устройств так же легко и ненавязчиво, как они жертвуют время обработки компьютера. Поскольку мобильные устройства предназначены для портативности и увеличенного срока службы батареи, приложение предназначено для минимизации влияния, которое будет иметь сеть World Community Grid. По умолчанию приложение будет выполнять только вычисления, когда устройство подключено и заряжается (например, за одну ночь), и будет передавать данные только через WiFi (настройки настраиваются).

Будьте одним из первых, кто примет участие в совершенно новом явлении: мобильные добровольческие вычисления. Положите ваш телефон или планшет в хорошее пользование! Если вы еще не присоединились к World Community Grid, или если вы уже являетесь участником, загрузите приложение на Android-устройство.

Добавлено через 30 минут

Как известно, в рамках проекта MilkyWay@Home (http://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/ ) производится моделирование эволюции Галактики (нашего Млечного Пути) путём разбиения звёзд на группы (потоки) за счёт выявления общих характеристик - например таких, как их расположение в пространстве и направление движения. Одной из частей работы стало моделирование истории появления потока звёзд в Стрельце (Sagittarius Stream(http://www.astronet.ru/db/msg/1193433)), модель эволюции которого теперь можно посмотреть вот здесь.(http://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/...f_33ms_16p.gif )

[SETI_home_v8]

Milkyway@home Science

Краткое описание проекта

Цель Milkyway@Home состоит в том, чтобы создать очень точную трёхмерную модель галактики Млечный путь используя данные, собранные Слоановским цифровым обзором неба.

Общее описание проекта

Проект MilkyWay@Home изучает историю нашей Галактики, анализируя звезды в галактическом гало Млечного Пути (в том числе ведется поиск «неуловимой» темной материи). Исследование проводится путем картирования орбит звезд, вращающихся вокруг Млечного Пути - многие из этих структур, на самом деле, являются "приливными потоками частиц" (оставшихся после разрушения галактик-спутников Млечного Пути), или карликовыми галактиками, захваченными гравитационным полем нашей Галактики. Орбита, форма и состав этих карликовых галактик являются важными ключами к истории Млечного Пути, а также к распределению темной материи в нем.

Кроме того, в проекте MilkyWay@Home ведется подпроект "N-тел", где создается имитация движения карликовых галактик и их попадание в гравитационное поле Млечного Пути. Мы подбираем начальные условия моделируемой карликовой галактики, чтобы окончательная модель соответствовала тому, что мы видим в реальной структуре гало. Другими словами, мы пытаемся создать модели карликовых галактик, наиболее близкие к реальным данным для того, чтобы узнать больше о том, как выглядит наша Галактика.

Для обоих проектов мы используем данные из Sloan Digital Sky Survey (смотри ниже).
На картинке представлена визуализация Шейн Рейли, показывающая Млечный Путь (центр сине-красная спираль в центре), модель разрушенной карликовой галактики Стрельца (синий), и пример обзора из Sloan Digital Sky Survey (желтый).

До конца 1990-х годов, галактическое гало считалось однородным и неинтересным местом, однако в статье Хайди Ньюберг в 2002 ("The Ghost of Sagittarius and Lumps in the Halo of the Milky Way") (http://adsabs.harvard.edu/abs/2002ApJ...569..245N ) было показано, что гало на самом деле повсеместно заполнено "приливным потоком частиц" (имеет неровную, бугристую поверхность). С тех пор астрономы активно исследуют и описывают эту структуру. MilkyWay@Home работает в области, которой не более десяти лет - это передний край астрономии, и мы хотим, чтобы вы были частью этого!

Введение: Форма Млечного Пути

Что такое Млечный Путь?

Млечный Путь - наш дом, один из миллиарда известных галактик во Вселенной. В дополнение к нашему Солнцу, Млечный Путь содержит около 400 миллиардов других звезд - это около 57 звезд на каждого человека на Земле! Несмотря на эти цифры, Млечный Путь, на самом деле, считается галактикой среднего размера. (Для получения дополнительной информации о галактиках, смотрите в Википедии.)( https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93...B8%D0%BA%D0%B0 )

В настоящее время Млечный Путь считается спиральной галактикой с перемычкой (тип Хаббл SBbc), размером в 100.000 световых лет - то есть, путешествие со скоростью света с одного конца Млечного Путь к другому занимает 100.000 лет. Для сравнения, свету требуется 8 минут, чтобы добраться от Солнца до Земли. В то время как световой год является единицей измерения в физике, астрономы склонны использовать "парсек" при измерении расстояний. Парсек (сокращенно "параллакс-секунда") составляет 3,26 световых года, и связан с одним из самых точных методов определения расстояний до других звезд ( "параллаксом"). В галактической астрономии, мы работаем с поистине астрономическими расстояниями, для этого мы используем "килопарсек" (кпк) (тысячу парсеков). Радиус Млечного Пути равен 15 кпк, а наше Солнце расположено в 8 кпк от центра галактики.

Схема Галактики Млечный Путь. Согласно современным представлениям Млечный Путь содержит четыре основных компонента: диск, балдж, звездное гало и гало темной материи:

Диск является наиболее заметным компонентом галактики, и, как считается, состоит из двух частей: тонкого диска и толстого диска. Тонкий диск имеет толщину около 0,3 кпк и состоит почти весь из пыли, газа и молодых звезд (в том числе Солнца) нашей Галактики.

Толстый диск, толщиной около 1 кпк, и отграничивает зону, где количество звезд резко падает.

Балдж лежит в центре диска, имеет радиус всего несколько кпк, содержит как старые, так и молодые звезды. В последнее время было установлено, что балдж содержит возвышающуюся середину. Кроме того, в центре галактики находится супер массивная черная дыра - с массой, равной 4 миллиона Солнц!

Звездное гало является почти сферическим сфероидом звезд, который окружает всю галактику. Плотность звезд в гало очень мала по сравнению с плотностью диска, и большинство звезд гало находятся в пределах 30 кпк от центра Галактики. Звездное гало является объектом исследования Milkyway@Home.

Гало темной материи является самой загадочной частью галактики. Информация, полученная от кривых вращения галактики, столкновения галактик и моделирования темной материи - все убедительно свидетельствует о том, что существует большое количество невидимой массы окружающей каждую галактику. Современные астрономы надеются получить подсказки о форме и составе гало темной материи, изучая структуры в диске и звездногом гало.

"Темная" материя

Темная материя - термин, который введен для того, чтобы объяснить «невидимую» массу, регистрируемую при физических наблюдениях. Хотя были предложены и другие решения проблемы «лишней» массы, такие как модификации теорий Ньютона и/или Эйнштейна, темная материя является единственным термином, одновременно описывающим все наблюдаемые аномалии. Таким образом, понимание природы темной материи является одной из основных целей исследований космоса.

Чтобы объяснить термин «темная» материя, для начала, расшифруем словосочетание "Светлая" (обычная) материя. Последняя состоит из барионов, которые, в свою очередь, состоят из кварков. Наиболее важным следствием выше сказанного является то, что эти частицы взаимодействуют электромагнитно: свет (который представляет собой электромагнитную волну) может взаимодействовать с барионами. Совокупность световых волн составляет электромагнитный спектр (рисунок 3). В зависимости от того, как барионы устроены, они будут поглощать, отражать или излучать волны определенной длины. На самом деле, все барионная материя будет излучать волны света, в зависимости от своей температуры - звезды, например, очень горячие, и поэтому они могут излучать видимый свет. Чем выше температура объекта, тем короче длина волн, которая испускается веществом. Поэтому все барионная материя "светится" на определенных длинах волн (в том числе и люди! Мы светимся в инфракрасном диапазоне).

Темная материя – другой природы. Она не излучает свет, не поглощает и не отражает его. Темная материя вообще не взаимодействует электромагнитно. Вот почему она "темная:" световые волны не дают никакой информации о ней.

Поскольку темная материя не взаимодействует со светом, единственным способом, которым мы можем изучить ее является гравитация. Проанализировав распределение барионной материи (звезд и газа) в Млечном Пути, мы получим представление о расположении и составе темной материи. Milkyway@Home занимается этим, путем изучения звезд в гало, используя данные из Sloan Digital Sky Survey.

Часть I: Sloan Digital Sky Survery (SDSS)

Часть II: Как мы ищем темную материю?

Итак, что Галактическое гало может рассказать нам о темной материи и структуре Млечного Пути? Астрономы пытаются понять Галактический потенциал Млечного Пути - как его гравитация влияет на другие объекты, и, кроме того, оценить распределение массы (материи) в Галактике. Если мы можем сравнить Галактический потенциал и потенциал известной нам (барионной) материи, нам удастся определить потенциал темной материи – который отражает распределение темной материи в Млечном Пути.

Астрономы используют гравитацию, чтобы определить потенциал Галактики. Например, давайте посмотрим на то, как кто-то исследовал потенциал нашего солнца. Солнце массивный и сферический объект, и поэтому его потенциал будет - "сферически симметричным" на физическом жаргоне. Сила “этого сферически-симметричного” потенциала зависит только от массы Солнца, и расстояния, на котором вы находитесь от него.

Сферически симметричный гравитационный потенциал Солнца связан с законом Кеплера. Если сравнить скорость (в т.ч. орбитальную) планет, вращающихся вокруг Солнца, и их радиус (или расстояние) от Солнца, можно построить кривую вращения Солнечной системы. Для системы, подчиняющейся закону Кеплера (Солнечной системы, например) наблюдается явное "падение" (снижение с расстоянием) кривой вращения:

Галактика немного сложнее устроена. Так как масса в ней сосредоточена не только в центре, кривая вращения должна выглядеть не как в Солнечной системе. Когда астрономы подсчитали все источники света в нашей и других галактиках, то оказалось, что большая часть света исходит от центра, постепенно уменьшаясь к периферии. Построив эту "кривую блеска", мы можем вычислить распределение обычной материи, а далее построить "кривую вращения" для нашей галактики. Такая кривая должна уходить вниз по вертикали с увеличением расстояния - но когда астрономы измеряют кривую вращения Млечного Пути (и других галактик), то она почти плоская, и почти не уменьшается!

Проблема вращения впервые была впервые упомянута в 1930-е годы астрономом по имени Фриц Цвикки. Цвикки измерил скорости галактик, вращающихся вокруг галактических скоплений, и пришел к выводу, что существует "недостающая масса", которую нельзя увидеть в кластере. В 1970-х годах, астроном Вера Рубин измерила кривые вращения других галактик, и окончательно показала, что каждая галактика содержит больше массы, чем можно увидеть текущими инструментами и методами.

Итак, как же мы находим эту темную материю? Мы рассматриваем силу тяжести. Используя гравитационное линзирование, или тот факт, что области с высокой плотностью материи могут изменить путь движения света, астрономы могут построить карту темной материи в очень плотных скоплениях галактик, таких как кластер Abell:

Но эти кластеры очень далеко от нас, и мы не можем видеть детали. Таким образом, мы действительно хотим выяснить, где темная материя находится в нашей Галактике, а затем узнать, откуда она. Звезды в галактическом гало движутся по орбите вне диска Млечного Пути, поэтому их орбиты расскажут нам, как выглядит гравитационный потенциал Млечного Пути, и, следовательно, где находится «масса». Но эти звезды так далеко от нас, что они, кажется, не двигаются вообще - если вы не знаете, как что-то движется, действительно трудно понять, как проходит орбита этого объекта.

Приливные потоки частиц должны решить эту сложную задачу! Эти потоки, образованные из карликовых галактик, находящихся под действием силы тяжести Млечного Пути, имеют свою непрерывную орбиту вокруг Галактики. Таким образом, если мы не можем увидеть движение отдельных звезд, мы можем исследовать линии приливных потоков, определять их направление движения. Эти знания могут помочь определить орбиты звезд, а затем мы сможем определить распределение темной материи!

Основной трюк - выяснить, где находятся эти потоки. Хотя это может показаться простым, на самом деле потоки смешиваются со звездами гало и даже с другими потоками! Кроме того, имеются ошибки в данных, особенно, о пространстве вдали от гало, которые тоже они должны быть учтены. Все это означает, что мы должны использовать детальный математический анализ движения звезд, который, в свою очередь, приводит к очень сложной вычислительной задачи ...

Часть III: Milkyway@home

Разделение

С этого момента начинается Milkyway@home. Целью "Separation" или "Stream Fit" (подпроекта Milkyway@home) является анализ: выяснить, где именно среди большого количества звезд галактического гало находятся большие приливные потоки. Для этого нам пришлось создать математическую модель полос данных SDSS (see Nathan Cole's PhD Thesis [pdf]) и метод поиска наилучшего соответствия этой модели фактическим данным SDSS. Каждое WU (задание) подпроекта "Separation" является оценкой одной модели - одного набора параметров для модели, которые проверяются на реальных данных. Затем каждое WU (задание) определяет сходство модели с реальными данными и передает результат на наш сервер. Наш сервер использует эту информацию (см ниже), чтобы определить следующий набор параметров, чтобы попытаться, и создает новый WU (задание) до тех пор, пока мы не получим модель наиболее близкую к реальным данным (Этот тип проблемы называется проблемой максимального правдоподобия).
Другими словами, подпроект "Separation"ищет лучшие описание потоков в гало Галактики. Построив наиболее точную модель, мы даем очень точное описание приливных потоков в исследуемом участке обзора SDSS.

Текущий прогресс: Нам удалось закончить описание North Galactic cap (области, находящейся "выше" галактического диска) - части приливного течения карликовой галактики Стрельца, - и результаты будут опубликованы в Astrophysical Journal в ближайшее время (март-апрель 2013). Некоторые цифры из этого документа:

Поток Стрелеца отделен от фоновых данных (см эту тему (https://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway...ad.php?id=2923 ) для получения дополнительной информации):

Путь потока Стрельца по Галактике, представленное стрелкой для каждой анализируемой полосы обзора SDSS. Смотрите эту ветку форума (https://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway...ad.php?id=2960 ) для получения дополнительной информации:

Текущая работа: Milkyway@home в настоящее время изучает потоки North Galactic cap, которые не относятся к потоку Стрелеца - мы повторно анализируя те же данные, но поток Стрелеца удален. Это необходимо так как, с потоком Стрельца, другие потоки были бы слишком слабы, чтобы точно их описать. В дополнение, мы готовимся начать работу над 8 разделом данным обзора SDSS , которая дополняет некоторые районы в южной части Галактики. Наконец, как только все это будет сделано, мы будем анализировать звездный сфероид - звезды в галактическом гало, которые не принадлежат к приливным потокам. Понимание звездного сфероида является актуальным вопросом астрономии, поэтому тщательный анализ еще больше подогреет к интерес нему! Если все пойдет хорошо, подпроекта "Separation" должен быть завершен в конце 2013 или в середине 2014 года.

N-тело

Проект N-тела Milkyway@Home имитирует движение карликовых галактик, сталкивающихся с (или разрушаемых) Млечным Путём. Это события часто приводят к формированию приливных потоков, таких как поток Стрельца. Цель проекта N-тела: создание модели карликовых галактик и сравнение результатов с реальным данными о них, а так же уточнение свойств гравитационного потенциала Млечного пути (а также свойств карликовых галактик). На рисунке 10 показан пример карликовой галактики разрушающейся под действием силы тяжести Млечного Пути (Млечный Путь не показан, и находится в центре изображения):

В стадии разработки: Проект N-тел находится в стадии разработки, и почти стабилен.

Скоро мы будем пропускать тестовые данные через него, чтобы убедиться в его правильной работе, затем мы начнем моделирования и сравнение с реальными данными! В конце концов, мы надеемся сделать N-тело основным проектом Milkyway@Home, а также добавить поддержку GPU.

Предыдущая работа и публикации можно найти здесь.( https://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway//information.php )

[SETI_home_v8]

http://evatutin.narod.ru/evatutin_co...s_v2_abstr.pdf

По результатам конференции GRID'2018, прошедшей в Дубне, опубликованы тезисы доклада

Vatutin E.I., Titov V.S., Zaikin O.S., Kochemazov S.E., Manzyuk M.O., Nikitina N.N. Orthogonality-based classification of diagonal Latin squares of order 10 // Distributed computing and grid-technologies in science and education (GRID’18): book of abstracts of the 8th international conference. Dubna: JINR, 2018. pp. 94–95.

Объем тезисов очень маленький, поэтому вся желаемая информация в них не влезла. Основной смысл публикации — показаны найденные в проекте комбинаторные структуры по состоянию на лето 2018 (см. картинку ниже). В расширенном виде (правда тоже не особо там развернешься по объему) публикация рекомендована в журнал, соответствующие материалы мы сейчас готовим, там будут новые структуры, найденные в конце лета и начале осени, и квадраты, их образующие. Следите за нашими публикациями

[SETI_home_v8]

И ещё 5 типов графов было опубликовано уже в воскресенье - Sunday graphs on 2018-10-07.
http://rake.boincfast.ru/rakesearch/...ead.php?id=117

[SETI_home_v8]

Ученые ЕКА рассказали о неожиданных находках на поверхности астероида
16:50 12.10.2018 (обновлено: 17:34 12.10.2018)
. Первые данные и снимки с ровера MASCOT, севшего на поверхность астероида Рюгю на прошлой неделе, указывают не необычно малое количество пыли на этом небесном теле, причина чего пока остается загадкой для ученых, сообщает DLR.

"Поверхность астероида оказалась еще более безумной, чем мы предполагали. Самым удивительным стало то, что мы не нашли крупных скоплений реголита, что, по идее, невозможно – космическая эрозия должна была породить большие количества пыли", — рассказывает Ральф Яуманн (Ralf Jaumann), научный руководитель миссии из Германского авиационно-космического центра (DLR).

Автоматическая станция "Хаябуса-2" была запущена в космос в начале декабря 2014 года для изучения, забора и возврата проб с астероида Рюгю. Как надеются ученые, она вернет на землю первые 100% "чистые" образцы первичной материи Солнечной системы.

Японский аппарат достиг цели в начале июня и начал длительную процедуру торможения и сближения с астероидом. Получив первые снимки и данные по устройству поверхности и недр Рюгю, зонд начал готовиться к процедуре по забору грунта.

Помимо этого, "Хаябуса-2" доставила к астероиду три спускаемых аппарата – два японских ровера MINERVA-II1, аналоги которых были отправлены к астероиду Итокава вместе с "Хаябусой-1", а также европейский аппарат MASCOT. Роботы Rover-1A и Rover-1B были успешно сброшены на поверхность Рюгю в конце сентября.

Сложная процедура по высадке их европейского "кузена" началась в прошлый понедельник, а успешная посадка состоялась утром в среду. Как отметили в DLR, спуск MASCOT был идеальным с точки зрения пилотов миссии и ее научной "половины", что позволило роботу почти сразу начать исследования и установить связь с "Хаябусой-2".

Робот успешно решил все научные задачи миссии, собрав все необходимые данные и снимки для раскрытия тайн геологии Рюгю и изучения образцов первичной материи Солнечной системы. Потратив на это примерно одни астероидные "сутки", MASCOT проработал на поверхности астероида еще два дня, совершив несколько прыжков по его поверхности и собрав несколько дополнительных наборов данных.

Недавно "Хаябуса-2" закончила передачу данных, собранных ровером, и Яуманн и его команда начали изучение тайн астероида и историю странствий MASCOT по его поверхности. Уже сейчас, как отметили планетологи, можно говорить о том, они натолкнулись на массу новых и при этом крайне интересных загадок.

К примеру, во всех восьми точках, которых коснулся MASCOT во время своих прыжков по поверхности Рюгю, ученые нашли большое число гигантских кубообразных и просто угловатых блоков и булыжников, чьи размеры в некоторых случаях достигали около ста метров. Как они возникли и из чего они состоят – пока не понятно.

Вдобавок, ученые обнаружили, что плотность материи Рюгю была неожиданно низкой, заметно меньше, чем у аналогичных по составу метеоритов, так называемых углистых хондритов, которые периодически находят в Антарктике и в Австралии. Эти различия, как отмечает Яуманн, могут быть связаны как с разным происхождением Рюгю и этих "небесных камней", так и с тем, как материя астероидов меняется при падении на Землю.

Анализ всего массива данных, собранных MASCOT в разных точках на поверхности астероида, как надеются ученые, поможет раскрыть эти тайны и получить более полное представление о том, как была устроена первичная материя Солнечной системы.
https://ria.ru/science/20181012/1530560072.html
http://novosti-kosmonavtiki.ru/...1/...78/?PAGEN_1=30
https://astronomy.ru/forum/index.php?topic=122784.380
https://twitter.com/haya2_jaxa

[SETI_home_v8]

Так в итоге что? Кто-то может разъяснить, что такое МСЦ, каким образом осуществляется доступ к компьютерам МСЦ, стоит ли оно того и т.п.?

Попробую ответить.

1. Любой алгоритм, который не был изначально сделан как параллельный, что под кластер, что под BOINC - надо изменять;

2. Если процесс вычислений вообще не требует связи между вычислительными процессами - то можно сделать BOINC-проект и дальше - уже будет зависеть от того, как ты сможешь объяснить людям почему это интересно и организовать вычислительный процесс. Если требует - то надо искать доступ к кластеру;

3. В случае BOINC-проекта нужно будет либо разобраться с работой BOINC-сервера, либо найти человека, который сможет помочь. Как оказалось, если это Наташа Никитина, то BOINC-сервер совсем нестрашный и работет хорошо. В случае кластера - надо будет перекладывать приложение на MPI, пытаться его скомпилировать в окружении кластера (и тут мы можем наткнуться на то, что там стоит довольно старая OS без кучи нужных библиотек). Но, опять-таки, если вычисления требуют общения между процессами, то придётся это делать;

4. Метрика производительности BOINC-проектов в части CPU - может быть сильно заниженной. Но в RakeSearch, из-за того, что за оптимизированное приложение выдаётся обоснованно более высокий credit - она примерно соответствует тому показателю, который был бы в тесте Linpack аналогичного по производительности кластера;

5. Какое-то время была возможность работать с кластерами в МСЦ. Под них был модифицирован CluBORun и какое-то время он работал. Со временем загруженность кластеров стала выше (один, как я понимаю, со временем просто постепенно выводился из эксплуатации, нагрузка постепенно переползла на другой и стала больше) и, соответственно, мытаться там работать CluBORun-ом уже не было смысла.

Лично моё мнение - если можно что-то сделать через BOINC, то лучше через BOINC, потому что это по сути неисчерпаемое море вычислительных ресурсов, получение которых зависит только от того, сколько сможешь "унести". А на кластерах должны считаться задачи, которые требуют именно такой архитектуры. Кластеры - дорогие, их нужно делить, получать доступ, столько мощностей - всё равно не получится и т.д.

Мир Науки и Вычислительной Техники - по, хорошему, должен быть тесно переплетён. Но, как мне показалось, это далеко не всегда так. И это, возможно, одна из причин по которой распределённые вычисления у нас не столь популярны.

[SETI_home_v8]

Товарищи, сейчас я расскажу вам про очередное мудрое внедрение СПО в школах и во что оно выливается
Сначала вводные:
Представим себе сферическую подмосковную школу в вакууме.
В этой школе, предположим, имеется 10 компьютеров.
Все эти компьютеры работают под управлением Винды (ну предположим, Win 7, хотя это не принципиально для истории).
Все естественно лицензионно чисто (не сарказм).
Кстати, что означает "лицензионно чисто"?
Для школ это означает следующее: школы каждый год закупают на торгах ПРОДЛЕНИЕ лицензии (как я понял) для каждого числящегося в школе ПК.
Т.е., в данном случае, эта школа каждый год закупает продление 10 лицензий.
Это все работает в рамках древней программы "Первая помощь" (почитать условия можно тут: https://www.microsoft.com/ru-ru/Lice...4edu2018.aspx), которую запустили еще черт знает когда.
У этой программы есть просто прелестные условия:
Цитата:
На каждый ПК образовательного учреждения должен быть приобретен базовый пакет, являющийся неделимым набором лицензий для обеспечения рабочего места в образовательном учреждении необходимым ПО. Количество базовых пакетов должно быть не менее 17, что соответствует 50 баллам, необходимым для заключения соглашения по программе School Enrollment. Стоимость лицензирования учреждения определяется по общему количеству ПК учреждения, удовлетворяющих критериям лицензионного соглашения (включая ПК, использующие альтернативные операционные системы). Программа School Enrollment не предполагает частичного лицензирования парка ПК, поэтому включение в соглашение только части ПК может привести к признанию его недействительным.



Иными словами, если в школе увеличилось количество ПК, даже если на эти ПК уже установлена, закуплена и вообще требуется не Винда, то по условиям акции "Первая помощь", для того, чтобы можно было продлить лицензии на уже имеющиеся в школе 10 компьютеров, школа должна купить лицензии Винды еще и на эти новые компы
Мало того, за 300 рублей продают этот самый апгрейд лицензии, а не саму лицензию. Т.е., на новые компы надо купить еще и БАЗОВУЮ лицензию Винды. А она стоит уже совсем не 300 рублей, т.к., в рамках "Первой помощи" не продается.

К чему это все?
В конце 2017 года Родина одарила подмосковные школы новенькими ноутами (вот новость об этом http://www.cnews.ru/news...shkol_poyavilis_noutbuki).
На этих ноутах, действительно, предустановлен Альт Линукс. Предыдущей версии Ну не могут у нас нормально, да.
Ну и как вы понимаете, в свете изложенного ранее про лицензии, встает до сих пор не решенный вопрос: а на эти ноуты тоже придется лицензии Винды покупать?
Причем, и базовые и продление ... все по-взрослому.
Т.е., предположим, приехало в эту несчастную сферическую школу с 10 компами еще 10 ноутбуков, и теперь школа должна раскошелиться из своего кармана (скорее всего) на лицензию Винды. В противном случае она потеряет возможность продлить лицензии на те 10 компьютеров, которые были у нее до получения подарка от Родины.
Таким образом получается, если все получившие эти ноуты школы заморочатся с лицензией, то поставили 24 тысячи ноутов и Майкрософт получит заказ на 24 тысячи лицензий Винды (базовых) для этих ноутов + 24 тысячи лицензий продления этих лицензий на следующий год.
Ну и платят за это все школы или бюджет. А если платят школы, то это означает, что берут они эти деньги из заработанного на платных услугах, т.е., за это платят родители
Красота. Зато СПО внедрили, ага.

p.s. и да, тот линукс, который на этих ноутах, тоже требует приобретения лицензии. Тоже где-то по 300 рублей Деньги из воздуха - это так прекрасно.

[Полковник Исаев]

Цитата (SETI_home_v8) »

встает до сих пор не решенный вопрос: а на эти ноуты тоже придется лицензии Винды покупать?

Ну там ясно сказано - На каждый ПК образовательного учреждения должен быть приобретен базовый пакет, являющийся неделимым набором лицензий для обеспечения рабочего места в образовательном учреждении необходимым ПО. Получается, что если школа хочет скидок, то должна оснастить все ПК виндой - аргессивный маркетинг в действии.
Но правильней будет написать в M$ официальное письмо с просьбой разъяснить этот вопрос и они обязательно дадут ответ. Не знаю, что там телятся в школе и кого стесняются - если что-то неясно, можно написать письмо и потом его показывать проверяющим органам, если те имеют какое-то своё мнение.

Ссылки криво скопированы, словно копипаст с третьего ресурса, а не свой вопрос
https://www.microsoft.com/ru-ru/Lice...o4edu2018.aspx
http://www.cnews.ru/news/top/2018-05...vilis_noutbuki

Цитата (SETI_home_v8) »

Ну и платят за это все школы или бюджет.

Если у школы есть внебюджетные средства, то могут купить сами, если нет - направляют запрос в департамент образования и те могут выделить необходимые средства на счёт школы, школа после этого заключает договор и проводит оплату через региональное отделение УФК.

Цитата (SETI_home_v8) »

А если платят школы, то это означает, что берут они эти деньги из заработанного на платных услугах, т.е., за это платят родители

Нет, это рассуждение в стиле нашей недоразвитой оппозиции. Родители уже заплатили за школьные услуги и теперь это школьные деньги, которыми школа вольна распоряжаться в пределах своих полномочий и если школа решит купить лицензии, то это будет означать, что школа потратила на эту покупку свои внебюджетные деньги.
А родители могут купить лицензии, если только им на школьном собрании устроят очередные поборы, где будут клянчить денег на эти лицензии и вот за это школьным деятелям можно будет сразу клизму вставить.

Цитата (SETI_home_v8) »

тот линукс, который на этих ноутах, тоже требует приобретения лицензии

Ну там же не голый пингвин стоит, в котором из коробки ничего нормально не работает, хотя в наших отечественных поделках на базе пингвина тоже ничего нормально не работает -)) Для меня, например, головная боль Astra-Linux SE.
Но если ноуты уже поставлены с предустановленным линуксом, то он автоматически лицензирован и бессрочная лицензия добавлена в стоимость ноутбуков. Надо открыть лицензионное соглашение конечно, но очень сомневаюсь, что эту лицензию потребуется как-то платно продлевать.

Цитата (SETI_home_v8) »

Тоже где-то по 300 рублей Деньги из воздуха - это так прекрасно

Которые ни с кого не взяли и это прекрасно -)

[SETI_home_v8]

MilkyWay@Home моделирует движение звёзд в нашей Галактике. Это важно!
Вы же не хотите, чтобы Земля налетела на небесную ось?

Опубликованные результаты работы MilkyWay@Home http://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/information.php

[SETI_home_v8]

Высокопроизводительный сервер «Эльбрус-804» запущен в серийное производство

Рынок отечественных серверов продолжает развиваться: концерн «Автоматика», входящий в государственную корпорацию «Ростех», дал старт производству сервера под кодовым названием «Эльбрус-804».

Сервер имеет в своём распоряжении 32 вычислительных ядра (четыре 8-ядерных процессора «Эльбрус-8С» отечественной разработки), поддерживает до 256 ГБ ОЗУ, а его пиковая производительность может достигать 920 Гигафлопс для операций одинарной точности и 460 Гигафлопс — для двойной. Помимо этого, на борту имеются контроллеры SATA 3.0 и Gigabit Ethernet, тоже российской разработки. Сервер работает под управлением ОС «Эльбрус».
По словам представителя компании, сервер «Эльбрус-804» является высокопроизводительным программно-аппаратным комплексом и отличается высоким уровнем безопасности, а также устойчивостью к внешним вмешательствам.
Устройство предполагается использовать в органах власти различных уровней, банковском, промышленном и транспортном секторе, а также во всех отраслях, где требуется надёжность и безопасность.

https://overclockers.ru/blog/id_1/sh...zen.yandex.com

[SETI_home_v8]

Вышла новая версия боинк клиента 7.14.2 https://boinc.berkeley.edu/download.php

https://boinc.berkeley.edu/download.php

[SETI_home_v8]

Индексная оценка проектов добровольных распределенных вычислений

В.Н. Якимец12, И.И. Курочкин1
1 Институт проблем передачи информации РАН (ИППИ РАН)
2 Российская академия народного хозяйства и государственной службы (РАНХиГС)
Комментарий
Приводим краткую статью по материалам доклада с конференции IMS-2018 в Санкт-Петербурге.
Аннотация
В 2014-2015 гг. Центром распределенных вычислений ИППИ РАН при поддержке администрации сайта BOINC.RU было проведено первое социологическое исследование российских кранчеров – волонтеров, предоставляющих добровольно свои вычислительные ресурсы для решения трудоемких задач. По нашим данным в России в проектах добровольных распределенных вычислений (ДРВ) активно участвуют более 4000 российских кранчеров. Исследованием было охвачено почти 650 человек, что составляет более 16%, представляя репрезентативную выборку. Детальный анализ данных социологического опроса привел авторов к идее разработки индекса ДРВ-проектов на основе многопараметрической оценки содержания и описания научной составляющей проекта, наличия визуализации результатов, наличия инструментов поощрения кранчеров и т.п. Был предложен новый инструмент оценки качества ДРВ-проектов (ЯК-индекс), с помощью использования которого в отношении доступных проектов ДРВ намечалось выявлять «слабые» стороны проектов, вырабатывать предложения по повышению эффективности проектов, усиливать привлекательность для лиц, заинтересованных в ДРВ, и создать условия для предоставления сопоставимой информации руководству проектов ДРВ. В статье дано описание ЯК-индекса, отдельных этапов его разработки и даны примеры визуализации сопоставимых результатов оценки ряда проектов.
Ключевые слова: Добровольные распределенные вычисления (ДРВ), проект ДРВ, кранчеры, индекс оценки проектов ДРВ, характеристики для оценки качества проектов ДРВ
1. Введение
Использование распределенных вычислительных систем для высокопроизводительных вычислений является альтернативой расчетам на суперкомпьютерах и других многопроцессорных вычислительных системах. Распределенные вычислительные системы или грид-системы имеют ряд особенностей, такие как гетерогенность вычислительных узлов, их географическую удаленность, непостоянную сетевую топологию и высокую вероятность отключения вычислительного узла или канала связи. Но даже при наличии таких особенностей вычислительный потенциал грид-системы может быть огромным из-за большого количества (сотни тысяч) вычислительных узлов. Существуют программные платформы для организации распределенных вычислений, такие как HTCondor [1], Legion[2], BOINC [3]. На данный момент, наиболее распространенной платформой для организации распределенных вычислений является BOINC(Berkeley Open Infrastructure for Network Computing)[4] – это открытое некоммерческое программное обеспечение для организации распределенных вычислений на персональных компьютерах. Грид-системы, 2

которые состоят из персональных компьютеров, ноутбуков, смартфонов, планшетов называют desktop grid systems.
Грид-системы из персональных компьютеров (ГСПК) разделяются на 2 типа: корпоративные и публичные. Корпоративные грид-системы из персональных компьютеров организуются в рамках организаций для выполнения вычислений в их интересах[5]. Публичные грид-системы привлекают вычислительные мощности добровольцев. Как правило, организаторами публичных грид-систем выступают научные или учебные организации. Публичная вычислительная грид-система называется проектом добровольных распределенных вычислений.
С помощью платформы BOINC развернуты несколько десятков проектов в интересах ведущих учебных и научных организаций. Увеличение возможностей вычислительной грид-системы может осуществляться 2 способами: повышение эффективности существующих вычислительных узлов и увеличение количества вычислительных узлов[16]. Повышение эффективности вычислительных узлов, осуществляется при помощи настройки системы балансировки нагрузки[6][9], тонкой настройки параметров репликации и увеличения доли загруженности вычислительных узлов[7][8]. Увеличение количества вычислительных узлов для корпоративных ГСПК проводится с помощью административного воздействия. Для публичных проектов добровольных распределенных вычислений(ДРВ) задача состоит в привлечении новых добровольцев и их вычислительных мощностей и удержании участников проекта ДРВ. Для выработки набора мер по привлечению и удержанию добровольцев в проекте ДРВ необходимо знать не только количество добровольцев и вычислительную мощность их компьютеров[17], но и их мотивацию и их пожелания. Необходимо взаимодействовать с сообществом добровольцев[18][19] для привлечения внимания к проекту ДРВ.
Анализ данных социологического опроса, проведенного нами среди 650 российских кранчеров[20] и обстоятельное обсуждение результатов анкетирования на ряде отечественных форумов и интернет-ресурсов создали предпосылки для разработки методики индексной оценки ДРВ-проектов на основе многих параметров, включая оценку содержания проекта, описания его целей и задач, качества визуализации результатов, наличия инструментов поощрения кранчеров и т.п.
Первоначально были изучены сайты ряда доступных проектов и информация о них на сайте BOINC.RU. В перечень изученных проектов ДРВ вошли: SETI@Home[12], ведущий обработку сигналов радиотелескопа для поиска радиосигналов внеземных цивилизаций, Asteroids@home, нацеленный на определение формы и параметров вращения астероидов по данным фотометрических наблюдений, Climate Prediction, посвященный моделированию влияния выбросов углекислого газа на климат Земли; Constellation, сосредоточенный на решении вычислительно сложных аэрокосмических задач, включая оптимизацию траекторий спутников и зондов, моделирование экзосферы Луны; EDGeS@Home, где моделируется поведение заряженных частиц в магнитном поле термоядерного реактора ITER; Correlizer, ведущий исследование корреляций между последовательностями в трехмерной структуре генома и некоторые другие ДРВ-проекты, а также SAT@home[14][16], Einstein@home[11], Rosetta@home, POGS@home[10], Gerasim@home[13], LHC@home[15], MilkyWay@home, Folding@home.
Был разработан инструмент оценки качества ДРВ-проектов (ЯК-индекс), который был применен в отношении названных выше и ряда других проектов ДРВ с целью выявления их «слабых» сторон, выработки предложений по повышению их эффективности, усилению привлекательности для лиц, заинтересованных в ДРВ, и предоставления сопоставимой информации для организаторов проектов ДРВ.
2. Описание методики индексной оценки проектов ДРВ
Методика индексной оценки ДРВ-проектов включает следующие основные этапы: 3

I. Создание модели индексной оценки;
II. Сбор информации для описания важнейших элементов ДРВ-проектов;
III. Проведение опросов участников избранных ДРВ-проектов для расчета значений ЯК- индекса;
IV. Выполнение расчетов и визуализация результатов.
2.2. Сбор информации для описания важнейших элементов ДРВ-проектов
Поскольку индексная оценка проектов ДРВ осуществлялась впервые, было необходимо провести работы, связанные с определением характеристик, которые следует оценивать для каждого проекта ДРВ, с выявлением степени значимости характеристик, а также разработку вопросника для получения оценочных значений характеристик и пр. Список характеристик ДРВ-проектов, которые целесообразно использовать при оценивании, было решено выявить в ходе специальных экспертных онлайн сессий с участием наиболее активных кранчеров российских ДРВ-проектов. В итоге для оценки состояния проектов добровольных распределенных вычислений было отобрано 9 характеристик:
1. Ясный замысел проекта;
2. Научная составляющая проекта;
3. Качество научных и научно-популярных публикаций по теме проекта;
4. Дизайн проекта (сайт, сертификат и другие визуальные эффекты);
5. Информативность материалов на сайте проекта;
6. Визуализация результатов проекта (фото, видео, инфографика);
7. Организация обратной связи (форумы, чаты и др.);
8. Стимулирование участия кранчера в проекте (соревнования, система начисления баллов, призы);
9. Простота присоединения к проекту (нет барьеров и организационных и технических сложностей).

По согласованию с кранчерами, участвовавшими в онлайн сессиях было решено оценку значимости (вес) характеристик проекта ДРВ проводить одновременно с оценкой значений характеристик оцениваемых проектов. Респондентам было предложено для определения значимости (веса) каждой характеристики использовать шкалу от 0 до 10 баллов. При этом считалось, что значение веса «0» соответствует отсутствию характеристики для данного проекта.
2.3. Проведение опросов участников избранных ДРВ-проектов для расчета значений ЯК-индекса
Для проведения опросов участников разных проектов ДРВ была разработана специальная анкета (на русском и английском языках) для сбора информации от российского и международного сообщества кранчеров. Анкета была опубликована и ссылки на нее были размещены на ресурсах взаимодействия кранчеров.
Для определения значимости (веса) характеристики респонденты использовали шкалу от 0 до 10 баллов. Для оценки характеристики было предложено использовать 5 – балльную шкалу (со следующими лингвистическими вариантами ответов):
1. «+2» – отлично;
2. «+1» – хорошо.
3. «0» – нормально;
4. «-1» – надо улучшить;
5. «-2» – плохо.

Диапазон [-2, 2] был использован для ухода от классической школьной 5 балльной оценки, которая часто фактически сводится к 4-балльной или 3-балльной оценки, когда респонденты не применяют крайних значений шкалы. Использование диапазона оценки 4

симметричного относительно 0, а также нейтральное пояснение к оценке «нормально», должно было побудить участников анкетирования использовать все варианты оценки, даже несмотря на явные симпатии к какому-то проекту.
В анкете были также запрошены статусные свойства респондента (администрация, капитан команды, кранчер, наблюдатель, донор) и длительность его участия в проекте (до 1 года, до 2 лет, 3-4 года, более 5 лет). В совокупности на два варианта оценочной анкеты (на русском и английском языках) были даны 259 ответов респондентов и были оценены 34 проекта добровольных распределенных вычислений.
Вычисление усредненных оценок, а также значений ЯК-индекса было сделано только для тех проектов, относительно которых было заполнено более 10 анкет. Таких проектов оказалось 10 (см. Рис.1).
Рис. 1. Распределение количества респондентов по проектам
2.4. Визуализация результатов опросов
Для определения среднего веса каждой характеристики были использованы анкеты от всех 259 респондентов (по всем проектам). При сравнении среднего веса характеристики для отдельных проектов значения не сильно отличались от средних значений по всем проектам. Для наглядности характеристики были ранжированы по весу согласно средним значениям по всем проектам. Для визуальной оценки характеристик проекта была использована лепестковая диаграмма. Характеристики расположены в порядке убывания среднего веса.
Рис. 2. Оценки по всем проектам с учетом ранжирования характеристик по весу
Для проведения сравнительного анализа и облегчения интерпретации результатов оценки развивающихся проектов SAT@home и Gerasim@home, сначала представим оценки больших международных проектов добровольных распределенных вычислений SETI@home, Einstein@home и Folding@home.

3. Результаты по проектам ДРВ

3.1. SETI@home
Проект SETI@home (Berkeley University of California) работает в области астрофизики. Мощность проекта - 774.47 TeraFLOPS. Количество пользователей - 141,546 (1,659,008). Количество узлов: 162,987 (4,091,510). Это один из самых длительных и популярных проектов добровольных распределенных вычислений – проект работает уже 19 лет, а его аудитория составляет более миллиона добровольцев по всему миру. Успех проекта SETI@home и удачная концепция организации распределенных вычислений позволили создателям из университета Беркли улучшить программное обеспечение проекта до платформы распределенных вычислений BOINC. С 1999 года в рамках проекта были решено множество различных вычислительных задач. Однако с течением времени внимание создателей и администраторов проекта к мотивации добровольцев уменьшалось. Отчасти, это можно объяснить высоким научным авторитетом создателей и администраторов проекта, а также статусом «проекта №1» на платформе BOINC.
Рис. 3. Веса характеристик для проекта SETI@home
Рис. 4. Оценка характеристик для проекта SETI@home
3.2. Einstein@home
Проект Einstein@home (American Physical Society, US National Science Foundation, Max Planck Society) работает в сфере астрофизики. Мощность проекта - 770.720 TeraFLOPS. Количество пользователей - 27,860 (441,167). Количество узлов: 51,322 (1,585,760).
Рис. 5. Веса характеристик для проекта Einstein@home
Рис. 6. Оценка характеристик для проекта Einstein@home
Сравнивая диаграммы на рис. 3 и 5, отмечаем, что веса характеристик проектов SETI@home и Einstein@home выше значений усредненных весов для всех проектов за исключением одной – стимулирование участия кранчеров в проекте. А вот собственно оценки самих характеристик двух проектов разнятся значительно. У проекта Einstein@home практически все характеристики оценены выше (рис.6), чем оценки по всем проектам. У проекта SETI@home оценки 5 характеристик ниже оценок для всех проектов, а по четырем (замысел, простота присоединения, обратные связи и дизайн) выше
3.3. Folding@home
Проект Folding@home реализован не на платформе BOINC. Проект осуществляется в Стэндфордском университете с 2000 года. В сообществе добровольцев более миллиона участников, оно слабо пересекается с сообществом кранчеров из проектов на платформе BOINC, что подтверждается иной оценкой значимости характеристик (рис.7).
Рис. 7. Веса характеристик для проекта Folding@home
Рис. 8. Оценка характеристик для проекта Folding@home
3.4. SAT@home
Для проекта SAT@home отмечаем, что веса характеристик весьма похожи на веса для всех проектов (рис.9).
Рис. 9. Веса характеристик для проекта SAT@home
Заметим, что только две характеристики SAT@home (простота присоединения и организация обратной связи) оказались выше оценок для всех проектов (рис.11), а в целом же оценки характеристик этого проекта уступают аналогичным оценкам Einstein@home (сравни рис.11 с рис. 9). Оценки характеристик проектов SETI@home и SAT@home (рис. 7 и рис.11) похожи, но обращает на себя внимание то, что у проекта SAT@home существенно хуже оценены замысел проекта, его научная составляющая и дизайн. Отсюда можно сделать вывод о том, что команде проекта SAT@home следует обратить особое внимание на отработку этих аспектов
Рис. 10. Оценка характеристик для проекта SAT@home
Заметим, что только две характеристики SAT@home (простота присоединения и организация обратной связи) оказались выше оценок для всех проектов (рис.11), а в целом же оценки характеристик этого проекта уступают аналогичным оценкам Einstein@home (сравни рис.11 с рис. 9). Оценки характеристик проектов SETI@home и SAT@home (рис. 7 и рис.11) похожи, но обращает на себя внимание то, что у проекта SAT@home существенно хуже оценены замысел проекта, его научная составляющая и дизайн. Отсюда можно сделать вывод о том, что команде проекта SAT@home следует обратить особое внимание на отработку этих аспектов
3.5. Gerasim@home
Российский проект Gerasim@home примечателен тем, что серверная часть проекта реализована под операционную систему MS Windows, но используется стандартная клиентская часть платформы BOINC. Количество пользователей около 4000
Рис. 11. Веса характеристик для проекта Gerasim@home
Рис. 12. Оценка характеристик для проекта Gerasim@home
Существенный провал в представлении публикаций для сообщества добровольцев и проблемы с обратной связью явно видны на (рис.12) и могут являться для организаторов проекта первоочередными улучшениями проекта.
4. Выполнение расчетов ЯК-индекса для выбранных ДРВ-проектов
Используя среднегрупповые оценки характеристик каждого проекта и рассчитанные значения весов характеристик ДРВ-проектов для каждого проекта отдельно и усредненные - для учитываемого подмножества проектов, были рассчитаны значения ЯК-индекса (таблица 1).
Следует учесть, что для сравнительного анализа проектов следует использовать ЯК-индекс с усредненными характеристиками, а для динамики изменения ЯК-индекса в рамках одного проекта нужно использовать взвешенный по конкретному проекту индекс.
Таблица 1. ЯК-индекс для ДРВ-проектов
№ Название проекта ЯК-индекс (со средними весами характеристик) ЯК-индекс (с весами характеристик данного проекта)
1 SAT@home 0.58 0.57
2 SETI@home 0.60 0.61
3 Einstein@home 0.65 0.69
4 Rosetta@home 0.61 0.63
5 Gerasim@home 0.59 0.61
6 POGS@home 0.66 0.69
7 Asteroids@home 0.62 0.62
8 LHC@home 0.64 0.64
9 MilkyWay@home 0.60 0.61
10 Folding@home 0.65 0.68

5. Заключение
С содержательной точки зрения ДРВ-проекты значительно отличаются друг от друга. У них разные масштабы проводимых исследований, неодинаковые и иногда сильно различающиеся периоды осуществления. Они используют разный инструментарий исследований. Общей особенностью для них является наличие кранчеров, участие которых существенно в реализации проектов. Вовлеченность кранчеров в деятельность проекта в немалой степени зависит от ряда параметров, характеризующих сам проект и то, как организована его работа.
Использование инструментария позволило определить перечень важнейших характеристик ДРВ-проектов, которые являются существенными для кранчеров, вовлеченных в их деятельность, а также оценить значимость таких характеристик для разных проектов.
Новый подход к оценке ДРВ-проектов, состоящий из 2 взаимодополняющих частей:
Многопараметрическая оценка деятельности ДРВ-проектов со стороны кранчеров и других участников посредством их анкетирования. После обработки индивидуальных оценок, даваемых респондентами по специальным шкалам, были рассчитаны среднегрупповые оценки деятельности проектов по каждому из параметров. Это позволило графически создать комплексную визуализацию многомерного «портрета» для каждого ДРВ-проекта.
Расчет агрегированного показателя – индекса, когда среднегрупповые оценки «взвешивались» с учетом коэффициентов их значимости.
Многопараметрическая оценка обеспечивала наглядную визуализация многомерного «портрета» ДРВ-проекта, выделяя его сильные и слабые стороны. На основе таких 14

данных команда проекта может вырабатывать предложения по конструктивному воздействию на выявленные слабые стороны проекта. Такие предложения могли способствовать усовершенствованию деятельности ДРВ-проекта.
Для того, чтобы зафиксировать последствия от применения предложений, использовался индексный подход. Повторялось многомерное оценивание и если расчетные значения индекса для отдельного ДРВ-проекта возрастали, то это подтверждало, что принятые решения оказались конструктивными. При снижении значения индекса требовалось пересмотреть решения и выработать иные предложения.
Многомерный «портрет» (оценки по 9 параметрам) и индексная оценка ДРВ-проекта дополняют друг друга. Эти оценочные сведения являются важным средством для команды проекта, помогая улучшить работу проекта и его управление.
Литература
[1] M.J. Litzkow, M. Livny, M.W. Mutka “Condor-a hunter of idle workstations”, Distributed Computing Systems, IEEE,1988.
[2] Grimshaw, A. S., & Wulf, W. A. (1997). The Legion vision of a worldwide virtual computer. Communications of the ACM, 40(1), 39-45.
[3] D.P. Anderson “BOINC: a system for public-resource computing and storage”, Grid Computing, IEEE, 2004.
[4] The server of statistics of voluntary distributed computing projects on the BOINC platform. http://boincstats.com.
[5] Ivashko, E. E. (2014). Enterprise desktop grids. Programmnye Sistemy: Teoriya i Prilozheniya [Program Systems: Theory and Applications], (1), 19.
[6] Kim, J. S., Keleher, P., Marsh, M., Bhattacharjee, B., & Sussman, A. (2007, June). Using content-addressable networks for load balancing in desktop grids. In Proceedings of the 16th international symposium on High performance distributed computing (pp. 189-198). ACM.
[7] Chernov I., Nikitina N. Virtual screening in a desktop grid: Replication and the optimal quorum // 13th International Conference, PaCT 2015. Petrozavodsk, Russia, August 31 – September, 2015. Proceedings. — Lecture Notes in Computer Science. Parallel Computing Technologies. — Switzerland : Springer International Publishing, 2015. — P. 258–267.
[8] Ben-Yehuda, O. A., Schuster, A., Sharov, A., Silberstein, M., & Iosup, A. (2012, May). Expert: Pareto-efficient task replication on grids and a cloud. In Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS), 2012 IEEE 26th International (pp. 167-178). IEEE.
[9] Bridgewater, J., Boykin, P. O., & Roychowdhury, V. (2007). Balanced overlay networks (BON): An overlay technology for decentralized load balancing. IEEE transactions on parallel and distributed systems, 18(8).
[10] Homepage of the Sky Net POGS project http://pogs.theskynet.org/pogs/, (date of access: 30.01.2018).
[11] Homepage of the Einstein@home project https://einsteinathome.org/ru/, (date of access: 30.01.2018).
[12] Homepage of the SETI@home project http://setiathome.berkeley.edu/, (date of access: 30.01.2018).
[13] Vatutin E.I., Titov V.S. Voluntary distributed computing for solving discrete combinatorial optimization problems using Gerasim@home project // Distributed computing and grid-technologies in science and education: book of abstracts of the 6th international conference. Dubna: JINR, 2014.
[14] Posypkin, M., Semenov, A., & Zaikin, O. (2012). Using BOINC desktop grid to solve large scale SAT problems. Computer Science, 13(1), 25. (date of access: 30.01.2018).
[15] Lombraña González, D., Harutyunyan, A., Segal, B., Zacharov, I., McIntosh, E., Jones, P. L., ... & Grey, F. (2012). LHC@home: A volunteer computing system for massive numerical 15

simulations of beam dynamics and high energy physics events. In Conf. Proc. (Vol. 1205201, No. IPAC-2012-MOPPD061, pp. 505-507).
[16] Zaikin, O.S., Posypkin, M.A., Semenov, A.A., Khrapov, N.P.: Experience in organizing volunteer computing: a case study of the OPTIMA@home and SAT@home projects. Vestnik of Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod, No. 5–2, pp. 340–347 (2012).
[17] V. I. Tishchenko, A. L. Prochko. Russian participants in BOINC-based volunteer computing projects. The activity statistics. Computer Research and Modeling, 2015, vol. 7, no. 3, pp. 727–734
[18] Clary EG, Snyder M, Ridge RD, Copeland J, Stukas AA, Haugen J, Miene P. Understanding and assessing the motivations of volunteers: a functional approach. Journal of personality and social psychology. 1998 Jun;74(6):1516.
[19] Webpage of World Community Grid project. 2013 Member Study: Findings and Next Steps https://www.worldcommunitygrid.org/a...study_20130815 (date of access: 30.01.2018).
[20] В.Н.Якимец, И.И.Курочкин. Добровольные распределенные вычисления в России: социологический анализ. Сборник научных статей XVIII Объединенной конференции «Интернет и современное общество» (IMS-2015), Санкт-Петербург, 23 июня 2015 года, СПб: Университет ИТМО, 2015. Сс.345-352. ISBN 978-5-7577-0502-6. http://openbooks.ifmo.ru/ru/collecti...iy_analiz.html

[SETI_home_v8]

Юго-Западный государственный университет (http://www.swsu.ru )
Кафедра вычислительной техники (http://www.swsu.ru/structura/up/fivt/kvt/index.php )
Параллельное программирование
Преподаватель: Ватутин Эдуард Игоревич (http://evatutin.narod.ru )

Лабораторная работа № 1
Грид-системы
Знаете ли вы, что вычислительные
ресурсы вашего компьютера
большую часть времени
используются на 5-10%?
Цель работы: познакомиться с принципами организации распределенных вычислений и
актуальными вычислительно сложными проектами.
Содержание отчета:
1. Описание выбранного проекта или группы проектов (возможно, оформленное в виде
презентации в PowerPoint), содержащее:
• предпосылки проекта (рассмотрение того, что было сделано до и привело к возможности
реализации проекта);
• цели и задачи проекта;
• полученные и ожидаемые практические результаты проекта;
• графический материал: фотографии телескопов, результаты моделирования и т.д.;
• библиографический список источников информации.
2. Характеристики вашего компьютера (компьютеров), на которых проводятся вычисления:
• процессор (CPUID, название, производитель, тип сокета, тактовая частота, число
ядер, объем и организация кэш-памяти, энергопотребление/тепловыделение, поддержка
векторных расширений (SIMD), технологий виртуальной многопроцессорности
(HTT), автоматического увеличения частоты (Turbo Boost)), например:
CPUID=GenuineIntel 006F6h / Intel Core 2 Duo E6300 / сокет LGA775 / тактовая частота 1,86 ГГц / 2
ядра / кэш-память: 64+64 КБ L1, 2 МБ L2 / энергопотребление (тепловыделение) 65 Вт / поддержка
технологий: сопроцессор (FPU), векторные расширения (MMX, SSE, SSE2, SSE3, SSSE3)
• оперативная память (тип, производитель, объем, число планок), например:
DDR2 / Samsung / 4 ГБ / 2 планки по 2 ГБ
• жесткий диск (производитель, название, объем, скорость вращения), например:
Samsung EverGreen EG2781P / объем 250 ГБ / скорость вращения 7200 об/мин / …
• видеокарта (производитель, название, объем видеопамяти, поддержка технологии
CUDA), например:
nVidia GeForce 7600GS / объем видеопамяти 256 МБ / поддержка технологии CUDA: нет
3. Технические характеристики выбранного проекта или группы проектов:
• минимальное и максимальное время вычисления задания на вашем компьютере
(BOINC Manager → Задание → Информация):

возможность использования многоядерности (по загрузке процессора, с использованием
утилит Process Explorer (предпочтительно) или Диспетчер задач Windows):

(на двухядерном процессоре вычислительный процесс занимает ~50%, т.е. одно ядро –
поддержки многоядерности нет)

объем памяти, используемый во время вычислений (по показаниям BOINC Manager,
по показаниям диспетчера задач), 230,8 МБ по показаниям BOINC Manager в
данном случае, 232 МБ по показаниям Process Explorer:

объем занимаемого места на диске (по показаниям BOINC Manager):

объем входящего трафика при загрузке задания, объем исходящего трафика при
отправке результатов вычислений (BOINC Manager → закладка Передача), 11,81
КБ на прием в данном случае;

screenshot графического интерфейса проекта во время работы (если поддерживается
проектом):

максимально допустимое время вычисления задания (deadline) как разницу между
временем получения задания и крайним сроком отправки результатов, 10 дней в
приведенном ниже примере:

возможность использования видеокарты для расчетов (по данным с сайтов с описанием
проектов или результатам собственных наблюдений с указанием поддерживаемых
моделей видеокарт или их семейств);

Поддерживаемые API для расчета: CUDA, OpenCL, PhysX
Число скалярных процессоров: 192
Объем видеопамяти: 1 ГБ
Тип видеопамяти: GDDR5
Ширина шины: 128 бит
Частота ядра: 783 МГц
Частота видеопамяти: 902 МГц
Частота шейдерного блока: 1566 МГц

Загрузка вычислительного ядра: 70%
Загрузка контроллера видеопамяти: 15%
Используемый объем видеопамяти: 579 МБ

средний объем вычислений в день (по результатам мировой статистики с использованием
сайта boincstats.com):

(средняя производительность проекта – 1,6 PFLOPS)

личный постер со статистикой по проектам, в которых вы принимали участие (по
результатам вычислений):

статистика вычислений по времени:

рейтинги по отношению к другим участникам (в рамках команды, в рамках проекта,
в рамках страны, общемировой рейтинг):
9 место в проекте

среднее количество очков за час работы компьютера (вычисляется для каждого
проекта отдельно по результатам с сайта проекта):

3335,88 с = 55,6 мин = 0,927 ч
9,02 cobblestones / 0,927 ч = 9,7 cobblestones/ч

личный вклад в общий объем вычислений, выраженный в числе операций с плавающей
точкой, по данным личного сертификата (с сайта любого проекта) и в
числе вычислительных лет среднего компьютера с процессором, работающим на
частоте 1 ГГц (1 гигагерце-день ≈ 172,8 TFLOP):
(Общий объем вычислений (FLOP) – 449,49 PFLOP
Общий объем вычислений (гигагерце-дней) – 449,49 PFLOP / 172,8 TFLOP/день = 2601
гигагерце-день ≈ 7,1 гегагерце-лет)

После установки клиента BOINC (http://boincstats.com/page/download.php ) необходимо
подключиться к проекту (Главное меню → Сервис → Добавить проект), указать
свой e-mail и пароль (указанный пароль необходимо запомнить!), дождаться завершения
загрузки данных проекта и начала расчета (для некоторых проектов, например World
Community Grid, необходима предварительная регистрация на сайте). Далее вычисления
могут быть продолжены в фоновом режиме, не мешая работе пользователя (при этом совершенно
не обязательно держать компьютер включенным круглые сутки, вполне достаточно
нескольких часов, хотя очков при этом будет получено меньше). За поступлением
очков рекомендуется периодически следить, т.к. возможны перебои в работе серверов
проектов, обновление версии расчетных модулей, требующее установки более новой версии
BOINC Manager’а и т.д.
В ходе регистрации нового участника проекта обычно требуется заполнение следующей
информации (на сайте проекта): ник, адрес Web-странички участника, страна.
При желании можно создать профиль и указать дополнительную информацию о себе. Настоятельно
рекомендуется запись ника и информации о себе английскими буквами (безиспользования символов национальных алфавитов и транслита), в противном случае информация
может быть нечитабельна на некоторых сайтах статистики.
Если проект поддерживает возможность выполнения расчетов с использованием
видеокарты и вашем компьютере установлена видеокарта, соответствующая требованиям
проекта (по объему видеопамяти, поддержке технологии nVidia CUDA, ATI STREAM или
OpenCL), рекомендуется разрешить ее использование. При правильном использовании
вычислительных ресурсов видеокарты возможно получение значительно большего количества
очков (в 10 и более раз) по сравнению с процессором за тот же период времени.
Если компьютер «тормозит», это может быть следствием нехватки оперативной
памяти или интенсивного использования для расчетов видеокарты. В таком случае необходимо
либо установить в настройках BOINC Manager’а меньший объем оперативной памяти,
разрешенный для использования, либо перейти к расчету другого, менее требовательного
проекта, либо запретить использование видеокарты во время работы. В крайнем
случае возможна приостановка выполнения заданий на время, когда компьютер нужен для
работы.
При выполнении заданий возможно подключение к расчетам нескольких компьютеров.
Для этого на каждый из них необходимо установить клиент BOINC, а при подключении
к проекту указать уже существующие учетные данные (e-mail и пароль). При этом
компьютеры могут считать как один и тот же, так и различные проекты.
На одном компьютере допускается расчет нескольких проектов одновременно (но
не всех 60 проектов разом).
Для удобства мониторинга результатов рекомендуется вступить в университетскую
команду kvt.kurskstu и поддержать престиж университета на международной арене, что
делается непосредственно после регистрации участника на сайте проекта (в случае затруднений
необходимо обратиться к преподавателю).
В качестве исключения в случае отсутствия выхода в Интернет или его высокой
стоимости (например, лимитный доступ через GPRS или WAP) возможна организация
вычислений проекта GIMPS (http://www.mersenne.org ) по личному индивидуальному разрешению
преподавателя.
При выяснении объема исходящего трафика, чтобы не пропустить момент отправки
результирующих данных завершенного задания на сервер, в главном меню BOINC
Manager’а можно установить переключатель, запрещающий сетевую активность (Главное
меню → Управление → Network Activity Suspended), затем дождаться завершения расчета
задания, посмотреть размер файлов, ожидающих отправки (закладка Передача), после чего
разрешить сетевую активность (Главное меню → Управление → Подключен к интернету),
выделить файлы для отправки и нажать кнопку Повторить. В этот момент начнется
отправка имеющихся файлов и, возможно, получение новых заданий. Для измерения объема
входящего трафика можно снять screenshot окна BOINC Manager’а, нажав Print Screen,
вставить его в любой графический редактор (Photoshop, Paint) и затем проанализировать
(в противном случае данные могут быть загружены слишком быстро).
Лабораторная работа считается выполненной в том случае, если набрано 5000
очков (cobblestone’ов). Лабораторная работа должна быть защищена, для чего в электронном
виде оформляется и присылается преподавателю на e-mail отчет, включающий
титульный лист, цель работы, ход работы, выводы, подтверждающий графический материал.
После учета всех замечаний преподавателя на защите работы задается один или несколько
вопросов.
Все технические характеристики, полученные в ходе вычислений, необходимо занести
в таблицу (см. пример). Каждая из цифр должна быть подтверждена соответствующим
screenshot’ом.
Если вы видите практическую пользу от выполняемых вами вычислений, вы можете продолжать
расчеты и в дальнейшем, после достижения установленных преподавателем рамок!

Пример. Таблица с результатами выполнения работы
Полезные ссылки и утилиты:
• http://www.ixbt.com, http://www.fcenter.ru, http://www.3dnews.ru, http://www.thg.ru –
технические характеристики компонентов компьютера;
• http://www.lavalys.com – Everest, техническая информация о компонентах компьютера;
• www.techpowerup.com/gpuz/ – GPU-Z, утилита для мониторинга состояния видеокарты;
• http://www.speedtest.net/ – определение скорости выхода в Интернет;
• Process Explorer – мониторинг запущенных процессов;
• http://boincstats.com – статистика пользователей, команд, стран и т.д.;
Краткое описание проектов:
Математика
• Mersenne@home – поиск простых чисел Мерсенна 2 1 p M
p = − , самые большие
простые числа, известные человечеству
• ABC@home – поиск ABC-троек ( abc < < , a и b – взаимно-простые, c ab = + )
• PrimeGrid – поиск простых чисел разных видов (есть поддержка расчетов на видеокарте)
• NFS@Home – факторизация чисел вида 1 n b ± для b <12 (Cunningham project)
• Primaboinca – поиск простых чисел, тестирование алгоритмов факторизации
(Теоремы Агравала и Поповича)
• SZTAKI Desktop Grid – исследования в области систем счисления
• NumberFields – исследования в области полей Галуа
• OProject@Home – доказательство проблемы Гольдбаха (любое нечётное число,
большее 5, можно представить в виде суммы трёх простых чисел)
• SAT@Home – решение задачи дискретной оптимизации путем сведения к решению
системы булевых уравнений
Теория графов, кибернетика
• Gerasim@home – сравнение эвристических методов построения разбиений графов
(Россия, ЮЗГУ)
Климатология
• Climate Prediction (CPDN) – моделирование климата, поиск наиболее адекватной
климатической модели, построение прогноза до 2080 г. (время расчета около 1 месяца,
отличный графический интерфейс, объем памяти ~ 500 МБ на задание)
Космология, астрономия
• Cosmology@Home – поиск наиболее точной модели рождения Вселенной из
Большого взрыва. Требует большой объем памяти (~ 900 МБ на задание)
• Einstein@Home – поиск гравитационных волн, поиск пульсаров (есть поддержка
расчетов на видеокарте)
• SETI@home – поиск внеземного разума по периодам в радиосигналах с телескопа
в Аресибо (есть поддержка расчетов на видеокарте)
• MilkyWay@home – создание модели движения звезд в галактике Млечный путь
по результатам обзора неба SDSS (есть поддержка расчетов на видеокарте)
• theSkyNet POGS – классификация галактик, построение их мультиспектрального
атласа
• LHC@Home – проектирование магнитной подсистемы Большого адронного коллайдера
• LHC Test4Theory – моделирование результатов столкновений пучков протонов на
Большом адронном коллайдере
Химия
• QMC@Home – развитие квантовой химии, расчет энергетического взаимодействия
молекул
Биология, медицина
• GPUGRID – молекулярная динамика, недавнее успешное моделирование калийнатриевого
насоса (расчет только на видеокартах nVidia)
• Rosetta@home – фолдинг белков (отличный графический интерфейс)
• RNA World – построение базы данных молекул РНК всех живых организмов
• POEM@HOME – фолдинг протеинов
• Docking@Home – поиск новых лекарств (в т.ч. против ВИЧ-инфекции), молекулярная
динамика – докинг молекул
• Malaria Control – моделирование распространения малярии
• CAS@home – проект Китайской академии наук, фолдинг протеинов
• DNA@Home – секвенирование ДНК

[SETI_home_v8]

Про распределённые вычисления для программистов (но теоретическая часть может быть интересная всем): http://habrahabr.ru/post/119692/

[SETI_home_v8]

Я попробую еще раз свести вместе все расчеты. Мне вообще странно как вы продолжаете спорить "что больше" и "что меньше", не приводя цифр. Потому как "лучше", "больше" в таких вопросах сводится к сравнению цифр. 1Вт больше чем 2Вт - это понятно. А "у меня в подвале происходит странный стук" - неясно как прикрутить.
Попробуем рассмотреть под микроскопом каждую цифру. Для определенности возьмем BlueGene/Q, как наиболее типичного представителя класса "2000 Мфлоп/Вт".
- Что означают эти Флопы? Во-первых, это толстые, double float, хорошо подходящие для оценки.
- Что значат 82кВт на полную стойку (16384 ядер)? Это данные прототипа из 4 стоек, приведенные к конкретному экземпляру пропорционально. Получались они примерно так: (смотри картинку), http://www.alcf.anl.gov/...M_BGQ_Architecture_0.pdf
Во-первых, мы видим, что хитрые бизнесмены взяли производительность из linpack, а потребление - максимальное из всех остальных тестов кроме linpack :о) (Впрочем попу себе они прикрывают, и в спецификациях указывают 100кВт на стойку: http://www.redbooks.ibm....pieces/pdfs/sg247872.pdf ) Поправим их. Получим не 2100 Мфлоп/Вт, а 1700 Мфлоп/Вт.
Во-вторых, эти цифры включают водяное и воздушное охлаждение шкафов, но <видимо> не включают вентиляцию самого помещения. На мой взгляд, это не самая затратная часть (ASHRAE classes 1 and 2: recommended environment range of 20 to 25 C, http://tc99.ashraetcs.or...ope_Final_Aug_1_2008.pdf ) У кого есть оценки - помогите.
В-третьих, эти цифры включают все затраты на интерконнекты и IO (в стойку включены от 1 до 4 IO Drawer)
Итого выходит честных 1700 Мфлоп/Вт.
Попробуем проделать подобный анализ про персоналки, подключенные к BOINC...
- Где брать данные по разнице потребления системы под нагрузкой и без нагрузки? Годится ли TDP?
Попробуем сравнить измеряемые цифры, источники: http://www.pcper.com/rev...-Consumption-and-Perform , http://en.wikipedia.org/...wer_dissipation_figures. Хоть нагрузки там ни разу не linpack, да и про системы ничего не пишут, другого источника пока нет.
Phenom II X6 1090T: TPD 125Вт, увеличение под нагрузкой: 257-137 = 120Вт. Попадание хорошее.
Core i7-2600K: TDP 95Вт, увеличение под нагрузкой: 164-97 = 67Вт. Промах процентов на 30, многовато.
Поэтому будем пробовать делать оценки исходя из реальных измерений рабочих систем.

- Где брать данные по бенчмаркам?
Как ни странно, найти что-то в энторнэтах довольно сложно. Чтобы не ходить далеко - предлагаю пока взять две системы, от hoarfrost и от Creatormaster, благо данные по ним есть.
hoarfrost: AMD Phenom II X6 T1100, 68Гфлопс-ов, делим на 120Вт (считаем почти 1090), имеем 566Мфлоп/Вт
Creatormaster: 80флопс-ов, 70Вт от автора хорошо согласуются с 67 из ссылки выше, что вселяет в нас уверенность :о) Итого 1190 Мфлопс/Вт.
Итого берем среднее, чтобы оценить BOINC в целом. (566 + 1190) / 2 = 878 Мфлоп/Вт.
Итого выходит энергоэффективность распределенных вычислений в два раза хуже, чем у суперкомпьютерных решений. Что меня, в общем, не удивляет, т.к. одна из задач проектирования таких систем - уменьшение стоимости владения, в том числе и счетов за электричество. А цели вероятнее всего достигнет тот, кто ставит себе задачу ее достигнуть.
Жду возражений, но пожалуйста, не в стиле "не верится", а в стиле, хотя бы "давайте введем поправочный коэффициант Х=... потому что...". Ну или в стиле "а в другом документе пишут другое, вот ссылка"
Как всегда спасибо участникам за то, что заставили меня просветиться в архитектуре BlueGene/Q :о)
Что осталось за кадром:
- GPU. Слишком отдельная тема и специфические задачи.
- Оценка большого парка как старых суперкомпьютеров, так и старых десктопов. И тех, и этих - пруд пруди, показатели их разумеется хуже.
- Оценка того, что компьютеры участников РВ, считают не только в процессе прочей работы, но и остаются включенными специально чтобы считать.
- Оценка энергии, затраченной на производство компонентов систем.
- Ну и еще наверное я что-нибудь забыл :о)
- Оценка плюсов РВ. Их много, но останавливаться на них не хочу, по крайней мере пока это офтоп :о)

[SETI_home_v8]

1. Почему вы решили что мегафлопсы - это в double? Linpack считает всё вo float. Даже есть в CPU есть double.

2. Фрагмент из вашей же ссылки про IBM Blue Gene Q, со страницы с описанием чипа: "peak performance 204.8 GFLOPS @55 W" (стало быть, кстати wikipedia не врёт).
16384 ядра - это 4096 процессоров (потом что они 4-ядерные + по 4 нити на каждый CPU). 4096 * 55 Вт = 225 кВт. Т.е. либо привирают (в несколько раз), либо под 16384 ядрами они имею ввиду не ядра, а нити. Но тогда мы имеем не 4096 процессоров, а, на самом деле - 1024. И потребление (при некоторой нагрузке) в 85 кВт на 1024 процессора, что уже несколько ближе к реальности и по крайней мере явно не противоречит "@ 55 W".
На странице "BQC Power Measurements" тесту LINPACK соответствует где-то около 95 кВт.

3. С охлаждением всё очень просто. - На 91% охлаждение идёт водой и только на 81% - воздухом. Т.е. в эти 95 кВт вся система охлаждения не входит вообще (ну, по крайней мере на 91%. :laugh1, что можно считать почти гениальный ходом маркетологов - хорошее число получено, а уж как там будет получатель сего продукта разворачивать отдельную систему снабжения всей этой штуки водой - их не волнует. В общем - "Чудес не бывает" ©.

Кстати, в конкурсе на строительство "Ломоносова" помимо Т-Платформ участвовал ещё и СКИФ со своей разработкой где вся плата охлаждалась водой. Но их решение не прошло сито отбора просто потому что хорошенько подумав, заказчик решил что вода будет просто недопустима. А может быть просто понял во что на самом деле всё этом ему обойдётся.

Итак, что мы имеем в "сухом остатке":

204.8 GFLOPS/сокет * 1024 сокетов / 95 кВт ~ 2.2 GFLOPS / Вт.

Т.е. в принципе всё то, о чём мы знали, но теперь мы можем добавить, что в них:
1. Действительно не входит охлаждение;
2. Не входит потребление системы хранения данных, про которую известно, что 1 I/O rack потребляет ~65% от потребления Compute rack и которую туда включить просто не могли, потому что заказчику может потребоваться 1 I/O rack на 10 Compute rack, а может - наоборот. Т.е. маркетологи опять великолепно свели ситуацию к такой, когда можно показать только те числа, которые нужно.
3. Судя по описанию стойки, в ней нет ИБП. Т.е. систему ИБП вновь вынести за скобки. А это ещё N-е число процентов от потребления;

Не менее важный вопрос - а что за производительность мы оцениваем-то вообще?
Мы оцениваем производительность в Linpack-е которая хорошо ложится даже на GPU, т.к. подразумевает довольно высокий объём вычислений на некую единицу информации. И в таком тесте , когда на 16 потоков приходится 4 Мбайта кэша - CPU будет показывать себя хорошо. А если натравить на него тот же SAT@home или Einstein@Home?

Кроме этого, если уж брать среднее среди наших с Creatormaster-ом компьютеров, то надо брать и среднее между системами в TOP 500.

Намного честнее по части характеристик выглядит описание T-Blade 2.

[SETI_home_v8]

Самое большое математическое доказательство в мире «весит» 200 ТБ

Команда ученых объявила о получении решения математической проблемы Булевых пифагоровых троек. Решение получено при помощи суперкомпьютера Stampede Калифорнийского университета. Если же говорить о проверке решения человеком, но это попросту невозможно - всей жизни не хватит, чтобы выполнить такую работу без помощи компьютера. http://pcnews.ru/blogs/samoe_bolsoe_...tb-701868.html

P.S. Проект ABC@home не эти ли тройки изучал?

Нет. Но при доказательстве использовался метод задействованный в проекте SAT@Home

[SETI_home_v8]

Динамика находок в проекте за месяц. Расклад по типам комбинаторных структур чуть позже, это не быстро делается. В настоящее время в проекте проводится досчет старых окрестностей (больше для очистки совести, находки все тут скорее всего выбраны, что-то интересное попадается крайне редко, но попадается) и рутинная проверка различных обобщенных симметрий, жирные области пройдены, находок мало (основная масса — однушки и несимметричные двушки с ХО=12). На картинке во вложении карта проанализированных на данный момент комбинаций обобщенных симметрий. На одну комбинацию (Px,Py) в разведочном режиме (40 тыс. WU'шек с числом симметричных ячеек 50, 60, 70 и 80) в проекте уходит 2-3 дня — впереди большая работа, которую, возможно, в перспективе будем делать по упрощенной схеме, т.к. в окрестностях большинства симметрий ничего интересного нет, однако есть исключения (центрально-симметричные, (1,41), ...)

Красным обозначены неинтересные области, зеленым — где кое-что есть, но мало, синим — где находок было много. Р — разведка (40 тыс. WU'шек), С — случайный перебор окрестности минимум со 100 тыс. WU'шками, "+" — обработка окрестности завершена, "*" — обработка окрестности выполняется в настоящее время

[SETI_home_v8]

Одобрен проект LISA по исследованию гравитационных волн
25.06.2017
Европейское космическое агентство (ЕКА) утвердило проект LISA (Laser Interferometer Space Antenna) по исследованию гравитационных волн. В инициативе примет участие Национальное управление США по воздухоплаванию и исследованию космического пространства (NASA).


Гравитационные волны предсказываются общей теорией относительности, а также другими теориями гравитации. Это изменения гравитационного поля, распространяющиеся подобно волнам. Впервые такие волны были зарегистрированы детекторами Лазерной интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO — Laser Interferometric Gravitational-Wave Observatory). Физики пришли к выводу, что обнаруженные гравитационные волны были порождены столкнувшимися чёрными дырами.

Проект LISA нацелен на исследование гравитационных волн посредством лазерной интерферометрии на астрономических расстояниях. Измерения будут проводиться при помощи трёх космических аппаратов, расположенных в вершинах правильного треугольника.


Сообщается, что в ближайшие годы в рамках инициативы LISA будет осуществляться общее планирование и оценка бюджета. Только после этого будет начато собственно создание космических аппаратов. NASA примет участие во всех ключевых этапах проекта: это дизайн, разработка, выполнение научной программы и анализ полученных данных. Ожидается, что запуск аппаратов по проекту LISA будет осуществлён в 2034 году.
https://3dnews.ru/954455
https://futurenow.ru/запуск-космичес...ферометра-lisa

Интересно, нам что нибудь перепадет? Для расчетов в енштейне или сети отдельным модулем, типа астропульс...

[SETI_home_v8]

Картинки у меня почему то не загружаются, неужели трудно сделать загрузку фото на сайт с пк?

[garniv]

Цитата (SETI_home_v8) »

неужели трудно сделать загрузку фото на сайт с пк?

Что значит сделать? Все уже есть - аттачи к сообщению в Расширенном режиме.

[SETI_home_v8]

о да нашел, ну ниче так, только почему то выскакивает промежуточное окно, вместо сразу выбора папки с пк. Ну ладно это уже претензии ...)

[SETI_home_v8]

Новости одной строкой:

Oпубликовали партию типов графов, найденных в проекте - Saturday graphs on 2018-10-13;
Прошли отметку в 40% обработанных workunit-ов;
И ещё одну партию, побольше - Wednesday graphs on 2018-11-07.
http://forum.boinc.ru/default.aspx?g...p=14#post91643

[SETI_home_v8]

Система BOINC и грид-системы из персональных компьютеров
Безымянный 1.jpg

Безымянный 2.jpg

Безымянный 3.jpg

Безымянный 4.jpg

Безымянный 5.jpg

[SETI_home_v8]

Система BOINC и грид-системы из персональных компьютеров

Безымянный 6.jpg

Безымянный 7.jpg

Безымянный 8.jpg

Безымянный 9.jpg

Безымянный 10.jpg

[SETI_home_v8]

Система BOINC и грид-системы из персональных компьютеров
Безымянный 11.jpg

Безымянный 12.jpg

Безымянный 13.jpg

Безымянный 14.jpg

Безымянный 15.jpg

[SETI_home_v8]

Система BOINC и грид-системы из персональных компьютеров
Безымянный 16.jpg

Безымянный 17.jpg

Безымянный 18.jpg

Безымянный 19.jpg

Безымянный 20.jpg

[SETI_home_v8]

Система BOINC и грид-системы из персональных компьютеров
Безымянный 21.jpg

Безымянный 22.jpg

Безымянный 23.jpg

Безымянный 24.jpg

Безымянный 25.jpg

[SETI_home_v8]

Система BOINC и грид-системы из персональных компьютеров
Безымянный 26.jpg

Безымянный 27.jpg

Безымянный 28.jpg

Безымянный 29.jpg

Безымянный 30.jpg

[SETI_home_v8]

Система BOINC и грид-системы из персональных компьютеров
Безымянный 31.jpg

Безымянный 32.jpg

Безымянный 33.jpg

Безымянный 34.jpg

Безымянный 35.jpg

[SETI_home_v8]

Система BOINC и грид-системы из персональных компьютеров
Безымянный 36.jpg

Безымянный 37.jpg

Безымянный 38.jpg

Безымянный 39.jpg

Безымянный 40.jpg

[SETI_home_v8]

Система BOINC и грид-системы из персональных компьютеров
Безымянный 41.jpg

[SETI_home_v8]

Проект Docking @ Home
Docking @ Home - это проект, который использует компьютеры, подключенные к Интернету, для выполнения научных расчетов, которые помогают в создании новых и улучшенных лекарств. Целью проекта является помощь в лечении таких заболеваний, как вирус иммунодефицита человека (ВИЧ). Docking @ Home - это сотрудничество между Университетом штата Делавэр, Научно-исследовательским институтом Скриппса и Калифорнийским университетом в Беркли. Он является частью проекта, динамически адаптированного белкового лиганда и поддерживается Национальным научным фондом.
Как это работает?
Прежде чем новые препараты могут быть получены для лабораторных испытаний, исследователи должны создать молекулярные модели и имитировать их взаимодействия, чтобы выявить возможных кандидатов для эффективных лекарств. Это моделирование называется стыковкой. Комбинации молекул и их привязывающие ориентации бесконечны по числу. Моделирование как можно большего количества комбинаций требует огромного количества вычислительной мощности. В целях снижения затрат исследователи решили, что эффективным средством генерации этой вычислительной мощности является распределение задач на большом количестве компьютеров.
Чем могу помочь?
Загрузив бесплатную программу, разработанную в Калифорнийском университете - Беркли, которая называется BOINC, вы можете внести свой вклад в цикл простоя вашего компьютера в проект Docking @ Home. Это безопасно, легко настраивается и запускается только тогда, когда вы этого хотите, поэтому это не повлияет на вашу способность использовать ваш компьютер. Если вам интересно узнать больше информации, вы можете узнать больше о проекте и науке, стоящей за ним, или если вы готовы помочь, вы можете начать работу ниже.
http://docking.cis.udel.edu/about/project/index.html
http://docking.cis.udel.edu/about/science/index.html
О проекте Docking @ Home
Docking @ Home - это чистая некоммерческая организация. Проект состоит из академических исследователей, которые финансируются государственными учреждениями [NSF и NIH] в интересах общественности. Это достигается путем публикации результатов и методов в рецензируемых научных журналах, публикация результатов для общественности через этот веб-сайт проекта и, в конечном итоге, сотрудничество с другими финансируемыми государством экспериментальными исследователями. Результаты также используются для улучшения методологии стыковки белок-лиганд и проверки моделей. Сотрудничая с другими финансируемыми государством экспериментальными исследователями, мы надеемся, что это позволит нам всем получить больше от наших ограниченных финансируемых государством долларов исследований.
Проект фокусируется на стыковке небольших молекул (подобных лекарственным средствам, также называемых «лигандами») с белками, а также разработке и расширении нашей нынешней методологии док-лигандного стыковки. Стыковка белок-лиганд является очень полезным шагом в идентификации новых малых молекул, которые могут связываться с белком. Моделирование стыков с белком-лигандом может помочь провести экспериментальные исследования важных интересующих белков, таких как белки, вовлеченные в болезни. В принципе, стыковка с белком-лигандом может помочь в идентификации новых «подобных лекарственным средствам» небольших молекул, которые могут быть переработаны в молекулы с более благоприятными «лекарственными свойствами». Таким образом, стыковка с белком-лигандом является общим вычислительным методом, который может быть полезен в «структурном дизайне» новых лекарственно-подобных молекул или в качестве инструмента для разработки взаимодействия белок-лиганд в целом.
Цели проекта
Непосредственные научные цели проекта docking @ home нацелены на разработку нашей методологии стыковки белок-лиганд. Наш CHARMM (химия в механической механике Гарварда); код, разработанный Гарвардом и другими университетами, основанный на стыке метод уже установлен как один из наиболее точных методов стыковки, которые в настоящее время существуют для стыковки гибкого лиганда с жестким белком. Мы намерены продолжать разрабатывать, распространять и проверять наши методы на новых и более сложных тестовых примерах. Мы намерены разработать точные методы для обеспечения гибкости белков в стыковке белок-лиганд, которая в настоящее время является одной из наиболее актуальных проблем в области стыковки. Валидация такого подхода для широкого круга белковых целей будет очень важным вкладом в научное сообщество.
Вторичная научная цель - применить методы стыковки белок-лиганд к важным научным проблемам. В конце концов, мы хотели бы открыть наш сайт для сотрудничества с финансируемыми государством экспериментальными учеными, которые нуждаются в четкой стыковке белок-лиганд, но не имеют времени, ресурсов, опыта или персонала для такого проекта.
Docking
Docking (стыковка) - это метод молекулярного моделирования, который предсказывает предпочтительную ориентацию одной молекулы, связывающейся с другой. Знание предпочтительной ориентации этих двух молекул позволяет ученым также предсказать, насколько сильно они будут связаны. Мы выполняем моделирование стыковки на кандидатах на небольшие молекулы, которые мы называем лигандами и их целевыми белками внутри человеческого тела, чтобы предсказать, насколько аффективным может быть лиганд в препарате. После имитации стыковки в экспериментальных лабораториях для тестирования производятся хорошо закрепленные белково-лигандные комплексы.
http://docking.cis.udel.edu/about/science/index.html

[garniv]

SETI_home_v8
Тексты без картинок скучны

Цитата (SETI_home_v8) »

аффективным

чо?)

[garniv]

О! Картинки!

[kmv]

ЫбстракционизмЪ

[SETI_home_v8]

Сияющий маяк для науки
13 ноября 2018 г.

Резюме
Ученые и сама наука сталкиваются с растущими проблемами во многих частях мира. Чтобы отметить 14-ю годовщину World Community Grid, мы просим вас публично продемонстрировать свою поддержку науки в социальных сетях, на нашем форуме и на вашем собственном веб-сайте или в блоге.
!

Наука и ученые подвергаются нападениям во всем мире. Такие поля, как климатические исследования, открытие лекарств и защита окружающей среды, становятся все более политизированными. Когда-то некоторые источники финансирования исследований сокращаются или исчезают.

Но World Community Grid стала маяком для науки для людей, которые понимают необходимость продолжения исследований, так как она была создана в 2004 году. Начавшуюся в качестве относительно небольшого краткосрочного доказательства концептуальной инициативы превратился в основной источник вычислительной мощности за 29 (и подсчет) гуманитарных научно-исследовательских проектов. До сих пор это привело к прорывным открытиям для детского рака, фильтрации воды и возобновляемых источников энергии, а также многим более мелким открытиям, которые в один прекрасный день могут привести к будущим прорывам.

Это возможно только благодаря щедрым людям по всему миру, которые жертвуют свои неиспользованные вычислительные мощности для исследований, а также ученым, у которых есть терпение и умение решать сложные проблемы, которые не имеют очевидных ответов.

Мы приглашаем всех, кто участвует в World Community Grid, просветить маяк для науки 16 ноября, который является нашей 14-й годовщиной. Вы можете это сделать:

Создайте свои собственные сообщения в социальных сетях на своей любимой платформе (пометьте нас в Twitter или Facebook, чтобы мы могли выразить благодарность и использовать hashtag # Beacon4Science)
Проводя свои мысли о том, чтобы участвовать в World Community Grid на нашем форуме
16 ноября. Размещайте нашу статью в Facebook и / или обновляйте наши твиты 16 ноября.
Отправляя нам электронное письмо с вашими мыслями по адресу beacon@worldcommunitygrid.org
Не стесняйтесь включать картинки или видеоролики, особенно если они связаны с наукой или сетью World Community Grid.

Мы хотели бы поделиться мыслями и историями тех, кто дает нам разрешение, позволить ученым, с которыми мы работаем, и любым другим сторонникам гуманитарных научных исследований - знать, что у них есть друзья по всему миру.

Спасибо, что помогли нам просветить маяк для науки с 2004 года.

[SETI_home_v8]

Shining-a-Beacon-of-Light.jpg

[SETI_home_v8]

Новая версия World Community Grid для Mac и Windows теперь доступна для загрузки
22 октября 2018 г.

Резюме
Волонтеры теперь могут перейти на версию 7.14.2 программного обеспечения, которое запускает World Community Grid.
!
Мы рады объявить обновленную версию программного обеспечения, которое запускает World Community Grid. Вы можете начать установку обновления здесь.

Фон

World Community Grid использует проект с открытым исходным кодом BOINC в качестве основного программного обеспечения для запуска наших исследовательских проектов. Проект BOINC периодически выпускает новые версии программного обеспечения для добавления функций и исправления ошибок.

Каждые несколько лет World Community Grid проводит обзор безопасности и проводит наше собственное дополнительное тестирование поверх существующего тестирования сообщества программного обеспечения BOINC. После того, как мы завершили эти шаги, мы затем используем эту новую версию в качестве версии, которую мы рекомендуем, и предоставляем фирменную версию World Community Grid как загрузку нашим волонтерам. В предыдущей версии программного обеспечения, которое мы рекомендовали, была версия 7.2, выпущенная в 2014 году.

В чем разница между новой и старой версиями?

Мы принимаем эту новую версию, потому что новым пользователям проще установить и запустить программное обеспечение на своих системах. Раньше пользователи приходили на наш сайт, регистрировались, загружали программное обеспечение, устанавливали его, а затем вводили свое имя пользователя и пароль в программное обеспечение, чтобы завершить процесс. Новая версия устраняет последний шаг в этом процессе; после установки программного обеспечения он должен автоматически подключаться к учетной записи пользователя на нашем веб-сайте.

Мы также предоставляем версию клиента BOINC, предназначенную для World Community Grid, для Windows и Mac. (Раньше мы предоставляли это только для Windows).

Для дополнительной информации

Если вам интересно узнать о других изменениях в программном обеспечении, вы можете прочитать заметки о выпуске на веб-сайте BOINC.

Мы призываем всех добровольцев перейти на последнюю версию. Если у вас есть какие-либо вопросы об этом обновлении, вы можете задать вопросы на нашем веб-сайте в теме форума, которую мы создали для этой версии на нашем веб-сайте.

Спасибо всем за их постоянную поддержку гуманитарных научных исследований.
https://boinc.berkeley.edu/

[SETI_home_v8]

фото

[SETI_home_v8]

На форуме проекта появилось официальное подтверждение завершения проекта. Теперь научная команда будет анализировать полученные данные, и наверняка мы узнаем еще много нового.
https://www.worldcommunitygrid.org/f...d_thread,41288
Я успел посвятить проекту 2 года 333 дня 23 часа 58 минут и 45 секунд процессорного времени
У кого сколько)?

[SETI_home_v8]

По результатам конференции Supercomputing Days Russia, которая проходила в сентябре в Москве на базе МГУ, опубликована работа

Vatutin E., Belyshev A., Kochemazov S., Zaikin O., Nikitina N. Enumeration of isotopy classes of diagonal Latin squares of small order using volunteer computing // Supercomputing Days Russia 2018. M.: Moscow State University, 2018. pp. 933–942.

В ней рассказано о том, как мы считали число канонических форм (классов изотопии) для ДЛК порядка до N<=8. Напомню, что размерность N=8 была посчитана в проекте, меньшие размерности были посчитаны на моей машине. Независимая проверка результатов была проведена whitefox'ом
(http://evatutin.narod.ru/evatutin_co_dls_cfs_cnt.pdf )

[SETI_home_v8]

Участие добровольцев в изучении редкой болезни Зика (Zika) с помощью распределенных вычислений www.Boinc.ru.
Команда OpenZika добавляет новые ресурсы для продолжения массивного анализа данных
Автор: исследовательская группа OpenZika
20 декабря 2018 г.
(Переведено с помощью гугл переводчик)
Резюме
Новые исследовательские модели, новый студент, новые публикации, новое сотрудничество и постоянный анализ данных - все это подробно описано в этом всеобъемлющем обновлении исследовательской группы OpenZika.
Текущая лабораторная работа
Исследовательская группа доктора Каролины Андраде, LabMol, работает над анализом данных, сгенерированных проектом OpenZika. Доктор Мелина Моттин ведет эту задачу.
Мы анализируем виртуальный экран от OpenZika против белка ZIKV NS5, ключевого вирусного фермента, который необходим для созревания вируса и формирования инфекционных вирусных частиц. Полноразмерный белок NS5 содержит два домена, представляющих две разные мишени: метилтрансферазу NS5 и полимеразу NS5. NS5 метилтрансферазный домен метилирует или присоединяет метильные (CH3) радикалы к структуре крышки РНК; и NS5-полимеразный домен синтезирует вирусную РНК и, таким образом, важен для выживания ZIKV и установления инфекции в клетках-хозяевах.
Нам помогают другие бразильские исследователи, которые помогают анализировать большие данные, генерируемые расчетами стыковки из World Community Grid. Профессор Рузвельт Алвес да Силва (Федеральный университет Гояс), д-р Жоао Х. Мартинс Сена (Фонд Освальдо Крус, FIOCRUZ) и доктор Педро Торрес (Кембриджский университет) помогают доктору Моттину и команде LabMol справиться с массовыми количество данных, которые мы генерировали. Кроме того, д-р Моттин обучает нашего нового магистра, Бруну Соуза. Она уже анализирует данные и готовит отчеты.
Кроме того, мы подготовили капсидные белки (из вирусов Зика, Денге и Западного Нила), чтобы «накормить зверя» (то есть, чтобы продолжать создавать рабочие места для стыковки, которые вы все нам интересуете), и выполнить расчеты по стыковке. Капсидные белки флавивируса не имеют ингибиторов, которые совместно кристаллизуются, поэтому мы выполнили предсказание связывания карманных структур капсидной структуры ZIKV. Были определены два обязательных кармана. Затем мы представили стыковочные работы, связанные с карманом 1 и 2 капсидного белка, с базой данных ZINC15 (содержащей 30,2 миллиона соединений).
Доктор Моттин посещает доктора Экинса
(Слева направо) Члены лаборатории фармацевтических препаратов Сотрудничества Кимберли Цорн и доктор Томас Лейн; Доктор Мелина Моттин из LabMol; и со-главный исследователь доктор Шон Экинс на фото в лаборатории Collaborations Pharmaceuticals в Северной Каролине
Доктор Моттин провел почти месяц в качестве приглашенного исследователя в лаборатории доктора Шона Экинса в Северной Каролине. Она работала над моделями Байеса и Случайного леса для Зики, денге и Эболы, используя общедоступные данные. Основная цель этой работы состояла в том, чтобы разработать и внедрить эти модели, чтобы помочь повысить эффективность окончательного выбора соединений для тестирования на вирусы. (Например, мы можем построить модель машинного обучения для Zika и связанных с ней флавивирусов, которая может помочь предсказать, какие соединения с большей вероятностью будут иметь активность целых клеток, что дополнит нашу целевую стыковку в OpenZika.) Модели теперь оптимизируются с помощью новые наборы данных, полученные из литературы и баз данных, таких как ChEMBL и PubChem, для создания новых и более надежных моделей машинного обучения для прогнозирования активности вирусов Зика и денге.
Недавно обнаружены новые ингибиторы-кандидаты
Недавно мы закончили анализ виртуального экрана от OpenZika в отношении протеазы ZIKV NS2B / NS3, ключевого вирусного фермента, необходимого для созревания вируса и формирования инфекционных вирусных частиц. Приблизительно 6 миллионов соединений были состыкованы с протеазой ZIKV, за которыми следовали стыковочные фильтры на основе взаимодействия, чтобы найти соединения, которые, как было предсказано, хорошо пристыковались к аллостерическому сайту. Затем мы использовали модели машинного обучения в качестве фильтров (наш набор байесовских моделей, которые предсказывают микросомальную стабильность печени мыши, отсутствие цитотоксичности и растворимости). В конечном итоге мы визуально проверили способы связывания лучших 318 соединений и сузили их до 27 кандидатов. Эти кандидаты будут куплены и затем проанализированы нашими сотрудниками, чтобы определить их эффективность в ингибировании протеазы, а также их эффективность в клеточных анализах.
Мы также проанализировали результаты стыковки, касающиеся базы данных Chembridge (~ 1 млн. Соединений) против полимеразы NS5 (сайты РНК и NTP) и метилтрансферазы NS5 (активные сайты, SAM и GTP), а также геликазы NS3 (сайты ATP и РНК). Мы отфильтровали соединения с лучшим рейтингом по разработанным моделям ZIKV QSAR и провели медицинский химический осмотр отфильтрованных соединений, отобрав всего 33 соединения. Следующими шагами будет заказ этих соединений и их экспериментальное тестирование (Рисунок 1).
Рисунок 1. Рабочий процесс экспериментов по виртуальному скринингу, выполненных для геликазы NS3, полимеразы NS5 и метилтрансферазы NS5 с использованием базы данных ChemBridge (~ 1 миллион соединений)
Предстоящие и недавние публикации
Недавно мы опубликовали обзорный документ под названием «Вычисление лекарств для вируса Зика». Этот документ был опубликован в специальном выпуске Бразильского журнала фармацевтических наук. В этой статье мы кратко излагаем текущие усилия по поиску вычислительных лекарств и их применение для обнаружения лекарств против ZIKV. Мы также представляем успешные примеры использования вычислительных подходов к открытию лекарств ZIKV, включая наш проект OpenZika.
В ноябре мы опубликовали основной обзор под названием «A – Z of Zika», в журнале «Drug Discovery Today». Это всесторонний обзор недавних достижений в усилиях по открытию лекарств ZIKV, в которых подчеркивается репозиционирование лекарств и соединений с компьютерным контролем, включая недавно обнаруженные ингибиторы вируса и клетки-хозяина. Также описываются и обсуждаются перспективные молекулярные мишени ZIKV, а также мишени, принадлежащие клетке-хозяину, как новые возможности для открытия лекарств ZIKV. Все эти знания не только важны для продвижения борьбы с вирусом Зика и другими флавивирусами, но и помогут научному сообществу подготовиться к следующей возникающей вирусной вспышке, на которую нам придется реагировать.
Д-р Экинс, д-р Андраде и д-р Моттин вместе с другими исследователями недавно опубликовали обзорный документ «Высокая пропускная способность и вычислительная перепрофилирование для забытых болезней», принятый в журнале Pharmaceutical Research. В этой статье описываются усилия по перепрофилированию многих лекарств, предпринимаемые в разных лабораториях по всему миру в попытке найти способы лечения многих тропических болезней.
Результаты проекта OpenZika были представлены на 256-м Национальном собрании ACS 19-23 августа в Бостоне, штат Массачусетс, США. Д-р Моттин выступил с устной презентацией и представил плакат под названием «OpenZika: обнаружение новых противовирусных кандидатов против вируса Зика» на сессии «Хемоинформатические подходы для улучшения обнаружения лекарств на основе натуральных продуктов».
Доктор Моттин, представляя в ноябре
Д-р Моттин также выступил с устной презентацией «Применение молекулярной динамики для обнаружения лекарств от вируса Зика и Schistosoma mansoni» на встрече по инициативе Южной Америки по сотрудничеству в области молекулярного моделирования (SAIMS), которая состоялась в Институте Пастера, Монтевидео, Уругвай, 4 ноября. 7. Встреча была отличной возможностью для обмена опытом и сотрудничества с южноамериканскими исследователями, которые работают с Zika.
Прошлые публикации и пропаганда
Доктор Шон Экинс представил плакат на «Симпозиуме клеток: новые и вновь появляющиеся вирусы» 1-3 октября 2017 года в Арлингтоне, штат Вирджиния, США, на тему «OpenZika: открытие новых противовирусных кандидатов против вируса Зика».
20 октября 2016 года была опубликована наша статья о забытых тропических заболеваниях PLoS, «OpenZika: проект всемирного сетевого сообщества IBM для ускорения обнаружения вируса Зика», и ее уже просмотрели более 5200 раз. Любой может получить доступ и прочитать эту статью бесплатно. Другой исследовательский документ «Иллюстрирование и моделирование гомологии белков вируса Зика» был опубликован в F1000Research и просмотрен> 4200 раз.
Мы также опубликовали исследовательский документ под названием «Моделирование молекулярной динамики геликазы Zika Virus NS3: анализ активности сайтов связывания РНК» в октябре 2017 года в рамках специального выпуска по флавивирусам для журнала Biochemical and Biophysical Research Communications. Это исследование геликазной системы NS3 помогло нам узнать больше об этой многообещающей цели для блокирования репликации Zika. Результаты помогут нам проанализировать, как мы анализируем виртуальные экраны, которые мы выполняли на геликазе NS3, и моделирование молекулярной динамики создало новые конформации этой системы, которые мы использовали в качестве целей на новых виртуальных экранах, которые мы выполняли в рамках OpenZika.
Новые Сотрудничества
Эти статьи и презентации помогают привлечь дополнительное внимание к проекту и стимулируют формирование новых коллабораций.
Мы начали очень важное сотрудничество с Центром инноваций в области биоразнообразия и обнаружения наркотиков (CIBFar), координируемым профессором Glaucius Oliva, который находится в Университете Сан-Паулу (USP), Бразилия, Институт физики Сан-Карлоса (IFSC). Основной целью этого сотрудничества является тестирование наших соединений непосредственно в ферментных анализах с белками вируса Зика. Наши выбранные соединения проходят тестирование, чтобы определить, могут ли они связываться с геликазой NS3 с использованием метода дифференциальной сканирующей флуоресценции (DSF) и / или могут ли они ингибировать АТФазную активность этого белка.
Другое сотрудничество было начато с бразильской группой, работающей над полусинтетическими и натуральными продуктами, во главе с профессором Луисом Октавио Регасини из Департамента химии и наук об окружающей среде Государственного университета Сан-Паулу (UNESP) и профессором Аной Каролиной Гомеш Жардим из Институт биомедицинских наук, Федеральный университет Уберландии (UFU), эксперт-вирусолог в проведении фенотипических анализов (клеточных анализов) с вирусами. Они проверяют библиотеку природных и синтетических соединений, которые включают флавоноиды, алкалоиды и диариламины, чтобы оценить их противовирусный потенциал против инфекции ZIKV in vitro. Для обнаруженных экспериментальных хитов мы выполняем расчеты стыковки, используя AutoDock Vina с белками ZIKV, используя те же протоколы и модели, которые мы разработали в проекте OpenZika. Результаты этого сотрудничества записываются в исследовательской работе, которая вскоре будет передана в научный журнал для публикации.
Доктор Шон Экинс продолжает сотрудничество с доктором Скоттом Ластером и доктором Фрэнком Шолле в Университете штата Северная Каролина для изучения флавивирусов. У них есть доступ к клеточным анализам на наличие бляшек для этих вирусов. Мы также оценивали несколько натуральных продуктов, которые они определили, чтобы предсказать потенциальные цели в Zika и оценить их экспериментально в лабораториях наших сотрудников, описанных выше.
Новый член студенческой команды
Как упоминалось выше, доктор Андраде нанял нового аспиранта Бруну Соуза для работы над проектом OpenZika. Она начала работать в лаборатории доктора Андраде в марте 2018 года, и она очень увлечена изучением и сотрудничеством в этом проекте. Она является волонтером проекта OpenZika с устройством Android и пригласила студентов и преподавателей аспирантуры, во время занятий и через ее личные социальные сети, принять участие в проекте. Она присоединяется к звонкам OpenZika с World Community Grid.
Бруна Соуза и ее автор в IX Школе молекулярного моделирования в биологических системах в Петрополисе, Рио-де-Жанейро, Бразилия
Она представила свои новые результаты в презентации, озаглавленной «Вычислительные и экспериментальные стратегии для идентификации протеазных и геликазных белков вирусов денге и вирусов Зика». Она была выбрана для участия в IX Школе молекулярного моделирования в биологических системах (IX EMMSB), 20-24 августа, в Национальной лаборатории научных вычислений (LNCC) в Петрополисе - Рио-де-Жанейро, Бразилия.
Бруна и ее вторая постерная презентация на XV Конгрессе исследований UFG, Гояния, Бразилия, Бразилия
Она также представила плакат под названием «Исследования молекулярной стыковки нового соединения диариламина, активного против репликации вируса Зика». 15-17 октября она участвовала в XV Конгрессе исследований, преподавания и расширения Федерального университета Гояса (UFG), где она представила плакат под названием «Молекулярная стыковка производного антраниловой кислоты против белков Zika».
Состояние расчетов
В общей сложности мы представили почти 6,8 миллиарда рабочих мест для стыковки, в которых участвовало 427 различных целевых сайтов. На наших первых экранах использовалась более старая библиотека из 6 миллионов коммерчески доступных соединений, а в наших текущих экспериментах используется новая библиотека ZINC15 из 30,2 миллиона соединений. Мы уже получили примерно 6,3 миллиарда таких результатов на нашем сервере. (Напоминаем, что между выполнением расчетов на машинах нашего добровольца и получением результатов существует некоторая задержка, поскольку все результаты в «пакете» из примерно 10 000–50 000 различных стыковочных работ необходимо вернуть в World Сетка сообщества, реорганизованная, а затем сжатая перед отправкой на наш сервер.)
До настоящего времени,> 80 000 добровольцев, которые пожертвовали свои свободные вычислительные мощности OpenZika, дали нам расчеты на стыковку> 63 023 года ЦП, в настоящее время в среднем 66,3 года ЦП в день! Спасибо всем большое за помощь!
За исключением нескольких отставших, мы получили все результаты для наших экспериментов, которые включают стыковку 6 миллионов соединений против NS1, NS3 helicase (как сайта связывания РНК, так и сайта ATP), NS5 (как доменов РНК-полимеразы, так и доменов метилтрансферазы) NS2B / NS3 протеаза и капсид (связывающие карманы 1 и 2).
Спасибо всем волонтерам, которые отдают свое неиспользованное компьютерное время этому проекту! Мы ценим вашу помощь!
https://www.sciencedirect.com/topics...tual-screening
http://www.scielo.br/pdf/bjps/v54nsp...spe-e01002.pdf
https://doi.org/10.1016/j.drudis.2018.06.014
http://www.acs.org/bostoninfo
http://www.cell-symposia.com/emerging-viruses-2017/
http://journals.plos.org/plosntds/ar...l.pntd.0005023
http://cibfar.ifsc.usp.br/english
http://www.researcherid.com/rid/http...id/B-9059-2012
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=584

[SETI_home_v8]

НАСА и поиск техносигнатур: отчет семинара по техносигнатурам НАСА
Участники семинара по техносигнатурам НАСА
(Представлен 20 декабря 2018 г.)
Этот отчет является результатом семинара по техносигнатурам НАСА, проведенного в Лунном и планетарном институте в Хьюстоне, штат Техас, в сентябре 2018 года. Этот семинар был организован НАСА для организации, чтобы узнать больше о текущей области и состоянии поиска техносигнатуры и какую роль НАСА может сыграть в этих поисках в будущем. Отчет, написанный участниками семинара, обобщает материал, представленный на семинаре, и включает дополнительные материалы участников. Раздел 1 объясняет сферу и назначение документа, предоставляет общую информацию о поиске техносигнатур и дает контекст для остальной части отчета. Раздел 2 обсуждает, какие эксперименты были проведены, а также текущие ограничения на техносигнатуры. Раздел 3 посвящен текущему состоянию поля техносигнатуры, а также современному уровню обнаружения техносигнатуры. В разделе 4 рассматриваются краткосрочные поиски техносигнатур, а в разделе 5 обсуждаются новые и будущие возможности обнаружения техносигналов.
https://arxiv.org/abs/1812.08681

[SETI_home_v8]

Новая партия графов найденная в математическом проекте ОДЛК, в распределенных вычислениях Boinc.ruR9_000426986_01_fig.png

R9_000423674_05_fig.png

R9_000422981_01_fig.png

[SETI_home_v8]

R9_000416043_01_fig.png

R9_000412688_01_fig.png

R9_000406332_01_fig.png

R9_000405666_01_fig.png

[SETI_home_v8]

Работа проекта Acoustics@home. Почему так происходит?
Месяц назад арендовал дешёвые Linux-серверы специально для вычислений в Acoustics@home. С тех пор периодически веду статистику количества обработанных заданий и гигафлопсов для оценки производительности. Вот последняя версия – https://yadi.sk/i/c-wxZKO991m7DQ

Где-то во время челленджа по Acoustics@home начались "чудеса":
- ежедневное количество обработанных заданий неуклонно снижалось (сначала в 2 раза, потом в 3-4, сейчас снова в 2 раза от привычных 70-75)
- при этом с тех пор и по сей день мне продолжают начислять примерно одно и то же количество очков (в среднем почти 3,000 в день), а количество заданий, ожидающих проверки, также постепенно росло (сейчас их стало раза в полтора меньше)
- счетчик гигафлопсов для каждого Linux-сервера показывал и показывает примерно одно и то же значение.

Решил заглянуть на страницу “Подробная информация о приложениях для компьютера” каждого сервера, и тут выяснилось, что она показывает реальное количество обработанных заданий (см. файл по ссылке выше). Почему так происходит? Здесь список моих компьютеров.

П.С. В число завершенных заданий, помимо правильных, входят задания, ожидающие проверки? Давайте разбиратся по частям.

1. Счётчик GFLOPS-ов, которые видны в Details каждого компьютера, а если точнее - два показателя:
Measured floating point speed ... million ops/sec
Measured integer speed ... million ops/sec
- это показатели бенчмарка, выполняемого на вашем компьютере и с тем, что происходит на сервере - они никак не связаны. Они влияют только на то, как будет вычисляться credit за задание и благодаря схеме Credit = Усреднение (Время выполнения x Бенчмарки) - даже при измененнии объёма заданий, компьютер, который считает одинаково - будет получать, по сути, тот же credit в сутки.

2. C числом обработанных заданий надо быть осторожным. Например, для моего компьютера, в Application Details:
Number of tasks completed 15378,
Но если зайти в просмотр всех его заданий, то такого числа их мы там, конечной не найдём. Сейчас там их всего 2176. Потому что база время от времени очищается от давно завершённых заданий. На компьютерах, которые были подключены к проекту недавно, это число может соответствовать либо числу заданий, прошедших проверку, либо общему числу заданий, выданных компьютеру. Вряд ли, (хотя и может) - какому-то другому показателю.

3. Обработанные задания - результаты. Если речь о результатах, прошедших проверку (то есть Valid - удобнее работать в En-варианте интерфейса), то их число во время соревнования действительно может так меняться, просто потому что много заданий могут попадать в состояние Validation pending - то есть завершено, отправлено на сервер, но ещё не прошло проверку, потому что не получен результат от напарника. Как только будет получен результат напарника, то сервер произведёт проверку их совпадения и если всё хорошо (как правило), то задание перейдёт в состояние Valid (Проверено), а компьютеру, участнику и команде (как и напарнику!) - будет начислен credit.

4. Во время соревнований в проект, зачастую, вводятся мощные компьютеры и сервера, которые набирают очень много заданий и досчитывают не все. Либо досчитывают, но уже потом - под самый deadline. Из-за этого, несмотря на рост общей мощности проекта, на некоторое время у отдельных участников может наблюдаться снижение начисляемого, credit-а, которое потом восполняется за счёт того, что помимо результатов, проверяемых довольно быстро (потому что напарник задание посчитал тоже быстро), будут засчитываться и результаты, которые наконец-то и был досчитаны. Примерно такую ситуацию можно увидеть и на графиках вашей статистики - просадка с 15 по 18 декабря и всплеск за 22, 23 и 24 декабря.

5. Сам Acoustics@Home, тут, понятное дело непричём - как ему результаты от участников приходят, так он их и проверяет.
Acoustics_TotalCredit.png

[SETI_home_v8]

На странице предварительных результатов опубликована третья (и, последняя) часть графов из недавно полученного набора. В нём 8 новых и 1 уже известный:
[R9_000469786/02] - 40 вершин и 400 рёбер. Причём каждая вершина из "северной" или "южной полярной шапки" связана с узлами в "экваториальном поясе". Ранее мы уже видели подобные структуры, но эта - больше.
http://rake.boincfast.ru/rakesearch/graphs.html
[R9_000478253/02] - 48 вершин и 126 рёбер. Ранее, около года назад, этот граф уже публиковался как "Ожерелье". В результате, пришедшем тогда на сервер, уже было всё центральное кольцо этой структуры (в виде шести взаимно-ортогональных диагональных латинских квадратов) из-за чего этот граф был обнаружен первым. Сейчас же мы публикуем его как часть упорядоченного каталога и с рёбрами в виде прямых линий - так он даже красивее.

[R9_000479189/03] - 44 вершины и 288 рёбер:

[R9_000486938/01] - 12 вершин и 17 рёбер:

[R9_000493179/02] - 96 вершин и 411 рёбер:

[R9_000493909/02] - 96 вершин и 432 ребра:

[R9_000494626/01] - 40 вершин и 304 ребра:

[R9_000494629/02] - 24 вершины и 96 рёбер:

[R9_000507363/01] - 28 вершин и 104 ребра:

Год назад (22 декабря 2017) мы смогли найти первый граф (и, соответственно, их тип) и опубликовать его. За прошедший год мы завершили постобработку результатов, которые были получены до него или примерно в одно с ним время (до workunit-а с номером R9_000512000 включительно). За год круг замкнулся. Также, недавно завершилась постобработка ещё одного большого набора результатов (в несколько раз большего, чем набора из всех уже прошедших пост-обработку), но мы решили не смотреть на них до тех пор, пока не опубликуем вот эти результаты. И теперь, мы все - и кранчеры и организаторы проекта равны в том, что знаем о всех опубликованных находках и ничего не знаем о том, что нашлось (или не нашлось?) в следующем наборе данных. И всё это - увлекательно!
Большое спасибо всем участникам проекта за внимание к нему, ведь именно ваши компьютеры и обнаружили всё это! Успехов, бесперебойной работы компьютеров и открытий!
С наступающим 2019 годом!
R9_000435650_01_fig.png

R9_000437182_01_fig.png

R9_000437475_01_fig.png

R9_000441537_01_fig.png

R9_000447311_05_fig.png

[SETI_home_v8]

R9_000464235_03_fig.png

R9_000469786_02_fig.png

R9_000478253_02_fig.png

R9_000479189_03_fig.png

R9_000486938_01_fig.png

[kmv]

Цитата (SETI_home_v8) »

Вложение 54102

Немного оттюнинговать и получится мяч, который полезная штука.

[SETI_home_v8]

R9_000493179_02_fig.png

R9_000493909_02_fig.png

R9_000494626_01_fig.png

R9_000494629_02_fig.png

R9_000507363_01_fig.png

[SETI_home_v8]

Сначала - пара новостей.
Подвели итоги декабря 2018
http://rake.boincfast.ru/rakesearch/...ead.php?id=137
В рамках борьбы со спаммерами сначала хотели закрыть регистрацию через web (http://rake.boincfast.ru/rakesearch/...ead.php?id=138 ) но потом нашли вариант с включением пригласительного кода для web-регистрации, но оставлением регистрации через BOINC Manager (и клиента вообще) - без изменений.


Про https. Сейчас как раз и интересно то, как можно сделать так, чтобы не блокируя работу уже подключенных компьютеров, добавить и возможность работы через https?
Видим, что у целого ряда проектов (например - Einstein@Home, SETI@home, Rosetta@Home) есть более одной машины, на которых работают процессы BOINC-сервера. Можно ли тогда на одном сервере запустить одну копию проекта с URL с https, а на другом - с просто http, при условии, что они будут работать с одной и той же базой?

В тоже время, насколько мы знаем, процессы BOINC-сервера (https://boinc.berkeley.edu/trac/wiki/BackendPrograms ) (а точне - feeder) при своём запуске формируют в памяти shared memory segment в котором хранится в том числе, и информация о result-ах, которые надо отправлять участникам. Может ли в такой ситуации BOINC-сервер работать в "кластерном режиме" с экземплярами на разных серверах, но с одной базой?

Если организация "кластерного режима" невозможна, то можно ли на том же сервере, запустить ещё один экземпляр процессов BOINC-сервера, с такими же настройками, включая ключ к shared memory segment, но кроме master URL, в котором будет https? Не будет ли проблем с URL-ами для отправки и скачивания файлов?

Добавлено через 47 минут

Цитата (kmv) »

Немного оттюнинговать и получится мяч, который полезная штука.

очень смешно

[SETI_home_v8]

Красивое графическое представление отправленных-принятых заданий SETI@home Data Activity
https://setiathome.berkeley.edu/kiosk/

[SETI_home_v8]

Проект SETI@home. Диссидентство космических масштабов
Данный текст адресован людям гуманитарно-революционной ориентации, с целью открыть для них безопасный, но весьма эффективный способ заниматься подрывной деятельностью во имя Добра.

ИТР и без того охотно уделяют неиспользуемые мощности своих компьютеров проектам распределенных вычислений. Им интересны сами по себе задачи, которые решаются в этих рамках: поиск новых лекарств, решения математических головоломок, моделирование климата, обсчет космологических процессов. Гуманитариям это скучно, поэтому их компьютеры простаивают зря. А между тем, есть немало международных проектов, близких душе гуманитария, склонного к революционной романтике и диссидентству. Одним из них является проект SETI@home. http://setiathome.berkeley.edu/

К настоящему времени, 8 миллионов его участников предоставили более 3 миллионов лет процессорного времени для обработки записей радиоэфира, полученных в обсерватории Аресибо. На первый взгляд, цели проекта совершенно безобидны. Ну, хотят люди отыскать канал трансляции от внеземных цивилизаций. И что из этого? Максимум деструкции – это какой-нибудь вирус, внедренный хитрыми инопланетянами в этот канал. Нельзя даже вызвать нашествие инопланетного НАТО, ибо предлагается читать чужие, а не посылать свои сигналы. Однако здесь нужно учесть три важных фактора:

1) Масштаб и степень открытости проекта таковы, что если канал все же обнаружится, то засекретить его не получится: он очень быстро станет известен всему человечеству. При этом качать информацию оттуда с большой вероятностью смогут не только правительства, но и отдельные граждане и группы граждан. В любом случае, популяризация канала произойдет еще до того, как информация будет расшифрована правительствами, что дает еще больший бонус отдельным энтузиастам. В момент, когда правительства захотят ограничить доступ к каналу, в Интернете уже будет накоплен значительный объем кода – бери, расшифровывай, изучай. Кстати, существуют распределенные проекты и в сфере криптографии.

2) Кто, предположительно, будет обращаться к нам «с того конца провода»? Люди, преувеличивая собственную значимость, думают, что это будет как минимум правительственное агентство, уполномоченное какой-нибудь «Межзвездной Федерацией». Такое агентство, естественно, будет обращаться к правительствам же, а не к отдельным гражданам. Реальность может оказаться куда ближе к роману Чарльза Стросса «Небо сингулярности». Там информационная агрессия на отсталой планетке была проведена отбившейся от рук сущностью по имени «Фестиваль», движимой исключительно целью «забабахать что-нибудь прикольное». На планету выпал дождь из мобильных телефонов, по которым жители могли заказать услуги применения нанотехнологий любой мощности, что полностью сломало местную социальную структуру.

С точки зрения космических сверх-цивилизаций, Земля – не более чем муравейник на обочине. Всерьез заморачиваться общением с муравейниками никакое «межзведное правительство» не будет. А кто у нас на Земле может «общаться» с муравейником? В лучшем случае – ученые. В наиболее печальном – граждане, освобождающие от муравьев свои грядки. А скорее всего, это будет ребенок с прутиком или какой-нибудь чудак-извращенец с легкими садистскими наклонностями.

Представим себе «космического Лимонова», которому в своей цивилизации разгуляться не дают. Вот ему и придет в голову идейка бомбить космос подрывной информацией, чтобы спровоцировать социальные катаклизмы на отсталых планетах. Например, чтобы изменить развитие младших цивилизаций в сторону, более приемлемую для «Революции». Доступ к энергии и технологиям в сверх-цивилизации будет достаточным, чтобы такую вещь мог осуществить даже местный маргинал. Ведь и у нас любой подзаборный бомж в отношении муравейника – это царь и бог. Ему достаточно просто пописать туда, чтобы доставить муравьям серьезные неприятности.

Так вот, с наибольшей вероятностью на другом конце космического канала связи будет не правительство, а подросток-экспериментатор или «космический Лимонов». И обращаться он будет не к правительствам, а к человечеству в целом через голову правительств или, что более вероятно, к многочисленным земным подросткам и Че Геварам.

3) Какую информацию космический Лимонов будет передавать земным Че Геварам? Очевидно, какие-то технологии, резко увеличивающие мощь отдельной личности в ее противостоянии с социумом. Супероружие, которое можно сделать из подручных материалов. Методы пробуждения сверхспособностей. Схемы мега-вирусов. С большой вероятностью, это будет что-то био- или нанотехнологическое, требующее для своей реализации (сборки) определенных знаний, изобретательности, но не доступа к большим ресурсам.

Даже на нынешнем технологическом уровне, вполне возможно, есть много «крутых фишек», которые можно изготовить из подручных материалов. Об этом говорит и опыт истории. Вот, например, лук и стрелы. Люди могли бы изобрести их вместе с первыми каменными орудиями. Казалось бы, что тут заумного? Согнул ветку, натянул жилу, привязал к палке осколок кости и перья. Однако прошло много сотен тысяч лет, пока люди додумались до лука и стрел. И те, кто додумался, сразу стали суперменами в отношении других племен. Или возьмем стремя: его можно соорудить из любых подручных материалов даже на обезьяньем уровне технологий, однако сама идея родилась только через много столетий после того, как люди овладели верховой ездой. И стремя, освободив всаднику руки и дав возможность более уверенно держаться в седле, тут же изменило военный баланс и привело к серьезным политическим и социальным трансформациям (развитие рыцарства и феодализма). Вполне возможно, что при нашем уровне технологии (особенно биотехнологии) таких потенциальных «луков» и «стремян» - вагоны, просто мы их не видим. А «Лимонов» историю древних цивилизаций изучал, и как раз о таких фишках может нам поведать. Причем отобрать именно те фишки, которые более полезны для индивидов и революционеров, чем для правительств.

Это если там Лимонов. А если «на том конце» Яроврат? А если сам Галковский? Тогда и без технических ноу-хау у читателей крышу будет сносить.

Таким образом, присоединившись к проекту SETI@home, вы по сути участвуете в самой масштабной диссидентской акции. Акции, направленной не против какого-то одного жалкого режима, а против всех вместе взятых властей предержащих планеты Земля. Связь с «космическим Лимоновым» позволит ниспровергнуть социальную пирамиду, сделать высших – низшими, а низших – высшими.

Теперь немного о технических деталях и о том, как легко может присоединиться к SETI@home даже самая очаровательная революционная блондинка.

По ссылке можно прочитать несложный FAQ по проектам распределенных вычислений.
http://distributed.ru/wiki/dc-faq
Главное, что следует уяснить: это нисколько не мешает работе вашего компьютера, если он не все время занят мощными играми и обработкой видео. Если основные программы – браузер, офис и пасьянс, а компьютер не старше 7 лет (Пень 4 и выше), то работа приложения будет просто не ощутима. Кроме того, есть возможность настроить приложение так, чтобы оно работало исключительно в те моменты, когда вас нет рядом с компьютером.

Выход в Интернет не обязательно должен быть постоянным: можно настроить приложение так, чтобы оно связывалось с сервером только в строго определенные вами часы и дни недели. Трафик относительно невелик, и, если у вас даже самый дешевый и слабый без лимитный тариф, он будет не ощутим.

Опасность вирусов и троянов теоретически возможна только для новых и маргинальных проектов с закрытым кодом. SETI@home – большой и открытый, в нем участвуют тысячи компетентных людей, которые сразу заметили бы подвох.

Итак, если сердце жаждет Революции и есть «недогруженный» компьютер с безлимитным выходом в Интернет, то алгоритм такой:

1) Идем по ссылке, скачиваем и устанавливаем приложение BOINC
http://distributed.ru/wiki/boinc:install
Это программная платформа для организации распределённых вычислений. Она позволяет одновременно обсчитывать несколько проектов и распределять между ними время, исходя из ваших пожеланий.
http://distributed.ru/wiki/pro
Запустив приложение, можно оставить все настройки по умолчанию, а можно зайти в закладку «Дополнительно», выбрать опцию «Настройки клиента…» и там четко расписать, когда приложение должно работать, когда выходить в Интернет, сколько ресурсов использовать.

2) Запустив приложение, входим в закладку «Сервис» и выбираем «Добавить проект…» Далее выбираем из списка SETI@home или любой другой проект. Все настройки можно оставить по умолчанию. О других проектах можно прочитать здесь. Можно добавить несколько проектов. Статистика обсчета по проектам будет показываться в специальном окошке.

Желательно при регистрации в каждом проекте указать свою страну (Russia), а еще лучше – присоединиться к одной из крупных национальных команд. Например, к одноименной команде Russia, которая представлена в большинстве серьезных проектов.

Зачем это нужно? Статика проектов ведется в том числе по нациям и командам. Нужно показать мировой общественности, что в России живут не только безродные шовинисты и дуболомы, но и патриотичные космополиты, способные по доброй воле делать что-то полезное во благо всего человечества.

Если же имя Russia вызывает у вас отвращение - что ж, заведите свою собственную команду, назовите ее по имени своего движения, или мятежного региона (например, Ingria). Российские команды достаточно малочисленны (самая крупная – около 2,5 тыс. участников, из них активных – от силы три-четыре сотни), поэтому даже с небольшим количеством сторонников (сотни) можно бесплатно сделать себе международный пиар. В описание команды поместите краткое резюме своей революционной программы.
http://setiathome.berkeley.edu/top_teams.php
На этом все. Можно спокойно заниматься своими делами, в то же время осознавая, что ваш компьютер занимается революционной деятельностью, направленной против нынешнего российского режима и мирового империализма в целом.

Конечно, надежды на подрывной потенциал SETI@home невелики. Для истинных энтузиастов существуют гораздо более радикальные проекты, способные вызвать Апокалипсис уже сегодня. Это распределенные проекты, занятые конструированием «сетевого разума» - аналога «Скайнет» из фильма про Терминатора. Самый мощный такой проект, Artificial Intelligence System, взявший было планку в 700 миллиардов нейронов, в начале июня 2009 года внезапно закрылся. При этом его организаторы исчезли, а исходные коды были стерты из сети. По одной версии, это работа спецслужб, по другой – злобный компьютерный разум все же возник и решил до времени затереть свои следы.

Пока же приходится довольствоваться менее амбициозным проектом FreeHAL@home, который занят не строительством глобальной «Скайнет», а постепенным воспитанием маленького, но довольно умного Терминатора. Этот проект интересен также тем, что практически не отъедает ресурсов у других, его можно запускать вместе с SETI@home без риска затормозить поиск космического Че Гевары. А вот будет здорово, если инопланетный подрывной канал откроется как раз в момент рождения искусственного разума!

[SETI_home_v8]

BOINC
BOINC — программный комплекс для быстрой организации распределённых вычислений. Состоит из серверной и клиентской частей. Первоначально разрабатывался для крупнейшего проекта распределённых вычислений — SETI@home, но впоследствии разработчики из Калифорнийского университета в Беркли сделали платформу доступной для сторонних проектов. На сегодняшний день BOINC является универсальной платформой для проектов в области математики, молекулярной биологии, медицины, астрофизики и климатологии. BOINC даёт исследователям возможность задействовать огромные вычислительные мощности персональных компьютеров со всего мира.

BOINC разработан командой во главе с Дэвидом Андерсоном (David Pope Anderson), возглавляющим также SETI@home, из Space Sciences Laboratory Калифорнийского университета в Беркли. На 7 апреля 2008 BOINC являет собой распределённую сеть из более чем 565000 активных компьютеров (хостов) со средней производительностью, равной 1 PFLOPS. Национальный научный фонд США в 2002 и 2005 годах отметил заслуги разработчиков, трижды награждая BOINC: SCI/0221529, SCI/0438443 и SCI/0721124.

Платформа работает на различных операционных системах, включая Microsoft Windows и варианты юниксоподобных GNU/Linux, FreeBSD, NetBSD, OpenBSD, Solaris и Mac OS X. BOINC распространяется под лицензией GNU Lesser General Public License, как свободное программное обеспечение с открытым исходным кодом.

Серверная часть BOINC

Серверная часть в основном представляет собой набор PHP-скриптов и необходима организаторам проектов для общего управления проектом: регистрация участников, распределение заданий для обработки, получение результатов, управление базами данных проекта.

BOINC-клиент

Для пользователей понятие BOINC чаще используется в контексте понятия BOINC-клиент — универсальный клиент для работы с различными (BOINC-совместимыми) проектами распределённых вычислений. BOINC-клиент позволяет участвовать одновременно в нескольких проектах с помощью одной общей программы управления (boinc или boinc.exe).
Для визуализации процесса управления BOINC-клиентом можно использовать либо поставляемую по умолчанию официальную программу-менеджер (boincmgr или boincmgr.exe), либо воспользоваться «неофициальной» программой для мониторинга и управления BOINC-клиентом. Следует отметить, что собственно BOINC-клиент в академическом понимании не имеет пользовательского интерфейса как такового, а представляет собой сервис, запускаемый при запуске системы и управляется по протоколу TCP/IP. Однако, для конечного пользователя это не имеет значения, поскольку дистрибутив программы комплектуется программой-менеджером, которая сразу по умолчанию устанавливается вместе с BOINC-клиентом как единое целое и абсолютно прозрачна для пользователя. В этом случае в качестве адреса управляемого программой менеджером BOINC-клиента указывается адрес «localhost». Таким образом, с одной стороны, ничто не мешает пользователю использовать альтернативную программу-менеджер для управления BOINC-клиентом, а с другой стороны даёт возможность управлять несколькими BOINC-клиентами, находящимися на разных компьютерах из одной программы-менеджера. Также такая организация правления BOINC-клиентом подразумевает возможность использовать BOINC-клиент в «невидимом» режиме, когда запускается исключительно сервис, без пользовательского интерфейса вообще.

---------------------------------
Некоторые проекты

Docking@Home — проект распределённых вычислений работающего на платформе BOINC, организованный университетом Делавэра. Основной задачей проекта является поиск лиганд-белковых соединений, подавляющих развитие в организме вируса иммунодефицита человека (ВИЧ). Подробнее: docking.cis.udel.edu
http://docking.cis.udel.edu/

[SETI_home_v8]

Мотивация участия в проектах распределенных вычислений
Ранее я предпринял попытку сделать шуточную рекламу проектов распределенных вычислений для лиц «революционно-гуманитарной ориентации». (http://kornev.livejournal.com/92571.html ) На самом деле вопрос о мотивации участников таких проектов – достаточно серьезная и интересная тема. Речь идет о чем-то большем, чем просто «неденежный вариант благотворительности». Мера участия людей в такого рода вещах – это, на мой взгляд, хороший показатель их «социообразующей способности». Чем больше эта мера, тем больше способны представители данной популяции к общему делу для общего блага.
http://setiathome.berkeley.edu/
http://distributed.ru/wiki/pro
Здесь не должна вводить в заблуждение игровая и фантастическая направленность SETI@home. Хотя это самый популярный проект, и именно он прежде всего привлекает «неофитов», играя роль рекламы движению в целом, гораздо большее значение имеют другие, более «земные» проекты. Такие, например, как Rosetta@home, где моделируются важные свойства белковых молекул, а по итогам вычислений выходят реальные научные статьи, извлекаются знания, необходимые для разработки новых лекарств и методов лечения. Подобные актуальные проекты составляют большинство в общем списке, и многие из тех, кто сначала «клюнул» на поиск инопланетян, в конце концов уделяют большую часть своих ресурсов именно полезным и научно-содержательным проектам (в том числе в сфере астрофизики и космологии).

Пока я выявил шесть основных мотивов участия:

1. Сознание причастности к чему-то интересному, важному и выходящему за рамки решения повседневных проблем. «Я не ученый, не эксперт, но могу реально помочь прогрессу человеческого знания, причем в той области, которая мне самому кажется интересной и важной». На первый взгляд, в таких проектах для рядового пользователя возможно только пассивное участие в качестве «винтика». Однако возможность выбора между множеством разных проектов, возможность агитировать других участников за определенный проект, превращает человека в «хозяина», от воли которого зависит, куда именно направить ресурсы, потребные для прогресса человеческого знания.

2. Дополнительное подтверждение собственной полезности, если на этот счет имеются сомнения. Это особенно актуально для русских с их вечным комплексом вины и дефицитом достойных и осмысленных социальных ниш в современной России. «Все же я не зря копчу небо – вот, хоть какая-то польза для человечества от меня есть».

3. Доступ к новым социальным контактам. Помимо непосредственного участия в организации и работе проектов, есть еще командная и клубная жизнь, которая вырастает вокруг каждого из них, и не только в виртуальном пространстве. Участие в таких проектах само по себе – серьезный критерий отбора по интеллекту, мотивации, разделяемым интересам и ценностям. Участники получают возможность пообщаться и познакомиться с близкими по духу интеллигентными людьми. По сути, вокруг распределенных вычислений формируется неформальная социальная сеть международного масштаба с естественным фильтром против всякой шушеры и гопоты.

4. Спортивный интерес, возможность индивидуального или командного состязания. Существует накопление очков, рейтинги, как личные, так и командные. Люди, в распоряжении которых находится много компьютеров (сисадмины и т.п.), могут посоревноваться друг с другом.

5. Возможность поучаствовать в деятельной и конструктивной самоорганизации людей, «по ту сторону» властей и правительств. Это реальный пример того, что нормальные люди, объединившись по собственной воле, могут сделать много интересного, важного и полезного. Могут уже сегодня создать реальный работающий Ресурс. А завтра?

Эта мотивация особенно актуальна в России, и дает пусть небольшую, но вполне реальную возможность «жить в обществе, но быть свободным от него». Есть известное мнение: «Живешь в России при п-ской власти, значит поневоле будешь п-сом, либо активным, либо пассивным». Так вот, эти проекты позволяют поучаствовать в чем-то достойном, что не имеет никакого отношения к чиновникам, министрам, «Единой России» и т.п., на что они пока не могут наложить руку, нажиться, взять откат. «Вы там п-тесь у себя в Кремле, делите бабло, навязывайте м-кам свои недочеловеческие ценности и понятия, но лично у меня есть возможность вывести хотя бы часть своей жизни за пределы вашей власти». Если унылое г-но подойдет к тебе и скажет: «Все мы тут в России п-сы». Ты можешь ответить с полным правом: «Не спорю, вы и такие как вы – действительно п-сы. А я – Человек, который звучит гордо».

6. Возможность показать миру, что не все жители в России - мелкие деградировавшие ублюдки, недостойные называться людьми. Есть и Люди. Каждый человек, участвующий в таких проектах, не подозревая того, вносит свою копейку в улучшении имиджа граждан России (не государства!) и портит игру тем, кто хотел бы выставить себя «единственной защитой человечества от русских свиней и варваров». Это не только местные властители, но и всяческие русофобствующие лимитрофы и т.п.

Все сказанное можно вместить в формат рекламного послания:

«Человек доброй воли! Хочешь поучаствовать в большом интересном деле, улучшить имидж своей страны, не быть и не чувствовать себя козлом, - подключайся к проектам распределенных вычислений!»
http://distributed.ru/

[SETI_home_v8]

Уважаемые коллеги!

21-24 мая 2019 года на базе кафедры вычислительной техники Юго-Западного государственного университета будет проводиться XV международная конференция "Распознавание — 2019". Основные направления конференции:

* Математическая теория обработки, анализа, распознавания и понимания изображений.
* Основы проектирования и расчета систем машинного (технического) зрения.
* Специализированные вычислительные средства, параллельные и распределенные вычисления в распознавании образов и обработке изображений (наша секция!).
* Автоматизация и контроль производственных процессов с применением оптико-электронных систем (робототехнические системы).
* Бифуркации и хаос в электронике и системах обработки информации и изображений.
* Медико-экологические информационные технологии на основе систем технического зрения.

Рабочие языки конференции: русский и английский. Для участия необходимо в срок до 15.02.2019 направить на электронный адрес Оргкомитета (recognition-2019@rambler.ru) тезисы доклада, подготовленные в соответствии с установленными требованиями в объеме не более 2-х полных страниц текста, и анкету участника (сборник трудов конференции индекстируется в РИНЦ). Подробности могут быть найдены на официальной странице конференции по адресу https://www.swsu.ru/stru...up/fivt/kvt/recogn19.php . По результатам работы секций конференции будут отобраны лучшие доклады с последующей рекомендацией для публикации в журнале, индексируемом ВАК. Требования к оформлению соответствующих статей будут сообщены позднее. В рамках конференции планируется традиционная культурная программа. С информационным письмом можно ознакомиться здесь: http://evatutin.narod.ru/kvt/recogn2019_inf.pdf . Ждем ваших материалов!

С уважением, Оргкомитет

[SETI_home_v8]

recogn18_all.jpg

[SETI_home_v8]

Посильная помощь
Изредка в коммьюнити проскакивают посты с просьбой о помощи в лечении детей. Одним из самых страшных детских заболеваний является нейробластома. Несмотря на низкий (1/100000) процент заболевания, чаще всего эта болезнь диагностируется на последних стадиях, когда выживаемость опускается до 1/5, а средства лечения (химио- и радиотерапия, трансплантация костного мозга) не только наносят сильнейший ущерб организму, но и стоят немалых материальных средств.
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%...BE%D0%BC%D0%B0

В нашей стране нейробластома лечится в очень ограниченном числе медицинских учреждений, да и с нашей системой такое лечение часто оказывается невозможном. В таких случаях родителям приходится "собирать с миру по нитке" и лечить ребенка в Германии, Сингапуре, Корее…

Кто-то может пожертвовать много средств, кто-то мало. Я предлагаю неравнодушным пользователям помочь, пусть даже зарубежным врачам, найти средства для диагностики, лечения и, может быть даже, профилактики этой мучительной болезни.

Многим известна такая организация работы как распределенные вычисления. Я представляю вашему вниманию проект Distributed.ru: World Community Grid, запущенный IBM, и использующий возможности персонального компьютера во время простоя.
http://distributed.ru/pro/wcg

Одним из проектов сообщества является Help Fight Childhood Cancer (HFCC) - "Проект поиска потенциальных кандидатов лекарственных веществ, повреждающих три специфических белка, которые участвуют в развитии нейробластомы. Это проект японских ученых из Центра по исследованию рака в городе Чиба (Chiba Cancer Center Research Institute) и Университета Чиба (Chiba University). Проект стартовал 13 марта 2009 года и предусматривал перебор 3 миллионов вариантов малых молекул с помощью молекулярного докинга программой AutoDock. Если миссия проекта увенчается успехом — препараты появятся в онкоцентрах по всему миру, спасая детские жизни."
http://www.m.chiba-u.ac.jp/class/bio...c_e/index.html

Проект HFCC завершился "перебором трех миллионов химических веществ, из которых исследователи выделили семь небольших соединений,при очень низких концентрациях убивающих некоторые из клеток нейробластомы. Эти соединения в настоящее время подвергаются дальнейшим анализам, включая тесты на токсичность на мышах, а также выяснению молекулярного механизма гибели раковых клеток."

Сейчас данный проект перерос в более масштабный: Help Conquer Cancer II, задача которого - "упор на систематическое выявление молекулярных маркеров, что позволит улучшить раннюю диагностику и прогноз для нескольких видов рака."

Для участия в проекте не нужно ничего, кроме подключенного (даже временно) компьютера, удовлетворяющего минимальным требованиям. На странице Distributed.ru: World Community Grid в самом низу описан процесс подключения к проекту. Для обработки и передачи данных используется платформа BOINC, зарекомендовавшая себя временем. Для особо боязливых скажу, что вирусов в этих файлах точно нет.

После подключения к проекту, платформа скачивает примерно 200-300 мегабайт данных, включая исполняемый код, и начинает обрабатывать "задания". По окончании обработки BOINC отсылает результаты на сервер, где они проверяются, после чего на компьютер пользователя автоматически закачивается новый пакет задач.

Кроме Help Conquer Cancer после установки, регистрации и настройки автоматически запускаются еще несколько других проектов как-то: "антиСПИД", "Чистая энергия" и "Чистая вода". Вы можете их поставить на паузу и отдать весь приоритет HCC, если ваша цель - рак.

И напоследок: Тонкая настройка программы BOINC позволяет ограничить выделение ей системных ресурсов, например, чтобы работала она только во время простоя или строго по расписанию. Жесткий диск задействуется очень редко, в отличие от закачки/раздачи торрентов/шары. На своем опыте, играл в последний Deus Ex с выделением BOINC максимум 75% процессорных ресурсов и 1ГБ из 4ГБ оперативы - тормозов не ощутил. Если уж жечь электроэнергию, то пусть от этого будет хоть какая-то польза.

Подключайтесь, приглашайте друзей и знакомых и всем спасибо за внимание.

[SETI_home_v8]

Про распределенные вычисления.
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%...BD%D0%B8%D1%8F
Размышляли мы тут с другом недавно на тему распределенных вычислений. Я его все подбиваю завести страничку в LJ, чтобы мысли интересные записывать, но он что-то не торопится. Не буду выкладывать полностью наши соображения, надеясь на то, что когда-нибудь он опишет это сам. Обозначу лишь некоторые моменты.
Идея распределенных вычислений не нова и с успехом реализуется. Правда, темпы можно значительно нарастить. Сейчас участники распределенных вычислений - это в основном, энтузиасты, болеющие за науку и НТП, а большинство даже понятия не имеет, что же это такое. А представьте, что, например, Билл Гейтс со своим Майкрософтом в ОС Виндовс вставляет клиент для распределенных вычислений, выключенный по умолчанию, но в момент установки системы вопрошающий о своей судьбе, суля за свою работу какие-нибудь бонусы в виде бесплатных обновлений, например, или дополнительного бесплатного софта, или даже бесплатного подключения к Интернету, если вдруг будет возможным поставить это на коммерческие рельсы. С какого-то момента вся миллиардная армия пользователей Окон узнает о наличии такого клиента и какая-то часть обязательно его включит и тогда, компания Майкрософт или какая-нибудь другая, сможет принимать заказы на вычисления огромной сложности для различных исследовательских институтов, зарабатывая тем самым деньги и продвигая НТП.
Конечно это очень сырая идея и нуждается в куче доработок, но ведь сейчас тратятся деньги на строительство суперкомпьютеров, мощности которых и близко не подбираются к тому вычислительному ресурсу, который могут дать миллионы и миллионы пользователей современных ПК.

[SETI_home_v8]

Про распределенные вычисления.
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%...BD%D0%B8%D1%8F
Размышляли мы тут с другом недавно на тему распределенных вычислений. Я его все подбиваю завести страничку в LJ, чтобы мысли интересные записывать, но он что-то не торопится. Не буду выкладывать полностью наши соображения, надеясь на то, что когда-нибудь он опишет это сам. Обозначу лишь некоторые моменты.
Идея распределенных вычислений не нова и с успехом реализуется. Правда, темпы можно значительно нарастить. Сейчас участники распределенных вычислений - это в основном, энтузиасты, болеющие за науку и НТП, а большинство даже понятия не имеет, что же это такое. А представьте, что, например, Билл Гейтс со своим Майкрософтом в ОС Виндовс вставляет клиент для распределенных вычислений, выключенный по умолчанию, но в момент установки системы вопрошающий о своей судьбе, суля за свою работу какие-нибудь бонусы в виде бесплатных обновлений, например, или дополнительного бесплатного софта, или даже бесплатного подключения к Интернету, если вдруг будет возможным поставить это на коммерческие рельсы. С какого-то момента вся миллиардная армия пользователей Окон узнает о наличии такого клиента и какая-то часть обязательно его включит и тогда, компания Майкрософт или какая-нибудь другая, сможет принимать заказы на вычисления огромной сложности для различных исследовательских институтов, зарабатывая тем самым деньги и продвигая НТП.
Конечно это очень сырая идея и нуждается в куче доработок, но ведь сейчас тратятся деньги на строительство суперкомпьютеров, мощности которых и близко не подбираются к тому вычислительному ресурсу, который могут дать миллионы и миллионы пользователей современных ПК.

[SETI_home_v8]

Как стать компьютерным донором
Ученые из Института проблем передачи информации РАН внедряют в общество новую технологию: использование ресурсов персональных компьютеров обычных граждан для сложнейших вычислений научных проектов. При этом пользователи самостоятельно выбирают проекты, которым они хотят помочь, опираясь исключительно на презентацию проекта в сети и репутацию их авторов. Время, когда ученые должны убедить людей в важности их работы, рассказывая о ней понятным человеческим языком, наконец-то настало!
О новой технологии и о том, как принять участие в проекте ученым и интернет-пользователям, нам рассказал ведущий научный сотрудник Института проблем передачи информации РАН, председатель российского отделения «International Desktop Grid Federation» Михаил Посыпкин.
Михаил, в чем состоит идея добровольной помощи науке через персональные компьютеры?
http://desktopgridfederation.org/
Идея состоит вот в чем. Когда вы работаете на своем компьютере ― с документами или в интернете ― ваш компьютер, как правило, загружен только на некоторую часть своей мощности, обычно не больше 5-10 процентов. В этом легко убедиться, открыв монитор производительности при помощи комбинации клавиш «ctrl-alt-del» и активации соответствующего пункта списка. Я уже не говорю про те ситуации, когда компьютеры включены, но за ними никто не работает ― например, обеденные перерывы. Также нередко компьютеры оставляют включенными на ночь, и они «работают вхолостую». А любой свободный ресурс, будь то центральный процессор, оперативная или дисковая память, может быть предоставлен ученым для выполнения полезных и нужных науке и обществу расчетов. Так как понятие «износ ресурса» в данном случае практически отсутствует, то предоставляя свободную мощность своего ПК для расчетов, пользователь практически ничего не тратит.
Как интернет-пользователи могут принять участие в таком проекте?
Предоставить ресурс своего компьютера кому-либо можно при помощи сети интернет и технологии «Грид-систем из персональных компьютеров» (ГСПК). Существует несколько систем для добровольных вычислений. Это BOINC, XtremeWeb-HEP, OurGrid, Condor и другие. Наиболее популярная и занимающая сейчас практически весь сегмент добровольных вычислений ― система BOINC.
http://boinc.berkeley.edu/
Пользователь, который желает помочь развитию науки, просто подсоединяется к заинтересовавшему его научному проекту, список которых есть на сайте системы. Для этого на своем компьютере необходимо установить специальную программу ― клиентскую часть системы BOINC, это очень легко. После чего пользователь может указать адрес одного или нескольких проектов, в которых он решил принимать участие. Далее клиент подключается к серверу проекта, и на компьютер пользователя по сети начинают поступать и выполняться задания. Другими словами, с сайта проекта на ПК пользователя скачивается исполняемый файл приложения, затем скачиваются исходные файлы с данными, которые нужно обработать. После этого, как правило, запускается несколько экземпляров приложения с соответствующими входными данными. Каждый файл входных данных называется «Work unit» ― расчетный блок. Задача, решаемая в проекте, содержит обычно достаточно большое число таких блоков. После обработки расчетного блока формируется файл результата, который отсылается обратно на центральный сервер проекта. Далее задача сервера ― обработать результаты, полученные от пользователей. Он должен свести их воедино и предоставить информацию конечному потребителю ― автору проекта.


Схема работы программного обеспечения BOINC
Кстати об авторах проектов. Что нужно ученому, чтобы организовать свой проект добровольных вычислений?
Ну, во-первых, иметь компьютер и постоянное подключение к интернету. Это не обязательно должен быть мощный сервер, достаточно недорогого сервера самой простой конфигурации. Причем этот компьютер должен иметь внешний IP –адрес, что делает доступным подключение клиентов из любого конца планеты. Как правило, с получением сервера и внешнего IP-адреса в научных учреждениях проблем не возникает.
Затем автор проекта должен установить на этом сервере программное обеспечение BOINC. Необходимое обеспечение и документация разработчика имеется на сайте BOINC. Это несколько программ, которые будут периодически запускаться на данном сервере. Серверное обеспечение BOINC будет эти программы вызывать и запускать. Их задача как раз - сформировать работу, раздаваемую клиентам – донорам ресурсов, а затем обработать полученные результаты.
Затем ученому необходимо собственно разработать и запрограммировать BOINC-проект. Ведь поскольку речь идет о конкретной задаче, известной только автору проекта, естественно, что никто за него проект не напишет.
Сам процесс разработки проекта для BOINC ― достаточно трудоемкое мероприятие, требующее определенной программисткой квалификации. В этой связи российское отделение Международной федерации Грид-систем из персональных компьютеров (готово оказывать помощь. В нашу задачу входит поддержка отечественных разработчиков распределенных приложений. Если у кого-то из них возникает желание создать такой проект, то мы помогаем советами, оказываем консультации по технологии, а в некоторых случаях предоставляем свои мощности для размещения проектов. У нас такой опыт уже есть с Иркутском, а как раз сейчас мы сотрудничаем с механико-математическим факультетом МГУ ― создаем проект для решения совместными усилиями одной важной математической задачи.
А зачем разбивать вычисления на множество маленьких подзадач? Не проще ли большую задачу сразу посчитать на суперкомпьютере? И как определить ученому, с помощью какого ресурса эффективнее посчитать ту или иную задачу ― с помощью ГСПК или используя суперкомпьютер?
Добровольные вычисления применимы к классу очень тяжелых задач, которые требуют огромного процессорного времени на расчеты, и которые можно разделить на много маленьких подзадач. То есть это те задачи, с которыми в одиночку справился бы только суперкомпьютер. Но тут надо учитывать, что любой суперкомпьютер, даже такой мощный, как, например, недавно установленный в МГУ «Ломоносов», вынужден делить эту мощность между большим числом потребителей. И естественно, нет возможности предоставить его в монопольное использование какой-то исследовательской группе. Поэтому пользователь все равно получает только часть ресурса, так называемую квоту. И вот эта квота, конечно же, заметно скромнее декларируемой мощности суперкомпьютера. Поэтому если сравнивать добровольные вычисления и суперкомпьютеры, то вычислительный ресурс, который можно получить с помощью добровольных вычислений, не уступает типичной квоте, а нередко и превосходит ее.
Но есть важный момент, который необходимо понимать. Помимо процессорной мощности и оперативной памяти важную роль играет скорость передачи данных между вычислительными узлами. Как правило, суперкомпьютеры обладают высокоскоростной сетью для передачи данных. То есть процессоры могут обмениваться друг с другом информацией, причем делают это на очень высоких скоростях. У добровольных вычислений такой возможности нет. Клиенты взаимодействуют через центральный сервер проекта. Это единственный способ взаимодействия, непосредственно между собой они не могут взаимодействовать. Также есть различия и в гарантии предоставления ресурса. Добровольные вычисления опираются на ресурсы компьютеров частных лиц и организаций, которые не подписывают договоров и гарантий услуг, и естественно, эти люди могут в любой момент, например, выключить компьютер, иногда на несколько дней. И получается такая ситуация: компьютер получил задачу, его выключили, через три дня включили, и он продолжил расчеты. Но три дня эта подзадача была неактивна! И в этой ситуации происходит дублирование ― задачу пересылают еще кому-то. Конечно, это неэффективно. Конечно, на суперкомпьютерах так не делается, потому что есть гарантия того, что на протяжении определенного времени выделенный ресурс будет полностью в вашем распоряжении. То есть если ваша задача чувствительна к высокоскоростной передаче данных, если вам требуется полная доступность процессоров на каком-то интервале времени, то, безусловно, такие задачи необходимо решать на суперкомпьютерах. Но есть очень много задач, которым это не нужно. Они распадаются на абсолютно независимые подзадачи, которые можно рассчитывать на разных машинах, и им совершенно необязательно взаимодействовать. Вот тогда можно задействовать гораздо более дешевый ресурс – ресурс простаивающих мощностей интернет-пользователей. Это позволит разгрузить ресурсы суперкомпьютеров для выполнения целевых вычислений.

Суперкомпьютер "Ломоносов"
А сами научные группы оплачивают участие своих проектов в распределенных вычислениях? Скажем, есть ли какая-та плата за размещение проекта на сайте BOINC? А за пользование ресурсом суперкомпьютера?
Нет, исследователи практически никогда напрямую не оплачивают те компьютерные ресурсы, которые им предоставляют на суперкомпьютерах. Но надо понимать, тем не менее, что эти ресурсы стоят очень дорого. Это большие затраты на разработку, сборку, администрирование суперкомпьютера и поддержание его работоспособности, которые ложатся тяжелым бременем на бюджет любого учреждения. Что же касается ГСПК ― то фактически все затраты сводятся к поддержанию одного сервера. Причем совсем не обязательно, чтобы этот сервер был целиком выделен для расчетов этого проекта. В нашей практике мы используем виртуальные машины. То есть на одном сервере размещается несколько проектов. Естественно затраты на содержание здесь минимальны. Это может позволить себе практически любой коллектив, и затраты бюджета учреждения здесь примерно равны затратам на поддержание одного персонального компьютера.
Есть ли уже примеры подобных успешных российских проектов?
Российских проектов пока что очень мало, потому что их создание началось совсем недавно. Самые известные ― это SAT@home, Gerasim@home и Optima@home. Из международных проектов хотелось бы отметить проект Climateprediction.net, посвященный численному моделированию климатических процессов. Интересные результаты получены в рамках проекта Einstein@Home: в результате анализа сигналов из космоса были обнаружены новые звезды ― радио-пульсары. Много проектов в области биоинформатики. Например, в рамках проекта Rosetta@home производится расчет конформаций белковых соединений, имеющих важное значение при разработке лекарств.
В нашем совместном проекте с Иркутском SAT@home математическая часть сделана учеными из Иркутска из группы Семенова Александра Анатольевича, мы же помогли консультациями по разработке и развертыванию BOINC-проекта ПО и предоставили сервер для размещения проекта.
А пользователь может выбрать, в каком проекте принимать участие?
Да, он имеет такую возможность. Когда вы устанавливаете программное обеспечение BOINC, вам предоставляется список проектов, из которых можно выбрать. Кроме того, информация о BOINC-проектах может быть получена со специальных статистических сайтов.
Пользователь может выбрать не один проект, а несколько. Обычно такой выбор осуществляется на основе анализа описания. Если пользователю кажется, что решаемая в рамках проекта задача научно значима, то он его предоставляет вычислительный ресурс своего ПК. К тому же, когда пользователь подключается к проекту, он доверяет разработчику. То есть он принимает, что, если автор проекта декларирует, что идет расчет генома или, допустим, вакцины от рака, значит, в действительности идет расчет именно этих данных. Это исключительно вопрос доверия к научной репутации автора проекта.
И это также очень хороший пример взаимодействия между учеными и обществом. Пользователь сам определяет, какой коллектив поддерживать, а какой нет, опираясь на экспертные оценки других исследователей, на серьезность публикаций. То есть он оценивает сам, как эксперт, но без вмешательства государства. И для ученых это совсем нетривиальная задача – убедить людей в том, что проект нужный, рассказать о нем простым и понятным языком.

А как пользователю определить, сколько компьютерных ресурсов ему лучше предоставить, чтобы и пользу принести, и компьютер не завис в расчетах, а исправно работал?
Вообще загрузка определяется опытным путем в зависимости от того, насколько люди заинтересованы в предоставлении ресурсов. Причем вы не даете весь ресурс вашего компьютера, вы даете только ту часть, которую вы хотите дать. Когда вы работаете, целесообразно предоставлять не более 50%, тогда это не отразится на вашей работе. Если же вы хотите поиграть в какую-то компьютерную игру, тогда лучше вообще выключить проект, потому что компьютерная игра – это ресурсоемкое приложение, и оно будет конфликтовать с расчетами. В ночное время или в перерыв можно предоставить для расчета даже 100% ресурса. Но вообще, добровольцы загораются идеей считать больше. Я знаю, многие даже специально покупают компьютеры, которые отдают именно для добровольных вычислений. Люди таким образом даже соревнуются между собой.
За «карточку почетного донора»?
Именно! Есть статистические сайты, которые учитывают, кто, сколько ресурсов предоставил. При расчете проекта пользователю начисляются определенные очки. Они накапливаются, и если у какого-то пользователя их много, он сразу выделяется из общей массы. То есть присутствует элемент соревновательности. Это и мотивирует людей вкладывать собственные средства в покупку техники, чтобы предоставить ее для расчета проектов. Сейчас есть проекты, в которых хорошим тоном считается упоминание в публикациях имен или «ников» пользователей, которые предоставили свои мощности для расчетов. Иногда пользователям-лидерам выдают сертификаты в рамочках.
Как вы считаете, какой технологии принадлежит будущее при расчете ресурсоемких задач: суперкомпьютерам, облакам, обычными гридам или ГСПК?
ГСПК демонстрируют реальную производительность, измеряемую сотнями терафлопсов и сводят к минимуму затраты на создание распределенной среды. Но плюсы есть, конечно, у всех вышеназванных систем. Видимо правильно говорить о том, для каких задач целесообразно применять те или иные системы. А также об их интеграции между собой. В этом направлении плодотворно работает коллектив из Венгерской академии наук под руководством Питера Качука. Немало сделано и в нашем отделе в ИППИ РАН, руководимым профессором А.П. Афанасьевым. То есть сейчас ведутся исследования именно в направлении того, чтобы различные высокопроизводительные системы не существовали отдельно, не конкурировали, а взаимодействовали и взаимодополняли друг друга. Именно за такими разработками будущее.

[SETI_home_v8]

BOINC.
Вчера, уже не по какому поводу, в разговоре между мной и соседом была упомянута программа, название которой является так же заголовком этого поста. Сосед постоял, подумал и изрёк что-то вроде: "А напиши об этом в своём ЖЖ, может кто-нибудь и заинтересуется." Сначала я подумал, что это будет бессмысленно, но потом решил, что, возможно, кто-нибудь и не знает об этой программе и присоединится к проекту.
Итак, что же такое BOINC? (Не путать с BOINK - отличным эротическим журналом о студентах, придуманным студенткой Бостонского Университета). Как известно, далеко не всегда, CPU (central processing unit, а попросту процессор) вашего компьютера использует все 100% своих ресурсов. Большинство времени, когда вы не проводите антивирусную проверку, не играете в современную компьютерную игру, или не работаете с видео\3д графикой, ваш процессор использует примерно от 1 до 40 процентов своих ресурсов. То есть, когда вы "сидите" в интернете, слушаете музыку или оставляете компьютер включенным на длительное время (например, чтобы обмениваться файлами по P2P - eMule, bittorent и т.п.), то большая часть ресурсов процессора не используется. В следующем абзаце пойдёт речь о том, как можно их использовать.
Современная наука сталкивается с большим количеством задач, которые требуют огромного количества вычислений. Например, исследования космоса, человеческого генома, поиск лекарств от таких болезней, как СПИД и рак, просчёт климатических изменений на планете и тому подобные проекты. В около 20 лет назад в университете Беркли разработали программу, с помощью которой можно объединить миллионы компьютеров по всей планете в одну сеть и использовать её мощность для произведения вычислений, на которые у отдельных университетских сетей уходило бы огромное количество времени (десятки\сотни тысяч лет). Университет Беркли начал с SETI@home (Search for Extraterrestrial Life At Home) - проект по исследованию волн, приходящих из космоса с целью поиска следов внеземных цивилизаций (кстати, в одной из серий X-Files на компьютере у Малдера запущена эта программа). На практике, зелёных человечков не нашли (кажется), но данные, полученные в ходе работы проекта, и сегодня помогают в составлении подробной карты звёздного неба и исследовании космоса. Параллельно с SETI@home другими исследовательскими институтами были запущены подобные проекты по медицине, химии, физике и другим дисциплинам.
Несколько лет назад в Беркли создали программу, позволяющую объединить несколько таких проектов и равномерно распределять между ними неиспользуемые ресурсы вашего компьютера, а также без вашего вмешательства отсылать полученные материалы и получать новые порции работы. Так появился BOINC.
На моих компьютерах подобные программы работают уже около семи лет. Последние пару лет я пользуюсь BOINC. В данный момент мой компьютер участвует в 4 проектах:
SETI - исследования космоса.
http://setiathome.berkeley.edu/
einstein@home - исследования гравитационных волн.
http://www.einsteinathome.org/
climateprediction.net - эксперимент по просчёту климата в 21 веке.
http://climateprediction.net/
World Community Grid - медицинский проект, исследующий различные медицинские проблемы. В том числе и СПИД, а также, методы его лечения.
http://www.worldcommunitygrid.org/

Чтобы присоединиться к сети добровольцев по всему миру, нужно скачать клиент BOINC с официальной странице проекта и следовать дальнейшим указаниям, на этой странице (зарегистрироваться, выбрать проекты, в которых хочешь участвовать, настроить, когда программа будет работать и т.п.). Вся информация об использовании BOINK дана на указанной мной странице, но я с большим удовольствием отвечу на ваши вопросы в комментариях к этому посту.
Спасибо, что прочитали этот текст. Надеюсь, я смог вас заинтересовать.
Всем хорошего дня ^_^

[SETI_home_v8]

Благодаря распределенным вычислениям совершен научный прорыв в лечении детского рака
2016 год
Проект Help Fight Childhood Cancer (дословно: помогите в борьбе с детским раком), входящий в РВ инициативу IBM World Community Grid: благодаря собранным «с миру по нитке» (CrowdComputing?) вычислительным мощностям, сделан научный прорыв в лечении рака (конкретно одной из его разновидностей, распространенной у детей — нейробластомы).

Перевод публикации доктора Акира Накагавара.
В настоящее время благодаря успехам современной медицины порядка 80% детей с диагнозом «рак» успешно излечиваются. Но прогноз далеко не столь хорош, когда речь заходит о нейробластоме — наиболее часто встречающемся виде рака в младенческом возрасте.
Нейробластома — это опухоль периферической нервной ткани, которая часто начинает развиваться в надпочечных железах и симпатической нервной системе шеи, груди или живота. Данное заболевание весьма распространено. По данным наблюдений, в США и Японии 1 случай на 8000 детей.
Более половины выявляемых случаев этого заболевания относятся к высоко рисковой группе, в которой добиться выздоровления удается только для 30% детей. И эти показатели практически не улучшались за последние 20 лет. Так что срочно требуется разработка новых лекарств/методов лечения для этого опасного заболевания.
Наша научная команда в Онкологическом Центре г. Чиба (Япония) работала над разработкой новых лекарств для лечения нейробластомы. С помощью волонтеров, участвующих в проекте распределенных вычислений World Community Grid, мы открыли 7 перспективных кандидатов на применение в качестве новых лекарственных средств, которые потенциально можно использовать в новых методах лечения детского рака — нейробластомы. Эти лекарства-кандидаты работают по принципу выборочной активации природного механизма «самоуничтожения» только в раковых клетках нейробластомы, убивая их не затрагивая при этом обычные здоровые клетки.
Клетки нейробластомы имеют на своей поверхности рецептор, обозначаемый TrkB. Когда молекула (прим: только правильной 3d-конфигурации) присоединяется к этому рецептору и этим блокирует его работу, естественный ген, подавляющий рост опухолей p53, активизируется внутри клетки, вызывая саморазрушение клеток нейробластомы изнутри в процессе, называющимся «апоптозом». Апоптоз — это один из естественных процессов, протекающих в организме, одна из основных целей которого как раз состоит в уничтожении (саморазрушении) поврежденных или мутировавших клеток, прежде чем они сформируют опухоль. Однако работа рецептора TrkB в клетках нейробластомы подавляет (блокирует) эту естественную защитную функцию организма. Аналогичные процессы с участием TrkB происходят во многих «взрослых» видах рака, включая рак груди, легких, поджелудочной железы, простаты и кишечника, когда они переходят на стадию метастазирования (т.е. начинают распространяться по организму за пределы изначального места образования опухоли). Это означает, что эти последние открытия, вероятно, пригодятся так же и в лечении «взрослых» видов рака для борьбы с метастазами.
Наша стратегия состояла в поиске малых молекул (прим: так обычно называют относительно простые химические соединения, чтобы отличать их от наиболее сложных биологических молекул, таких как ферменты, пептидные гормоны и другие белки), которые связывались и подавляли функционирование TrkB рецепторов на раковых клетках. Счет известным химическим соединениям, которые потенциально можно использовать в медицине, сейчас идет на миллионы, поэтому синтезировать их все подряд и проверять на практике в лаборатории невозможно. Вместо этого в партнерстве с World Community Grid мы запустили проект под названием Help Fight Childhood Cancer, в котором для проведения такого поиска использовалось широкомасштабное компьютерное моделирование. В общей сложности в работе проекта приняло участие более 200 000 человек, безвозмездно предоставлявших вычислительные мощности своих компьютеров для проведения необходимых расчетов. С помощью этой огромной вычислительной мощности мы провели скрининг 3 миллионов химических соединений всего за 2 года — что на одиночном компьютере заняло бы порядка 55 000 лет непрерывной работы (прим: речь идет о суммарном чистом процессорном времени моделирования), и позволило выявить 7 веществ-кандидатов в лекарства для более подробного изучения.
После дополнительного лабораторного тестирования мы обнаружили (прим: результат уже подтвердили на практических экспериментах!), что эти 7 кандидатов очень эффективны в уничтожении опухолей нейробластомы на подопытных мышах — даже в очень малых дозировках и без серьезных побочных эффектов. Данные результаты были опубликованы в рецензируемом научном журнале «Cancer Medicine» в январе 2014 г.
На основании этих очень обнадеживающих исследований в данный момент мы ищем партнера среди фармацевтических компаний для дальнейшей совместной работы по тестированию и сертификации в качестве лекарственного средства.
Этот прорыв в исследованиях стал возможен благодаря поддержки тысяч волонтеров со всех уголков мира, предоставлявших вычислительные мощности через проект распределенных вычислений World Community Grid. От лица нашей исследовательской команды я хотел бы поблагодарить от самого сердца всех волонтеров World Community Grid принимавших участие.
Автор: Акира Накагавара (доктор медицинских наук, президент Онкологического Центра г. Чиба, Япония)
Конец перевода. https://secure.worldcommunitygrid.or...?articleId=341
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/1.../cam4.175/full
Оригинал пресс-релиза, с которого делался перевод, доступен по ссылке: New hope in the fight against childhood cancer Желающие более детально ознакомиться с исследованием могут воспользоваться ссылкой на полную научную статью опубликованную в журнале Cancer Medicine: Identification of novel candidate compounds targeting TrkB to induce apoptosis in neuroblastoma
Несмотря на то, что описанные результаты были получены около года назад, до готового лекарства в продаже еще далеко. На Западе путь от научного результата, подтверждающего эффект, до лекарства в свободной продаже, занимает от 2–3 лет в лучшем случае, и до 5–7 лет в сложных. А в случае с результатами открытых РВ вычислений — это дополнительно осложняется слабым интересом/мотивировкой фармацевтических компаний. Из-за того, что исследование было некоммерческое (лаборатория работает на правительственный гранты, РВ сеть — добровольные пожертвования волонтеров), такое лекарство нельзя запатентовать и «снять сливки». Точнее лекарство (бренд) запатентовать можно, но вот основное действующее вещество и схему его применения — нет. Так что любая другая компания сможет выпускать дешевые аналоги (под своими названиями и брендами), не неся при этом больших первоначальных затрат на выведении нового лекарства на рынок как первая.

[SETI_home_v8]

Кто как пришел Распределенные вычисления? (опрос)
http://forum.boinc.ru/default.aspx?g...=601#post14120
14 декабря 2010 г.
Други/знакомые посоветовали?
Случайно узнали, где-то на упоминание наткнувшись?
Агитация чья-то подвернулась?
Самим в голову пришло -- и искать начали?
Что-то еще?
14 декабря 2010 г.
1 начал разгонять свежекупленный комп,
2 попал на сайт к оверклокерам,
3 заинтересовался межкомандными срачами...
14 декабря 2010 г.
Постоянно читаю www.3dnews.ru и в одной теме написали, что в августе нашли самый быстрый пульсар в проекте Einstein@home, а Эйнштейн это уже интересно, начал мучать ГУГЛ и наткнулся на РВ.
14 декабря 2010 г.
Собсно, мой вариант -- третий. Уже не помню чья объява на локальном чате.
Объява, кстати, была сочтена спамом и сопровожднулась баном.
14 декабря 2010 г.
Уж и не помню каким образом узнал о Классическом SETI. На модеме еще был. Потом забросил это все. Через несколько лет всплыло в подсознании и решил вернуться к этому занятию. Оказалось, что классики уж нет, зато есть БОИНК. ну и на форуме BOINC SETI@home Russia подвернулся с только что созданной командой SerVal. Вот nfr и пошло-поехало ...
14 декабря 2010 г.
шарился по железным новостям на оверах, наткнулся на ссылку на ФАХ. почитал, начал считать на буке на SMP клиенте. потом собрал по это дело комп и начал считать на видяхе. разгугался на оверах, по совету krasbars пришел в Russia Team.
как-то так.
15 декабря 2010 г.
4-й вариант.
Когда-то случайно узнал на одном локальном форуме об игре, где выращивают вртуальных амеб и проводят их бои. Около года выращивал на компе амеб. Потом амебный проект закрылся и я начал искать что-нибудь полезное, чтобы загрузить комп, так как это уже стало привычкой. Об РВ я краем уха слышал до этого, но не интересовался и не вникал особо. По ссылке в журнале "Вокруг света" нашел сайт CPDN и присоединился. Ну а потом обнаружил этот сайт boinc.ru, узнал о куче проектов и понеслось.
16 декабря 2010 г.
О распределённых вычислениях я узнал из журнала Linux Format №131 май 2010 г., статья "Стань частью петафлопа" стр. 50.

Ну а потом обнаружил, что в PB есть команды, и присоединился к "Russia Team".
16 декабря 2010 г.
Я пришел в РВ относительно недавно, любил всякие тесты, бенчмарки, и наткнулся в дебрях Интернета на seti classic,
установил, набил несколько заданий (вроде и кредитов тогда не было), тема стала интересна, я полазил по форумах, нашел
оптимизированный клиент, за пару недель насчитал полторы сотни заданий,вылез в середину списка, установил seti boinc
перейдя на setiathome.ru, какое-то время был там, потом заинтересовался и научной составляющей,
перешел в созданную Russia Team, было довольно таки интересно, Сергей делал Герасим с нуля,
потом приобретя ноутбук я на какое то время исчез так как с ноутбуком не выходило участвовать, да и другие дела были,
а в 2010 году приобретя четырехядерник я вернулся )).
20 января 2011 г.
Тоже где-то в сети наткнулся, потом долгий перерыв был, щас вот вернулся, выбрал команду - появился интерес толкать команду
А про амеб тоже тема, сам выращивал
16 февраля 2011 г
я искал какой нибуть тест для надежности железа, и паралельно почитвывал педивикию =)) ну и там случайно шастая по ссылкам наткнулся на статью по РВ. почитал, проникся и решил что впринципе это и есть неплохой тест для железа. заодно можно не только тупо греть железо тестами в краш-режимах, но и заодно кому то помоч в каких то научных или не очень расчетах. вот в данным момент гоняю Аквахоум по причине ее сильной загрузки камня, что и нужно. изредка выпадают синие экраны (свинья х64) ну рестартую, потихонрьку скидываю разгон и снова нагрузка. а вобще комп у меня включен в режиме 24/7 годами. чем тупо стоять в 0 нагрузке больше половины времени, пусть считает. тем более система приоритетов в винде норм работает и ОЗУ вроде пока достаточно (5 гектар) вот так вот.
11 сентября 2011 г.
Я наткнулся на распределенные вычисления, читая статью про суперкомпьютеры в журнале РЖД, который мне дали в купе поезда...там в конце был рассказ про "скринсейвер института Беркли", который используется для распределенных вычислений приехал домой, гуглил этот скринсейвер, так и не нашел...потом вышел на него через сайт института Беркли. Оказалось, что все гораздо серьезнее, чем скринсейвер, который по сути для показухи
12 сентября 2011 г
я наткнулся в сети на РВ в начале 2010, почитал, посмотрел и в итоге подключился в ноябре 2010, сами очки за задания меня не волнуют, просто интересно, что в итоге используя распред вычисления смогут нарыть учёные))
2 декабря 2011 г.
Наткнулся этой весной, в какой-то статье про проблему колатца - мол, был проект добровольных вычислений до хрен знает какого большого числа, а теперь идёт новый проект, до ещё большего. Полез искать добровольные вычисления, нашёл. Понравился Эйнштейн. Думал долго, целых два дня, потом подключился на домашнем компе. Ну типа чтобы считалось, пока я за компом работаю. Никто же не предупреждал, что через пару месяцев буду покупать видяху специально под Эйнштейна, а потом второй комп. И что компы дома будут пахать круглосуточно, а я буду выискивать, кого бы ещё уболтать и боинк ему поставить. Маньяк, блин, не иначе.
2 декабря 2011 г.
В астрономии есть так называемая задача трех тел. В детстве читал книгу "Как движется Луна?" Бронштэна, где говорилось, что аналитический метод решения этой задачи разработан, но "
Цитата: http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%...82%D0%B5%D0%BB
Сундман... свои решения представил в виде бесконечных рядов, которые сходятся стольк медленно, что для обеспечения нужной астрономам точности пришлось бы взять число членов, в котором 8 000 000 значащих цифр. Даже с помощью современных ЭВМ это невозможно, так что метод Сундмана не имеет пока практического приложения".

И примечание:
Цитата:
"для того, чтобы представить себе это число, не подходят никакие "космические" сравнения. Подчеркнем, что это не 8 милионов, а восьмимиллионнозначное число".
Для интереса: масса нашей Галактики, как считали в 1990-м году, когда и была выпущена эта книга, равнялась 1х10 в 44 степени граммам.
Честно: в той книге ничего не понял, ибо чтобы разобраться в ней, нужны знания высшей математики отнюдь не школьного уровня. Но эта цифра - 8 миллионов - крепко засела у меня в голове. И, рассматривая смеховторную загрузку процессора, не раз спрашивал, ну неужели не додумались объединить пару сотен компьютеров и рассчитать хотя бы достоверность этого решения?

Ну а года два назад купил "Астрономия: 21 век", где рассказывалось о SETI. Через этот проект вышел на другие.
9 февраля 2012 г.
рв досталоись в подарок вроде как в нагрузку с компьютером бэушным но досталось от друга такчто скорее всего первый вариант за него и проголосую
4 апреля 2012 г.
Я узнал про РВ этой весной. Началось всё с докуметалок Стивена Хокинга (от канала "Дискавери" ), потом полез в Педивикию почитать про него, потом про космологию, пульсары и т.д., и как-то наткнулся на инфу про SETI@home, ну и понеслась Ящик большой под новый комп уже купил, теперь буду его железом набивать, не иначе, хотя жене после каждого апгрейда обещаю, что теперь-то уж комп хорош А сам посматриваю на платформу LGA2011, типа, чего уж мелочиться-то. Дело интересное... ЧСВ повышает немерено.
4 апреля 2012 г.
В августе 11 на Хабре появилась статейка http://habrahabr.ru/post/125964/ . От скуки на работе решил установить посмотреть что к чему, с чем едят... Потом на домашный установил, потом на ноут.. До сего времени дожили только дом и работа, ноут влом выключать.
10 июля 2013 г.
В журнале "Computer Bild" №29(152)2011 читал о том, что современные видяхи могут ощутимо помогать камням по части неграфических вычислений. Там и про CUDA, и про Stream, и про OpenCL, и всуе упомянутый SETI@home,) да святится имя Его... Можно сказать, почти случайно узнал про добровольные вычисления.
27 июля 2013 г
Мне знакомый как-то рассказал, что участвует в Boinc, помогает науке искать лекарства от болезней. Так и узнал. Ну и сам заинтересовался.
27 июля 2013 г.
Пару лет назад сайте xakep.ru прочитал статью про распределённые вычисления. Вкратце описали несколько проектов, в том числе AQUA@home, который показался мне достаточно интересным. С тех пор и считаю.
18 мая 2014 г.
Я узнал про распределенные вычисления на астрофоруме: http://www.astronomy.ru/...m/index.php?action=forum
26 августа 2015 г.
О распределённых вычислениях узнал давно, в конце ХХ века. Из журнала «Компьютера», была статья о проекте SETI. Попробовал считать на сотом Пентиуме, но через модем связь … и всё быстро закончилось . Пять лет назад по ТВ мелькнуло о SETI. Вспомнилось, поискал в сети, наткнулся на BOINC и пошло-поехало.
Кстати, сегодня пятилетие моего участия в проекте.
28 августа 2015 г
Я кстати то же слышал об этом уже давно и даже считать пытался. Но потом как-то забросил. Да и машинка тогда была совсем слабая - Celeron 1000 с 512 Мб ОЗУ на борту, (хотя и нынешняя по современным меркам уже совсем слабая).
Ubuntu Linux 18.04 LTS - 64 bit / Boinc 7.9.3(х64) / Core 2 DUO E6300 1.8 Ггц / GeForce GT-630
28 августа 2015 г
Как не странно, но благодаря майнингу криптовалюты. На тот момент была Geforce 260, стал искать что-то другое, случайно наткнулся на рекламу Seti, зацепило и понеслось.....
3 февраля 2016 г.
Давным давно, в далекой далекой галактике....... нет, нет не про SETI )

Случайно наткнулся на просторах еще модемного (да-да был и такой) выхода в Инет на ссылку Distributed.net. Зацепило и понесло… и несет так уже 14+ лет в режиме 24/7 * на несколько компов )

Что бы не быть голословным, вот ссылка на мои достижения

В BOINC я не давно и на втором заходе, с перерывом примерно в год. Начал знакомство с BOINC в проекте SIMAP, проект закончился, тут и состоялся годичный перерыв, и теперь, естественно, Moo! Wrap. Надеюсь еще лет на 10 проекта хватит)
4 февраля 2016 г.
А вот у меня с распределёнными вычислениями - не совсем обычная история!

Ну с компьютерами я имею дело можно сказать всю жизнь, с 7-8 класса с 1989-1990-х годов и фортраном и бейсиком и паскалем и ассемблером занимался.

И про то, что распределённые вычисления существуют, ИМЕННО ТО, ЧТО В КРУПНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ И НАУЧНЫХ ЦЕНТРАХ большие задачи делят на мелкие и вычисляют - это я знал всегда, с самого детства.

А когда учился в 10 или 11 классе (1993-1994 годы) то даже на уроке информатики нам рассказывали, что есть суперкомпьютеры, и что есть вычислительные кластеры и снова повторюсь "ЧТО В КРУПНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ И НАУЧНЫХ ЦЕНТРАХ большие задачи делят на мелкие и вычисляют".

Потом, когда заканчивал университет, был на 5 или 6 курсе, это 2000 или 2001 годы - то там даже один однокурсник делал какую-то простенькую задачу в качестве дипломной, суть которой была разделить вычислительную задачу, выполнить вычисления параллельно сразу на нескольких компьютерах и собрать данные на один компьютер. И даже видел на демонстрации как это работает.

А потом, с 2000 года стал работать в университете, обслуживать компьютерную сеть, компьютеры.

Прошло ещё целых 8 лет.

И так вот удивительно получилось, что всю жизнь посвятив компьютерам, и всегда зная про то что распределённые вычисления существуют - Я ДО САМОГО 2008 ГОДА, ПОЧТИ ДО 30 ЛЕТ НЕ ЗНАЛ, ЧТО СУЩЕСТВУЮТ РАСПРЕДЕЛЁННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ, ГДЕ ПОДКЛЮЧИТЬСЯ МОЖЕТ ЛЮБОЙ ЖЕЛАЮЩИЙ!

В общем, вот такая у меня необычная история! Суть рассказ в том, что с детства всю жизнь посвятил компьютерам, всю жизнь знал про распределённые вычисления, но почти до своих 30 лет (2008 год) всегда думал, что они применяются только ВНУТРИ крупных вычислительных центров, крупных научно-исследовательских организациях. А то что существуют проекты, к которым может подключиться любой желающий, - я не знал!!!

И лишь в 2008 году и то чисто случайно пришло приглашение в контакте в группу про folding@home - вот так я впервые узнал, что существуют распределённые вычисления, к которым может подключиться любой желающий.

Мне самому до сих пор не верится, что такое могло быть именно со мной! Но было именно так.
6 февраля 2016 г.
На заре нулевых, обучаясь в вузе и имея безлимитный доступ в интернет, узнал про SETI и контрибутил туда, но ноутбук студента не тянул. Так что забросил быстро.
А сейчас занимаясь инвестициями стал инвестором проекта в области суперкомпьютинга, решил вернуться в религию.
Опять же простаивает большой игровой компьютер.

Периодически общаюсь с учеными, хочу найти команду русских ученых, которым для биологического или матриаловедческого проекта нужен суперкомьютинг и попробовать сделать BOINC проект с ними.

Главная идея, которую преследую - пропаганда и активизация индивидуумов на пользу не себе, а общества в целом, путем выполнения даже простых, но нужных операций.
16 июня 2017 г.
Через поиск, искал инфу про проц
24 сентября 2017 г
Всем доброго времени суток!)
А меня всегда тянуло к дата-центрам, стойкам, мерному гулу серверов и миганию светодиодов, и хотелось иметь свою небольшую серверную) Раньше майнингом баловался, но постепенно прибыль на процессорах и простеньких видюхах сошла на нет, и я стал неспешно искать, чем занять пустующие мощности. Очень долго искал - хотелось и интересное что-то, и чтобы пользу приносило. Вновь наткнулся на boinc, и решил загрузить компы им) Надеюсь, внесу свой вклад, и, может, поучаствую в приятном общении)
25 сентября 2017 г.
Здравствуйте, я прочитал какую-то статью про распределенные вычисления и пошел на сайт боинк.ру ради интереса установил клиент боинк. И потихоньку считаю и сейчас. Мой комп и ноутбук коре соло 1.4 считают примерно 3 - 4 часа в день пока за ними кто нибудь сидит. Считается XANSONS for COD.

Пытался агитировать знакомых установить и посчитать, не верят что кому либо это нужно, многие не понимают концепции, боятся у вдруг это майнить на мне будут, а я тут такой доверчивый предоставлю им свой комп.
24 января 2019 г.
Безобразие!До сих пор не отписался, чтобы было на что пофапать со скуки))

Общался с ПК на Вы с 2001 где-то... В году 2005м я поимел свой и дядя дал мне знать про сайт overclockers.ru, откуда ~ в 12г видел, что
есть такой раздел сайта, занимающийся благотворительными вычислениями. Раньше, видимо, не обращал внимания, да и Dial-UP не к ночи помянутый, удерживал меня от обогащения инфой. Надо отметить что на тот момент я себе не предсталял про майнинг Но тогда тема "я+кранч" не получила продвижения, у меня был довольно слабый проц начальный AMD на 754 всего одно ядро. А видюха, АГП 1650про, даже не думал, что ее тоже можно задействовать, был неопытен в вопросах настройки всякого софта. И да, 1вый год еще только был безлимит, до этого - интрасеть, короче много инфы полилось извне и это тоже был фактор.
И лишь в 2015, когда я изыскал возможность приобресть жутко горячую и энергозатратную 560Ти, которую включил в Folding@home, я непосредственно познакомился с добровольным* кранчингом. Мне, плюс ко всему, нужно было какое-то новое коммьюнити. *-Правда, в каком смысле добровольным, мной сразу уже подхвачена была тема с оплатой розетки FLDC, которая сейчас переживает упадок. На сегодняшний день увеличил вычеслительную мощь своей системы в 200-250 раз. Вряд ли это было возможно такими темпами без распределенных вычислений.

[SETI_home_v8]

Сравнение производительности процессоров и видеокарт при выполнении расчетов, а рамках BOINC-проектов
Давно хотел попробовать сравнить эффективность различных процессоров в различных BOINC-проектах, а тут подвернулась пара свободных вечеров, решил попробовать. В качестве мерила выбрана производительность, выражаемая в кобблстоунах в час (на это могут быть вполне обоснованные нарекания, т.к. механизм начисления кредитов у разных проектов разный, зависит от результатов бенчмарка и т.п., но лучшего в голову не пришло). WUProp интересующей меня информации в интересующих разрезах не сообщает, boincstats дает для компьютеров пару похожих метрик, но только для процессоров, а еще ведь и видеокарты есть, некоторый проекты дают свою статистику (например, PrimeGrid — по видеокартам)... Одним словом, захотелось изобрести велосипед и сделать что-то свое, для чего была набросана небольшая программулина (возможно в будущем ее функциональность будет потихоньку расширяться, а возможно меня опять завалят бумажками на работе и это так и останется мечтами). В качестве исходных данных она (пока с моей помощью) собирает статистику следующего вида по нескольким WU:

Проект (подпроект) + Время вычисления + Заработанный кредит + Владелец машины + Процессор + Видеокарта (если проект считает на ней)



Далее для каждой WU'шки считается величина производительности = (Заработанный кредит) / (Время вычисления), которая затем суммируется с чем-то (производительность процессора или видеокарты) и усредняется по множеству WU. Например, для WU'шек с картинки производительность составляет

55.29 / (9156.39 / 3600) = 21.7 CS/ч,
89.75 / (7797.40 / 3600) = 41.4 CS/ч,
56.10 / (9144.55 / 3600) = 22.1 CS/ч,
104.19 / (9052.35 / 3600) = 41.4 CS/ч,

а после усреднения имеем оценку

(21.7 + 41.4 + 22.1 + 41.4) / 4 = 31.7 CS/ч.

Ну а далее по указанной величине можно ориентироваться в производительности (если хотите, можно назвать ее "очковой" ) одного ядрарассматриваемого процессора (или целой видеокарты). По данной величине процессоры можно отсортировать и изобразить в виде столбчатой диаграммы. Например, так характеризуется одноядерная производительность процессоров в проекте LHC@Home:



Видно, что процессоры выстраиваются в лесенку, крайние представители которой отличаются по производительности почти в 3 раза. Если же нам интересно проанализировать производительность процессора в целом (т.е. всех его ядер вместе), то нет ничего проще, чем умножить предыдущую цифру на число ядер (здесь опять таки может быть тысяча и одна оговорка про некорректность, но так проще всего). В итоге, после сортировки результатов можно получить похожую лесенку (опять для того же LHC@Home):


http://evatutin.narod.ru/boinc_perf/boinc_eff_gpu.html
Видно, что по сравнению с предудыщей картинкой ступеньки поменялись местами и на первое место вышли серверные процессоры с большим числом ядер. С видеокартами можно поступить аналогично. Ну а дальше можно приступать к анализу того, какие вычислительные средства более или менее эффективны в том или ином проекте. Так, например, для себя открыл, что проекты SAT и Asteroids очень даже положительно встретили Haswell (что именно им так понравилось — тема для дальнейших исследований, т.к. нужно сравнение с бОльшим числом процессоров с целью выявления тенденций).
На данный момент результаты (выложенные для CPU- и GPU-проектов) базируются в основном на тех вычислительных средствах, которые оказались у меня под рукой и в перспективе могут быть расширены, для чего мне потребуется либо скриншот (как первая картинка), либо URL с множеством WU'шек, данные которых можно будет добавить в базу с целью получения еще одной ступеньки на графике. Можно добавить вывод в разрезе по процессорам и еще много чего. В отдаленной перспективе процесс сбора исходной информации можно попробовать автоматизировать, а пока можно немного побаловаться и так.
http://asteroidsathome.net/boinc/
Обсуждение находится тут, базу можно пополнять интересующими вас результатами по мере наличия у меня свободного времени. Приятного сравнения производительности!
http://forum.boinc.ru/yaf_postsm5967...aspx#post59678
37416_original.png

yPHA8B8PfLmJhvqWh7TweMq5cS3H2c2fbZb-Cvs_ib7HS2gSCHYLzv1bHPH9S9FGkrlmMR6rNcO20Db1hjJo72RIvxTLlTlC.png

yPHA8B8PfLmJhvqWh7TweMq5cS3H2c2fbZb-Cvs_ib7HS2gSCHYLzv1bHPH9S9FGR0Nz0Ifj9M8rqNbTsSgUQhMNH6aV_6Fc.png

[SETI_home_v8]

ПМ декабрь 2018 Письмо месяца Волонтерам с компьютерамиПМ декабрь 2018 Письмо месяца Волонтерам с компьютерами.jpg

[SETI_home_v8]

Уважаемые участники российского проекта RakeSearch

И для проекта RakeSearch также появились новые оптимизированные приложения, которые обеспечивают значительно более быстрый счёт заданий!

(На 30 процентов быстрее, чем предыдущая версия оптимизированных приложений и до 10 раз быстрее оригинальных приложений).

Более подробно прочитать про эти приложения можно по ссылке: http://rake.boincfast.ru...php?id=39&postid=715

Скачать новую версию оптимизированных приложений для установки можно по ссылке: https://github.com/sirzo...Search/releases/tag/v1.1

С выпуском этой версии оптимизированных приложений сделано и приложение для 32 разрядного Linux (которого не было ранее).

Перед установкой приложений - не забудьте полностью остановить службу BOINC и считаемые задания. Посмотреть, какие инструкции поддерживает Ваш процессор можно с помощью программы CPU-Z

Все массово берёмся за переустановку приложений для ускорения счёта!

[SETI_home_v8]

After_Attack.gif

Before_Attack.gif

operat1.gif

operat2.gif

Predictor-11apr2006g.PNG
http://www.boinc.ru/team/russia_team.aspx
Команда " Russia Team" образовалась в июне 2005 года. Первоначально команда участвовала лишь в проекте Einstein@Home. Однако, по мере появления новых членов в команде, расширялся и круг наших интересов. Неизменным остается только приверженность к проектам, совместимым с платформой BOINC.

Появление этой команды не прошло незамеченным. На российских интернет-площадках развернулись горячие дебаты о необходимости создания и возможном будущем этой команды. Вспомнить былое и проникнуться духом того времени можно в нашей "Исторической справке". Руководство команды оказалось довольно энергичным и креативномыслящим. В обыденный и скучноватый процесс компьютерных вычислений нам удалось внести элементы компьютерной соревновательности и игры, что способствовало как привлечению в ряды команды новых участников, так и росту общей популярности российских распределенных вычислений. Несколько первоначальных комбинаций подобного типа мы описали в заметке "Оперативные комбинации".

Постепенно у команды появилось желание организовать собственные сайт и форум. Так появился ресурс BOINC.RU. Однако постепенно сайт конкретной команды превратился в место сбора разнообразной информации по проблеме распределенных вычислений, где каждый желающий, независимо от командной принадлежности мог бы найти интересующие его сведения и присоединиться к добровольным участникам распределенных вычислений.

В настоящее время "Russia Team" является одной из крупнейших команд в России, активно участвует практически во всех существующих проектах распределенных вычислений на платформе BOINC, постоянно наращивает свою мощь как в численном, так и в вычислительном плане и стремиться занять достойное место в мировом рейтинге распределенных вычислений.

В конце 2014 года команда попыталась воплотить в реальность свою давнюю мечту - собрать общекомандную мощную вычислительную систему. Реализовывать идею решили с использованием современных краудфандинговых технологий на площадке Boomstarter. Ход сбора средств и самой реализации освещался на форуме и в обновлениях самого проекта. А на странице команды нам бы хотелось выразить огромную благодарность всем, кто нас поддержал и благодаря кому этот проект был реализован.

Летопись команды. Страницы истории.
Предисловие.

История штука хитрая. Проходит время и многие события либо забываются, либо искажаются, либо обрастают домыслами и видятся совсем по-другому. Поэтому, нам захотелось начать писать историю своей команды практически сразу после ее создания. Сейчас, в апреле 2006 года, по прошествии всего 10 месяцев с момента создания команды большинство событий ее недолгой, но достаточно бурной истории, еще свежи в памяти и позволяют очевидцам донести их до потомков почти без искажений. Однако любая история только тогда чего-нибудь стоит, когда она подкрепляется документальными свидетельствами, коими будут ссылки и выдержки из различных форумных обсуждений. Ну а чтобы ничего не пропало, по независящим от создателей этого сайта причин, мы разместим на своих страницах копии тех документов, разумеется с указанием на первоисточники. Поскольку это все касается нас непосредственно, думаю, мы имеем на это право. Итак, ...

С чего все начиналось?

Как и любые крупные дела, начиналось все со скандалов, когда летом 2005 года в стане команды "Russia" сложилась "революционная ситуация", при которой "низы" (в лице будущего основателя команды "Russia Team" SerVal-а) "не захотели жить по-старому", а "верхи" (в лице основного координатора команды "Russia", а также основателя и владельца ресурса distributed.ru RM-а) не смогли (или не захотели) "управлять по новому".

Конечно, на любое историческое событие можно посмотреть с разных сторон. Создание команды "Russia Team" также не ускользнуло от внимания российской распределенной общественности и в последующем этому событию было посвящено целое исследование, озаглавленное как "Russia Team FAQ", а также обсуждение этого исследования на форуме (на двух страницах).

Само обсуждение идеи SerVal-а о создании новой команды, которое проходило на страницах форума "BOINC SETI@home Russia", и в котором приняли участие широко известные в узких кругах российских распределенных вычислений Hoar, kvic, GercoG, chepser и RM, было встречено, мягко говоря, неодобрительно. И тем не менее, 10 июня 2005 года, возмутителем всеобщего спокойствия SerVal-ом, после очень непродолжительного обсуждения, в проекте Einstein@Home была создана команда "Russia Team".

Как видите образование и становление молодой команды проходило не под бравурные марши ...

А что же было дальше?

А дальше пришлось все начинать с нуля. Почти с нуля. Как Вы уже знаете, первоначально местом общения новой команды была ветка командного форума "BOINC SETI@home Russia", за что мы приносим огромную благодарность ее руководителю OutRider-у.

В процессе общения образовалась инициативная группа, в которую вошли SerVal, Hoar, Nicklion и AlexA. По-правде говоря, это и была почти вся молодая команда. Кроме упомянутой четверки в команду входили также Alexander Wolf и Boginskiy. И считала команда только один проект - Einstein@Home.

Посовещавшись народ решил, что нормальная команда распределенных вычислений не может таковой являться без наличия собственного сетевого ресурса. Тем более, что одной из основных причин создания было желание иметь такую площадку для общения, где участники других команд, сайтов, форумов могли бы высказывать своё мнение, даже если оно не совпадает с мнением администрации сайта и форума. Ну а помня свое существование на "подаренной" ветке форума другой команды, попутно родилась идея создания на boinc.ru также и форумов других команд, размещение страниц и рекламы Российских команд не имеющих отдельного домена. Забегая вперед можно сказать, что эта идея уже реализуется.

Вы, вероятно, уже убедились, что с амбициями у новой команды все обстояло нормально, да и кроме boinc-проектов команда ничего считать не собиралась, поэтому неудивительно, что было выбрано именно такое доменное имя - BOINC.RU. Конечно, мы понимали, что это имя ко многому обязывает и надеемся, что ресурс уже оправдывает его.

Чем же мы отличаемся?

Возможно это довольно субъективная точка зрения, но нам кажется, что мы, в первую очередь отличаемся от других команд тем, что нам хочется считать весело. Одним из наших "ноу-хау" можно считать проведение тактических операций в различных проектах. Уже проведены "Операция Rosetta" и "Операция Predictor", позволившие команде собрав все силы на одном направлении существенно поднять свой рейтинг в этих проектах. Однако веселое отношение к распределенным вычислениям вовсе не показатель нашей несерьезности. Я думаю в этом может убедиться каждый, заглянувший в нашу "Библиотеку". Собственными силами и с помощью наших партнеров (hoarfrost и SAV) уже собрана существенная коллекция статей и переводов, посвященных различным проектам. Я надеюсь, что это направление нашей просветительской работы будет успешно продолжаться.

Думаю, что мы достаточно рассказали о себе. Правдивость или ошибочность наших слов покажет время, а уж мы (надеемся, что с Вашей помощью) постараемся все сказанное оправдать.

Оперативно-тактическое искусство распределенных вычислений.
________________________________________
• Вступление
• Операция "Rosetta" (октябрь 2005 г.)
• Операция "Predictor" (март 2006 г.)
• Операция "Spinhenge" - "Страх и Трепет" (октябрь 2006 г.)
________________________________________

Вступление.
По правде говоря, я не могу сказать достоверно, применялись ли ранее различные военные хитрости в математических расчетах, коими, безусловно, являются распределенные вычисления. Однако, раз уж здесь дело дошло до очков, рейтингов и дележа мест, то без хитрости никуда не денешься.
Сам по себе, принцип сосредоточения сил на "направлении главного удара" никак нельзя считать чем-то новым. Да и наверняка каждый из добровольцев, считающих более одного проекта, нет нет, да и приостанавливал все расчеты по некоторым проектам, оставляя один основной проект на всех доступных машинах, чтобы достичь каких-то желанных ему показателей. Однако использование подобных приемов в командной борьбе до недавнего времени не практиковалось.
Операция "Rosetta".
Неизвестно как возникла идея этой операции у SerVal-а, но расклад сил был, на первый взгляд, совершенно не в пользу команды "Russia Team". Посмотрите сами какой была начальная расстановка непосредственно перед началом "операции" - 6.10.05:

Была сформулирована цель - за 4 дня (возможно 1-2 дополнительных дня ) выйти на первое место по России.
Стоит также напомнить, что на тот момент команда состояла всего из 6 участников, из которых общались между собой на форуме только четверо.
Тем не менее, брошенный клич был поддержан всей четверкой и в пятницу вечером 7-го октября 2005 года. (чтобы не спугнуть соперников и не дать возможности на выходные перенастроить компьютеры) "Операция" началась.
По прошествии времени ход операции можно было бы проследить только по замечаниям участников и зрителей в соответствующей ветке форума, здесь приведем только отдельные моменты:
• вечер 9-го - предварительный анализ показывает, что продвижение идет успешно, но несколько медленно. К контрольной дате (11 октября) ожидается "всего" 4000 кредитов, что явно недостаточно для достижения намеченной цели.
• 10-е октября - к операции присоединился Hoar со своими компьютерами, напор усилился.
• вечер11-го - зрители в лице, kvic-а положительно оценили напор команды: "Мощно идете, респект."
• утро 12-го - цель достигнута.
"Russia Team" 6,416.32 (Total) 518.57 (Aver.)
"Russia" 6, 381.71 (Total) 266.33 (Aver.)
• вечер 12-го - "Операция" закончена, мощности переведены на "боевое дежурство".
Вот так выглядела турнирная таблица вечером 12-го октября 2005 года. Что называется - почувствуйте разницу!

Объективно оценивая причины успеха можно сказать, что он стал возможен благодаря тому, что были правильно выбраны время и место проведения акции. Проект тогда был мало распространен среди российских участников. Если сейчас (зима-весна 2006 г) многих отпугивает непомерный трафик проекта, с которым организаторы ничего не хотят делать, то тогда мешали непомерные аппетиты к оперативной памяти. При работе клиент занимал 200МБ ОЗУ.
Конечно позднее, когда в новых версиях требования к ресурсам существенно снизились и к проекту присоединилось значительно больше членов команд, ситуация стала меняться, но еще многие месяцы наша команда оставалась российским лидером проекта Rosetta@Home.
Операция Predictor.
Шло время, периодически звучали предложения повторить подобный рывок в одном из проектов, однако надо было подготовиться и просчитать варианты. И вот такой момент настал.
В середине марта 2006 года SerVal обратился к команде с предложением осуществить новое наступление в проекте Predictor@Home.
Предложение было встречено неоднозначно, так как турнирная ситуация выглядела еще более сложно и были явные сомнения в возможности достижения такой цели как обойти команду "PolarSeti" и выйти на 3 место в России. Как говорится: "И хочется, и колется".
Поэтому после некоторого обсуждения были определены две цели - войти в мировой TOP100 и, по возможности, войти в тройку российских лидеров.
На тот момент команда в проекте состояла из 5 человек, но стабильно и производительно считал только один - citerra. Разрыв от "PolarSeti"составлял 116000 кредитов. По предварительным оценкам для достижения поставленной цели необходимо было привлечь в команду в этом проекте не менее 10 активных участников и считать в среднем по 1160 кредитов в день на участника. Задача - почти невыполнимая. Посмотрите на начальный расклад:

Опустим некоторые тонкости подготовительного периода, хотя подготовка заняла не меньше недели (тут и досчитывание старых заданий и уведомление членов команды о предстоящем рывке, и приглашения присоединиться к этому проекту и пр.). Следует заметить, что реально операция началась на несколько дней раньше объявленного срока, т.к. по мере приостановки проектов и перевода машин на единственный проект производительность стала несколько расти. И уже 23-го BoincStats-овский Over take сменился с 365+ на 272 дня, а к 25-му "дорос" до 192-х.
25-го марта о начале операции было объявлено официально на форуме команды и гонка началась. Конечно, не все успели к этому сроку разогнаться на полную мощность, но силы уже прибывали - подключались новые участники. Команда в проекте росла.
Сам ход процесса, мнения и прогнозы достаточно широко освещены в профильной ветке форума, поэтому повторяться не будем.
Однако хотелось бы привести несколько графиков, которые наглядно показывают ход этой борьбы:

Как видно, с началом активной фазы "операции" дневная выработка возросла почти в 2,5 раза, постепенно росла и достигла своего пика к моменту объявления конца акции. Причем пик держался несколько дней, в результате чего к 14 апреля отрыв, практически, сравнялся с дневной выработкой, так что в ближайший день можно ожидать обгона.
А вот так обе команды считали в этот период:

В общем, этот график только подтверждает предыдущий. А вот так выглядела турнирная таблица 11 апреля 2006 года.

Вот, вкратце, так проходили две "распределенно-вычислительные операции" под кодовыми названиями "Rosetta" и "Predictor», надеюсь, что не последние.

Операция "Spinhenge" - "Страх и Трепет"
В общем-то, наши ожидания оправдались. Третья операция не заставила себя долго ждать. Однако, она принципиально отличалась от двух предыдущих. Если прежде ставились узкокомандные цели, то на этот раз возникла грандиозная идея - объединить на одном направлении не только силы участников одной команды, но и силы нескольких российских команд. А цель этой акции - резко улучшить рейтинг России в мировой "табеле о рангах" и продемонстрировать единство российских распределенщиков перед всей мировой общественностью.
Надо сказать, что обсуждение и подготовка проходили очень непросто. Прежде всего, непросто было выбрать проект, в котором можно нанести подобный "удар". Предложения были различные, но основными кандидатами стали Rosetta и Spinhenge.
В подготовку входил и анализ мнения участников других команд. С этой целью на форумах наиболее крупных и активных команд были размещены объявления с предложением о проведении совместной активной акции. Реакция была совершенно различная, порой даже шокирующая:
- полное молчание и отсутствие какой-либо реакции на distributed.ru (хотя по поводу отсутствия реакции, могу и ошибаться, так как пытался сейчас найти то объявления, но оно мне на глаза что-то не попалось. Наверное я плохо искал);
- полная поддержка на polarseti.net;
- крайне активная дискуссия на overclockers.ru, проходившая на грани ссоры и обвинений в попытках раскола команды.
Вообще-то основная надежда по "удару" в проекте Rosetta была связана именно с командой TCS! Russia. Проект стал в команде довольно популярным, фактически вторым официально поддерживаемым, в проект переведено достаточное количество мощностей. Поэтому была большая уверенность, что идея "силовой акции" в этом проекте будет воспринята достаточно положительно, возможно добавятся временно дополнительные мощности, и остальные команды внесут свою существенную лепту. Могла бы получиться очень сильная атака. Но мы просчитались. Абсолютное большинство не поддержало идею. Вспомнить как это обсуждалось можно на нашем форуме. Поэтому организаторам ничего другого не оставалось, как переориентироваться на запасной проект - Spinhenge@home.
Здесь были свои сомнения. Было заранее решено объявить о своих намерениях на форуме проекта. Поэтому крайне необходимо было трезво оценить свои возможности, чтобы потом "не было мучительно больно ...", а точнее - стыдно, за срыв собственных установок. Россия находилась на 9 месте. Прикидки показывали, что, объединив все усилия вполне реально рассчитывать вывести страну на 6, а возможно и на 5 место. Но здесь были большие сомнения, так как Норвегия считала гораздо сильнее нас. Однако более детальный анализ показал, что все соперники идут практически на пределе своих возможностей и не смогут существенно увеличить мощность. Поэтому было решено заявить свои претензии на 5 место мирового рейтинга. Что и было сделано - 20 октября 2006 года Fetisoff объявил о начале операции "Страх и трепет".
Сам ход операции здесь комментировать нет смысла, так как все

[SETI_home_v8]

Predictor-25mar2006g.PNG

[Lexx77]

SETI_home_v8
Ты сам это прочитал полностью?

[SETI_home_v8]

Цитата (Lexx77) »

SETI_home_v8
Ты сам это прочитал полностью?

да, а что люди уже читать разучились?

[Полковник Исаев]

SETI_home_v8
Нет, просто километровые портянки никому не интересны - это пустая писанина вникуда, вся суть которой сводится к зазыванию на бесплатное участие в проектах, на которых зарабатываются реальные деньги, а участники получают картиночки в статусы - циферки, грибочки, зверушки и прочую ерунду.

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

SETI_home_v8
Нет, просто километровые портянки никому не интересны - это пустая писанина вникуда, вся суть которой сводится к зазыванию на бесплатное участие в проектах, на которых зарабатываются реальные деньги, а участники получают картиночки в статусы - циферки, грибочки, зверушки и прочую ерунду.

Это волонтерское движение, никто никуда никого насильно не тянет, мне вот например было просто интересно почитать о космосе, чем занимается тот же проект энштейн, сети, космолоджи и так далее

Добавлено через 2 минуты

Цитата (SETI_home_v8) »

Это волонтерское движение, никто никуда никого насильно не тянет, мне вот например было просто интересно почитать о космосе, чем занимается тот же проект энштейн, сети, космолоджи и так далее

Да нас таких интересующихся мало, но пусть будут...
Как говорится пусть расцветут тысячи цветов. сказал кто то из китайцев...

[Полковник Исаев]

SETI_home_v8
Насильно конечно никто не тянет, это всё дело добровольное, просто есть нюанс, что компании, проводящие все эти исследования, финансируются государствами и частными компаниями +/либо продают результаты исследований, но дополнительно бесплатно привлекают множество простых людей красивыми сказками и картиночками в статусы, хотя у них есть деньги, чтоб оплачивать участие добровольцев и они зарабатывают на этих исследованиях, но предпочитают получать сверхприбыли и засирать мозги добровольцам.
Могли бы и иначе расплачиваться, например, все участники медицинских исследований могли бы получить медицинские услуги равнозначные своему вкладу в исследования, но нафиг это надо, если можно рассказывать сказки и зарабатывать на бесплатных вычислительных ресурсах, тем более, что нельзя точно знать, что там комп обсчитывает в данный момент.
Отсюда вытекает, что я могу распиарить свой проект медицинских исследований и продавать результаты исследований другим компаниям, тупо зарабатывая на чужом труде, а если обнаглеть вконец - помимо самого исследования половину времени майнить что-нибудь.
Именно это меня больше всего напрягает во всех этих "соревнованиях" и "исследованиях" - что на мне будет кто-то зарабатывать и делиться только картиночками в статус.
Совсем другое дело, когда есть конкретная цель и люди присоединяются, потому что что результат им выгоден - это когда ломали ключи RSA-512 и прочие -)

[SETI_home_v8]

Использование BOINC в CERN
BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) [1] это программная платформа для распределенных вычислений с открытым исходным кодом, которая использует добровольно предлагаемые вычислительные ресурсы. Она использует неактивные циклы центрального процессора, участвующих ПК, для выполнения научных расчетов.

Компоненты

BOINC представляет собой специализированную вычислительную сеть (Grid), которая подходит для выполнения прикладных программ, являющихся "псевдо параллельными", таким образом, что вычисления распределяются среди тысяч машин, которые не общаются друг с другом. Такая конфигурация идеальна для вычисления емких задач с небольшими требованиями к операциям ввода/вывода. Однако,конфигурация BOINC достаточно проста и требует только одного сервера, хотя вычисления могут быть распределены на несколько машин для повышения производительности.
Приложения, которые выполняются в BOINC-проектах, должны иметь общественную привлекательность, чтобы участники хотели предлагать свои ресурсы. Важная часть этого вида проектов - дать обществу ощущение прямого участия в научных проектах. Часто разрабатываются привлекательные скринсейверы, а также система ранжирования на основе полученных кредитов (очков - Прим. перев.) для пользователей.
Сайт проекта LHC@home
Успешные проекты
Первым проектом, выполняющемся на BOINC был известныйSETI@home, анализирующий данные, полученные от радиотелескопов, которые ищут внеземные сигналы. Проект произвел более 9 миллионов лет объединенных процессорных вычислений и задействовал более 5 миллионов, предоставленных добровольцами ЦПУ. Теперь BOINC используется во многих проектах в таких областях как физика, медицина и предсказания климата.
Одним их ведущих BOINC-проектов является LHC@home в CERN's (Европейском Центре Ядерных Исследований - Прим. перев.) [2,3]. Его первым приложением было SixTrack, которое моделирует частицы, циркулирующие в ускорителе Large Hadron Collider (LHC) для изучения долговременной стабильности орбит частиц. Другие приложения, представляющие интерес для физики высоких энергий также готовы. В настоящее время в проекте занято примерно14 000 активных участников, 25 000 активных хостов, которые могут обеспечить вычислительную производительность более 5 Tflops. Это соответствует 700 годампроцессорного времени за несколько месяцев вычислений, для типичного 1 KSfp2K процессора, который эквивалентен процессору 2.8 GHz Intel Xeon. Конечно эта мощность не является абсолютно бесплатной, но соотношение цена/производительность очень высоко, и это без учета других положительных моментов. LHC@home имеет потенциал для развития, если будет достаточно работы по использованию предлагаемой вычислительной мощности.
История
В этом контексте было проведено изучение возможности объединения общественных ресурсов и распределенных (Grid) вычислений [4]. Возможность распределения заданий между сетевыми общественными ресурсами было проверено и отработано для программных средств LHC Computing Grid (LCG)[5] и NorduGrid/ARC [6].
Среда CoLinux, позволяющая Linux выполняться как расширение ядра Windows также была проверена на возможность интеграции с BOINC, позволяя переносить задания на соответствующую операционную систему.
SixTrack вывод
Ферма из ста старых ПК в Вычислительном Центре, которые должны были быть списаны, были настроены для выполнения BOINC-клиента. Мы управляем этими машинами, используя Quattor с BOINC-клиентом RPM (Redhat Package Manager) который мы усовершенствовали. Кроме вклада в проект LHC@home, эти ПК позволяют исследовать механизмы метапланирования, которые позволят осуществить работу приложения с ресурсами добровольцев, дополненные специальными ограничениями, чтобы гарантировать качество обслуживания.
BOINC-сервер RPM был создан, чтобы автоматизировать инсталляцию и управление BOINC серверами. Мы протестировали его, нашли и исправили несколько ошибок. RPM и исправленные ошибки были использованы для доработки BOINC-проекта.
Перенесение других приложений.
Также мы исследуем другие приложения, которые могут подойти для BOINC, мы выпустили тестовую версию приложения Geant4 [7] для BOINC. Это приложение является упрощенной версией контроля луча и используется для проверки новых версий Geant4. Перенос был сделан для Linux и Windows в сотрудничестве с разработчиками Geant4. Приложение Geant4 было представлено на симпозиуме CHEP 2005 и 2006. Следующим шагом необходимо рассматривать более реалистичные и полезные модели Geant4, и мы уже делаем шаги для достижения этой цели.
Мы также успешно перенесли приложение ATLFAST 0.02.22 [8] на BOINC и продемонстрировали его работу для реальных физических процессов. Это FORTRAN-версия программы быстрого моделирования и реконструкции ATLAS, которая используется случайным генератором PYTHIA 6.2 [9].
Программа Garfield/Magboltz [10] для моделирования газообразных датчиков была доработана для BOINC в координации с автором программного обеспечения. Мы демонстрировали реальное использование на Linux на перенастроенных на BOINC PC-фермы в Вычислительном Центре. Хотя нам еще необходимо портировать приложение под Windows, мы ожидаем в ближайшем будущем получить запросы от экспериментаторов LHCдля массового промышленного применения.
Были проведены предварительные консультации во Франции и Японии относительно будущего проекта под названием Feynman@home [11]. Несколько групп планируют моделировать квантовые процессы, происходящие в LHC (и будущих ускорителях, типаInternational Linear Collider - Международного Линейного Коллайдера), вычисляя их диаграммы Феймана (Feynman diagrams) с использованием BOINC. Это вычислительно емкая задача, которая тесно связана со случайной генерацией.
Мы также помогли запуску проекта Africa@home для Швейцарского Тропического Института,Университета в Женеве и двух неправительственных организаций. Проект проходит тестирование и выполняет эпидемиологические расчеты на основе модели малярии.
Мы также сотрудничаем с областью Экстремадура (Extremadura) в Испании. Местные власти собираются устанавливать клиентов BOINC в тысячи машин, в основном в школах и больницах, и выполнять вычисления для нужд ЦЕРНа (CERN). Они также пошлют представителей в ЦЕРН для работы по переносу приложений на инфраструктуру BOINC. Для ускорения старта проекта был проведен семинар в CIEMAT, Исследовательском Центре Энергии, Окружающей среды и Технологии (Research Centre for Energy, Environment and Technology) в Мадриде, который посетили представители региона. Несколько усеченная версия семинара прошла в виде вычислительного семинара в ЦЕРНе. Слайды об этих событиях включены в LHC@home Twiki, где документируется всю работу ЦЕРН, связанную сBOINC-деятельностью[12].
Мы сотрудничаем с группой IS, чтобы развернуть BOINC-клиентов на настольных Windows-компьютерах ЦЕРНа с использованием NICE механизмов. Мы планируем эффективное развертывание, которое начнется на добровольной основе в отделе IT. В ближайшие месяцы мы обратимся с просьбой о сотрудничестве ко всем пользователям настольных ПК в ЦЕРНе.
w w. boinc . ru/Doc/LHC/athome/LHC/lhc.htm
w w. boinc . ru/Doc/LHC/athome/default.htm

[Nether15Lands]

Единственное что opencl тормозит компьютер, некоторые задания так сильно тормозят что не реагирует интерфейс виндовс, пришлось выбрать cuda и самые простенькие opencl, с ними подтормаживает но терпимо. Проблема по всей видимости очень редкая, в интернете на рускоязычном нашёл всего одно упоминание о тормозах на opencl, зато о тормозах на openGL целая куча постов. На процессоре принципиально не считаю, сильно разогнан, уже старенький, боюсь чтоб не сгорел. Да и с процессором электроэнергии набегает много, неприлично много, видюха то топовая, только древняя.

[SETI_home_v8]

Цитата (Nether15Lands) »

Единственное что opencl тормозит компьютер, некоторые задания так сильно тормозят что не реагирует интерфейс виндовс, пришлось выбрать cuda и самые простенькие opencl, с ними подтормаживает но терпимо. Проблема по всей видимости очень редкая, в интернете на рускоязычном нашёл всего одно упоминание о тормозах на opencl, зато о тормозах на openGL целая куча постов. На процессоре принципиально не считаю, сильно разогнан, уже старенький, боюсь чтоб не сгорел. Да и с процессором электроэнергии набегает много, неприлично много, видюха то топовая, только древняя.

opencl тормозит комп если только ему не хватает видео памяти или оперативной. А так ничего нормально работает ...

А вот у меня наоборот видюха жрет электроэнергию как не в себя, поэтому я ее не использую, а только процессор.

Ну и главное это реклама этих вычислений и привлечение людей...

[Nether15Lands]

Цитата (SETI_home_v8) »

opencl тормозит комп если только ему не хватает видео памяти или оперативной. А так ничего нормально работает ...

А вот у меня наоборот видюха жрет электроэнергию как не в себя, поэтому я ее не использую, а только процессор.

Ну и главное это реклама этих вычислений и привлечение людей...

16gb оперативы и гиг видео, хватает там всего, я ж говорю проблема еденичная, думаю связана с варпами в видеочипе, самый прикол что стало в несколько раз сильнее тормозить когда удвоил оперативку, может с ресурсами материнки что или с адресами памяти, в общем в инете нет инфы. У меня кстати тоже видюха жрёт как не в себе, но с процессором может выйти ещё больше на 2-3 холодильника я уж незнаю, прикидывал что не должно так мотать, даже если взять за основу 250 ват круглосуточно, это 6 в сутки, 180 в месяц, так как стоят светодиодные лампы и режим экономии во всём доме, ну не должно так мотать в общем, у меня только одна мысль, что блок питания с активным коректором неисправно работает, фильтрует импульсы из общей сети не те что нужно , и свои и чужие, а счетчик и рад подсчитывать эти импульсы

[garniv]

Цитата (Nether15Lands) »

с варпами в видеочипе

С чем с чем?..
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B0%D1%80%D0%BF

[SETI_home_v8]

Acoustic@Home challenge,
посвященный тестированию нового семейства оптимизированных счетных приложений Opti v1.0
завершился.

Американцам из SETI.USA почет и уважуха, огромные счетные скорости, 1-е место!

Шотландская The Scottish Boinc Team, похоже, собрала всех остальных англоязычных энтузиастов кранчинга, 2-е место!

На 3-м месте мы, Russia Team. Ну как, "мы"? Ваш покорный слуга из TSC!Russia, но там так никто и не заинтересовался ни забегом, ни новым оптимизированным приложением (причина, в принципе, ясна). Считал за команду, которая одной из первых присоединилась к забегу, о ней речь ниже.

Затем идут, кто бы подумал, украинцы! Ukraine и 4-е место! Это я назвал бы главным сюрпризом забега. Что ж, молодцы.

Crystal Dream взяла всего лишь 5-е место. Тут хотелось бы отметить само участие, чуть ли не первая она подключилась к соревнованию. За нее я и считал. Моё мнение, надо объединяться с более весомой командой Russia Team, так спортивная составляющая, которая собственно и мотивировала меня считать Acoustics, станет более очевидной.

После Top-5 идут L'Alliance Francophone, , SETI.Germany и BOINC@Poland соответственно на 6-м, 7-м, 8-м, 9-м и 10-м местах. В случае с BOINC@AUSTRALIA, пожалуй, заберу свои слова про то, что англоязычные участники заканчиваются после The Scottish Boinc Team, в целом, в забеге принял участие очень пестрый и разнообразный состав. Последнее, надеюсь радует вас также, как и меня!smile

[SETI_home_v8]

Искусственный интеллект помогает находить таинственные быстрые радиовсплески

Искусственный интеллект проникает во многие научные сферы, включая астрономию и поиски разумной жизни во Вселенной, известные как SETI.

В новом исследовании ученые проекта Breakthrough Listen, проекта SETI, возглавляемого Калифорнийским университетом в Беркли, США, использовали алгоритмы машинного обучения, чтобы открыть с их помощью 72 новых быстрых радиовсплеска, идущих со стороны таинственного источника, расположенного на расстоянии примерно 3 миллиарда световых лет от Земли.

Быстрые радиовсплески являются мощными импульсами радиоизлучения продолжительностью всего лишь несколько миллисекунд, которые, предположительно, происходят из далеких галактик. Источники этого излучения, однако, до сих пор остаются неизвестными ученым. Предлагаемые объяснения этих таинственных вспышек в радиодиапазоне разнятся от нейтронных звезд с мощным магнитным полем, атакуемых джетами близлежащих черных дыр, вплоть до версий, включающих представление о технически развитых иных цивилизациях, посылающих нам свои сигналы.

В новой работе команда под руководством студента докторантуры Калифорнийского университета в Беркли Джерри Чжана (Gerry Zhang) успешно разработала новый, мощный алгоритм машинного обучения и применила его для изучения события FRB 121102, уникального события множественных, повторяющихся радиовсплесков, зарегистрированного в 2012 г. при помощи телескопа Грин-Бэнк, расположенного на территории штата Западная Вирджиния, США. Использование этого нового алгоритма позволило команде обнаружить дополнительно 72 быстрых радиовсплеска, которые не были обнаружены ранее. В результате общее число обнаруженных быстрых радиовсплесков события FRB 121102 теперь составляет 300 вспышек.

Эти результаты также помогли команде Чжана наложить новые ограничения на периодичность быстрых радиовсплесков – в работе показано, что периодичность в поступлении импульсов отсутствует, по крайней мере для периодов более 10 миллисекунд.

Исследование принято к публикации в журнале Astrophysical Journal.

https://www.astronews.ru...ge=news&news=1121...

Добавлено через 8 минут

История распределённых вычислений.
По самым смелым оценкам, начало распределенным вычислениям было положено два столетия назад. Безусловно, ни о каких компьютерах тогда не могло быть и речи, но это было время, когда перед учеными уже ставили задачи крупномасштабных вычислений. И эти задачи нужно было решать. Догадываетесь каким образом? Вот именно! Применяя принцип распределенных вычислений.

В конце 18-го века правительство Франции решило существенно улучшить логарифмические и тригонометрические таблицы. Работа была связана с огромными по тем временам объемами расчетов, а потому ее поручили профессионалу, барону Гаспару де Прони, состоявшему главным вычислителем при французском правительстве в 1790-1800 гг. В результате появилась знаменитая "вычислительная мануфактура" барона де Прони.

Барон смело взял на вооружение идею о разделении труда и перенес ее принципы на вычислительный процесс. Исполнители проекта были распределены на три уровня. Низший уровень в системе занимали обыкновенные люди-вычислители ("компьютеры" , от которых требовалось только производить аккуратные арифметические действия. На втором уровне стояли образованные технологи ("серверы" проекта), которые организовывали рутинный процесс, распределяя задания и обрабатывая полученные вычислителями данные. Высшую ступень занимали выдающиеся французские математики ("администраторы-программисты" проекта), среди которых были Адриен Лежандр и Лазар Карно. Они готовили математическое обеспечение - по существу писали "программы". В результате барону де Прони удалось организовать процесс таким образом, чтобы свести очень сложные задачи к набору рутинных операций, благодаря четкой системе контроля и хорошо отлаженной системе распределения работы между вычислителями.

Идеи де Прони подтолкнули Чарльза Бэббиджа к созданию первой в истории вычислительной машины, а основанные на прототипе барона "вычислительные мануфактуры" использовались в исследовательских проектах вплоть до середины 20 века, с их помощью, в частности, рассчитывались первые ядерные бомбы в США, Великобритании и Советском Союзе.

Впервые задача совместного использования свободных вычислительных ресурсов компьютеров была оригинальным образом решена вначале 1970-х гг. учеными из исследовательского центра PARC (Xerox, Palo Alto), занимавшихся разработкой программ для первых компьютерных сетей. В 1973 г. Джон Шох и Жон Хапп написали простую программу, которая запускалась по ночам в локальную сеть PARC, расползалась по работающим компьютерам и заставляла их выполнять вычисления.

Следующий качественный скачок в техническом решении задачи совместной работы многих компьютеров над единой сложной задачей произошел к концу 1980-х гг., когда появились персональные компьютеры и электронная почта. В 1988 г. Арьен Ленстра и Марк Менес, работавшие на компанию DEC (Palo Alto), написали программу для факторизации (разбиения на множители) длинных чисел. Для скорейшего завершения поставленной задачи программа могла запускаться на нескольких не связанных друг с другом машинах, каждая из которых обрабатывала свой небольшой фрагмент числа. Новые блоки заданий рассылались на компьютеры участников (также как посчитанные результаты принимались) с помощью центрального сервера проекта по обычной электронной почте. Для успешного разложения на множители числа длиной в сто знаков этому сообществу потребовалось два года и несколько сотен персональных компьютеров.

Таким образом, именно проект Ленстра-Менеса продемонстрировал не только принципиальную возможность распределенной вычислительной сети, но и высокую эффективность в выполнении поставленных перед таким проектом задач. По сути, именно отсюда нужно начинать историю публичных Internet-проектов распределенных вычислений (Distributed Computing).

В случае же с более ранним "червем" из исследовательского центра PARC, это было скорее начало другого направления распределенных вычислений, кластерного, позже названного Grid Computing (параллельные вычисления или "решетки" вычислительных ресурсов). Ведь в лаборатории PARC машины были связаны первой Ethernet-сетью и постоянно обменивались данными на большой скорости, синхронизируя свою работу над отдельными фрагментами задания.

Позже, в 1994 г., появилось первое техническое воплощение технологии Grid Computing - виртуальный кластер "Беовульф", организованный Дональдом Бекером и Томасом Стерлингом на основе 16 обычных компьютеров 486DX4, объединенных в единую 10Мбитную сеть с постоянным обменом информации между процессорами. Результат превзошел все ожидания. Фактически была доказана возможность построения сетей любой необходимой вычислительной мощности на базе обычных машин без использования дорогих суперкомпьютеров.

Теперь необходимо дать отличительные признаки двух направлений распределенных вычислений. Понятия Distributed Computing и Grid Computing зачастую смешивают, но это неправильно.

Задачи, которые реализуются с помощью Grid Computing, требуют активного межмашинного взаимодействия и синхронизации, реализуемого с помощью специальных библиотек MPІ, PVM, BSPlіb и др. Эти библиотеки обычно применимы только в кластерных системах, поскольку требуют высокой скорости сетевых взаимодействий и, соответственно, большого объема непрерывного сетевого трафика. Тот факт, что сетевые взаимодействия осуществляются между всеми машинами, задействованными в вычислениях, также означает запрет на использование межсетевых экранов или других средств ограничения сетевых потоков. Также это обычно означает, что абсолютно все машины должны быть доступны с начала до конца решения задачи. Поэтому, реализованная на таких принципах вычислительная сеть возможна чаще всего в пределах некоторой замкнутой организации. В силу этих ограничений, задачи, которые требуют использования этих библиотек, обычно не подходят для крупномасштабных распределенных проектов.

Вычислительные задачи, которые не требуют никакой координации или синхронизации между машинами, и не нуждаются в дополнительном управлении в процессе работы, обычно решаются с помощью технологии Distributed Computing. Этот тип задач очень подходит для больших Internet-проектов распределенных вычислений, реализуемых посредством связки "сервер - компьютер участника", поскольку отдельные фрагменты задачи могут выполняться в любом порядке, и могут быть перераспределены по другим машинам, если какой-нибудь из результатов не удалось получить с первого раза. Отсюда, кстати, проистекает необходимость избыточности вычислений, когда один и тот же блок задания рассылается нескольким участникам. Это необходимо, чтобы гарантировать получение результатов вычисления отдельного блока, что не всегда возможно, учитывая пестроту участников и установленного на их компьютерах программного обеспечения.

Конечно, технология Distributed Computing накладывает серьезные ограничения на спектр решаемых с ее помощью задач, но также очевидны и преимущества. Некоторым исследовательским организациям, особенно некоммерческим, зачастую недостаточно финансирования для приобретения или аренды специальных ресурсов - тех же суперкомпьютеров или кластерных вычислительных сетей. К тому же суперкомпьютеры и кластеры требуют постоянного обслуживания, модернизации и обучения ответственного персонала. Распределенные вычисления посредством армии пользователей Internet лишены этих недостатков и зачастую подключенные к проекту вычислительные мощности сопоставимы и даже превосходят мощности современных суперкомпьютеров.

Высказываются оптимистические прогнозы, что в скором времени в строй войдет новая архитектура Distributed Computing, которая позволит компьютерам-участникам обмениваться данными непосредственно между собой, несмотря на сложности и эпизодичность подключения к сети Internet. Более того, проводятся активные исследования возможности использования в вычислениях графических процессоров (GPU) видеокарт. О планах по запуску клиента для GPU уже объявлено руководством проекта Folding@Home уже запущено в 2007 году. Это позволит не только расширить область применения публичных распределенных вычислений, но и значительно увеличит емкость ее вычислительного потенциала.

Но вернемся к истории Distributed Computing - времени выхода распределенных вычислений на широкую арену.

После успешного окончания проекта Ленстра-Менеса в ходу были проекты различных математических исследований. В 1993 г. участники одного из таких проектов факторизовали число длиной 129, потом 130 знаков. Затем пошла мода на поиск простых чисел (т.е. делящихся только на единицу и на самих себя), новых чисел Серпинского, Мерсенна и пр. в том же духе. Эти проекты не отличались ни технической проработанностью, ни размахом, ни большим количеством участников. Но так продолжалось не долго.

28 января 1997 г. стартовал конкурс RSA Data Security на решение задачи взлома 56-битного ключа RC5-32/12/7 методом простого перебора. Благодаря хорошей технической и организационной подготовке проект быстро получил невиданную до этого известность, привлек внимание мировой общественности к распределенным вычислениям и заложил основы последующих проектов Distributed Computing. Этот и последовавшие за ним проекты и конкурсы подобного рода (RC5-64, RC5-72, OGR и др.) организованы при активном участии Джеффа Лоусона и основанного им некоммерческого объединения distributed.net, которому удалось разработать наиболее совершенное программное обеспечение под математические задачи, решаемые с помощью Distributed Computing. В проектах distributed.net RC5-72 и OGR участвуют сильные украинские команды.

13 мая 1999 г. Дэвид Гиди и Крэйг Кэснов запустили проект поиска сигналов внеземных цивилизаций SETI@Home (SETI - Search for Extraterrestrial Intelligence), который стал наиболее массовым проектом распределенных вычислений всех времен. Огромной популярности (более 5 млн. участников) способствовало то, что проект впервые переложил на рельсы Distributed Computing интригующую научную задачу далекую от скучной факторизации или взлома очередного ключа. Оглушительный успех проекта (в плане привлеченных вычислительных мощностей) убедил ученых активнее использовать незадействованный потенциал компьютеров рядовых пользователей всемирной паутины во многих областях научных исследований.

1 октября 2000 г. под руководством Виждая Панде, основателя академического учреждения Pande Group при Стенфордском университете, стартовал проект Folding@Home. Благодаря четким практическим целям, хорошему научному основанию и реальным результатам проект получил массовую поддержку (более полумиллиона участников за все время работы проекта) и серьезные вычислительные ресурсы (более 200 тысяч процессоров, постоянно или временно подключенные сейчас к проекту).

Наконец, в 2004 году командой во главе с Дэвидом Андерсоном, возглавляющим также SETI@home, из Space Sciences Laboratory Калифорнийского университета в Беркли был разработан BOINC ( Berkeley Open Infrastructure for Network Computing — открытая программная платформа (университета) Беркли для распределённых вычислений) — некоммерческое межплатформенное программное обеспечение для организации распределённых вычислений. Первоначально BOINC разрабатывался для крупнейшего проекта распределённых вычислений — SETI@home, но впоследствии разработчики сделали платформу доступной для сторонних проектов. На сегодняшний день BOINC является универсальной платформой для проектов в области математики, молекулярной биологии, медицины, астрономии, физики, химии, климатологии и искусственного интеллекта.

BOINC даёт исследователям возможность задействовать огромные вычислительные мощности персональных компьютеров со всего мира. На 7 апреля 2008 BOINC являл собой распределённую сеть из более чем 565000 активных компьютеров со средней производительностью, равной 1 PFLOPS (1 квадриллион операций с плавающей запятой в секунду). Платформа работает на различных операционных системах, включая Microsoft Windows и варианты юниксоподобных GNU/Linux, FreeBSD, NetBSD, OpenBSD, Solaris и Mac OS X.

Сейчас ведутся успешные работы по использованию в вычислениях графических процессоров (GPU) видеокарт, обладающих гораздо большей вычислительной мощностью, чем центральный процессор компьютера. Это позволит не только расширить область применения публичных распределенных вычислений, но и значительно увеличит емкость ее вычислительного потенциала.

P. S. По крайней мере этот текст примерный и если найдете какие-нибудь ошибки, то пишите исправлю. По крайней мере из нескольких мной вариантов истории развития РВ эта более приемлемая. Ну и малость под редактирована в плане того, что убрал вроде всё о командах. По крайней мере выношу данную историю на форум для того, чтобы она была вами всеми рассмотрена и по возможности, что-нибудь добавить, убрать и под редактировать.

[SETI_home_v8]

Cистемного администратора Брэда Неслучовски (Brad Niesluchowski) одного из школьных округов в Аризоне уволили за слишком излишнее рвение в поиске внеземных цивилизаций.

Как следует из материалов уголовного дела, Неслучовски украл 18 компьютеров и установил их у себя дома, используя вычислительный кластер для программы SETI@Home, а также, скорее всего, для аналогичной системы распределённых научных вычислений BOINC. Кроме того, он установил программу SETI@Home на всех школьных компьютерах.

В результате админу вменяют ущерб в размере от $1,2 млн до $1,6 млн. Это расход электричества за десять лет, амортизация процессоров и прочие издержки.

Расследование выявило, что Неслучовски зарегистрировался в проекте SETI@Home в феврале 2000 года, через месяц после приёма на работу в школьный округ, и с того времени стал безусловным лидером проекта SETI@Home по количеству обработанной информации (см. статистику SETI@Home по нику NEZ): 579 млн «кредитов», что эквивалентно примерно 10,2 млн часов машинного времени.

Хотя усилия Неслучовски были направлены на благо всего человечества, но с работы его уволили. В ходе расследования также выяснилось, что он не установил в школьной сети защитный файрвол и не занимался обучением технического персонала. Относительно суммы финансового ущерба ещё будут разбираться. Суд над Брэдом Неслучовски состоится в ближайшее время.

[SeHi]

Цитата (SETI_home_v8) »

Хотя усилия Неслучовски были направлены на благо всего человечества, но с работы его уволили.

Воровать во благо человечества. Очень смешно, и главное, очень умно.

Добавлено через 52 секунды

Цитата (SETI_home_v8) »

Может кто поможет вспомнить?

Может, quazatron?

[SETI_home_v8]

Цитата (SeHi) »

Воровать во благо человечества. Очень смешно, и главное, очень умно.

Добавлено через 52 секунды


Может, quazatron?

Мне кажется он не очень умно поступил, тем что жарил наверное на всю катушку, а если бы ограничился одним ядром с каждого пк, то то сих пор никто бы не заметил...
Цель же состоит не в том что бы упарываться и жечь энергию на сколько возможно, а типа хобби, комп считает че то там на одном ядре и тебе не затратно и помощь какая никакая идет.


НЕТ это не та игра, но похоже, и графика была лучше.

[garniv]

Цитата (SETI_home_v8) »

тем что жарил наверное на всю катушку, а если бы ограничился одним ядром с каждого пк, то то сих пор никто бы не заметил...

эээ?

Цитата (SETI_home_v8) »

Как следует из материалов уголовного дела, Неслучовски украл 18 компьютеров и установил их у себя дома

[SETI_home_v8]

Цитата (garniv) »

эээ?

аааа украл тогда та полный провал)))

[SETI_home_v8]

А кстати, парни! Я же вот че вспомнил. Есть у меня воспоминание, в 98 или в 99 году играл я в игру, на пк, на информатике и забыл, как она называется... Может кто поможет вспомнить?

В общем игра представляет из себя, наверное, платформер, я в этом плохо разбираюсь.
Действие происходит в помещениях, открытых только сверху, и вид получается только сверху под углом примерно 45, 60 градусов. Игра идет за робота углоквадратного с двумя пушками. В этих помещениях находятся такие же роботы и другие тоже которые в тебя стреляют ну, и ты в них соответственно тоже. Еще там есть ящики из которых выпадают боеприпасы и разные улучшения на пушки.Роботы получается парят над поверхностью чуть-чуть.

Хелп! помогите пожалуйста найти, а? Или где эту обьяву можно разместить. в какой ветке сайта лучше?

[SETI_home_v8]

В какой галактике находится Земля?
Наша Галактика называется Млечный путь. К ней относятся Земля, Солнечная система и все отдельные звёзды, видимые невооружённым глазом.

Наши ближайшие соседи (ближайшие - во вселенских масштабах, разумеется) - галактика Андромеды, Большое и Малое Магеллановы Облака и галактика М33 в созвездии Треугольника. Точное же количество галактик во Вселенной подсчитать не представляется возможным - в одной только видимой её части их вероятно около двух триллионов.

но это не точно

[SETI_home_v8]

50 лет CETI/SETI

Истрия создания и развитие проекта CETI/SETI.

https://zen.yandex.ru/media/id/5c10d...af0e00aaf25ec2

[SETI_home_v8]

«Мы можем почувствовать сердцебиение кризиса науки».
Автор: Джером Дусси
CRUNCHERS SANS FRONTIERES
12 марта 2019 г.
Резюме
Познакомьтесь с Джеромом Дусси, добровольцем из Франции, который поделится своими словами, почему он поддерживает World Community Grid и научные исследования.
Меня зовут Жером Дусси. Я француз и живу недалеко от Бордо. Я работаю в промышленном секторе в компании Mondelez International. Мне 43 года и я отец двоих милых детей. Мои хобби включают компьютеры, науку, астрономию, фотографию и спорт.
Я начал распределенные вычисления с проектом SETI @ Home в качестве астрономического фаната более 10 лет назад. Я был обеспокоен тем фактом, что человечество не одиноко в нашей вселенной, поэтому помощь ученым с SETI @ Home и BOINC (программным обеспечением, на котором работают World Community Grid и другими проектами распределенных вычислений) была для меня очевидным выбором.
Именно в это время я встретил Томаса Х.В. Дюпон, который нанял меня в свою бывшую команду по проекту SETI @ Home, BRIGADE DU COSMOS (BDC). Через некоторое время команда BDC была распущена, потому что мы хотели обратиться к проектам распределенных вычислений, которые решают более осязаемые проблемы. Так родилась CRUNCHERS SANS FRONTIERES (CSF) - динамичная команда преданных своему делу людей и серьезных участников.
Мы присоединились к World Community Grid, потому что он казался нам серьезным объединением с великими учеными, замечательным персоналом за кулисами, отличными научными отзывами и большим сообществом специалистов по измельчению. Кроме того, он имеет дело со многими серьезными заболеваниями во всем мире, такими как СПИД, Зика, Эбола и рак. Преодоление этих смертельных болезней с помощью распределенных вычислений вселяет новую динамику и новую надежду. Мы можем чем-то помочь, так что поехали!
Я был глубоко заинтересован в проектах по борьбе с раком, потому что рак убил мою бабушку и чуть не убил мою мать ... вместе с миллионами других людей.
В CRUNCHERS SANS FRONTIERES мы можем почувствовать сердцебиение работы для Науки. Это в нашей ДНК. Мы не большая команда, но мы глубоко обеспокоены и осознаем важность проектов, которые мы поддерживаем. Мы - международная команда, и мы организуем такие задачи, как THOR CHALLENGE или ATHENA TROPHY, чтобы помочь мотивировать дробилки World Community Grid оставаться очень активными.
Команда CSF - мой двигатель и особенно вторая семья. Каждый участник преследует одну и ту же цель, и это заставляет меня чувствовать себя важным и сохраняет мотивацию! Я очень горжусь тем, что могу помочь научным исследованиям болезней с помощью World Community Grid. Это отличная возможность для простых людей внести свой вклад в построение лучшего мира ... это бесценно!

[SETI_home_v8]

Новый тип рабочей группы и новые члены команды для FightAIDS @ Home - Фаза 2
Автор: исследовательская группа FightAIDS @ Home
28 февраля 2019 г. Резюме
FightAIDS @ Home - Фаза 2 выпустила новый, более эффективный тип рабочей единицы. Они также добавили четырех новых членов в свою исследовательскую группу.
Новые рабочие единицы
В течение последних полутора лет исследовательская группа из Университета Темпл тесно сотрудничала с разработчиками программного обеспечения World Community Grid (в частности, с Китом Аплингером и Джонатаном Армстронгом) для создания и реализации схемы симуляции, которая более точно имитирует симуляции, выполняемые в не-сетке. вычислительные ресурсы. Этот новый протокол выборки называется асинхронным обменом репликами.
Как работает асинхронная реплика Exchange
Предыдущий процесс: Множество копий комплекса белок-лиганд (структура, состоящая из соединения-кандидата лекарственного средства, присоединенного к белковому рецептору) было разослано многим добровольцам и моделируется без взаимодействия друг с другом. Коллективная информация от всех этих симуляций объединяется во время анализа в самом конце.
Новый процесс: Асинхронный обмен репликами позволяет совместно использовать информацию из разных копий и динамически обмениваться между всеми копиями после моделирования. Этот процесс дает правильную статистическую физику равновесия, необходимую для нашего анализа.
Асинхронный обмен репликами резко повышает эффективность вычислений. Это означает, что, помимо того, что это более ценно с точки зрения анализа, можно одновременно увеличить количество одновременно запущенных партий, и у каждой партии будет меньше общее время моделирования.
Мы впервые создали этот новый метод на нашей собственной сети BOINC в Temple University. В течение последних полутора лет разработчики программного обеспечения World Community Grid работали с нами, чтобы протестировать, усовершенствовать и в настоящее время внедрить ту же технику на платформе World Community Grid. Это усилие является крупнейшим моделированием обмена репликами (на два порядка) из когда-либо выполненных.
Для получения дополнительной информации об этой работе, смотрите эти две статьи:
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/1...23996/abstract
http://www.sciencedirect.com/science...10465515002556
Новые члены команды
Мы рады приветствовать четырех новых членов Levy Group в качестве членов исследовательской группы для проекта FightAIDS @ Home.
Бин Чжан
Доцент, профессор
Бин Чжан - адъюнкт-профессор из группы Рона Леви в университете Темпл. Он имеет степень доктора философии по физике в Университете Питтсбурга. Бин присоединился к группе доктора Леви в 2013 году. Его исследования направлены на разработку современных алгоритмов отбора проб и повторного взвешивания в биофизике и компьютерном моделировании.
Ди Куи
Доцент, профессор
Доктор Ди Куи - вычислительный химик, интересующийся биомолекулярным моделированием. В настоящее время он является доцентом кафедры химии в Центре биофизики и вычислительной биологии Университета Темпл. Его исследования были сосредоточены на понимании механизмов и оценке аффинности связывания низкомолекулярных лигандов с белковыми активными центрами с использованием молекулярно-динамического моделирования. Его текущая работа включает применение методов молекулярного моделирования для анализа сродства связывания с целевыми белками с целью создания новых молекул лигандов, которые могли бы служить в качестве лидов и оптимизированных соединений для открытия лекарств.
Авик Бисвас
Аспирант
Авик Бисвас в настоящее время учится в аспирантуре по физике в группе Рона Леви в Университете Темпл, Филадельфия. Прежде чем присоединиться к группе Levy в 2016 году, Авик закончил интегрированную BS-MS в Индийском институте образования и исследований в области науки (Бхопал, Индия), где его исследования включали использование молекулярной динамики и методов ab initio (Density Functional Theory) для понимания механики. прокатки графена. В настоящее время его исследования направлены на использование гамильтоновых моделей Поттса эволюционной пригодности белка для изучения взаимосвязей между последовательностью белка, его структурой и приспособленностью, с особым интересом к развитию лекарственной устойчивости при ВИЧ.
Шима Арастех
Аспирант
Шима Арастех - аспирант из группы Рона Леви в Темплском университете. Она имеет степень бакалавра по физике и степень магистра по биофизике в Тегеранском университете. Прежде чем присоединиться к группе доктора Леви в 2015 году, ее исследования были сосредоточены на функциях и стабильности мембранных ионных каналов. В настоящее время она изучает конформационные переходы протеинкиназ и разрабатывает усовершенствованные алгоритмы для измерения изменений свободной энергии этих переходов.
Спасибо всем, кто поддерживает FightAIDS @ Home. Мы не могли бы сделать это без вашей пожертвованной вычислительной мощности.

[SETI_home_v8]

оказывается вон че есть

Если Вы хотите поучаствовать в помощи науке, но не хотите тратить время, чтобы разбираться с установкой на компьютер программы BOINC или клиента Folding@home , то можно просто завести себе правило, чтобы в течение Вашего рабочего дня за компьютером был бы постоянно открыт браузер Google Chrome и в нём была бы всегда открыта вкладка https://nacl.foldingathome.org/ (на ней можно даже настроек не делать, там счёт проектов для помощи медицине будет происходить полностью автоматически).

[SETI_home_v8]

русская SETI
Russian SETI
http://lnfm1.sai.msu.ru/SETI/koi/

[SETI_home_v8]

МЕЖЗВЕЗДНЫЕ РАДИОПОСЛАНИЯ
Доктор физико-математических наук А. ЗАЙЦЕВ (Институт радиотехники и электроники РАН).
Люди всегда всматривались в небо в надежде найти там свидетельства существования другой жизни, причем жизни разумной. Принципиально новая стратегия установления контактов с предполагаемыми братьями по разуму - передача межзвездных радиопосланий, содержащих информацию о земной цивилизации. В последние десятилетия Россия стала лидером в подготовке специальных и целенаправленных передач радиосигналов к другим мирам.


Подробнее см.: https://www.nkj.ru/archive/articles/5178/ (Наука и жизнь, МЕЖЗВЕЗДНЫЕ РАДИОПОСЛАНИЯ)
Проекты по поиску внеземного разума, обычно обозначаемые аббревиатурой SETI (от английского словосочетания "Search for extraterrestrial intelligence"), имеют дело с колоссальной неопределенностью, поскольку о предмете поиска практически ничего не известно. Американский астроном Джил Тартер использовала для этой ситуации удачный образ: "космический стог сена". Приступая к поиску, надо принять решение, где искать, когда искать и на какой длине волны. Дополнительные параметры поиска касаются поляризации сигнала, мощности принимаемого излучения и способа его демодулирования. А если сигнал будет зарегистрирован, придется ответить на вопрос, как декодировать принятое сообщение.
Похожий перечень вопросов возникает и при решении другой задачи: передача радиопосланий с Земли в адрес предполагаемых очагов внеземного разума (METI, сокращение от английского "Messaging to extraterrestrial intelligence"). Надо определить, куда отправлять сигнал, когда, на какой длине волны, какую поляризацию использовать, какова должна быть мощность передаваемого радиоизлучения и какую применять модуляцию. В более широком смысле преобразование SETI> METI заключается в переходе от науки поиска радиосигналов, которые могли быть направлены нам, к искусству создания радиопосланий, предназначенных для других цивилизаций. И здесь особое значение имеет вопрос об оптимальной структуре и кодировании передаваемых сообщений. Кроме того, мы вынуждены отвечать на вопросы, зачем это нужно, что мы будем "с этого иметь" и не опасно ли проводить METI. Попробуем дать краткие ответы.
Куда отправлять межзвездные радиопослания?
Ответить на этот вопрос стало гораздо проще после того, как в 1995 году было сделано выдающееся открытие: швейцарский астроном Мишель Майор и его аспирант Дидье Квелоц обнаружили первую экзопланету у обычной (не нейтронной) звезды 51 в созвездии Пегаса. Стало ясно, что планеты - такие же обыденные и распространенные небесные объекты, как звезды и галактики. В нашей Галактике порядка 100 миллиардов звезд, 1% из них - звезды солнечного типа. Вот среди этого замечательного миллиарда и предлагается в первую очередь отбирать звезды - адресаты наших межзвездных радиопосланий. Теперешний перечень требований к звездам-кандидатам имеет следующий вид:
принадлежность к Главной последовательности;
постоянная светимость;
возраст в интервале от 4 до 7 млрд лет;
предпочтительны одиночные звезды близких с Солнцем спектральных классов;
положение на небе вблизи предпочтительных направлений - недалеко от плоскости эклиптики, направлений на замечательные астрономические объекты, на центр или антицентр Галактики.
Желательно также, чтобы и мы наблюдались оттуда на фоне замечательных астрономических объектов, с тем чтобы другие цивилизации могли обнаружить нас, например, в процессе обычных астрономических наблюдений.
В случае наличия у звезды-кандидата собственной планеты или планетной системы желательно, чтобы орбиты этих экзопланет имели малый эксцентриситет, поскольку такие планетные системы более долговечны и там нет значительного перепада температур, препятствующего зарождению жизни.
Желательно выбирать звезды внутри "пояса жизни" - той "тепличной" области нашей Галактики, где из-за совпадения скоростей движения звезд и спиральных рукавов условия для зарождения и длительного развития жизни наиболее благоприятны.
Со временем, по мере накопления наших знаний о космосе, возможно появление и других критериев, и даже других, нежели звезды, адресатов. И это вполне естественно, но сейчас критерии именно такие или очень близки к тем, что здесь перечислены.
Когда отправлять радиопослание к выбранной звезде?
Вопросы временнoй синхронизации наших радиопередач и чьих-то поисков (или, что не менее актуально, чьих-то радиопередач и наших поисков) очень важны. По оценкам известного популяризатора науки Петра Васильевича Маковецкого, которые приводятся в четвертом издании его замечательной книги "Смотри в корень", вышедшей в издательстве "Наука" в 1979 году, грамотная синхронизация позволяет в несколько десятков раз увеличить вероятность установления радиоконтакта. Один из таких методов - привязка моментов передачи и поиска к знаменитым вселенским событиям, которые наблюдаемы всюду в нашей Галактике, например, к моменту максимума блеска при взрыве какой-нибудь новой или сверхновой звезды. Сейчас на современных крупных телескопах удается регистрировать моменты вспышек сверхновых в соседних галактиках, что может быть использовано для синхронизации процессов излучения и поиска по времени.
На какой длине волны отправлять сообщение?
Диапазон частот, в котором необходимо излучать радиосигнал, совпадает с тем диапазоном, который ранее был обоснован для SETI, - от 20 до 1 см. Именно здесь достигается наибольшая дальность радиосвязи. Энергетический потенциал космической радиолинии определяется как произведение мощности передатчика и коэффициентов усиления передающей и приемной антенн, деленное на шумовую температуру приемной системы. При современном уровне развития земной технологии это соотношение как раз максимально в сантиметровом диапазоне. Не исключено, что со временем, по мере развития космической связи, наилучший энергетический потенциал будет достигнут у систем инфракрасного или оптического диапазона, и тогда наши представления об оптимальной длине волны изменятся. Точное значение длины волны может иметь одно из "магических" значений, например, 6,72 см = 21 см/π, определенное как отношение двух универсальных констант - физической (радиолиния межзвездного водорода) и математической.
Какую поляризацию использовать?
Параметры поляризации излучаемого колебания призваны показать его искусственное происхождение. Кроме того, направление вращения круговой поляризации или ориентацию плоскости линейной поляризации можно менять дискретно либо непрерывно, вводя то или иное разумное сообщение (поляризационная модуляция).
В увлекательном научно-фантастическом романе американского астрофизика Карла Сагана "Контакт" в радиопослании, полученном землянами с Веги, цифровое сообщение передавалось с помощью скачкообразных переключений поляризации. У нас такие методы пока еще не получили широкого распространения, однако предположение Сагана заслуживает, как нам кажется, серьезного внимания тех, кто занимается передачей и поиском разумных сигналов во Вселенной.
Какова должна быть мощность передаваемого радиоизлучения?
Со временем, если будет поставлен вопрос о мощности передатчиков специальных радиостанций для непрерывного и планомерного осуществления METI, оценить ее не составит большого труда. А если речь идет о том, чтобы проводить METI уже сейчас, на тех инструментах, которые есть или появятся в обозримом будущем, правильней ставить вопрос не о мощности передатчика, а об энергии радиоизлучения, которая должна быть затрачена нами на каждый бит передаваемой информации. Расчеты дают следующие значения скорости передачи информации для трех самых мощных из существующих в настоящее время передающих систем (числа в скобках соответственно диаметр передающей антенны, средняя мощность и длина волны):
1) радиолокационный телескоп в Аресибо, Пуэрто-Рико (300 м; 1000 кВт; 12,5 см) - 1000 бит/с;
2) планетный радиолокатор в Голдстоуне, Калифорния (70 м; 480 кВт; 3,5 см) - 550 бит/с;
3) планетный радиолокатор под Евпаторией, Крым (70 м; 150 кВт; 6,0 см) - 60 бит/с.
В расчетах было принято, что расстояние, на которое надо передавать наше сообщение, составляет 70 световых лет и что приемная система внеземной цивилизации располагает антенной с эффективной поверхностью 1 млн квадратных метров (проект такой радиоастрономической антенны сейчас разрабатывается, и она может быть построена в ближайшее десятилетие).
Какую применять модуляцию?
Идущие уже более 40 лет непрерывные поиски разумных сигналов других цивилизаций используют, в подавляющем большинстве, удивительно похожий алгоритм обнаружения. Принимаемое излучение подвергается цифровому спектральному анализу, при этом количество каналов анализа достигает сотен миллионов и даже нескольких миллиардов. Например, в проекте "Феникс" американского Института SETI используется цифровой спектроанализатор на 2 млрд каналов с шириной 1 герц, что позволяет в реальном времени анализировать полосу в 2 мегагерца, а в режиме обработки записей - 2 гигагерца! Предположив, что этот алгоритм оптимален, мы приходим к выводу, что модуляция должна иметь ясный спектральный язык, позволяющий с наименьшими потерями обнаружить излучаемые нами сигналы именно с помощью параллельных спектральных анализаторов. Такая модуляция известна, она называется частотной и широко используется на Земле.
Какими должны быть оптимальные структура и методы кодирования?
Договорившись, что радиопослание может быть синтезировано на основе спектрального подхода, наиболее наглядного и физически обоснованного, мы приходим к следующей структуре. В соответствии с тремя типами однозначной частотной функции - константа, непрерывная, дискретная - радиопослание имеет трехзвенную структуру и использует три языка: "язык природы", "язык эмоций", "язык логики". В таблице использован термин "сонограмма", обозначающий двухмерную визуализацию спектрального состава сигнала в координатах: ось X - частота, ось Y - время.
Здесь уместно провести аналогию с три-единой структурой нашего мышления, где различаются три компонента - интуитивный, эмоциональный и логический. Первая часть радиопослания конструируется радиоинженерами и представляет собой когерентное зондирующее колебание, например, простейшее монохроматическое или с периодической линейной частотной модуляцией. Можно ввести в его частоту переменную доплеровскую поправку, чтобы нас наблюдали со стороны на постоянной частоте. При наличии интуиции другая цивилизация сможет понять, каким именно был исходный зондирующий сигнал. Вторая часть создается людьми искусства и представляет собой аналоговые вариации частоты, отображающие наш эмоциональный мир и наши художественные образы. Простейший пример - классические музыкальные мелодии. Третья часть - дискретная частотная манипуляция, цифровой поток данных, отражение наших логических построений: алгоритмов, теорий, накопленных знаний о самих себе и о мире вокруг нас.


Зачем передавать межзвездные радиопослания?
Здесь мы ступаем на зыбкую почву нечетких доводов и предположений. Строгого доказательства необходимости METI дать практически невозможно. Эмоциональные и этические соображения мессианского и альтруистического толка, типа "затем, чтобы принести другим долгожданную весть о том, что они не одиноки во Вселенной", убеждают и вдохновляют пока очень немногих. И тем не менее нам следует понять простую вещь: если в космосе есть лишь цивилизации-"искатели" и нет цивилизаций-"излучателей", то Вселенная молчит и любые поиски попросту лишены всякого смысла…
Не опасно ли проводить METI?
Боязнь передач вовне называется METI-фобией. Началась она сразу после отправки в 1974 году из Аресибо первого межзвездного радиопослания. Нобелевский лауреат радиоастроном Мартин Райл выступил тогда в печати с требованием запрета любых попыток радиопередач с Земли в адрес предполагаемых внеземных цивилизаций.
Возразить можно следующее: если существует нечто настолько сверхмощное и агрессивное, от которого нет никакого спасения, то оно либо давно бы уже обнаружило нас, либо непременно обнаружит - в первую очередь по радиоизлучению десятков военных радаров в США и России, составляющих основу национальных систем предупреждения о ракетном нападении. Они работают непрерывно, круглые сутки, днем и ночью с середины 1960-х годов. Стремиться же к контакту надо со всеми мыслимыми цивилизациями, в том числе и такими безобидными и "маломощными", как мы, которые на непостижимых космических расстояниях в состоянии взаимодействовать лишь путем передачи и приема электромагнитных сигналов.
За всю историю нашей цивилизации было разработано и доведено до практической реализации лишь четыре проекта передачи межзвездных радиопосланий. Их названия, даты и параметры приведены ниже в таблице.
Первое послание из Аресибо размером 1679 бит было отправлено к шаровому скоплению M13. Спустя 25 лет отправка радиопосланий была возобновлена, но уже с помощью Евпаторийского планетного радиолокатора. В 1999 году в космос к четырем звездам солнечного типа было передано послание "Космический зов 1" (Cosmic Call 1). Оно представляло собой своеобразную энциклопедию земных представлений о самих себе и окружающем мире, написанную на специальном языке Lexicon, а также сведения о проекте и его участниках. Кроме того, в его состав было включено и Аресибское послание. Размер "энциклопедии" составлял 370 967 бит.
В 2001 году к шести звездам солнечного типа было отправлено "Детское радиопослание" (Teen-Age Message). Здесь в первый и, к сожалению, единственный раз была применена описанная выше трехзвенная структура: сначала излучалось монохроматическое зондирующее колебание, затем передавалась аналоговая информация (музыка) и, наконец, цифровая. В качестве источника аналогового колебания использовался электромузыкальный инструмент терменвокс, генерирующий квазимонохроматические сигналы с низким уровнем обертонов, что облегчает обнаружение и "восприятие" таких сигналов на межзвездных расстояниях. Цифровая часть состояла из 28 двоичных изображений суммарным размером 648 220 бит.
В 2003 году к пяти звездам солнечного типа было отправлено послание "Космический зов 2" (Cosmic Call 2). Это первое интернациональное радиопослание, и в него были включены фрагменты всех трех предыдущих посланий. Мы считаем, что именно такими и должны быть будущие письма с Земли.
Литература
Гиндилис Л. М. SETI: Поиск Внеземного Разума. - М.: Физматлит, 2004.
Зайцев А. Л. Радиовещание для внеземных цивилизаций // Бюллетень SETI, 1999, № 15.
Зайцев А. Л. и Браастад Р. Синтез и передача межзвездного радиопослания "Cosmic Call 2003" // Вестник SETI, 2003, № 5/22-6/23.
Информацию о проекте METI можно найти на сайтах:
www.boinc.ru
"Радиопослания внеземным цивилизациям": http://www.cplire.ru/rus/ra&sr/index.html
Подробнее см.: https://www.nkj.ru/archive/articles/5178/ (Наука и жизнь, МЕЖЗВЕЗДНЫЕ РАДИОПОСЛАНИЯ)

[SETI_home_v8]

https://indicator.ru/news/2019/03/30...acionnyh-voln/
Коллаборации LIGO и Virgo возобновляют поиск гравитационных волн

Цитата:

С 1 апреля 2019 года два гравитационно-волновых детектора LIGO Национального научного фонда (NSF) США и детектор Virgo Европейской гравитационной обсерватории (EGO), расположенный в Италии, возобновляют поиск гравитационных волн от космических источников. Об этом сообщается на сайте LIGO.

Это будет третий цикл наблюдений, называемый О3. В результате первых двух циклов, проходивших в 2015-2017 годах, были впервые зарегистрированы гравитационные волны от слияния двойных черных дыр, а затем было обнаружено еще девять таких событий. Также один раз были зарегистрированы гравитационные волны, вызванные столкновением и слиянием двойных нейтронных звезд. Это событие наблюдалось как в гравитационных волнах, так и в оптическом диапазоне, что ознаменовало собой новую главу в многоканальной астрономии, когда космические объекты наблюдаются одновременно в разных формах излучения.

Зарегистрированные события позволили ученым получить новые ценные знания о свойствах гравитационных волн и их источников. В проекте LIGO участвуют около 1300 ученых из 100 институтов различных стран, объединившихся в Научную коллаборацию LIGO (Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory). Россия представлена двумя научными коллективами: группой физического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова и группой Института прикладной физики РАН (Нижний Новгород).

За время, прошедшее после окончания предыдущего цикла наблюдений, ученые, инженеры и техники обеих гравитационно-волновых коллабораций проделали огромную работу по совершенствованию детекторов. В частности, была удвоена мощность лазеров, накачивающих оптическое излучение в гравитационно-волновые интерферометры. Пять из восьми 40-килограммовых зеркал детекторов LIGO были заменены на более совершенные, которые были заново аккуратно подвешены на нитях из плавленого кварца. Для уменьшения уровня квантового шума, связанного с флуктуациями потока фотонов в плечах интерферометра, была использована уникальная технология сжатия света.

В результате этих и других модернизаций чувствительность гравитационно-волновых детекторов была улучшена примерно на 40% по сравнению с той, которая была достигнута в предыдущем цикле наблюдений. Это означает, что в новом цикле значительно увеличится область космического пространства, в котором излучение от источников гравитационных волн может быть зарегистрировано детекторами LIGO и Virgo.
www.Boinc.ru

[SETI_home_v8]

Что такое распределённые вычисления?

Это способ выполнения больших вычислительных задач, при котором множество компьютеров получают от некоего сервера по сети (обычно через Интернет) задания для расчёта, производят расчёт локально, а результаты отсылают обратно на сервер.

Как будет работать ЭТО на моём компьютере?

Для расчётов производится установка более-менее небольшой (инсталляторы обычно "весят" от 1 Мб до 15 Мб) программы-клиента, которая уже самостоятельно (при минимальном участии пользователя в начальной настройке) связывается с сервером проекта для загрузки и выгрузки заданий.
Сами расчёты проводятся этой программой, как правило, во время ПРОСТОЯ процессора, каковое при работе в Windows составляет обычно 97-99%.
Не верите - в Win2000/XP можете открыть Диспетчер задач и минуту-другую полюбоваться на типичный % ресурсов процессора, выделенный под чудесную задачу "Бездействие системы". Те самые 99% на средней системе в GUI Windows.
Таким образом, если ваш компьютер не загружен мощными задачами типа кодирования медиа, игр и пр. круглосуточно, он имеет много свободных ресурсов, которые могут использоваться с большей или меньшей пользой.

И какова же польза от этого странного занятия?

Это всецело зависит от того, какой именно проект распределенных вычислений (англ. distributed computing, или просто DC) вы выбрали.

Есть просто бесполезные. Например, шифроломалки. Там десятки тысяч людей по всему миру ломают шифры RC64, RC72 путём перебора всех возможных ключей. Понимая бессмысленность этой задачи (рассчитать вероятность взлома хороший инженер может и на калькуляторе ), организаторы даже выплачивают денежные премии счастливчикам, что-нибудь таки взломавшим, дабы сделать проекты более популярными.

Есть "условно съедобные"... то есть полезные. Например, SETI@Home - кстати, самый известный проект DC (во многом из-за того, что чуть ли не первый из них; плюс цель амбициозная - найти инопланетный разум. Итог - более 5 млн. людей, регистрировавшихся в проекте, из которых больше 2 млн. так НИЧЕГО и не сосчитали).
Но скажите, вы верите в то, что пришельцы общаются меж звёзд по радио? Я - нет. И хотя проект SETI@Home и пытается извлечь ещё какую-то пользу из анализа записанных радиосигналов из космоса, эффект более чем сомнителен.

Однако есть и проекты, более близкие к Земле, имеющие ту или иную очевидную научную и даже практическую полезность.
Их можно разделить на две группы - молекулярные проекты (исследующие взаимодействие молекул - главным образом в медицинских и биологических целях) и прочие, которых относительно мало - например, предсказание погоды.

Так получилось, что наша команда сосредоточилась на той части молекулярных проектов, которая занимается поиском лекарств от различного рода болезней (другая большая часть занимается исследованием фундаментальных свойств белков и человеческого генома).

Проекты CommunityTSC и Find-a-Drug, в которых мы участвуем, ищут лекарства от рака, заболевания Tuberous Sclerosis Complex (туберозный склероз - детская опухолевая болезнь), ВИЧ, малярии, простудных болезней и других.
Вероятно, у каждого из этих двух проектов в плане полезности есть свои особенности, но мы не великие биологи, чтобы судить, какой из клиентов лучше.
По крайней мере, оба эти проекта проводят реальные исследования тех веществ, которые во время расчётов показали лекарственные свойства.

Что касается того, не пойдет ли наш труд "псу под хвост". TSC имеет весьма значительный бюджет под свои исследования, FaD окупает себя за счёт сотрудничества с фармацевтическими компаниями, что резко сокращает риск преждевременного краха проектов (в отличие от почившего в бозе полукустарного российского проекта MD@Home, в котором на момент его краха мы занимали второе место).

И наконец, не присвоят ли всё себе мерзкие богатеи-фармацевты, чтобы продать нам втридорога? Тут можно заметить, что в TSC итоги расчётов являются общедоступными.
Что касается FaD, мне кажется, что и там та же система, но поскольку я с этим вопросом подробно и точно не разбирался, то лучше пусть ответит кто-нибудь из тех, кто активно работает в форумах этого проекта (я их попрошу)

Более конкретно можно посмотреть на www.boinc.ru

[SETI_home_v8]

КАК «ГРАЖДАНСКИЙ УЧЕНЫЙ» МЕЛИНА ТЕВЕНО ОТКРЫЛА В ИНТЕРНЕТЕ УНИКАЛЬНУЮ ЗВЕЗДУ
19 марта 2019

Как и предсказал великий философ Маршалл Маклюэн, информационные технологии, смяв расстояния, обратили планету во всемирную деревню. Ну а Глобальная Сеть в немалой степени исполняет роль Глобальной Завалинки, с присущими ей нравами. Там перемывают косточки соседям. Мажут ворота дегтем. Там юноши и пылкие старцы подглядывают за купающимися в речке и моющимися в бане девками и бабами (вспомним, как выбор индустрии «для взрослых» определял судьбу стандартов забытых ныне видеокассет и видеодисков). Все как всегда в традиционном обществе – интересующихся отошлем к книге Ольги Семеновой-Тян-Шанской «Жизнь “Ивана”: очерки из быта крестьян одной из черноземных губерний».
Но и в традиционном обществе люди, оторвавшись от повседневных трудов, поднимали глаза к небу, любовались тамошними огнями – об этом нам говорят имена звездных скоплений: Волосыни, Волосожары, Стожары… Но информационных технологий не было – они не могли ни сообщить, ни сохранить потомкам сведения о необычном явлении (арабские и китайские наблюдения сверхновой 1054 г. редкое исключение…). А по мере развития как астрономической науки, так и коммуникаций, астрономы-любители начали совершать серьезные открытия. Самое известное, пожалуй – открытие планеты Уран в 1781 году. Открыл ее дезертир из ганноверской гвардии, живший в Англии музыкант Уильям Гершель. С помощью самодельного телескопа-рефлектора с металлическим зеркалом.
Уильям Гершель с сестрой Каролиной в ночь открытия Урана
Проявив изрядные способности к социальной инженерии Гершель назвал свое открытие Georgium sidus, Звезда Георга. Название – как мы знаем – не прижилось, но британскому монарху Георгу III понравилось. В 1782 году Гершель – избранный в Королевское общество и получивший медаль Копли – становится Придворным астрономом (эту должность The King’s Astronomer часто путают с Королевским астрономом, Astronomer Royal, являвшимся тогда директором Гринвичской обсерватории) и получает деньги на строительство обсерватории, перейдя в разряд профессионалов.
Ну а киевский гимназист Андрей Борисяк, открывший вместе с товарищем А.Барановским 8(21) февраля 1901 года первую в ХХ веке Новую звезду в созвездии Персея, и получивший в подарок от императора Николая II рефрактор Цейсса, известнейшим советским виолончелистом станет позже; даже первый урок виолончели он получит год спустя. И для опередившего профессионалов открытия ему достаточно было глаз и астрогнозии, знания расположения звезд на небе. Городское освещение двухсоттысячного Киева еще не создавало засветки, забивающей небесные светила, а телеграф уже позволял оперативно сообщить миру об открытии.
В 1920 г. вспышку Новой в созвездии Лебедя обнаружил любитель астрономии Б.В.Окунев (Цейсса от императора он, по известным причинам, не получил, зато избран Председателем молодежного кружка РОЛМ, Российского общества любителей мироведения). Ну а в 1946 г. путевой обходчик А.С.Каменчук подтвердил теорию наблюдением – он обнаружил предсказанную профессорами П.П.Паренаго и Б.В.Кукаркиным повторную вспышку звезды в Северной Короне. Обратим внимание – сочетание неба без засветки и доступности путейского телеграфа. И, главное, знание картины неба!
С коммуникациями сейчас стало несопоставимо лучше – с любой точки, где ловит связь, можно мгновенно по меркам человеческого сознания, передать информацию в любую точку планеты. А вот незасвеченное небо – редкость. Внедрение экономиченых светодиодных фонарей приводит к тому, что Млечный путь виден лишь верстах в сорока от полумиллионника, в вымирающем сельском районе. Впрочем, аргентинский слесарь Виктор Бусо из миллионного Росарио ухитрился в 2016 г. открыть сверхновую в галактике NGC 613, используя 406-мм покупной «ньютон» и цифровую камеру – вот статья из Nature об этом, Бусо на почетном 8 месте: A surge of light at the birth of a supernova.
Модератор Milky Way Project Мелина Тевено
Бусо, правда, повезло – он, смонтировав новую камеру, направил телескоп в единственное место, в которое мог, не открывая крышу… А вот немка Мелина Тевено обошлась минимумом везения, одной лишь кропотливой работой над своим хобби. Для которого появился новый термин Bürgerwissenschaften, Citizen Science, Гражданская наука. Суть Гражданской науки не в пацифизме, а в добровольных, неоплачиваемых бизнесом и государством, научных исследованиях. Которые, тем не менее, порой становяются частью Большой науки, которая давно нуждается в международном сотрудничестве для обработки приносимых сверхдорогими инструментами данных.
И данные это – не публикации в рецензируемых журналах или на arXiv.org. Данные эти очень часто «первичка», прямые результаты наблюдений или экспериментов. И одним из проектов, состоящих в обработке таких данных, является Backyard Worlds: Planet 9, «Миры на заднем дворе: Планета 9». Это спонсируемый NASA проект поиска ближайших к Солнцу тусклых звезд, вроде коричневых карликов, в ходе которого, возможно, удастся обнаружить гипотетическую Планет 9 (цифра свободна после разжалования Плутона). Обнаружить случайно, как Гершель Уран, а не открыть «на острие пера», как предсказал местоположение Нептуна Леверье. Идеальная задача для Гражданских ученых!
К услугам Гражданских ученых весь массив данных, полученных космическим телескопом Gaia ценой в 740 000 000 евро
Которым вовсе не обязательно покупать любительский телескоп – к их услугам лучшие научные приборы планеты. Такие, например, как вальсирующая по орбите Лиссажу в точке Лагранжа L2 Gaia. Это – спутник-телескоп Европейского Космического Агентства, который вывела на орбиту с Куру связка «Союз» - «Фрегат». Gaia имеет пару зеркал 1,5 на 0,5 метра, проецирующих изображение на составной сенсор из 106 ПЗС-матриц 47х60 мм каждая, с общим числом пикселов 938 млн. Бортовые фазированные антенные решетки (движущиеся антенны создали бы угловые моменты, снижающие точность наблюдений) передают полученную информацию на Землю со скоростью до 8 мбит/с. Ну а на Земле эти данные становятся доступными как профессиональным ученым, так и астрономам любителям. Через вот такие отчеты – GAIA DATA RELEASE 2 (GAIA DR2).
Главная задача Gaia – это картирование звезд нашей Галактики, измерение их параллаксов, радиальных и собственных скоростей с невиданными ранее точностями. И эти же данные могут использоваться для решения и других задач. Например, Мелина Тевено с коллегами по проекту Backyard Worlds: Planet 9 открыла несколько сот коричневых карликов – объектов мельче звезд, но крупнее планет, термоядерные реакции в которых идут, но преимущественно на ядрах от дейтерия до бора. Для стабильного «горения» водорода они слишком малы.
В поисках кандидатов на эту роль Мелина объединяла данные от Gaia, полученные в оптическом диапазоне, с информацией от обзора Allwise, в котором содержится информация на 42 миллиарда объектов, полученная от орбитального телескопа NASA WISE (Wide-Field Infrared Survey Explorer), осуществлявшего широкоугольный обзор неба в инфракрасном диапазоне. Фильтрация (стандартная процедура для любой электронной таблицы или базы данных) осуществляла выделение объектов которые одновременно имели полученный Gaia большой параллакс (годичное смещение положение звезды, говорящее о ее близости) и избыток ИК-излучения, относительно видимой яркости (говорящий о низкой температуре).
В результате Мелина Тевено нашла то, что искала – несколько метановых коричневых карликов спектрального класса T с температурой 700—1500 K, находящихся на дистанции от 5 до 10 парсеков. Но нашла она и то чего не искала: необычный источник под названием LSPM J0207+3331, находящийся на расстоянии 44,5 парсека по данным Gaia, но демонстрирующий по данным WISE избыток инфракрасного излучения. Коричневым карликом он быть не мог – на таком расстоянии тусклую звездочку массой меньше 80 масс Юпитера, просто не разглядеть. Мелина Тевено открыла неизвестный ранее объект.
Все. На этом роль астрономов-любителей завершилась. Для идентификации незнакомца потребовалась работа десятиметровых телескопов обсерватории Кека на Гавайях, наблюдательное время на которых имеют, естественно, только астрономы-профессионалы. Найденный Тевено объект оказался белым карликом, «огарком» звезды с массой 0,7 солнечной, окруженным составным пылевым диском. Внутреннее кольцо имеет температуру 550-1400 К, а внешнее – 480 К. Возраст белого карлика – около 3 миллиардов лет, так что диск скорее всего создан относительно недавно, разрывом приливными силами астероида или малой планеты. Подробнее об этом можно прочитать здесь – A 3 Gyr White Dwarf with Warm Dust Discovered via the Backyard Worlds: Planet 9 Citizen Science Project – имя Тевено в списке авторов статьи второе.
Открывают звезды в интернете и отечественные астрономы-любители. Вот 18-летний Филипп Романов из Приморья в 2016 г. открыл переменную NSVS 3246176, проанализировав архив Northern Sky Variability Survey (NSVS), обзор переменных Северного неба, с помощью программы VStar. Кстати, это вызывает вопрос – кто Мелина и Филипп, экспериментаторы, щедро награждаемые Нобелевским комитетом, или не слишком любимые им теоретики? Но бесспорно одно – во вселенной интернета каждый найдет то, что подсказывает его собственный выбор – кто-то грязь, а кто-то звезды…
star_01.jpg

star_02.jpg

star_03.jpg

star_04.jpg

[SETI_home_v8]

Новая методика моделирования FightAIDS @ Home Team опубликована в отраслевом журнале
22 апреля 2019 г.
Резюме
Команда FightAIDS @ Home - Phase 2 объединилась с World Community Grid для изучения и уточнения результатов этапа 1 проекта. За последние 18 месяцев они создали новую технику, называемую асинхронный обмен репликами, которая значительно повышает эффективность их вычислений и может иметь значение для других исследователей, которые используют то же программное обеспечение для обнаружения лекарств. Результаты этой работы были недавно опубликованы в журнале химической информации и моделирования.
Компьютерные эксперименты по открытию лекарств требуют точного и очень подробного моделирования молекулярных взаимодействий. К сожалению, традиционные вычислительные ресурсы, даже высокопроизводительные компьютерные кластеры, такие как World Community Grid, часто не могут обеспечить уровень детализации этих сложных взаимодействий, чтобы сделать их настолько точными, насколько это необходимо ученым для дальнейшей работы. Точно так же вычислительные ресурсы World Community Grid огромны, но его базовый дизайн не идеально подходил для конкретных методов молекулярного моделирования, которые использовали ученые FightAIDS @ Home.
На протяжении более 18 месяцев исследовательская группа тесно сотрудничала с разработчиками World Community Grid Кейтом Аплингером и Джонатаном Армстронгом для создания и тестирования асинхронного обмена репликами, нового протокола выборки, который обеспечивает очень тонкую динамическую молекулярную симуляцию. Асинхронный обмен репликами, который подробно описан в статье, недавно опубликованной исследовательской группой, может иметь значение для будущей работы по обнаружению наркотиков для ученых, которые используют то же программное обеспечение для компьютерного моделирования.
Вы можете прочитать реферат статьи здесь. Спасибо всем, кто жертвует компьютерным временем на поддержку FightAIDS @ Home.
https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jcim.8b00817
https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jcim.8b00817
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=588
DSC_2307_1_800x530.jpg

[SETI_home_v8]

LHC @ home: новая версия SixTrack 5.02.05 выпущена на BOINC для производства
https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/...?id=5011#38687
Уважаемые волонтеры,

После длительного периода разработки и тестирования мы рады сообщить, что у нас на BOINC появился новый основной выпуск SixTrack. Команда разработчиков проделала впечатляющую работу по ре-факторизации кода, портируя массивы для динамического выделения памяти, разбивая исходный код (собранный в несколько огромных исходных файлов) на модули fortran90, упрощая обслуживание и удаляя большое количество дублированного кода и больших массивов. массивы - без упоминания бесчисленных исправлений ошибок, обновлений документации, переписанного анализа ввода, улучшенной системы сборки и набора тестов.

Мы также реализовали множество новых функций. Большинство из них по-прежнему доступны только в пакетной системе как CERN (например, соединение с Geant4 или Pythia, запуск в сочетании с FLUKA или другими внешними кодами, поддержка ROOT и HDF5), но многие из них уже могут быть развернуты заданиями BOINC, такими как проверка апертуры в режиме онлайн, электронные линзы, обобщенные РЧ-мультиполи, квадрупольные краевые поля и хеширование файлов для проверок. Все эти новые функции позволят нам изучить новые конфигурации машины и уточнить результаты, и мы рассчитываем на вашу помощь!

Еще раз спасибо за вашу поддержку, и продолжайте в том же духе!

Алессио, для команды SixTrack

[Lexx77]

Цитата (SETI_home_v8) »

и продолжайте в том же духе!

Билиборда. Нихрена не понял.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lexx77) »

Билиборда. Нихрена не понял.

это оповещение о том что в проекте обновилось счетное приложение для участников вычислений от адронного коллайдера...

[SETI_home_v8]

Вселенная @ Home: Эмиссия от ULX
После серии работ, посвященных источникам гравитационных волн, мы опубликовали результаты, касающиеся источников ультрафиолетового излучения. В статье мы анализируем анизотропное излучение этих источников и показываем, что фактическая заселенность ультрафиолетовых источников рентгеновского излучения отличается от наблюдаемой. В частности, при съемках с ограниченным потоком наблюдаемая популяция будет сильно смещена в сторону аккреторов черной дыры, тогда как аккреторы нейтронных звезд доминируют в наблюдениях с ограниченным объемом.

Работу можно найти здесь https://arxiv.org/abs/1811.08998

[SETI_home_v8]

Сенсорные сети и городские службы
Сотовый телефон как источник распределенных вычислений
Смартфоны могут быть средством доставки услуг обществу. Для городов, педагогов, поставщиков медицинских услуг и всех, кто хочет помочь гражданам более дешевым и эффективным способом, сделать приложение для смартфона доступным является обычным шагом. Около половины всех американцев имеют смартфоны, и все пользователи смартфонов держат эти устройства под рукой. Таким образом, городские менеджеры, которые хотят связаться с людьми, на которых они, скорее всего, обратят внимание, и которые надеются предоставить информацию, когда она окажется наиболее полезной, планируют использовать возможности смартфонов.
Эти устройства загружены привлекательными атрибутами: яркие, захватывающие экраны; программируемая возможность загрузки и запуска приложений; Доступ в Интернет; цифровые компасы и гироскопы; камеры; GPS, позволяющий предоставлять услуги на основе определения местоположения и геотегитирование сообщений пользователем устройства; акселерометры, обеспечивающие функциональность наклона и жестов; микрофоны; и датчики внешнего освещения. В этом месяце Samsung выпустила Galaxy S4, который имеет барометр, термометр, магнитометр и гигрометр для измерения давления воздуха, температуры, напряженности магнитного поля и влажности соответственно.
Вот в чем дело: все эти датчики также могут использоваться для сбора информации о пользователе устройства и контексте использования этого пользователя. Вы можете думать о смартфоне как о устройстве отслеживания, которое позволяет осуществлять голосовые вызовы. И пользователь может не иметь представления (или забыл), что это происходит. Городам нужно будет тщательно продумать протоколы, по которым они будут собирать информацию с помощью приложений для смартфонов, потому что баланс между «жутким» и «защищающим нас / доставляющим хорошие вещи» чрезвычайно сложен для достижения.
Городам нужно будет тщательно продумать протоколы, по которым они будут собирать информацию с помощью приложений для смартфонов, потому что баланс между «жутким» и «защищающим нас / доставляющим хорошие вещи» чрезвычайно сложен для достижения.
Представьте себе приложение, которое включает все микрофоны в смартфонах в определенной области для отслеживания звуков. Полезно для поиска потерянного ребенка; жуткий в деловой обстановке. Или представьте себе приложение, которое автоматически включает камеру в вашем смартфоне, когда вы используете это приложение, чтобы окликнуть такси. Полезно для разрешения споров, организации оплаты и виртуальных «глаз на улицу»; жуткий почти во всех других отношениях - хотя Uber идет впереди с этим.
Это дразнит: менеджеры могут измерять благополучие своих городов, отслеживая уровни шума, социальную активность (количество текстов и звонков), изменяя условия окружающей среды (влажность, температура, уровни освещенности) и заторы. Города могут использовать смартфоны в качестве распределенных систем зондирования, которые будут полезны для управления движением в хаотических условиях (вспомните эти акселерометры) и для измерения качества воздуха в районах, где есть проблемы с астмой.
Однако представьте заголовки; представьте себе асимметрию власти, которая может возникнуть в результате сбора, хранения и использования этой информации в городе.
Превращение телефонов граждан в обобщенные метеостанции, с их разрешения, может подойти; Измерение влажности и температуры по отдельности не кажется жутким. Возможно, это указывает на принцип. Измерение природы: потенциально не жутко. Измерение человека (звуки, человек и машина; тексты и звонки; местоположение): потенциально жутко, даже с разрешением. Люди забывают, что они выбрали, в конце концов.
И даже эксперты не могут понять, насколько обширно информация может быть собрана, разрезана, триангулирована и понята в будущем. Недавнее исследование показало, что индивидуальные черты личности могут быть более надежно предсказаны с помощью смартфона, чем с помощью личностных тестов; другое исследование показало, что только четыре точки данных, взятые из «анонимизированных» телефонных данных, могут позволить идентифицировать конкретного человека. (Мы все существа привычки, отмечая ежедневные путешествия, которые очень последовательны в течение длительных периодов времени.)
Парадокс смартфонов заключается в том, что они являются одновременно самыми частными и потенциально общими. Они предоставляют самый большой потенциал для распределенного, эффективного доступа к государственным ресурсам и улучшения государственных услуг, который когда-либо предполагался. И их использование для создания и сбора данных создает наибольшие риски для личной автономии, которые мы когда-либо воображали.
https://datasmart.ash.harvard.edu/ne...y-services-242
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

[SETI_home_v8]

Картирование маркеров рака.
Рак, одна из ведущих причин смерти во всем мире, бывает разных видов и форм, в которых неконтролируемый рост клеток может распространиться на другие части тела. Без контроля и лечения рак может распространяться от исходного участка к другим частям тела и в конечном итоге привести к смерти. Заболевание вызвано генетическими или экологическими изменениями, которые мешают биологическим механизмам, которые контролируют рост клеток. Эти изменения, а также нормальные клеточные активности могут быть обнаружены в образцах тканей благодаря наличию их уникальных химических показателей, таких как ДНК и белки, которые вместе известны как «маркеры». Конкретные комбинации этих маркеров могут быть связаны с данным типом рака.
Структура маркеров может определить, подвержен ли человек развитию конкретной формы рака, а также может предсказать прогрессирование заболевания, помогая предложить лучшее лечение для данного человека. Например, два пациента с одной и той же формой рака могут иметь разные результаты и по-разному реагировать на одно и то же лечение из-за разного генетического профиля. Хотя уже известно, что некоторые маркеры связаны с определенными видами рака, есть еще много других, которые могут быть обнаружены, поскольку рак очень неоднороден.
Картирование маркеров рака на сетке World Community Grid направлено на выявление маркеров, связанных с различными типами рака. Проект анализирует миллионы точек данных, собранных из тысяч образцов тканей здоровых и раковых пациентов. К ним относятся ткани с раком легких, яичников, простаты, поджелудочной железы и молочной железы. Сравнивая эти разные данные, исследователи стремятся выявить закономерности маркеров для разных видов рака и соотнести их с разными результатами, включая реагирование на различные варианты лечения.
https://youtu.be/60otR60fPYo
Как подключится к распределенным вычислениям
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

[SETI_home_v8]

Ученик средней школы Сислера использовал машины в борьбе с раком.
Дилан Буччи, ученик 10-го класса, жертвует свои навыки работы на компьютере и исследовательский институт Krembil в Торонто. Он сконфигурировал многие серверы Dell для связи с программой добровольцев IBM под названием World Community Grid и предоставил вычислительную мощность Krembil, который работает над исследовательским проектом по картированию раковых маркеров.
Крембил посылает Буччи несколько небольших файлов, содержащих данные, которые необходимо обработать, и он должен убедиться, что все компьютеры работают и работают, проверяя наличие проблем. Он был системным администратором проекта более месяца.
Буччи сказал, что работает над проектом и передает свои навыки исследованиям рака рядом с домом.
«Некоторые действительно близкие друзья семьи скончались от рака. Некоторые из них могли бы быть предотвращены, если бы они были пойманы раньше, поэтому попытка заразиться раком до того, как он станет настоящей проблемой, - это то, что (Крембил) пытается сделать, и это то, что я очень хочу помочь с этим ", сказал он. «Если рак останется, давайте сделаем его менее смертоносным».
Cyber Academy Sisler в настоящее время занимает второе место в мире среди средних школ, которые предоставляют вычислительные мощности исследовательским центрам, и входит в семерку лучших канадских доноров.
Все 11 серверов, над которыми работает Буччи, были пожертвованы Сислеру, и школьный учитель сети и кибербезопасности Роберт Эспозито сказал, что они лучшие. Bucci направляет 90 процентов вычислительной мощности, которую они имеют в школе, на исследования рака и проводит исследования примерно за 14 лет в месяц.
В программе 9-го класса Sisler дает своим учащимся-компьютерщикам возможность почувствовать, как они могут помочь сообществу с помощью небольшого проекта. Они могут поддержать исследования рака, исследования изменения климата, исследования вирусов Zika, выполнить базовую установку на своих компьютерах в виртуальной среде и проводить презентации для своих одноклассников.
Буччи просто поднял эту идею на более высокий уровень, и его работа оценивается как его последнее задание.
«Количество вычислительной мощности, которую он предоставлял, находится на уровне предприятия. Количество вычислительной мощности, которое может быть использовано для ведения крупного бизнеса и для работы сотен машин», - сказал Эспозито.
«Мы учим студентов строить компьютеры, управлять ими, защищать их и, в конечном счете, администрировать их. И действительно, Дилану удалось продемонстрировать все эти навыки и внедрить их в такой проект, как исследование рака».
«Он сделал все, от их установки до установки операционных систем, а теперь и от системного администрирования всей операции, одновременно предоставляя сообществу свои вычислительные мощности».
Эспозито добавил, что он был удивлен, увидев, как быстро Буччи смог настроить серверы.
«Я думал, что это займет у нас, по крайней мере, несколько месяцев, между уроками и во время обеда и послешкольной работы, но Дилан просто потратил время и был очень сосредоточен и проводил исследования дома, и мы просто взялись за дело несколько недель ", сказал он.

«Будущая цель состоит в том, чтобы рассказать другим студентам о текущем проекте и о том, как они могут передать свои вычислительные мощности той же причине».
Буччи не ожидал такого большого внимания со стороны общественности, но сказал, что гордится работой, которую он проделал. Его отец, Майкл, управлял программой SETI @ home, которая использует компьютеры, подключенные к Интернету, в поисках внеземного разума (SETI) и оказала значительное влияние на вовлечение Буччи в исследовательский проект.
«Это не только помогает мне, но также помогает всем остальным, и это то, что я хочу сделать, я просто хочу помочь. Я знаю, что это то, что подходит всем и каждому. Я планирую помогать с этими серверами, пока я не закончу учебу и даже немного дольше, и я надеюсь найти кого-то, кто готов помочь продолжить этот проект ", продолжил он.
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
lb-dylanbucci2-mar13.jpg

lb-dylanbucci3-mar13.jpg

[SETI_home_v8]

Студенты и учителя стали первыми волонтерами, посетившими исследовательскую группу по картированию маркеров рака.
16 мая 2019 г.
Резюме
В первый раз для World Community Grid ученик старшей школы Дилан Буччи и учитель Роберт Эспозито недавно отправились в Торонто, чтобы встретиться с учеными, работающими над проектом по картированию маркеров рака в Научно-исследовательском институте в Крембиле. Это первый раз, когда волонтеры World Community Grid посещают научно-исследовательское учреждение, чтобы встретиться с учеными, которые используют программу.
В середине января Дилан Буччи, второкурсник в Sisler High School в Виннипеге, Канада, завершил реконфигурацию двенадцати высокопроизводительных серверов, чтобы обеспечить вычислительную мощность для проекта Mapping Cancer Markers, который использует World Community Grid для ускорения поиска раковых биомаркеров.
К началу мая учитель средней школы Буччи и Сислер Роберт Эспозито, который руководил работой Дилана, направился в Торонто, чтобы встретиться с исследовательской группой по картированию онкологических маркеров в Научно-исследовательском институте в Крембиле. Там они провели день с учеными, чтобы из первых рук увидеть, как работа на добровольных началах способствует борьбе с раком.
Слева направо: д-р Игорь Юрисика, главный исследователь по картированию маркеров рака; Дилан Буччи, ученик средней школы Сислера; и Роберт Эспозито, учитель сети Sisler High School и учитель кибербезопасности.
Это был первый случай, когда добровольцы World Community Grid посетили научное учреждение, чтобы встретиться с исследователями, чья работа выигрывает от использования вычислительной мощности. Команда «Картографирование онкологических маркеров» пригласила Буччи и Эспозито поблагодарить их за поддержку проекта и дать им закулисный взгляд на то, как работают научные исследования.
Дилан Буччи, Роберт Эспозито и доктор Игорь Юрисика обсуждают исследования рака
День начался с презентации и обсуждения под руководством доктора Игоря Юрисика, главного исследователя картирования раковых маркеров. Затем Буччи и Эспозито встретились с членами исследовательской группы, которые готовят данные для отправки в World Community Grid, а затем анализируют результаты.
Они также посетили одну из лабораторий научно-исследовательского института в Крембиле, где анализируются клинические данные. В лаборатории они узнали, как исследователи идентифицируют маркеры внутри клеток, увидели, как они хранят свои материалы, посмотрели на высокопроизводительное секвенирование генов и узнали о тонкостях биологической лабораторной работы.
«Этот визит заставил меня задуматься о многих возможностях, которые кто-то может иметь с техническим опытом», - говорит Буччи. «И главным событием стало знакомство с доктором Юрисикой. Разговор с ним был таким воодушевляющим, и он так хорошо объяснил свои исследования».
«На уровне старших классов средних школ не так много междисциплинарных исследований по науке и технике», - добавляет Эспозито. «World Community Grid - и этот визит - это то, что может помочь студенту буквально увидеть интеграцию между ними. Это также может помочь им почувствовать, что они являются частью чего-то большего, чем они сами».
Теперь, когда они вернулись домой, Буччи и Эспозито работают над расширением своей поддержки картирования маркеров рака. Esposito разрабатывает планы уроков, чтобы помочь другим учителям представить своих учеников в World Community Grid. А осенью Буччи посетит ряд средних школ в своем районе, чтобы рассказать младшим ученикам о том, что он узнал в Научно-исследовательском институте в Крембиле, и пригласить их присоединиться к распределенным вычислениям Boinc, Проект World Community Grid.
Нажмите здесь, (https://toronto.ctvnews.ca/video?clipId=1675312 ) чтобы увидеть CTV Toronto News видео об их посещении.
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php krembil1.jpg

krembil3.jpg

krembil4.jpg

[SETI_home_v8]

Уважаемые волонтеры,
Пятиборье 2019 года закончилось, и мы хотели бы поблагодарить всех участников за то, что они участвовали в наших задачах! Мы увидели, что производительность процессора BOINC почти удвоилась, что ускорило наши расчеты, хотя это было всего на несколько дней. Мы очень благодарны за это!
Команда SixTrack также хотела бы поблагодарить всех вас, добровольцев, которые регулярно поддерживают нас вашими процессорами. Вы даете нам возможность углубить наше понимание динамической апертуры, величины первостепенной важности для стабильности пучков частиц в больших ускорителях исследований, таких как сверхпроводящие коллайдеры - последняя, но не менее важная статья о самом важном журнале в области физика ускорителя, сравнение симуляций и измерений:
https://journals.aps.org/prab/pdf/10...eams.22.034002
где результаты симуляции были получены благодаря вам и BOINC!
С вашей помощью многое уже сделано, но еще многое предстоит сделать в будущем. Мы рассчитываем на вашу поддержку!
Продолжайте хорошую работу,
Алессио и Массимо, для команды SixTrack
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

[SETI_home_v8]

Установка и работа Boinc на российском процессоре Эльбрус

СПОЙЛЕР »

BOINC - популярная инфраструктура community-based научных расчётов, в которую входят проекты различных научных организаций и институтов.
Для нас возможность запускать проекты BOINC интересна тем, что они представляют собой хороший образец тестирования гетерогенных расчётных задач на платформе "Эльбрус"; в частности, были обнаружены несколько проблем с бинарным транслятором rtc.

== Способы работы BOINC ==

Предполагается возможность запуска BOINC на Эльбрусе как в '''транслируемом''' с помощью бинарного компилятора уровня приложений (rtc) режиме (что позволит выполнять задачи, собранные под архитектуру x86_64 - таково подавляющее большинство существующих задач), так и в '''нативном''' (но для этого необходимо будет вручную собрать каждую выполняемую задачу), если проект поддерживает выполнение в режиме [https://boinc.berkeley.edu/wiki/Anonymous_platform анонимной платформы].

В [[Стенд сектора разработки вычислительных модулей|стенде сектора разработки вычислительных модулей]] под эксперименты с BOINC выделено три машины:
* '''flandre''' - 1 x Core i7, Ubuntu 18.04: контрольная машина (развёрнут, работает); служит для проверки работоспособности задач под Linux в целом и сравнения с "Эльбрусом";
* '''kisume''' - 4 x E8C, ОС Эльбрус 3.1: транслируемый BOINC (развёрнут, работает);
* '''kaguya''' - 2 x E8C, ОС Эльбрус 4.0: нативный BOINC (развёрнут, работает).

== Используемые проекты ==

На данный момент осуществляется тестирование и набор статистики выполнения на следующих проектах:

* '''[http://www.acousticsathome.ru/boinc/ Acoustics@home]'''

На данный момент проект [https://vk.com/wall-11963359_5289 отключен хостером] (сервера ИППИ); дата возврата его в работу неизвестна.

* '''[http://asteroidsathome.net/boinc/ Asteroids@home]'''

Работает.

* '''[http://www.cosmologyathome.org/ Cosmology@Home]'''

Работает.

* '''[http://einstein.phys.uwm.edu/ Einstein@Home]'''

Работает.

* '''[https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/ LHC@Home]'''

Работает частично: задания в виртуальных машинах (ATLAS Simulation v1.01/vbox64_mt_mcore_atlas; Theory Simulation v263.90/vbox64_mt_mcore; CMS Simulation v49.00/vbox64) не запускаются. Вероятнее всего, судя по логам ([[Медиа: CMS_Log.txt]], [[Медиа: ATLAS_Log.txt]], [[Медиа: Theory_Log.txt]]), проблема в доступе к серверам CERN из-под виртуалки.

В целом, впрочем, эта проблема не слишком актуальна (пока), поскольку на "Эльбрусе" виртуализация не поддерживается, и данные приложения всё равно не запустятся.

* '''[http://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway/ MilkyWay@home]'''

Работает.

* '''[http://rake.boincfast.ru/rakesearch/ RakeSearch]'''

Работает. При контакте с проектом выдаётся предупреждение, что используется старый URL, поскольку на сайте менеджера проектов BOINCstats BAM! URL проекта действительно, устаревший. В остальном работает.

* '''[https://universeathome.pl/universe/ Universe@Home]'''

Работает.

Принимаются предложения по добавлению других проектов.

== Установка BOINC ==

=== Установка на контрольной машине ===

На контрольной машине установлены следующие пакеты из репозитория Ubuntu:
ii boinc 7.9.3+dfsg-5ubuntu2 all metapackage for the BOINC client and the manager
ii boinc-client 7.9.3+dfsg-5ubuntu2 amd64 core client for the BOINC distributed computing infrastructure
ii boinc-client-nvidia-cuda 7.9.3+dfsg-5ubuntu2 amd64 metapackage for CUDA-savvy BOINC client and manager
ii boinc-client-opencl 7.9.3+dfsg-5ubuntu2 amd64 metapackage for AMD/ATI OpenCL-savvy BOINC client and manager
ii boinc-manager 7.9.3+dfsg-5ubuntu2 amd64 GUI to control and monitor the BOINC core client
ii boinc-virtualbox 7.9.3+dfsg-5ubuntu2 amd64 metapackage for virtualbox-savvy projects
ii boinctui 2.5.0-1 amd64 Fullscreen text mode manager for Boinc client
ii libboinc7:amd64 7.9.3+dfsg-5ubuntu2 amd64 libraries of BOINC the client depends on

=== Установка (сборка) в нативном режиме ===

Используется версия BOINC 7.12.1.

Особенности сборки:
* Необходимо указать правильный путь к wxWidgets 3.0 при сборке (это нужно для сборки графического менеджера).
* Неправильно создаётся скрипт <code>libtool</code>. После запуска <code>_autosetup</code> и/или <code>configure</code> нужно убедиться, что непустая пара строк <code>predep_objects</code> и <code>postdep_objects</code> выглядит примерно так:

predep_objects="/usr/lib64/crti.o /opt/mcst/lcc-home/1.23.14/e2k-v4-linux/lib64/crtbeginS.o"
postdep_objects="/opt/mcst/lcc-home/1.23.14/e2k-v4-linux/lib64/crtendS.o /usr/lib64/crtn.o"

Важно обратить внимание, что во второй строке не повторяются файлы из первой.

* В файле <code>lib/crypt.h</code> нужно исправить строчку ifdef-а, ограничивающего <code>HAVE_OPAQUE_EVP_PKEY</code> и <code>HAVE_OPAQUE_RSA_DSA_DH</code> на следующую:

#if (OPENSSL_VERSION_NUMBER >= 0x10100000L) && (!defined(LIBRESSL_VERSION_NUMBER))

Это связано с некорректным сообщением версии API OpenSSL нативным пакетом LibreSSL ([https://phabricator.kde.org/D8672 вот здесь] описывается похожий фикс).
* Можно при сборке BOINC указать параметр конфигурации <code>--disable-server</code>, если мы не хотим собирать сервер (а обычно мы не хотим).

Собственно, сборка:

./_autosetup
./configure -C --prefix=/usr --with-wx-config=/usr/lib/wx/config/e2k-mcst-linux-gtk2-unicode-3.0
# в этот момент правим libtool
make -j16
make install
cp config.h project_specific_defines.h /usr/include/boinc

Здесь и далее в примерах make собирает в 16 потоков - т.к. сборка велась на 16-ядерной машине. Это можно отредактировать, если сборка будет вестись на машине с другим количеством ядер.

=== Установка в транслируемом режиме ===

Возможны несколько вариантов в зависимости от образа гостевой ОС бинарного транслятора:

* Просто распаковать или установить пакеты из той же Ubuntu, разумеется, доставив все нужные зависимости;
* Скачать нужный скрипт установки [https://boinc.berkeley.edu/download_all.php отсюда] и попытаться установить всё автоматически;
* Просто собрать BOINC из исходников.

Разумеется, это нужно делать из-под бинарного транслятора, запустив его командой типа такой:
/opt/mcst/rtc/bin/rtc_opt_rel_p1_x64_ob --path_prefix /opt/mcst/os_elbrus.3.0-rc34.x86_64 -- /bin/bash

=== Настройка прокси ===

Чтобы клиент BOINC мог получать задания с сервера через прокси МЦСТ, в файле <code>сс_config.xml</code> в рабочем каталоге клиента (обычно <code>/var/lib/boinc_client</code>) должен быть следующий параметр (если соответствующая группа параметров уже существует, надо добавлять в неё, а не создавать новую):

<cc_config>
<options>
<proxy_info>
<http_server_name>labproxy1.sun.mcst.ru</http_server_name>
<http_server_port>8080</http_server_port>
</proxy_info>
</options>
</cc_config>

== Управление BOINC ==

Инфраструктура BOINC состоит из сервера (выдающего расчётные задачи), клиента (выполняющего расчёты) и менеджера (программы управления клиентом). Чаще всего клиент и менеджер располагаются на одной машине, но в целом это не обязательно. Организация же сервера в нашем случае не рассматривается.

Опробованы три менеджера: командной строки '''boinccmd''', текстовый '''boinctui''' и графический '''boincmgr'''. Первый и последний входят в комплект ПО BOINC, второй является отдельной программой.

Менеджеры BOINC не имеет смысла запускать через бинарный транслятор (хоть и можно, в принципе). Нативный менеджер прекрасно работает с транслируемым клиентом (и, разумеется, с нативным).

=== Сборка менеджеров ===

Менеджеры '''boinccmd''' и '''boincmgr''' собираются в процессе сборки нативного BOINC. Если нас не интересует при этом нативный клиент BOINC (например, мы будем запускать клиент на другой машине или через транслятор), то конфигуратору сборки можно указать опцию <code>--disable-client</code> (и <code>--disable-server</code>, если нужно).

Сборка '''boinctui''':
git clone https://github.com/suleman1971/boinctui
cd boinctui
autoreconf -fi
./configure --prefix=/usr
make -j16
make install

=== Настройка доступа к клиенту ===

Доступ менеджера к клиенту настраивается с помощью файлов в рабочем каталоге клиента (обычно <code>/var/lib/boinc_client</code>):

* <code>gui_rpc_auth.cfg</code> - пароль, который должен передать менеджер клиенту;
* <code>remote_hosts.cfg</code> - хосты (IP или hostname), с которых менеджер может обращаться к клиенту (по одному в строке).

Возможно, потребуется добавить опцию <allow_remote_gui_rpc>1</allow_remote_gui_rpc> в сс_config.xml.

=== Работа с командным менеджером ===

Командами <code>boinccmd --help</code> или <code>man boinccmd</code> можно получить справку по использованию командного менеджера. Большинство операций удобно производить через другие менеджеры, за исключением вывода сообщений, статистики и т.п. - для них менеджер командной строки подходит всеьма хорошо.

Часто используемые команды:
* <code>--host хост</code> и <code>--passwd пароль</code> - добавить в командную строку, если обращаемся к удалённому клиенту (хост - хостнейм или IP удалённого компьютера, пароль - содержимое <code>gui_rpc_auth.cfg</code> в рабочем каталоге клиента).
* <code>--client_version</code> - посмотреть версию клиента (не менеджера!)
* <code>--get_daily_xfer_history</code> - посмотреть, сколько байт передано и принято за все дни работы клиента
* <code>--get_disk_usage</code> - посмотреть, сколько выделено и занято проектами на диске
* <code>--get_file_transfers</code> - посмотреть лог передач
* <code>--get_messages</code> - посмотреть лог сообщений
* <code>--get_simple_gui_info</code> - посмотреть проекты и задачи
* <code>--get_state</code> - посмотреть состояние
* <code>--get_tasks</code> - посмотреть задачи
* <code>--network_available</code> - передать непереданные из-за проблем с сетью задачи
* <code>--quit</code> - завершить работу клиента
* <code>--read_cc_config</code> - перечитать конфигурацию (при этом возможен отвал подключенных менеджеров типа boinctui, их надо будет просто перезапустить)

=== Работа с текстовым менеджером ===

Менеджер запускается командой <code>boinctui</code>.

Если хосты не настроены, он сразу выдаст окошко списка хостов, в который нужно внести те хосты, за которыми будет следить менеджер.

Клавишей Ins можно добавить, если нужно, дополнительные строчки. Порт менять в общем случае не нужно, в поле хоста надо вписать имя хоста, где работает клиент (127.0.0.1 или localhost - для локального клиента), в поле пароля - содержимое <code>gui_rpc_auth.cfg</code> в рабочем каталоге клиента.

Основные клавиши управления:
* F9 - войти в меню
* N - переключение между хостами
* С - отредактировать список хостов
* Стрелки - выбрать какое-либо задание, Enter - посмотреть его характеристики (закрыть окно по ESC-ESC)
* Q - выход

Цветовая кодировка:
* Цвет строчек задач: зелёный - получаемые с сервера, серый - готовые к выполнению, жёлтый - выполняемые, белый - приостановленные, синий - выдающие результаты на сервер, тёмно-серые - завершённые.
* Цвет процентов выполнения: розовый - задача может использовать GPU (но не обязательно использует).
* Цвет состояния задачи: красный - задача завершилась с ошибкой.
* Цвет оставшегося времени до выполнения проекта (est): красный - осталось совсем чуть-чуть (или нисколько).
* Цвет оставшегося времени до дедлайна (d/l): синий - опасная бизость к дедлайну (при аплоаде задачи после дедлайна сервер имеет право её не принять).

В текстовом менеджере удобно использовать шрифт маленького размера (особенно на мониторах с небольшим разрешением, например, шрифт 6x10 вместо стандартного 8x16).

Шрифт доступен на машине patchouli, перед использованием его надо скопировать в <code>/usr/share/consolefonts/</code>:

cp /net/patchouli/raid0/data/_NAS_NFS_Exports_/NAS_Public/src/boinc/6x10.psf /usr/share/consolefonts/

Установка шрифта на физической консоли (здесь для примера tty0):

setfont -C /dev/tty0 6x10.psf

== Работа в режиме бинарной трансляции ==

В общем случае boinc запускается командой:

/opt/mcst/rtc/bin/rtc_opt_rel_p1_x64_ob --path_prefix /opt/mcst/os_elbrus.3.0-rc34.x86_64 /usr/bin/boinc --daemon --dir /var/lib/boinc

Все пути даны по умолчанию:
* <code>/opt/mcst/rtc/bin/rtc_opt_rel_p1_x64_ob</code> - путь к бинарному транслятору (для случая хоста на основе Эльбрус-8С);
* <code>/opt/mcst/os_elbrus.3.0-rc34.x86_64</code> - путь к образу гостевой системы;
* <code>/usr/bin/boinc</code> - путь к бинарнику BOINC внутри образа гостевой системы;
* <code>/var/lib/boinc</code> - путь к рабочему каталогу BOINC внутри образа гостевой системы.

"Красиво" (graceful) завершить работу клиента можно, дав команду менеджером:

boinccmd --quit

Используется образ гостевой системы ОС Эльбрус 3.0-rc34. Для простоты установки сделан пакет, который можно сразу установить в систему (сам пакет весит 3,8 ГБ, на диске занимает около 20 ГБ в <code>/opt/mcst/</code>, время распаковки - примерно 15-20 минут) командой:

dpkg -i /net/patchouli/raid0/data/_NAS_NFS_Exports_/NAS_Public/src/astra/rtc/oselbrus/os-elbrus-image-x86-64-3.0-rc34_3.0.34-u1_all.deb

=== Особенности работы с проектами LHC@Home ===

По очевидным причинам (отсутствие аппаратной виртуализации) приложения LHC@home, требующие VirtualBox, запускать на "Эльбрусе" невозможно. Такими приложениями являются:
* ATLAS Simulation / vbox64_mt_mcore_atlas
* CMS Simulation / vbox64
* Theory Simulation / vbox64_mt_mcore

Однако, можно запускать аналоги этих приложений нативно. Это:
* ATLAS Simulation / native_mt
* Theory Native / native_theory

Кроме того, есть ещё приложения SixTrack и sixtracktest, с которыми проблем не наблюдается.

Стоит отметить, что на контрольной машине приложения ATLAS Simulation/vbox64_mt_mcore_atlas, CMS Simulation/vbox64 и Theory Simulation/vbox64_mt_mcore также не работают, поскольку не могут получить доступ к серверам CERN через прокси МЦСТ (см. [[Медиа: CMS_Log.txt]], [[Медиа: ATLAS_Log.txt]], [[Медиа: Theory_Log.txt]]). Вероятно, эта проблема не будет актуальна при работе с Linux-машин вне сети МЦСТ.

Для обоих упомянутых придожений (далее просто ATLAS и Theory) нужны определённые зависимости:
* ATLAS: cvmfs, singularity;
* Theory: cvmfs, libseccomp, ядро с поддержкой namespaces (например, 4.9.0-3.5-e8c - достаточно), cgroupfs, USER namespaces.

На данный момент USER namespaces имеют проблемы с бинарным транслятором; на эту проблему открыт [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz....cgi?id=114325 bug 114325]. Без решения этой проблемы Theory выпадает с ошибкой, см. [[Медиа: Theory_Native_Log.txt]]

==== Установка и использование cvmfs ====

CernVM-FS (cvmfs) - пакет монтирования удалённых файловых систем, разработанный CERN и использующийся в данном случае для доступа к образам и средствам работы с контейнерами, в которые оформлены программы расчётов, использующиеся в CERN, в том числе для инфраструктуры BOINC.

Немного информации по установке: [https://cvmfs.readthedocs.io/en/stab...uickstart.html тут] и [https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/...?id=4971#38259 тут].

Установка на контрольной машине (Ubuntu 18.04):

apt install uuid libossp-uuid16
curl -O https://ecsft.cern.ch/dist/cvmfs/cvm....3.5_amd64.deb
curl -O https://ecsft.cern.ch/dist/cvmfs/cvm..._1.0-2_all.deb
dpkg -i ./cvmfs_2.3.5_amd64.deb ./cvmfs-config-none_1.0-2_all.deb

Сборка в нативном режиме:

* Скачиваем [https://github.com/cvmfs/cvmfs/archi...s-2.5.2.tar.gz исходники] и распаковываем;

* В архиве <code>externals/protobuf/protobuf-2.6.1.tar.bz2</code> заменяем файлы <code>config.guess</code>, <code>config.sub</code>, <code>gtest/build-aux/config.guess</code>, <code>gtest/build-aux/config.sub</code> на аналоги из поставки ОС Эльбрус (лежат в каталоге <code>/usr/share/automake-1.14</code>);

* К файлу <code>externals/sqlite3/src/sqlite3.c</code> прикладываем этот патч (до появления lcc-1.24, см. [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz...g.cgi?id=95334 bug 95334]):

@@ -28932,7 +28932,7 @@
** overflow, leave *pA unchanged and return 1.
*/
SQLITE_PRIVATE int sqlite3AddInt64(i64 *pA, i64 iB){
-#if GCC_VERSION>=5004000
+#if GCC_VERSION>=5004000 && !defined(__e2k__)
return __builtin_add_overflow(*pA, iB, pA);
#else
i64 iA = *pA;
@@ -28952,7 +28952,7 @@
#endif
}
SQLITE_PRIVATE int sqlite3SubInt64(i64 *pA, i64 iB){
-#if GCC_VERSION>=5004000
+#if GCC_VERSION>=5004000 && !defined(__e2k__)
return __builtin_sub_overflow(*pA, iB, pA);
#else
testcase( iB==SMALLEST_INT64+1 );
@@ -28967,7 +28967,7 @@
#endif
}
SQLITE_PRIVATE int sqlite3MulInt64(i64 *pA, i64 iB){
-#if GCC_VERSION>=5004000
+#if GCC_VERSION>=5004000 && !defined(__e2k__)
return __builtin_mul_overflow(*pA, iB, pA);
#else
i64 iA = *pA;

* Теперь собираем:
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr ..
make -j16
make install

* Первый и последний шаг (можно и все) также надо повторить и под бинарным транслятором.

Теперь как в основной нативной (хостовой) ОС, так и в транслируемой (гостевой) имеется набор ПО для поддержки cvmfs. Однако прокинуть работу с cvmfs в основную ОС из гостевой не удалось (даже при прокидывании каталогов <code>/var/lib/cvmfs</code>, <code>/var/run/cvmfs</code>) - поэтому придётся работать с помощью ssh из гостевой ОС в основную (иначе <code>cvmfs_config</code> просто не увидит cvmfs). Для этого заменим файл <code>/usr/bin/cvmfs_config</code> на следующий скрипт:
#!/bin/bash
ssh -i ~/.ssh/key.pk localhost -C cvmfs_config $@
Файл <code>/root/.ssh/key.pk</code> (путь внутри образа гостевой ОС) должен быть приватным ключом ssh-rsa; соответствующий публичный ключ надо добавить в <code>/root/.ssh/authorized_keys</code> в основной (хостовой) ОС.

Теперь необходимо настроить нативную cvmfs. Всё делаем в хостовой ОС:
* Добавляем пользователя:
useradd cvmfs -d /var/lib/cvmfs -m
* Устанавливаем прокси:
echo 'CVMFS_HTTP_PROXY="http://labproxy1.sun.mcst.ru:8080"' >> /etc/cvmfs/default.conf
* Создаём точки монтирования:
for i in atlas.cern.ch atlas-condb.cern.ch grid.cern.ch sft.cern.ch cernvm-prod.cern.ch; do mkdir -p /cvmfs/$i ; done
* Если мы хотим монтировать cvmfs при загрузке, то в файл <code>/etc/fstab</code> добавляем строчки:
atlas.cern.ch /cvmfs/atlas.cern.ch cvmfs defaults 0 0
atlas-condb.cern.ch /cvmfs/atlas-condb.cern.ch cvmfs defaults 0 0
cernvm-prod.cern.ch /cvmfs/cernvm-prod.cern.ch cvmfs defaults 0 0
grid.cern.ch /cvmfs/grid.cern.ch cvmfs defaults 0 0
sft.cern.ch /cvmfs/sft.cern.ch cvmfs defaults 0 0
Первые две вещи можно сделать и в гостевой ОС (но при этом важно добавлять пользователя с тем же UID, что и в хостовой ОС), но вроде бы, работает и без них, т.к. мы работаем через ssh (см. выше).

На контрольной машине сразу работает через fstab. Чтобы также это работало на Эльбрусе, модуль fuse надо добавить в список загружаемых модулей (<code>/etc/modules-`uname -r`</code>).

Если же мы не хотим автоматически монтировать cvmfs при загрузке, то её надо монтировать перед запуском BOINC:
modprobe fuse; for i in `ls /cvmfs` ; do mount -t cvmfs $i /cvmfs/$i ; done

При этом BOINC надо запускать, прокидывая средствами бинарного транслятора (ключ <code>-b</code>) каталог <code>/cvmfs</code> в гостевую ОС:
/opt/mcst/rtc/bin/rtc_opt_rel_p1_x64_ob --path_prefix /opt/mcst/os_elbrus.3.0-rc34.x86_64 -b /cvmfs -- /usr/bin/boinc --daemon --dir /var/lib/boinc

Полезные настройки cvmfs можно посмотреть [https://twiki.cern.ch/twiki/bin/view...puting/Cvmfs21 здесь] и [https://cvmfs.readthedocs.io/en/stab...configure.html здесь].

==== Настройка cgroupfs ====

Подсистема cgroupfs используется в контейнерах, запускаемых с помощью runc.

Для монтирования и проверки работоспособности используются два скрипта:
* Монтирование: [https://raw.githubusercontent.com/ti...cgroupfs-mount cgroupfs-mount]
* Проверка: [https://raw.githubusercontent.com/op...heck-config.sh check-config.sh]

При проверке важно обращать внимание на следующие строчки:
Generally Necessary:
- cgroup hierarchy: properly mounted [/sys/fs/cgroup]
- CONFIG_NAMESPACES: enabled
Optional Features:
- CONFIG_USER_NS: enabled
Если они такие, то всё должно быть нормально.

Удобно эти скрипты запускать перед запуском собственно BOINC, например, так:
* Положить оба скрипта, например, в <code>/root/</code> внутри образа гостевой ОС;
* Создать файл <code>/root/run_boinc</code> со следующим содержимым:

#!/bin/bash
/root/cgroupfs-mount
/root/check-config.sh
/usr/bin/boinc --daemon --dir /var/lib/boinc

* Запускать BOINC такой командой (из нативной ОС):

/opt/mcst/rtc/bin/rtc_opt_rel_p1_x64_ob --path_prefix /opt/mcst/os_elbrus.3.0-rc34.x86_64 -b /cvmfs -- /root/run_boinc

Если всё работает стабильно, то можно убрать запуск скрипта проверки.

==== Сборка libseccomp ====

Из-под бинарного транслятора делаем:

git clone https://github.com/seccomp/libseccomp
cd libseccomp
./autogen.sh
./configure --prefix=/usr
make -j16
make install
ln -s /usr/lib/libseccomp.so.0 /usr/lib/libseccomp.so.2

==== Сборка singularity ====

[http://singularity.lbl.gov/admin-guide Singularity] - одно из решений контейнеризации приложений, которое использует CERN для своих расчётов.

Без singularity нативный ATLAS выпадает с ошибкой, см. [[Медиа:ATLAS_Native_Log.txt]].

Для сборки singularity необходим компилятор go.

К сожалению, современный компилятор 1.12.5, поставляемый в бинарниках ([https://dl.google.com/go/go1.12.5.linux-amd64.tar.gz 1.12.5]), не работает под бинарным транслятором (см. [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz....cgi?id=114790 bug 114790]).

Была произведена попытка собрать go вручную (см. [https://golang.org/doc/install/source инструкцию]).

Всё делаем под бинарным транслятором:

* Собираем бутстрап:

mkdir gobootstrap
cd gobootstrap
wget https://dl.google.com/go/go1.4-boots...0171003.tar.gz
tar xf go1.4-bootstrap-20171003.tar.gz
cd go/src
export CGO_ENABLED=0
./all.bash

* Проверяем:

../bin/go run ../test/helloworld.go

* Если программа выдала "hello, world", то бутстрап работает.

* Собираем актуальную версию go:

cd ../../..
wget https://dl.google.com/go/go1.12.5.src.tar.gz
tar xf go1.12.5.src.tar.gz
cd go/src
CGO_ENABLED=1 GOROOT_BOOTSTRAP=`pwd`/../../gobootstrap/go ./all.bash
cd ../..
export GOPATH=`pwd`/go
export PATH=$PATH:$GOPATH/bin

Перед сборкой надо проверить, что транслятор имеет права записи в свой (гостевой) <code>/tmp</code> (см. [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz...i?id=114790#c2 bug 114790 comment 2]). Обычно это так и должно быть, но на всякий случай стоит проверить.

На этом этапе стоит отметить, что сборка под бинарным транслятором часто ломается с сообщениями типа "fork() failed" или "out of memory" от транслятора (см. [[Медиа:go_build_failure1.txt|лог 1]], [[Медиа:go_build_failure2.txt|лог 2]], [[Медиа:go_build_failure3.txt|лог 3]]), либо вообще зависает на этапе "Building Go toolchain2 using go_bootstrap and Go toolchain1", после чего висит более двух суток без каких-либо изменений в картине процессов (около 10 процессов go_bootstrap грузят процессорное ядро на 15-35 процентов каждый).

Повторяется это нестабильно, чёткой причины выяснить не получилось, соответственно сложно написать краткий тест (поэтому багрепорт не создан). На x86_64 сборка проходит без проблем (ОС Эльбрус 3.0-rc29). Однако, если собрать бинарники под x86_64 и потом попытаться запустить получившийся go на "Эльбрусе" через бинарный транслятор, то имеем ту же самую ошибку, что и в случае использования поставляемых бинарников.

На всякий случай: собранный go лежит по пути <code>/net/patchouli/raid0/data/_NAS_NFS_Exports_/NAS_Public/src/go/go1.12.5-binaries.tar.gz</code>.

Таким образом, сборка из исходников тоже не помогает. Поэтому придётся понижать версию go.

Было выяснено, что версия go 1.5.4 - самая последняя, в которой ошибка из [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz....cgi?id=114790 bug 114790] не проявляется. Ставим её (см. [https://golang.org/doc/install инструкцию]), распаковывая скачанный архив в <code>/usr/local</code> и прописывая путь к бинарнику go в <code>$PATH</code>.

Теперь собираем singularity ([https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/...id=37042#37042 ссылка] на порядок сборки; там, правда, берётся последняя версия из [https://github.com/sylabs/singularity.git git]). Мы же соберём версию 3.2.0:

wget https://github.com/sylabs/singularit...y-3.2.0.tar.gz
tar xf singularity-3.2.0.tar.gz
cd singularity
mkdir go ; export GOPATH=`pwd`/go # <--- Нужно делать, если нет уже установленного GOPATH
go get -u -v github.com/golang/dep/cmd/dep
cd $GOPATH/src/github.com/sylabs/singularity
./mconfig
cd ./builddir
make -j16
sudo make install

Однако сборка не проходит дальше этапа с <code>./mconfig</code> из-за отсутствия <code>NO_NEW_PRIVS</code> (см. [https://www.kernel.org/doc/Documenta..._new_privs.txt документацию]):

checking: feature: NO_NEW_PRIVS... ERROR: Kernel does not support NO_NEW_PRIVS. Updated Kernel is required.

Проблема вынесена в [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz....cgi?id=114822 bug 114822].

Когда singularity будет собрана, её, вероятно, можно будет проверить таким образом (подразумевается, что cvmfs в системе имеется):

singularity exec -B /cvmfs /cvmfs/atlas.cern.ch/repo/images/singularity/x86_64-slc6.img hostname

== Работа в нативном режиме ==

BOINC поддерживает режим [https://boinc.berkeley.edu/wiki/anonymous_platform анонимной платформы]. В этом режиме по очевидным причинам с серверов проектов нельзя будет скачивать бинарники для исполнения, клиент BOINC будет оперировать теми бинарниками, которые ему будут подложены, скачивая с сайтов проекта исключительно файлы заданий. Бинарники нужно будет собрать самостоятельно.

На данный момент нативный BOINC развёрнут на машине kaguya.

В общем случае boinc запускается командой:

/usr/bin/boinc --daemon --dir /var/lib/boinc

Все пути даны по умолчанию:
* <code>/usr/bin/boinc</code> - путь к бинарнику BOINC;
* <code>/var/lib/boinc</code> - путь к рабочему каталогу BOINC.

"Красиво" (graceful) завершить работу клиента можно, дав команду менеджером:

boinccmd --quit

=== Примеры проектов, поддерживающих режим анонимной платформы ===

Из упомянутых в начале статьи проектов такими проектами являются:
* RakeSearch (Rake search of diagonal latin squares) - работает.
* Separation (Milkyway@home) - работает.

В процессе проверки:
* Gravitational wave search application (Einstein@home) - заявлена поддержка, в процессе.
* Binary radio pulsar search (Einstein@home) - заявлена поддержка, в процессе.

Пока не работают, но возможна починка:
* N-Body (Milkyway@home) - не собирается, см. ниже.
* SixTrack (LHC@home) - не собирается, см. ниже.

Принципиально не могут работать:
* Period Search (Asteroids@home) - cудя по всему, не поддерживается, судя по [http://asteroidsathome.net/boinc/for...hp?id=728#6157 этой теме] на форуме. Есть исходники самого расчётного приложения, но нет исходников адаптированной для BOINC версии.
* [https://github.com/marius311/lsplitsims planck_param_sims] (Cosmology@Home) - требует docker, которого у нас пока нет [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz....cgi?id=111934 bug 111934], а также, [https://www.cosmologyathome.org/faq.php#camb-legacy судя по всему], и аппаратную виртуализацию.
* [https://github.com/marius311/camb_boinc2docker camb_boinc2docker] (Cosmology@Home) - требует docker, которого у нас пока нет [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz....cgi?id=111934 bug 111934], а также, [https://www.cosmologyathome.org/faq.php#camb-legacy судя по всему], и аппаратную виртуализацию.
* camb_legacy (Cosmology@Home) - похоже, нет исходников. Есть что-то похожее [https://github.com/marius311/CAMB здесь], но не собирается, говоря "ошибка: переменная цикла не найдена, цикл нельзя использовать в конструкции omp for".

Проекты Universe@home и LHC@home не имеют приложений с открытыми исходниками (кроме SixTrack у последнего).

=== Сборка RakeSearch ===

* Загружаем и распаковываем [https://github.com/sirzooro/RakeSear...ve/v1.1.tar.gz исходники], переходим в каталог <code>RakeSearch-1.1/RakeDiagSearch/RakeDiagSearch</code>;
* В <code>Makefile</code> в переменной <code>BOINC_DIR</code> указываем путь к каталогу, где собирался BOINC (т.е. где лежат каталоги <code>api</code> и <code>lib</code>);
* Убираем из <code>Makefile</code> параметр <code>-static-libstdc++</code> и добавляем в строку с <code>-march=native -mtune=native</code> параметры <code>-mavx2 -msse2</code>;
* Добавляем в начало <code>Makefile</code> строки:

Native=1
SSE2=1
AVX=1
AVX2=1

* Собираем приложение, сделав <code>make -j4</code>;
* Копируем получившийся файл <code>rakesearch</code> в <code>/var/lib/boinc-client/projects/rake.boincfast.ru_rakesearch</code> (подразумевается, что клиент BOINC настроен и работает, а также подключен к проекту RakeSearch, либо с помощью удалённого менеджера аккаунтов типа [https://boincstats.com/en/bam/ BOINCstats BAM!], либо вручную);
* Из [https://github.com/sirzooro/RakeSear...4_avx2_v11.tgz бинарного пакета приложения] той же версии берём файл <code>app_info.xml</code> и кладём его в тот же каталог;
* В этом <code>app_info.xml</code> убираем строчку с параметром <code>platform</code>.

После этого можно запускать BOINC и обновлять проект. Будут загружены задания, и начнётся их выполнение.

=== Сборка приложений Milkyway@home ===

* Клонируем исходники: <code>git clone https://github.com/Milkyway-at-home/...yathome_client ; cd milkywayathome_client</code>;
* В <code>.gitmodules</code> заменяем все URL-ы <code>git://</code> на <code>https://</code> (прокси МЦСТ не пропускает их);
* Скачиваем зависимости: <code>git submodule init ; git submodule update --recursive</code>;
* В <code>CMakeLists.txt</code> убираем <code>-funswitch-loops</code> и <code>-freg-struct-return</code>;
* В <code>milkyway/include/milkyway_config.h.in</code> после строк
#elif defined(__mips)
#define ARCH_STRING "MIPS"
добавляем строки:
#elif defined(__e2k__)
#define ARCH_STRING "E2K"
* Там же заменяем строчку <code>#define MW_ALIGN_TYPE __attribute__((aligned))</code> на <code>#define MW_ALIGN_TYPE __attribute__((aligned(16)))</code> (см. [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz....cgi?id=114897 bug 114897]);
* В <code>separation/include/probabilities.h</code> заменяем две строки <code>#if MW_IS_X86</code> на <code>#if MW_IS_X86 || defined(__e2k__)</code>;
* Там же (<code>separation/src/probabilities_dispatch.c</code>), чтобы включить поддержку AVX и SSE, блок
hasAVX = mwHasAVX(abcd) && mwOSHasAVXSupport();
hasSSE41 = mwHasSSE41(abcd);
hasSSE3 = mwHasSSE3(abcd);
hasSSE2 = mwHasSSE2(abcd);
заменяем на
#if defined(__e2k__)
hasAVX = hasSSE41 = hasSSE3 = hasSSE2 = 1;
#else
hasAVX = mwHasAVX(abcd) && mwOSHasAVXSupport();
hasSSE41 = mwHasSSE41(abcd);
hasSSE3 = mwHasSSE3(abcd);
hasSSE2 = mwHasSSE2(abcd);
#endif
* В <code>separation/CMakeLists.txt</code>, поскольку нашему компилятору надо не включать поддержку SSE/AVX, а отключать её, если надо, добавляем:

if(SYSTEM_IS_E2K AND DOUBLEPREC AND NOT SEPARATION_CRLIBM)
add_library(separation_core_sse2 STATIC src/probabilities_sse2.c ${core_headers})
add_library(separation_core_sse3 STATIC src/probabilities_sse2.c ${core_headers})
add_library(separation_core_sse41 STATIC src/probabilities_sse2.c ${core_headers})
add_library(separation_core_avx STATIC src/probabilities_sse2.c ${core_headers})
target_compile_options(separation_core_sse2 PRIVATE "-U__SSE3__" "-U__SSSE3__" "-U__SSE4_1__" "-U__SSE4_2__" "-U__SSE4A__" "-U__AVX__" "-U__AVX2__")
target_compile_options(separation_core_sse3 PRIVATE "-U__SSE4_1__" "-U__SSE4_2__" "-U__SSE4A__" "-U__AVX__" "-U__AVX2__")
target_compile_options(separation_core_sse41 PRIVATE "-U__AVX__" "-U__AVX2__")
list(APPEND separation_core_libs separation_core_sse2 separation_core_sse3 separation_core_sse41 separation_core_avx)
endif()

* В <code>boinc/boinc/lib/crypt.h</code> исправляем строчку ifdef-а, ограничивающего <code>HAVE_OPAQUE_EVP_PKEY</code> и <code>HAVE_OPAQUE_RSA_DSA_DH</code> на следующую: <code>#if (OPENSSL_VERSION_NUMBER >= 0x10100000L) && (!defined(LIBRESSL_VERSION_NUMBER))</code>;
* Собираем: <code>mkdir build ; cd build ; cmake .. ; make -j16</code>.
* Копируем бинарники из <code>build/bin</code> в каталог <code>/var/lib/boinc/projects/milkyway.cs.rpi.edu_milkyway</code>;
* Создаём файл <code>/var/lib/boinc/projects/milkyway.cs.rpi.edu_milkyway/app_info.xml</code> следующего содержания:

<app_info>
<app>
<name>milkyway</name>
</app>
<file_info>
<name>milkyway_separation</name>
<executable/>
</file_info>
<app_version>
<app_name>milkyway</app_name>
<version_num>102</version_num>
<file_ref>
<file_name>milkyway_separation</file_name>
<main_program/>
</file_ref>
</app_version>
<app>
<name>milkyway_nbody</name>
<user_friendly_name>MilkyWay@Home nbody Simulation</user_friendly_name>
</app>
<file_info>
<name>milkyway_nbody</name>
<executable/>
</file_info>
<app_version>
<app_name>milkyway_nbody</app_name>
<version_num>84</version_num>
<file_ref>
<file_name>milkyway_nbody</file_name>
<main_program/>
</file_ref>
</app_version>
</app_info>

* Перезапускаем BOINC и обновляем проект.

=== Сборка SixTrack (LHC@home) ===

Прежде всего заходим в каталог где собирался BOINC (далее <code>$BOINC_HOME</code>) и собираем поддержку fortran:

cd $BOINC_HOME/api
make boinc_api_fortran.o

Клонируем куда-нибудь SixTrack, фиксим параметры сборки и выкачиваем зависимости:

git clone https://github.com/SixTrack/SixTrack.git
cd SixTrack
sed -i 's/-mno-avx -mno-avx2//g' CMakeLists.txt
git submodule update --init

Файл <code>source/constants.f90</code> нужно отредактировать так, чтобы блок <code>#ifdef DOUBLE_MATH</code> выглядел так:

#ifdef DOUBLE_MATH
#ifdef __e2k__
real(kind=fPrec), parameter :: pi = 3.141592653589793238462643383279502884197169399375105820974_fPrec
real(kind=fPrec), parameter :: pi2 = 0.5_fPrec*pi
real(kind=fPrec), parameter :: twopi = 2.0_fPrec*pi
real(kind=fPrec), parameter :: pisqrt = sqrt(pi)
real(kind=fPrec), parameter :: inv_ln2 = 1.442695040888963407359924681001892137426645954152985934135_fPrec
real(kind=fPrec), parameter :: rad = pi/180.0_fPrec
#else
real(kind=fPrec), parameter :: pi = transfer(z'400921fb54442d18',1.0_fPrec)
real(kind=fPrec), parameter :: pi2 = transfer(z'3ff921fb54442d18',1.0_fPrec)
real(kind=fPrec), parameter :: twopi = transfer(z'401921fb54442d18',1.0_fPrec)
real(kind=fPrec), parameter :: pisqrt = transfer(z'3ffc5bf891b4ef6a',1.0_fPrec)
real(kind=fPrec), parameter :: inv_ln2 = transfer(z'3ff71547652b82fe',1.0_fPrec)
real(kind=fPrec), parameter :: rad = transfer(z'3f91df46a2529d39',1.0_fPrec)
#endif

Теперь собираем (сначала зависимости - zlib и libarchive, потом собственно sixtrack):

cd lib
./buildZlib.sh
ZLIB_BASE=`pwd`/zlib ./buildLibarchive.sh
cd ..
mkdir build
cd build
cmake -DCR=ON -DBOINC=ON -DBOINC_DIR=$BOINC_HOME -DAPI=ON -DLIBARCHIVE=ON -DAVX2=ON -DCMAKE_EXE_LINKER_FLAGS=-lacl ..
make -j16

Сборка до конца не проходит из-за [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz....cgi?id=114943 bug 114943] и [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz....cgi?id=114938 bug 114938]. Когда они будут починены, нужно будет дособрать SixTrack до конца, положить бинарник в каталог <code>/var/lib/boinc/projects/lhcathome.cern.ch_lhcathome</code> и создать там же такой файл <code>app_info.xml</code> (взято [https://www.planet3dnow.de/vbulletin...57#post5240257 отсюда]):

<app_info>
<app>
<name>sixtrack</name>
</app>
<file_info>
<name>sixtrack</name>
<executable/>
</file_info>
<app_version>
<app_name>sixtrack</app_name>
<version_num>50205</version_num>
<file_ref>
<file_name>sixtrack</file_name>
<main_program/>
</file_ref>
</app_version>
</app_info>

''Этот раздел будет дописан позже.''

== Ошибки и проблемы, обнаруженные при работе с BOINC ==

1. Иногда на контрольной машине VirtualBox тупит; это приводит к тому, что задачи LHC@home отказываются работать со странными ошибками в логах (с помощью boinctui можно посмотреть номер слота задачи и перейти в тот каталог внутри <code>/var/lib/boinc-client/slots/</code>, там можно найти лог). Это связано с тем, что файл <code>/var/lib/boinc-client/.config/VirtualBox/VirtualBox.xml</code> отчего-то становится нулевого размера. К счастью, рядом в том же каталоге обычно лежит бэкап этого файла, его можно восстановить простым копированием.

2. В транслируемом режиме не работают задачи "Continuous Gravitational Wave search O2 All-Sky" и "Gravitational Wave Engineering run on LIGO O1 Open Data" из проекта Einstein@home. Проблема локализована в рамках [http://bugzilla.lab.sun.mcst.ru/bugz....cgi?id=111282 bug 111282]; ожидается появление новой версии rtc-3.3, c ним эта задача должна заработать.

3. Иногда boinc при запуске из командной строки не позволяет подключиться с другого хоста. Чтобы это разрешить, нужно в командную строку запуска добавить праметр <code>--allow_remote_gui_rpc</code>.

Характеристики процессора Эльбрус
processor : 0
vendor_id : E8C
cpu family : 4
model : 7
model name : E8C
revision : 2
cpu MHz : 1199.993620
L1 cache size : 64 KB
L1 cache line length : 32 bytes
L2 cache size : 512 KB
L2 cache line length : 64 bytes
L3 cache size : 16384 KB
L3 cache line length : 64 bytes
bogomips : 2401.12

[SETI_home_v8]

Уважаемые волонтеры,

Мы рады сообщить о выпуске в производство (приложение SixTrack) новых ex-файлов для текущей профессиональной версии (v5.02.05). У нас есть новые exe для FreeBSD (avx / sse2), exe для XP-хостов (32bit), исполняемый файл aarch64 для Linux и один для Android. Большое спасибо Джеймсу, Кирре и Веронике за то, что нашли время для их производства.

Распространение exe-файлов, совместимых с хостами XP, - это не способ побудить людей оставаться с неподдерживаемыми ОС, а скорее пробный переход к более новым ОС. Таким образом, люди с XP-хостами не упускают возможности внести свой вклад в нынешнюю волну задач SixTrack (ожидается, что она будет довольно продолжительной) при рассмотрении вариантов обновления своих хостов. В то же время мы изучаем 32-битные версии Linux. Следует отметить, что все Win-exe распространяются без нацеливания на конкретные версии ядра - следовательно, хосты XP могут получать задачи с обычными exe-файлами Windows, которые немедленно выходят из строя, но сервер BOINC должен быстро узнать, что XP-совместимый exe-файл является подходящим.

Мы также очень рады начать вовлекать пользователей freeBSD и Android в нашу производственную цепочку. Для последней платформы нынешний exe не будет работать на версиях Android> = 8 - Джеймс все еще изучает это. Поскольку фильтрация версий Android требует исправления на стороне планировщика:
https://github.com/BOINC/boinc/issues/3172
мы пометили Android exe как бета-версию. Следовательно, пользователям бета-версии Sixtrack с Android 8 и более поздними версиями не следует запрашивать задачи для этого хоста или снимать флажок тестовых приложений в их настройках проекта LHC @ home.

Мы также стремимся к выпуску exe-файлов MacOS, и мы должны скоро их протестировать на шестиступенчатом тесте.

Спасибо за вашу постоянную поддержку и помощь,
Алессио, для команды SixTrack

[Smirnoff]

Цитата (SETI_home_v8) »

Мы также очень рады начать вовлекать пользователей freeBSD и Android в нашу производственную цепочку. Для последней платформы нынешний exe не будет работать на версиях

Подозреваю, что "новый .exe" вообще ни на каких версиях FreeBSD, Линукс и/или Android работать не станет - ибо в этих ОС исполняемые файлы называются существенно иначе...

[SETI_home_v8]

Цитата (Smirnoff) »

Подозреваю, что "новый .exe" вообще ни на каких версиях FreeBSD, Линукс и/или Android работать не станет - ибо в этих ОС исполняемые файлы называются существенно иначе...

возможно, имелось ввиду исполняемые файлы, что бы основным пользователям было понятно...

[Smirnoff]

Цитата (SETI_home_v8) »

возможно, имелось ввиду

Я потому и написал " в которых сам SETI_home_v8 ничего не понимает... ", что ты лишь тупо копипастишь - не давая себе труда хотя-бы прочитать, не то что - понять...

[SETI_home_v8]

Цитата (Smirnoff) »

Я потому и написал " в которых сам SETI_home_v8 ничего не понимает... ", что ты лишь тупо копипастишь - не давая себе труда хотя-бы прочитать, не то что - понять...

Я не понимаю, зато другие увидят и поймут, ну или хотя бы заинтересуются....

[SETI_home_v8]

ЗА любовь к науке
(Перевод через гугл-переводчик)
https://www.tacc.utexas.edu/-/for-the-love-of-science
Научные энтузиасты, исследователи и студенты получают выгоду от работы на добровольных началах с использованием BOINC @ TACC.
(Суперкомпьютер TACC Stampede2, расположенный в J.J. Pickle Research Campus в Техасском университете в Остине. Stampede2 предоставляет возможности высокопроизводительных вычислений тысячам исследователей в США. Осенью 2017 года она была полностью запущена в производство как система из 18 петафлопов, основанная на успехах исходного замененного кластера Stampede.)
Вам не нужно быть ученым, чтобы участвовать в исследовательских проектах в таких областях, как биомедицина, физика, астрономия, искусственный интеллект или науки о Земле.
Используя специализированное программное обеспечение с открытым исходным кодом из проекта Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC), сотни тысяч домашних и рабочих компьютеров используются для добровольных вычислений с использованием пользовательских устройств и организационных ресурсов. За последние 17 лет, при финансировании, главным образом Национального научного фонда (ННФ), BOINC в настоящее время используется 38 проектами и более чем полмиллиона компьютеров, на которых работают эти проекты по всему миру.
Дэвид Андерсон, основатель BOINC, является научным сотрудником Лаборатории космических наук Университета Калифорнии в Беркли. Его целью в создании BOINC было создание программного обеспечения для обработки деталей распределенных вычислений, чтобы ученым не пришлось этого делать.
«Я хотел создать новый способ проведения научных вычислений в качестве альтернативы сеткам, кластерам и облакам», - сказал Андерсон. «Будучи программной системой, BOINC был очень успешным. Он развивался без особых трудностей роста для обработки многоядерных процессоров, всевозможных графических процессоров, виртуальных машин и контейнеров, и мобильных устройств Android».
Техасский центр расширенных вычислений (TACC) начал свой собственный проект в 2017 году - BOINC @ TACC -, который поддерживает виртуализированные, параллельные, облачные приложения и приложения на базе графических процессоров, что позволяет общественности помогать решать научные проблемы. BOINC @ TACC - это первое использование добровольных вычислений крупным центром высокопроизводительных вычислений (HPC).
«BOINC @ TACC - отличный проект для того, чтобы сделать широкую публику ключевым вкладчиком в научно-технические проекты», - говорит Риту Арора, научный сотрудник TACC и руководитель проекта.
https://boinc.tacc.utexas.edu/
«Мы любим взаимодействовать с людьми в сообществе, которые могут стать научными энтузиастами и связываться с TACC и генерировать осведомленность о научных проектах», - сказала Арора. «И, что важно для студентов и исследователей, всегда существует неудовлетворенный спрос на вычислительные циклы. Если у нас есть способ соединить эти два сообщества, мы удовлетворяем основную потребность».
Волонтер BOINC Дик Дагган - ИТ-специалист на пенсии, живет в Массачусетсе и более десяти лет занимается энтузиастами компьютерных технологий.
«Я ботаник-физик. Это мои любимые проекты», - сказал он. «Я делаю вычислительные циклы во многих проектах, включая Большой адронный коллайдер (LHC). LHC занимается современной физикой - они делают физику на краю того, что мы знаем о вселенной, и продвигаем этот край дальше."
Дагган использует свой ноутбук, настольный компьютер, планшет и Raspberry Pi, чтобы обеспечить вычислительные циклы для BOINC @ TACC. «Когда мой телефон подключен и заряжен, он также запускает BOINC @ TACC».
Присоединиться к BOINC @ TACC очень просто: зарегистрируйтесь как волонтер, настройте свое устройство и выберите свои проекты.
Вычислительные циклы на более чем 1300 вычислительных устройствах были предложены для проекта BOINC @ TACC, и более 300 устройств обработали задания, представленные с использованием инфраструктуры BOINC @ TACC. Суммарная мощность компьютера, доступная через ЦП на добровольных устройствах, составляет около 3,5 терафлопс (или 3,5 триллиона операций с плавающей запятой в секунду).
(Карлос Редондо (слева) и Риту Арора (справа). Редондо - старший специалист по аэрокосмической технике в UT Austin, разработчик проекта BOINC @ TACC и исследователь-исследователь, использующий инфраструктуру. Арора является научным сотрудником TACC и руководителем проекта BOINC @ TACC.)
Почему BOINC @ TACC?
Ни для кого не секрет, что вычислительные ресурсы пользуются большим спросом, а исследователям с самыми высокими вычислительными требованиями требуются суперкомпьютерные системы. Доступ к самым мощным суперкомпьютерам в мире, таким как ресурсы TACC, важен для развития науки во всех дисциплинах. Однако из-за ограниченности финансирования эти ресурсы всегда испытывают неудовлетворенную потребность.
Риту Арора, научный сотрудник TACC и руководитель проекта BOINC @ TACC)
«BOINC @ TACC помогает заполнить пробел в том, что нужно исследователям и студентам, и что в настоящее время им могут предоставить суперкомпьютерные центры открытой науки», - сказала Арора.
Исследователи из UT Остин; любое из 14 учреждений системы UT; а исследователи по всей стране через XSEDE, национальную передовую вычислительную инфраструктуру в США, приглашаются отправлять научные работы в BOINC @ TACC.
https://www.xsede.org/
Чтобы помочь исследователям с этой неудовлетворенной потребностью, TACC начала сотрудничество с Андерсоном в Калифорнийском университете в Беркли, чтобы выяснить, как центр может передать высокопроизводительные вычислительные задания в BOINC.
Когда исследователь готов представить проекты через BOINC @ TACC, все, что ему нужно сделать, это войти в систему TACC и запустить программу со своей учетной записи, которая зарегистрирует их для BOINC @ TACC, согласно Arora. После этого исследователь может продолжить запуск программ, которые помогут им (1) решить, является ли BOINC @ TACC подходящей инфраструктурой для выполнения их заданий; и (2) отправлять квалифицированные высокопроизводительные вычислительные задания через интерфейс командной строки. Исследователи также могут отправлять задания через веб-интерфейс.
Например, вместо работы, выполняемой в Stampede2, она может выполняться на домашнем или рабочем компьютере добровольца.
«Наше программное обеспечение соответствует типу ресурсов для работы и тому, что доступно в сообществе», - сказала Арора. «Тесно связанные приложения, требующие большого объема вычислений, ввода-вывода и памяти, не подходят для работы в инфраструктуре BOINC @ TACC. Поэтому такие задания отфильтровываются и передаются для запуска на Stampede2 или Lonestar5 вместо BOINC @ TACC, - пояснила она.
Значительное число высокопроизводительных вычислительных заданий также выполняется в системах TACC в дополнение к тесно связанным заданиям MPI. Эти высокопроизводительные вычислительные задания состоят из больших наборов слабо связанных задач, каждая из которых может выполняться независимо и параллельно с другими задачами. Некоторые из этих высокопроизводительных вычислительных заданий имеют скромные потребности в памяти и вводе / выводе и не предполагают фиксированного времени выполнения. Такие задания могут выполняться в инфраструктуре BOINC @ TACC.
«Работа на добровольных началах хорошо подходит для такой нагрузки», - сказал Андерсон. «Идея BOINC @ TACC состоит в том, чтобы разгрузить эти задания на сервер BOINC, освобождая суперкомпьютеры для тесно связанных параллельных заданий, которые в них нуждаются».
Для начала команда TACC развернула экземпляр сервера BOINC на платформе облачных вычислений. Затем команда разработала программное обеспечение для интеграции BOINC с платформами суперкомпьютеров и облачных вычислений. В ходе этого процесса команда проекта разработала и выпустила инновационные программные компоненты, которые могут использоваться сообществом для поддержки проектов из различных областей. Например, облачная общая файловая система и инфраструктура для создания образов Docker, разработанные в этом проекте, могут быть полезны для различных проектов научных шлюзов.
Как только проект начал работать, добровольцы с энтузиазмом начали регистрироваться. Количество исследователей, использующих BOINC @ TACC, постепенно увеличивается.
Карлос Редондо, старший специалист по аэрокосмическому проектированию в UT Austin, является разработчиком проекта BOINC @ TACC и исследователем, использующим инфраструктуру.
«Стимулом для исследователей в использовании компьютеров на добровольных началах является то, что они экономят на распределении своих проектов», - сказал Редондо. «Но исследователи должны помнить, что число ядер на добровольных системах будет небольшим, и у них нет специальной оптимизации, которую имеют серверы в TACC», - сказал Редондо.
Будучи студентом-исследователем, Редондо представил несколько рабочих мест по вычислительной гидродинамике через BOINC @ TACC. В этой области компьютеры используются для моделирования потока жидкости и взаимодействия жидкости (жидкости и газы) с поверхностями. Суперкомпьютеры могут достигать лучших решений и часто требуются для решения самых больших и самых сложных проблем.
(Визуализация ParaView вычислительной задачи по гидродинамике с использованием BOINC @ TACC. Имитация потока жидкости в двумерной квадратной полости (отверстии), ограниченной твердыми поверхностями с трех сторон с постоянной скоростью на вершине. Полученные результаты были идентичны полученным на Stampede2. Источник: Карлос Редондо)
«Результаты с точки зрения числа, полученного от устройств добровольцев, были точно такими, как ожидалось, и также идентичны тем, которые работают на Stampede2», сказал он.
По словам Редондо, поскольку задания выполняются всякий раз, когда компьютеры добровольцев становятся доступными, время обработки данных у исследователей больше, чем в Stampede2. «Важно, что, если волонтер решит остановить работу, BOINC @ TACC автоматически защитит ход выполнения, защитит данные и сохранит результаты».
Технический вклад TACC в BOINC
Программное обеспечение BOINC работает "из коробки". То, что он не поддерживает, это программное обеспечение для непосредственного приема на работу от суперкомпьютеров.
«Мы интегрируем программное обеспечение BOINC с программным обеспечением, которое работает на суперкомпьютерных устройствах, чтобы эти две части могли общаться друг с другом, когда нам нужно перенаправить квалифицированные высокопроизводительные вычислительные задания от суперкомпьютеров к добровольным устройствам. Другая часть, которую внес TACC, расширяется BOINC для платформ облачных вычислений ", сказал Арора.
В отличие от других проектов BOINC, инфраструктура BOINC @ TACC может выполнять задания на виртуальных машинах (ВМ), работающих в системах облачных вычислений. Эти системы особенно полезны для задач графического процессора и для обеспечения определенного качества обслуживания исследователей. «Если пул добровольных ресурсов сократится, мы сможем направить задания на системы облачных вычислений и оправдать ожидания исследователей. Это еще один уникальный вклад проекта», - сказала Арора.
BOINC @ TACC также впервые использует Docker для упаковки пользовательских научных приложений, чтобы они могли работать на добровольных ресурсах.
Кроме того, проектная команда планирует сотрудничать с компаниями, которые могут иметь программы корпоративной социальной ответственности для запроса вычислительных циклов на своих офисных компьютерах или системах облачных вычислений.
«У нас есть возможность использовать офисные настольные и портативные компьютеры, а также виртуальные машины в облаке. Мы продемонстрировали, что способны маршрутизировать задания от Stampede2 до систем облачных вычислений TACC, Chameleon и Jetstream, через инфраструктуру BOINC @ TACC. "Арора сказал.
Андерсон заключил: «Мы надеемся, что BOINC @ TACC обеспечит историю успеха, которая побудит другие крупные научные вычислительные центры использовать тот же подход. Это принесет пользу тысячам специалистов в области вычислительной техники и, мы надеемся, значительно увеличит популяцию добровольцев».
Дик Дагган выразил общее мнение добровольцев BOINC, что люди хотят сделать это ради любви к науке. «Это самое малое, что я могу сделать. Возможно, я не ученый, но я чего-то достигаю… и это интересно», - сказал Дагган.
Подробнее: Программная инфраструктура, разработанная TACC для маршрутизации заданий от систем TACC к добровольным устройствам и системам облачных вычислений, описана в этом документе. (https://link.springer.com/chapter/10...81-13-7729-7_8 )
BOINC @ TACC финансируется за счет премии NSF № 1664022. Участники проекта благодарны TACC, XSEDE и Общественному институту Science Gateway (SGCI) за предоставление ресурсов, необходимых для реализации этого проекта.
(Мы надеемся, что BOINC @ TACC обеспечит историю успеха, которая мотивирует другие крупные научные вычислительные центры использовать тот же подход. Это принесет пользу тысячам ученых и, мы надеемся, значительно увеличит популяцию добровольцев.
Дэвид Андерсон, основатель BOINC и научный сотрудник лаборатории космических наук Университета Калифорнии в Беркли)
article (1).jpg

article.jpg

article.png

[SETI_home_v8]

Туберкулез не знает границ
Одна треть населения земного шара питается туберкулезной бактерией, и в 2014 году от этой болезни погибло 1,5 миллиона человек, что делает ее одной из самых смертельных болезней в мире. Вы можете помочь исследователям узнать больше об этой болезни и о том, как ее преодолеть.
Туберкулез (ТБ) и BOINC
Туберкулез (ТБ) - одно из самых опасных заболеваний в мире, которое поражает людей в течение тысяч лет. Около трети населения мира питается туберкулезной бактерией, при этом только в 2014 году умирает 1,5 миллиона человек, и Всемирная организация здравоохранения в настоящее время считает туберкулез наряду с ВИЧ самой опасной инфекционной болезнью в мире. Благодаря помощи «Остановим туберкулез» исследователи используют систему World Community Grid для борьбы с этой смертельной болезнью.
Фон
Mycobacterium tuberculosis - медленный убийца, который часто остается бездействующим в течение длительных периодов времени, прежде чем воспользоваться возможностью превратиться в активное заболевание туберкулезом. Плохое питание, старость или ослабленная иммунная система могут ускорить начало активного туберкулеза. Это воздушно-капельное заболевание, чаще всего распространяющееся от одного человека к другому через каплю от кашля, попадающего в чьи-то легкие. Симптомы могут начаться с кашля, потери веса и лихорадки, перерасти в затрудненное дыхание и кашель с кровью и могут распространиться на другие органы.
Проблема
Хотя для борьбы с туберкулезом были разработаны вакцина и несколько препаратов, туберкулезная бактерия развивает устойчивость к доступным методам лечения. Медикаментозное лечение может длиться до двух лет, но, когда пациенты прерывают или прекращают лечение, у бактерий может развиться резистентность. Это, наряду с непостоянной доступностью лекарств и повышенным риском заражения ВИЧ-инфицированных пациентов с ослабленной иммунной системой, все это способствовало возобновлению заболевания. Почти половина европейских случаев в настоящее время устойчива по крайней мере к одному препарату, а 4% всех случаев в мире устойчивы к комбинации препаратов.
Предложенное решение
Бактерия имеет необычный слой, который защищает ее от многих лекарств и иммунной системы пациента. Среди жиров, сахаров и белков в этой оболочке туберкулезная бактерия содержит жирные молекулы, называемые миколиновой кислотой. Программа Help Stop TB будет использовать огромное количество вычислительной мощности, предоставляемой членами World Community Grid, для моделирования поведения этих молекул в их многочисленных конфигурациях, чтобы лучше понять, как они защищают бактерии ТБ. Ученые надеются использовать полученную информацию, чтобы наконец разработать более эффективные методы лечения этой смертельной болезни.
Хотите принять участие в борьбе с туберкулезом, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

[SETI_home_v8]

hstb_update_ma_folds.jpg
Автор: Команда «Помогите остановить туберкулез»
Ноттингемский университет
17 августа 2017
Резюме
Проект «Помогите остановить туберкулез» оказывается наиболее полным исследованием миколиновых кислот, которое когда-либо проводилось, что будет иметь огромное значение для всех исследователей, которые заинтересованы в том, как эти молекулы защищают бактерии. В этом обновлении исследователи описывают складки миколиновой кислоты, которые никогда не были детализированы, и объясняют, как они планируют продолжить исследование этой новой территории по мере продолжения проекта.
Привет всем, и спасибо, что уделили время вашему компьютеру, чтобы помочь остановить туберкулез!
Бактерия, вызывающая туберкулез (микобактерии туберкулеза), имеет необычное покрытие, которое защищает ее от многих лекарств и иммунной системы пациента. Это покрытие включает в себя жирные молекулы, называемые миколиновой кислотой. Проект «Помогите остановить туберкулез» использует компьютерное моделирование для моделирования поведения этих миколиновых кислот во многих их конфигурациях, чтобы лучше понять, как они защищают бактерии от туберкулеза. Это может помочь ученым разработать более эффективные методы лечения этой смертельной болезни.
Изучение миколиновых кислот
Со времени нашего последнего обновления в феврале команда сосредоточилась на анализе данных моделирования, которые мы получили от World Community Grid, и придумала содержательные выводы о том, как различные конфигурации миколиновых кислот могут обеспечить защиту от бактерий ТБ. Складки миколиновой кислоты, о которых мы поговорим в этом разделе, ранее не были описаны, и никогда не было такого углубленного изучения складок миколиновой кислоты и их связи друг с другом.
Мы продолжаем анализировать данные, используя инструментарий, который мы более подробно описали в нашем предыдущем обновлении проекта. Вкратце, основные аналитические методы, которые мы используем, включают комбинацию кластеризации PCA (анализ основных компонентов), использование инструмента, разработанного в Аптечной школе при Ноттингемском университете, и расчеты дистанционной матрицы. Пример различной информации, которую мы можем извлечь из расчетов матрицы расстояний, можно найти ниже.
Эта фигура является иллюстрацией матрицы расстояний для двух сгибов; складка «узел» и складка с пятью цепями. Эти складки миколиновой кислоты не были описаны ранее. На этом рисунке показано, что эти различные сгибы (слева) на самом деле связаны между собой и имеют зависимости друг от друга, как это видно из их матриц среднего расстояния (справа), которые визуально очень похожи. Это сходство дополнительно подтверждается расчетами среднеквадратичного отклонения (RMSD).
Эти различные схемы свертывания в настоящее время анализируются для всего набора данных, полученных из World Community Grid. Эти данные также включают моделирование при разных температурах и для разных растворителей. Таким образом, это дает нам возможность проанализировать влияние этих параметров на складывание различных миколиновых кислот, что важно для понимания того, как они в конечном итоге взаимодействуют, складываются и ведут себя в бактериальных клеточных стенках и влияют на свойства клеточной стенки, которые обеспечивают защиту для бактерии туберкулеза.
Оставшаяся проблема для анализа данных Grid Мирового сообщества состоит в том, чтобы объединить огромное количество информации в важные ключевые характеристики, к которым мы стремимся, и ключевой вопрос: почему разные миколиновые кислоты играют такие разные биологические и иммунологические роли? Оставайтесь с нами, мы работаем над этим.
Планы на будущее
В планах на будущее - позволить нашим результатам «иссякнуть» через несколько месяцев. Это поможет нам организовать огромное количество симуляций, которые мы сейчас выполняем. Более конкретно, запустив результаты «всухую», мы сможем исследовать ход моделирования, исправить любые проблемы, создать эффективные резервные копии, а затем перезапустить моделирование заново. Повторный запуск «чистого» означает не только то, что мы исправим все возможные проблемы, но также означает, что все симуляции будут перезапущены одновременно, что гарантирует более эффективный мониторинг их прогресса. Кроме того, новые модели будут добавлены в рабочий процесс на основе информации, которую мы уже собрали.
Что касается командных новостей, Афина в последние недели пишет диссертацию и должна сосредоточиться на этих 100%, чтобы убедиться, что подача проходит гладко! Как только мы «иссякнем» и начнем «чистые» симуляции, наша команда немного изменится, поскольку Вилма уйдет в отставку. Инициировав проект, Вильма была рада видеть запуск проекта и добилась значительных успехов благодаря тяжелой работе команды Ноттингема и вашему вкладу. Вся команда чрезвычайно благодарна за вклад и талант Вильмы - без нее мы никогда бы не приступили к этому амбициозному проекту и не смогли бы его расширить. Она внесла неизмеримый вклад, и мы желаем ей всего наилучшего в ее будущих начинаниях - пусть они будут хотя бы столь же успешными.
Это были все наши новости на данный момент! Еще раз спасибо за ваш вклад!
https://www.worldcommunitygrid.org/r...t1/overview.do
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=515
Хотите принять участие в борьбе с туберкулезом, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

[Nether15Lands]

Тормоза поборол, надо было поменять учётную запись пользователя виндовс, на новенькой всё так как до добавления оперативки стало, тоесть не совсем гладко но нормально. Надо будет ещё напряжение в розетке померить, думаю там не 220-240 а меньше, должно же быть логическое объяснение такого жора

[SETI_home_v8]

Цитата (Nether15Lands) »

Тормоза поборол, надо было поменять учётную запись пользователя виндовс, на новенькой всё так как до добавления оперативки стало, тоесть не совсем гладко но нормально. Надо будет ещё напряжение в розетке померить, думаю там не 220-240 а меньше, должно же быть логическое объяснение такого жора

Удачи... А вообще проекты которые работают с видеокартой тяжеловаты... и прожорливы в плане электроэнергии... но чтобы при этом пк так жестко тупил я такого не встречал... хотя кто знает...

[garniv]

Цитата (Nether15Lands) »

Надо будет ещё напряжение в розетке померить, думаю там не 220-240 а меньше, должно же быть логическое объяснение такого жора

А разве в твоем системнике не универсальный БП, работающий в диапазоне 110-250 В ?

[SETI_home_v8]

200 000 новых предсказанных белковых структур и подсчет: планы на будущее для проекта невосприимчивости к микробиомам
Автор: Томаш Косциолек, доктор философии
UC San Diego Центр микробиомных инноваций
23 июля 2019 г.
Резюме
Проект «Иммунитет к микробиомам» позволил спрогнозировать почти 200 000 уникальных белковых структур (пока), и проект вышел на международный уровень. Узнайте больше в этом видео обновлении.
https://youtu.be/0mOht1nahEg
(Текст ниже является транскрипцией видео.)
Уважаемые волонтеры сообщества World Grid,
По состоянию на июль 2019 года вы пожертвовали около 70000 лет процессорного времени для проекта «Иммунитет к микробиомам», который помог нам предсказать почти 200 000 уникальных белковых структур!
На данный момент — это больше, чем все экспериментально решенные белковые структуры на сегодняшний день!
Ваш щедрый вклад помогает нам разрабатывать новые методы и получать представление о микробных белках, их структурных и функциональных вселенных.
Мы постоянно совершенствуем наши методы благодаря данным, сгенерированным проектом, и учимся на них вносить коррективы в то, как и что мы прогнозируем в рамках проекта. Таким образом, это беспроигрышная ситуация: мы постоянно учимся и внедряем инновации, максимально эффективно используя вычислительные мощности, которые вы нам предоставляете.
Мы уже аннотируем белки с современной точностью и открываем новые структуры, которые выполняют эти функции. В конце мая мы встретились в Институте Флэтайрон в Нью-Йорке, чтобы завершить подготовку проекта публикации и изучить наши выводы на сегодняшний день. В скором времени мы поделимся своими результатами в научных публикациях и непосредственно с вами.
В конечном счете, мы приближаемся к решению главной цели этого проекта - иммунитета к микробиомам.
Есть еще одна вещь. В прошлом месяце я переехал в Малопольский центр биотехнологий в Кракове, Польша, чтобы занять здесь должность доцента. Что это значит для проекта и моего участия в нем? Это хорошая новость, потому что здесь я создаю группу, чтобы выполнять еще больше работы над этим проектом. Вскоре будет больше исследователей, которые будут усердно работать, чтобы наилучшим образом использовать бесценные данные, которые вы нам предоставляете!
Поэтому спасибо вам за участие в проекте и за то, что вы сделали возможным не только научное открытие, но и создание по-настоящему международной и совместной сети исследователей, которые увлечены и верят, что проект «Иммунитет к микробиомам» изменит наше понимание того, как работает микробиом, и приблизить нас к решению проблемы микробиомного иммунитета при диабете 1 типа и воспалительных заболеваниях кишечника.
Хотите принять участие в решении проблемы микробиомного иммунитета при диабете 1 типа и воспалительных заболеваниях кишечника тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

[SETI_home_v8]

OpenZika близка к завершению работы над сетью мирового сообщества волонтеров
Community Grid за последние три года. Узнайте о следующих шагах для проекта в этом всеобъемлющем обновлении.
Завершение работы над сетью мирового сообщества
Недавно мы оценили работу, проделанную для проекта OpenZika, и пришли к выводу, что мы почти завершили то, что предложили, а именно провести виртуальный скрининг практически всех белков вируса Зика из самого большого набора данных доступных соединений (библиотека ZINC 15, содержащая приблизительно 30 миллионов соединений). Благодаря волонтерам, которые поддержали проект, у нас есть много, много результатов для оценки.
В течение следующих нескольких недель мы представим несколько дополнительных структур вируса Зика и полимеразы NS5 (РНК и активный сайт) и метилтрансферазы NS5 (сайт GTP), чтобы завершить наш проект. Когда группа разработчиков World Community Grid создает рабочие единицы для этих структур, это должно создать приблизительно 20 000 пакетов. Как только они будут завершены, мы полностью сосредоточимся на анализе данных.
Прогресс в выборе и тестировании соединений
Мы фактически провели скрининг коммерческой базы данных ChemBridge, содержащей более 1 миллиона соединений, против белков вируса Зика (ZIKV): оболочки, протеазы, геликазы, полимеразы и метилтрансферазы.
Мы также проверили базу данных ChemBridge на наличие протеазы денге и протеазы геликазы. После расчета стыковки на OpenZika мы пропустили соединения через фильтр свободной энергии и фильтр моделей машинного обучения ZIKV. Мы также провели медицинский осмотр на основе наиболее перспективных кандидатов.
Этот новый раунд соединений позволил нам выбрать 55 новых кандидатов на вирус Зика и 20 кандидатов на лихорадку денге (рис. 1). Соединения были приобретены и отправлены в Калифорнийский университет в Сан-Диего в лаборатории доктора Джейра Сикейра-Нето для экспериментальной оценки. Они проводят клеточные анализы в нервных стволовых клетках человека (hNSCs) с ZIKV. Мы также проведем ферментные анализы в геликазе и протеазе белков ZIKV NS3 вместе с нашими сотрудниками в Физическом институте Сан-Карлоса, Университет Сан-Паулу (Бразилия), в лаборатории доктора Глауциуса Оливы, чтобы подтвердить действия предполагаемых ферментативных кандидатов.

271/5000
(Рис. 1. Ход экспериментов по виртуальному скринингу, выполненных для оболочки ZIKV (E), протеазы NS2B-NS3, геликазы NS3, полимеразы NS5 и метилтрансферазы NS5, а также для протеазы NS2B-NS3 DENV и геликазы NS3, с использованием базы данных ChemBridge (~ 1 миллион соединений).)
Кроме того, мы выполнили виртуальный скрининг двух собственных наборов данных о натуральных продуктах и полусинтетических соединениях от двух сотрудников: доктора Ластера из Университета штата Северная Каролина (Университет штата Северная Каролина) и доктора Регасини из Университета штата Сан-Паулу (Университет США). Мы фактически провели скрининг соединений против протеаз ZIKV NS3 и белков геликазы и пропустили соединения через фильтр свободной энергии. После этого мы выполнили целевой прогнозный анализ перспективных хитов. Затем экстрагированные и выделенные соединения были протестированы с использованием анализов in vitro, клеточных анализов и ферментативных анализов, чтобы подтвердить исследование in silico (рис. 2).
(Рисунок 2. Ход экспериментов по виртуальному скринингу, выполненных для протеазы ZIKV NS2B-NS3 и геликазы NS3, с использованием баз данных housenatural и полусинтетических соединений.)
Состояние расчетов
В общей сложности мы предоставили почти 8,57 миллиарда рабочих мест для стыковки, в которых участвовало 427 различных целевых сайтов. На наших первых экранах использовалась более старая библиотека из 6 миллионов коммерчески доступных соединений, а в наших текущих экспериментах используется новая библиотека ZINC15 из 30,2 миллиона соединений.
К настоящему времени,> 80 000 добровольцев, которые пожертвовали свои запасные вычислительные мощности OpenZika, дали нам> 84 711 процессорных лет вычислений стыковки, в настоящее время в среднем 75,1 процессорных лет в день! Спасибо всем большое за вашу помощь !!
За исключением нескольких отставших, мы получили все результаты для наших экспериментов, которые включают стыковку 30,2 миллиона соединений против NS1, NS3 helicase (как сайта связывания РНК, так и сайта ATP), NS5 РНК-полимеразы (NTP и карман РНК), NS5 метилтрансфераза (сайт SAM), протеаза NS2B / NS3, капсид (карманы связывания 1 и 2) и белок оболочки.
Предстоящие публикации
Недавно мы опубликовали обзор под названием «Высокая пропускная способность и вычислительное перепрофилирование для забытых болезней» в журнале «Фармацевтические исследования». В этой статье описываются усилия по перепрофилированию многих лекарств, предпринимаемые в разных лабораториях по всему миру, чтобы попытаться найти способы лечения многих тропических заболеваний, включая инфекции Зика и денге.
Исследователи OpenZika Доктор Мелина Моттин, Доктор Рузвельт Сильва, Msc. Бруна Соуза и Пауло Рамос представили тезисы для рассмотрения для устной и / или постерной презентации на конференции 9thBrazMedChem2019, крупнейшей конференции по медицинской химии в Латинской Америке. Д-р Моттин и Бруна представят исследования, связанные с природными соединениями: «Открытие флавоноидов из нитроген птерогина с мощной активностью против протеазы и геликазы вируса Зика» и «Открытие новых кандидатов на вирус Зика: натуральные продукты из Angelica keiskei с активностью против NS2B- Протеаза NS3». Пауло представит работу «Интегративный анализ сходства, модели стыковки и машинного обучения для выявления новых хитов Zika NS5, управляемых ингибиторами денге NS5». Доктор Рузвельт представит исследование молекулярной динамики ZIKV NS1: «Динамическое поведение денге и Белок NS1 вирусов Zika раскрывает механизмы взаимодействия мономер-мономер и дает представление о рациональном дизайне лекарств».
Документы в стадии написания - будут представлены в ближайшее время:
Мы готовим следующие статьи о впечатляющих результатах проекта OpenZika:
В одной статье сообщается о результатах (виртуальных и экспериментальных) первого раунда соединений, отобранных против геликазы ZIKV NS3, которые продемонстрировали анти-ZIKV-активность в нервных стволовых клетках человека (hNSC)
В трех работах сообщалось о замечательных результатах виртуального скрининга и экспериментальной оценки натуральных продуктов (две из коллаборации Бразилии и одна из коллаборации NC State University), растений из Бразилии и традиционной китайской медицины, соответственно, которые представили анти-ZIKV активность, ингибирующую ZIKV протеины протеазы и / или геликазы
В одном документе сообщается о результатах для утвержденных лекарственных препаратов / соединений клинических коллекций, которые обладают противомалярийной и противоболевой активностью, которые представили анти-ZIKV-активности против белка геликазы ZIKV, кандидатов на повторное использование лекарственных средств.
В одной статье представлены результаты расчетов моделирования молекулярной динамики белка ZIKV NS1 и сведения о связывающих карманах и дизайне лекарств. Эта статья была представлена в Журнал биомолекулярной структуры и динамики под названием «Динамическое поведение вирусов Денге и Зика. Белок NS1 раскрывает механизмы взаимодействия мономер-мономер и дает представление о рациональном дизайне лекарств», и в настоящее время рассматривается для публикации.
Команда также совместно подготовила главу для книги по трипаносомным болезням, которая будет опубликована в журнале Burger's Medicinal Chemistry.
Эти документы будут вскоре представлены в научных журналах.
Прошлые публикации и пропаганда
20 июня 2018 года был опубликован основной обзор «Обнаружение наркотиков сегодня» «Обнаружение лекарств от А до Я». Это всеобъемлющий обзор недавних достижений в области обнаружения наркотиков ЗИКВ, в котором освещаются репозиционирование лекарств и соединения с компьютерным контролем, в том числе недавно обнаруженные вирусные. и ингибиторы клетки-хозяина. Также описываются и обсуждаются перспективные молекулярные мишени ZIKV, а также мишени, принадлежащие клетке-хозяину, как новые возможности для открытия лекарств ZIKV. Все эти знания важны не только для продвижения борьбы с вирусом Зика и другими флавивирусами, но также помогут научному сообществу подготовиться к следующей новой вирусной вспышке, на которую нам придется реагировать.
Наша статья «Вычисление лекарств для вируса Зика» была опубликована в специальном выпуске Бразильского журнала фармацевтических наук. В этой статье мы кратко излагаем текущие усилия по поиску вычислительных лекарств и их применение для обнаружения лекарств против ZIKV. Мы также представляем успешные примеры использования вычислительных подходов к открытию лекарств ZIKV, включая наш проект OpenZika.
Д-р Шон Экинс представил плакат «Клеточные симпозиумы: новые и вновь возникающие вирусы» 1-3 октября 2017 года в Арлингтоне, штат Вирджиния, США, под названием «OpenZika: открытие новых противовирусных кандидатов против вируса Зика».
20 октября 2016 года была опубликована наша статья о забытых тропических заболеваниях PLoS «OpenZika: проект всемирного сетевого сообщества IBM по ускорению обнаружения вируса Зика», и ее уже просмотрели более 5200 раз. Любой может получить доступ и прочитать эту статью бесплатно. Другой исследовательский документ «Иллюстрирование и моделирование гомологии белков вируса Зика» был опубликован в F1000Research и просмотрен> 4200 раз.
Мы также опубликовали еще одну исследовательскую работу под названием «Моделирование молекулярной динамики геликазы Zika Virus NS3: анализ активности сайтов связывания РНК» в специальном выпуске по флавивирусам для журнала Biochemical and Biophysical Research Communications. Это исследование системы геликазы NS3 помогло нам узнать больше об этой многообещающей цели для блокирования репликации Zika. Результаты помогут нам понять, как мы анализируем виртуальные экраны, которые мы выполняли на геликазе NS3, и моделирование молекулярной динамики создало новые конформации этой системы, которые мы использовали в качестве мишеней на новых виртуальных экранах, которые мы выполняли в рамках OpenZika.
Результаты проекта OpenZika были представлены на 256-м Национальном собрании ACS 19-23 августа 2018 года в Бостоне, штат Массачусетс, США. Доктор Моттин выступил с устной презентацией и представил плакат под названием «OpenZika: открытие новых противовирусных кандидатов против вируса Зика»; в сессии «Хемоинформатические подходы для улучшения обнаружения лекарств на основе натуральных продуктов».
Д-р Моттин также выступил с устной презентацией «Применение молекулярной динамики к обнаружению лекарств для вируса Зика и Schistosoma mansoni» на встрече по инициативе Южной Америки по сотрудничеству в области молекулярного моделирования (SAIMS), которая состоялась в Институте Пастера, Монтевидео, Уругвай, 4 ноября. 7, 2018. Встреча была отличной возможностью для обмена опытом и сотрудничества с южноамериканскими исследователями, которые работают с Zika.
Информация о БразМедХим
Главный исследователь OpenZika, профессор Каролина Орта Андраде, также директор Отдела медицинской химии Бразильского химического общества (SBQ), организует крупнейшую конференцию по лекарственной химии и открытиям лекарств в Латинской Америке, 9thBrazMedChem2019, которая состоится 1 сентября -4, 2019, в Пиренополисе, Гояс, Бразилия.
Основная тема конференции этого года - «Преодоление разрыва между академической и фармацевтической промышленностью в продвижении открытия лекарств». Оргкомитет и научные комитеты работают над тем, чтобы сохранить выдающееся качество прошлых изданий, пытаясь обеспечить эффективное вовлечение и участие научного сообщества в современной структуре, которая объединяет научные и социальные мероприятия высокого уровня для объединения участников.
Мы рассчитываем принять около 500 человек, в основном аспирантов, исследователей и профессоров, работающих в области медицинской химии из Бразилии и стран Латинской Америки, в интерактивной и совместной атмосфере для обмена опытом и информацией для решения задач медицинской химии 21 век.
Более того, доктор Шон Экинс, коллега по проекту OpenZika, едет в компанию 9thBrazMedChem, чтобы рассказать о нашей работе над OpenZika, а также о работе над болезнью Шагаса и открытием лекарств от Эболы, которая представляет собой лишь некоторые из забытых болезни, с которыми он связан.
Новые члены команды проекта
Пауло Рамос - новый студент, который присоединился к лаборатории профессора Андраде в январе 2019 года. В своей проектной работе он впервые искал ингибиторы NS5 вируса денге в базах данных PubChem и ChEMBL. Он также выполнил интегративный анализ сходства белков денге и Zika NS5, закрепление известных ингибиторов DENV на сайтах Zika NS5 и модели машинного обучения (ML) для определения приоритетов лучших результатов. Он обнаружил 156 соединений, о которых сообщалось, что они являются ингибиторами денге NS5, которые были закреплены на сайтах Zika NS5 и оценены моделями ML. Двадцать два соединения были отобраны как демонстрирующие наилучшие результаты. Затем он выполнил аналогичный поиск с попаданиями в коммерческую базу данных (электронные молекулы) и проверил похожие соединения с помощью стыковочных и ML-фильтров. 67 виртуальных хитов для Zika NS5 будут проверены с помощью клеточных тестов Zika.
(Команда OpenZika LabMol: Мелина, Каролина, Бруна и Пауло в лаборатории в Федеральном университете Гояс, Бразилия (весна 2019 г.))
(Сотрудничество Pharmeceuticals (слева направо): Шон Экинс, Дэниел Фоил, Кимберли Цорн, Ана Пухл Рубио, Дженнифер Кляйн, Мэгги Хапси, Томас Лейн, Андреа Барри (бизнес-консультант))
В лаборатории д-ра Экинса Ким и Дэниел (см. выше) участвовали в оценке соединений для проектов OpenZika с нашими моделями машинного обучения, разработанными для разных наборов данных. Сотрудничество Фармацевтические препараты продолжают бороться с забытыми болезнями, сотрудничая с учеными всего мира. Если вы заинтересованы в сотрудничестве с нами, пожалуйста, свяжитесь с sean@collaborationspharma.com.
Мы невероятно благодарны всем волонтерам, которые тратят свое неиспользованное компьютерное время на этот проект! Большое спасибо!!
https://link.springer.com/article/10...095-018-2558-3
https://brazmedchem.org/
https://doi.org/10.1016/j.drudis.2018.06.014
http://www.scielo.br/pdf/bjps/v54nsp...spe-e01002.pdf
http://www.cell-symposia.com/emerging-viruses-2017/
http://journals.plos.org/plosntds/ar...l.pntd.0005023
https://f1000research.com/articles/5-275/v1
http://www.sciencedirect.com/science...34X?via%3Dihub
http://www.acs.org/bostoninfo
Open-Zika-Fig-1-copy.jpg

Open-Zika-Fig-2.jpg

Open-Zika-Pic-1.jpg

Open-Zika-Pic-2.jpg

[SETI_home_v8]

Конкурс Стокгольмской школы науки и инноваций посвящен 25 годам компьютерного времени для исследований рака и микробиомов
15 августа 2019 г.
Резюме
Школьная средняя школа в Швеции решила поддержать картографирование маркеров рака и проект по иммунитету к микробиомам во время месячного конкурса между пятью командами World Community Grid. Вот что они узнали во время процесса.
(Студенты SSIS обсуждают результаты командного конкурса World Community Grid, который поддержал картирование маркеров рака и проект по иммунитету к микробиомам.)
Пять команд, 25 лет вычислительного времени и 45 945 результатов, возвращенных за один месяц, привели не только к большой поддержке двух проектов World Community Grid, но и к большому обучению студентов в Стокгольмской школе науки и инноваций в Швеции (SSIS),
https://stockholmscienceandinnovatio...6soeQrGuTolmA#
Школа, являющаяся партнером IBM Sweden, в течение нескольких лет поддерживала World Community Grid, в том числе проводила товарищеское соревнование со школой в США в 2017 году. Этой весной SSIS решила провести соревнование между пятью командами (четыре студенческие команды и одна команда преподавателей), чтобы узнать, какое из них может принести больше компьютерного времени за один месяц. Чтобы максимизировать свои усилия, студенты решили сосредоточить свои усилия на одном или двух проектах, в конечном итоге решив поддержать картирование онкологических маркеров и проект по устойчивости к микробиомам.
Перед началом конкурса студенты установили программу Boinc на 25 компьютеров, на которых в течение всего месяца работала система World Community Grid. (Теперь, когда конкурс окончен, компьютеры продолжат использовать World Community Grid, а также будут использоваться для класса сертификации Cisco.) Студенты также узнали об установке программного обеспечения и о том, как настроить параметры своего компьютера для запуска World Community Grid в рамках проект. https://www.worldcommunitygrid.org/r...m1/overview.do
После того, как соревнование было запущено, все следили за прогрессом команд с помощью табло команды, созданного студентом, которое интегрировало API World Community Grid и транслировалось на больших экранах по всей школе.
https://www.worldcommunitygrid.org/r...p1/overview.do
Студенты в SSIS уже обязаны использовать World Community Grid на своих ноутбуках как часть обязательства учреждения по социальной ответственности, но они могут контролировать, какие проекты поддерживать и сколько сил выделять программе.
В постконкурсном опросе большинство студентов заявили, что им понравилось соревнование и они хотели бы сделать что-то подобное в будущем. Их разочарования были связаны с процессом установки и выяснением того, как максимизировать их вклад в World Community Grid, не влияя на производительность их компьютеров.
И совет SSIS для других школ, которые рассматривают подобные проекты?
Убедитесь, что учащиеся знают, как настроить параметры своего компьютера заранее.
Подумайте о типе соревнования, которое лучше всего подойдет для вашей школы и студенческой культуры.
Если ответственное использование технологий и социальная ответственность являются важной частью вашей школы, рассмотрите возможность включения участия World Community Grid в вашу учебную программу.
Благодарим студентов, преподавателей и администраторов SSIS, которые участвовали в этом конкурсе, а также IBM Sweden за их поддержку!
Хотите принять участие и поддержать картографирование маркеров рака и проект по иммунитету к микробиомам, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php

SSIS-Discussion.jpg

[SETI_home_v8]

ОБЪЯВЛЕН ПОБЕДИТЕЛЬ ПРЕМИИ КАРЛА САГАНА ПО НАУЧНОЙ ПОПУЛЯРИЗАЦИИ
САН-ФРАНЦИСКО - Wonderfest, 22-летний Научный маяк залива, объявил сегодня, что астроном Дэн Вертхимер получил премию Карла Сагана за популяризацию науки в 2019 году. Саганская премия Wonderfest присуждается специально для признания и поощрения исследователей, которые «имеют и внесли большой вклад в общественное понимание и оценку науки». Прошлые лауреаты Саганской премии включают биохимика Калифорнийского университета в Беркли Дженнифер Дудна, невролога из Стэнфорда Роберта Сапольского и Лауреата Нобеля Пол Берг. Приз включает денежную награду в размере 5000 долларов США и будет официально вручен на официальном мероприятии в Сан-Франциско 9 ноября, в день рождения Карла Сагана.
«Wonderfest родился в 1997 году, всего через несколько месяцев после смерти исследователя и популяризатора Карла Сагана», - отмечает исполнительный директор организации Такер Хайатт.
«Работа Wonderfest была посвящена памяти Карла Сагана, С тех пор Саган был бы горд узнать, что Дэн Вертхимер, так много достиг в области астрономических исследований и пропаганды, получив Саганскую премию Wonderfest за 2019 год».
Wonderfest является некоммерческой корпорацией, занимающейся неформальным научным образованием и популяризацией, особенно среди взрослых людей в районе залива Сан-Франциско. Несколько раз в месяц, Wonderfest производит личные научные мероприятия - с сопровождающими онлайн-видео - в целях «расширения концепция научного сообщества». Wonderfest также проводит семинары «Посланник науки» для разработки навыков научной коммуникации аспирантов Bay Area.
Werthimer - председатель и главный научный сотрудник исследовательской группы Berkeley SETI по исследованиям Мэрилин и Уотсон Альбертс.
Центр (BSRC). BSRC проводит эксперименты по поиску электромагнитных подписей гипотетических разумных внеземных цивилизаций. Филиал в Калифорнийском университете в Беркли, BSRC может быть самым известным за его компьютерное программное обеспечение добровольцев SETI @ home и за его 10-летний опыт работы в этой области и использовании всего 100 миллионов долларов
Проект Breaththrough Listen.
Werthimer получил степень бакалавра в Университете штата Сан-Франциско и работал в аспирантуре в Калифорнийском университете Беркли. Он стал доцентом на инженерном и физическом факультетах в SF.
Штат и приглашенный профессор в университетах Китая, Франции и Венгрии.
Как соучредитель и главный исследователь SETI @ home, Werthimer помог вдохновить восемь миллионов волонтеров в 226 странах для участия в поисках внеземного интеллекта (SETI). Werthimer дал более 500 публичных выступлений на протяжении 40 лет, и показан в около 100 телевизионных документальных фильмов, и дал показания Комитету Конгресса США по науке, космосу и технологиям. У него также разработаны совместно с Залом науки Лоуренса программы для учебной программы о жизни во вселенной и SETI, этим пользуются около миллиона учащихся начальной и средней школы.
Получив известие, что он лауреат Саганской премии 2019 года, Вертхимер ответил: «Я невероятно
довольный и благодарный. Вдохновляющие книги Карла Сагана оказали огромное влияние на мою молодость, привели меня в SETI, астрономию и естественнонаучное образование.
Дополнительная информация: https://wonderfest.org/sagan-prize
https://seti.berkeley.edu
Контактное лицо:
Такер Хайатт Исполнительный директор, Wonderfest
Электронная почта: tucker@wonderfest.org
Тел: 415-577-1126
Dan-Werthimer-wonderfest-sagan-prize.jpg

[SETI_home_v8]

О перспективах SETI. Что ожидать от ET.
Это поиск одного из самых значительных открытий в истории людей или глупое увлечение? Каковы шансы, что мы когда-либо свяжемся с ET? Каково будет его влияние: удивительные достижения в науке или незначительные достижения в знаниях; рецепт спасения нашей планеты или предвестник нашего уничтожения? Вопросы, которые вращаются вокруг мира SETI, велики по своему охвату. Хотя инвестиции в поиск незначительны по сравнению с общим объемом академических наук, не говоря уже о национальных бюджетах, они серьезны и требуют постоянных усилий. Вероятность успеха может быть весьма мала, но, если мы никогда не будем искать или покупать этот билет LOTTO, шансы будут даже ближе к нулю. Хотя, возможно, ET может показать себя без нашего поиска (или уже сделал, по мнению некоторых, правдивость которых вы можете оценить для себя).
Мы обсуждали эти шансы в предыдущем эссе из этой серии (Пересмотренное уравнение Дрейка). Никто не знает количество цивилизаций в нашей галактике, которые могут отправить нам информацию. Рациональные ученые и непрофессионалы могут предполагать ответ в диапазоне от одной (мы одни) до миллионов среди 300 миллиардов звезд и сравнимого числа планет в нашей галактике Млечный Путь. Из переменных, включенных в оценку, наибольшая неопределенность, по-видимому, связана с вероятностью возникновения технологических цивилизаций на планете с гостеприимной температурой и продолжительностью жизни таких цивилизаций. (SETI выбирает стандартное определение «технологический» для обозначения сущностей, которые посылают радио- или оптические сигналы, которые мы можем обнаружить, или которые просто появляются здесь лично или через свои артефакты или машины. Извините, умные дельфины не в счет.), Кроме того, в видимой вселенной есть еще миллиарды галактик, и невидимая вселенная может быть бесконечной по своему охвату. Но что мы ожидаем, если и когда контакт произойдет? Единственное безопасное предположение состоит в том, что ответ не будет безупречным.
Размышления о последствиях контакта варьируются от утопических до катастрофических. Как красочно выразился Майкл Мишо, «контакт может привести к Небесному Вудстоку или Армагеддону». Возможно, минимальное состояние успеха SETI - это радио или оптический сигнал, который однозначно исходит от ET. Достаточно серии простых чисел, как в книге и фильме «Контакт». Многие из нас были бы рады узнать, что мы не одиноки в космосе. Что касается меня, я также хотел бы знать, могла ли биология возникать в другом месте, и как она находила альтернативные решения для создания жизни из неживой химии. Какими другими способами собранные молекулы использовали энергию для создания структур, роста, поиска средств для производства потомства и развития в бесчисленные виды? Для этого найти микробную жизнь на Марсе или подо льдом некоторых лун Юпитера или Сатурна можно. Но если мы ожидаем большего от «я» SETI, за вызовом «здесь мы есть» последует сообщение, которое мы можем декодировать. Некоторые из пионеров SETI даже надеются, что эти сообщения не только продвинут нашу науку, но и решат проблемы человечества. В связи с этим астроном Геррит Вершуур назвал SETI «технологическим поиском бога».

Обо всем по порядку. Возможный контакт потребует проверки, что может повлечь за собой наблюдения со стороны нескольких устройств обнаружения и необходимость ожидания последующих сигналов. Мы не хотим быть одураченными природным явлением, ошибочным сигналом, полученным с Земли, или обманом (подумайте, человек из Пилтдауна). Участники SETI @ home хорошо знают о проблемах, связанных с просеиванием стога сена для выявления возможной иглы. Затем возникает непростая задача расшифровки сообщения от цивилизации, которая может быть на миллионы лет более продвинутой, чем мы. Будем надеяться, что они достаточно умны, чтобы понять, как разговаривать с более простыми формами жизни и позволить Землянам понять Галактическую Энциклопедию. Когда пионера SETI Фрэнка Дрейка спросили, как мы можем расшифровать сообщение, если оно неочевидно, он ответил: «Я бы посмотрел их телевизор». Я предполагаю, что это означало в более широком смысле подслушивать как можно большую часть их внутреннего общения. насколько это возможно. Альтернативная стратегия состоит в том, чтобы искать мистическую помощь, чтобы расшифровать надпись на «табличках». Это было опробовано ранее в истории человечества. Далее, также существует проблема с верой в декодер (ы) сообщения. Ожидание, что один неопровержимый источник переведет сообщение SETI, чтобы все поверили, бросает вызов истории человечества. Ни один пророк еще не убедил всех в своей религии или системе правления. (Во всем мире даже не признается, что Земля круглая, что положение планет не может влиять на вашу повседневную жизнь, или что ВВС США не спрятали инопланетян в секретном месте в пустыне.) Ссора, глубина сообщения от инопланетян, вероятно, подстегнет множество новых религий, в то же время бросая вызов доктринам существующих. Вероятно, наименее вероятным результатом является то, что контакт может храниться в секрете. (Особенно, если начальные детекторы являются астрономами, а не Агентством национальной безопасности).
Там, несомненно, будут дебаты о том, чтобы ответить на их сигнал. Принимая во внимание межзвездные расстояния и ограничение скорости света, двусторонний разговор может занять несколько жизней, если ET не будет находиться рядом с нашей ближайшей звездой (на расстоянии 4,3 световых года) или не будет скрываться поблизости, ожидая, когда мы вырастем и заговорим. Должны ли мы намеренно участвовать в диалоге, и кто будет писать сценарий? И почему мы должны даже ожидать, что не будет большого количества людей, которые будут излучать ответы, которые охватят весь спектр вопросов от разговора о нашем научном понимании до призыва к обращению к единой истинной религии или даже объявления войны. Конечно, Земля уже давно испускает утечку радио и видимых сигналов, но они намного слабее, чем то, что можно было бы излучать от радиотелескопов или мощных лазеров. Некоторые думают, что мы должны стараться хранить молчание и быть скрытыми, чтобы не получить гневный ответ. Несколько попыток лучевых сигналов от Земли в направлении звезд уже произошли, но это «активный SETI» стратегия является спорной. Это вызывает рассмотрение аналогии с темным лесом. В одиночку и, возможно, затерянный в пугающем лесу, вы бы звали на помощь или тихо воздерживались от рекламы своего присутствия? Намерение пришельцев так же спекулятивно, как и их внешний вид. (Внешность инопланетянина - тема, заслуживающая другой статьи. Мы видели изученные предсказания, которые варьируются от гуманоида до интеллектуальных облаков, до HAL компьютера и его родственников.) Эти сценарии и многое другое были исследованы во многих вдумчивых работах научной фантастики.
Какова ваша надежда и мотивация для интереса к SETI? Лично я желаю сигнала «Вы не одиноки», а также возможности увидеть, как работал независимый источник жизни. Было бы неплохо получить новый («Новый Завет») вместе с еще несколькими миллионами лет научных знаний. Я рассчитываю на огромное пространство, чтобы минимизировать риск того, что флоты инопланетных захватчиков преодолеют триллионы миль, чтобы уничтожить нас. Но это только мое мнение, и оно основано на большей спекуляции, чем на данных.
Примечание 1: для инклюзивного и научного трактата по этим вопросам я рекомендую книгу Майкла Мишо «Контакт с инопланетными цивилизациями». Я прошу прощения, если я перефразировал некоторые из превосходного текста этого автора.
Примечание 2: Обновление быстрых радиопередач: на момент первоначальной записи на эту тему в этих Перспективах (https://setiathome.berkeley.edu/foru...84024#2006049), только один из десятков быстрых радиопередач обнаруженный радиотелескопами был нанесен на карту достаточно точно, чтобы идентифицировать его источник в видимой галактике. Локализации способствовала повторяющаяся природа его всплесков. Большинство FRB не повторяются, но отчеты за этот месяц доводят число ретрансляторов до 11. Теперь две группы сообщают, что чувствительная интерферометрия с помощью массивов радиотелескопов определила точное местоположение одиночных вспышек, которые были совместно локализованы в галактиках, видимых в оптических телескопах. Точные локализации и последующие определения расстояния до излучающих галактик по красному смещению проливают свет на происхождение FRB и их потенциал для исследования межгалактической среды. Выделенные поиски могут добавить тысячи обнаружений в ближайшие несколько лет. Пока что все эти чрезвычайно мощные события происходят в далеких галактиках. Если это произойдет в нашем доме, Галактика «Млечный путь», вы можете услышать это на своем мобильном телефоне или компьютере участвуя в распределенных вычислениях в программе Boinc…

[SETI_home_v8]

Сравнение Ryzen 5 3600X с другими процессорами в Asteroids@Home! Программа Boinc
Чуть более 2 лет назад в группе публиковалось сравнение Ryzen 5 1500X с другими процессорами на основе результатов в проекте the SkyNet POGS - [https://vk.com/wall-34590225_155], а теперь пришло время обзора нового поколения - Ryzen 5 3600X! Того, самого, что стоит в 4-м узле командного кластера.
Конфигурация:
- CPU - AMD Ryzen 5 3600X, 6 ядер и 12 потоков (SMT — включена!)
- Плата - ASUS PRIME B450M-A
- RAM - 2 x 8 GB DDR4 2666MHz Samsung
- Кулер - DEEPCOOL GAMMAXX C40
- Блок питания - HIPRO (HIPO DIGI) HPE450W, 450Вт, 120мм
- Видеокарта - MSI nVidia GeForce GT 710, GT 710 1GD3H LP
-SSD - WD Green WDS120G2G0B 120Гб, M.2 2280
Отмечу, что в данном случае, каких-либо дополнительных настроек не делалось (это - потом), а все настройки были выставлены по умолчанию.
Для сравнения выбирались подряд результаты из проекта Asteroids@Home (к нему узел уже подключен и набралась немалая статистика). Для каждого результата (прошедшего проверку, конечно, так как нужен результат компьютера - "напарника") записывались:
- Номер workunit-а
- CPU Time Ryzen-а
- CPU Time процессора-напарника
- Тип приложения на Ryzen (AVX, SSE3, SSE2)
- Тип приложения у напарника (AVX, SSE3, SSE2)
- Число потоков у процессора-напарника
- Модель процессора - напарника.
Так как распространёность процессоров - разная, то при просмотре результатов те, что были обработаны процессорами, уже попавшими в список с точно таким же приложением и с примерно таким же результатом - отбрасывались, чтобы найти те процессоры, которых в списке нет. В итоге в списке оказались данные из 102 workunit-ов, которые, затем превратились в столбики на диаграммах.
После того, как даные были записаны, были вычислены два показателя: 1) соотношение времени, затраченного процессорами на выполнение заданий из, workunit-а; 2) произведение этого отношения на обратное отношение числа потоков - в процессоре-напарнике и в Ryzen 5 3600X. То есть: T(ryzen)/T(partner)*Threads(partner)/Threads(Ryzen). Например, если у какого-процессора время выполнения было бы в 1.5 раза больше, но зато было бы больше и число потоков - в 2 раза, то в итоге получался бы коэффициент 1.33, показывающий, что за счёт большего числа ядер «валовая» производительность этого процессора больше в 1.33 раза.
А именно "валовая" производительность CPU и интересна нам и как участникам распределённых вычислений и, быть может, окажется полезна и тем, кто связан с iT-сектором. Именно этот показатель и оказался на диаграммах, как самый важный.
Но прежде чем переходить к диаграммам, надо отметить следующее:
1. Время обработки заданий в Asteroids@Home — сильно различается. Из-за этого нельзя записать времена выполнения разных заданий и свести их в одну таблицу. Нужно брать каждый workunit, смотреть время выполнения задания «нашим» и «чужим» компьютером и определять относительную скорость вычислений, а уже потом, из этих отношений строить рейтинг вида «А быстрее нас в 2 раза, B — медленее в 1.5 раза» и т.д.
2. Прежде всего это просто данные. В них упоминаются очень разные процессоры и из одних результатов можно сделать выводы в одном разрезе, но нельзя в каком-то другом и - наоборот. Например, если из сравнения с относительно недавно вышедшими процессорами можно делать какие-то выводы о том, что лучше было бы выбрать для нового компьютера, то в этом же разрезе сравнение с процессорами 6-7 летней давности - совершенно бессмысленно. Зато оно может дать дополнительную информацию о том, что стоит ожидать от недорогих виртуальных маших облачных провайдеров, или что будет получено в результате, upgrade-а;
3. В результатах есть только информация о времени выполнения, модели процессора и числе потоков, которые были опознаны BOINC. Но ничего не говорится, например, о том, а сколько же потоков нагружались. В одном из случаев, возможно, это оказало влияние на итоговый результат — в частности, один из процессоров для ноутбуков - Intel Core i5-8250U показал очень хорошую однопоточную производительность (при номинальной частоте всего в 1.6 ГГц!) и за счёт 8 потоков, при вычислении коэффициента, "взлетел" аж выше Core i7-6700K. Не исключено, что на самом деле у этого процессора были нагружены не все ядра, Turbo Bust автоматически разгонял только те, что были нагружены, до больших частот, из-за чего полученный результат не может быть корректно, простым умножением «смасштабирован» на производительность всего процессора;
4. Большая часть серверных процессоров стоит в 2-процессорных системах, из-за чего число потоков, отображаемых в свойствах компьютера-напарника, конечно же, в 2 раза больше чем у одного CPU. Теоретически, однако, возможна ситуация, при которой в машине будет стоять 2 CPU, но с отключенным Hyper-Threading-ом из-за чего производительность каждого потока будет выше, но сама машина может быть воспринята как машина с одним CPU, но с включённым Hyper-Threading, удваивающим видимое число потоков. По факту, все серверные платформы однозначно трактовались как машины с 2 процессорами и включённым HT, так как в ином случае взять такое число потоков было бы просто негде. Для результатов от машин с такими процессорами, в справочнике, Intel-а находилась спецификация, с которой я сверялся дополнительно, чтобы учитывать число потоков именно одного CPU, а не двупроцессорной системы;
5. Как вы уже поняли, в Asteroids@Home есть приложения для разных наборов инструкций — SSE2, SSE3 и AVX. При этом, очень часто, на компьютер с Ryzen приходило приложение одного типа, а на компьютер-напарник — другого. Причём на компьютеры с одними и теми же моделями CPU могли приходить задания для разных приложений. И это влияло на производительность. В workunit-е где у одного компьютера было AVX-приложение, а у напарника — SSE3, соотношение времени выполнения было одно, а в другом workunit-е — где уже были AVX vs AVX —другое. Из-за этого. Из-за этого все результаты были побиты на группы по типам приложений — AVX vs AVX; AVX vs SSE3 и т.д.
6. В большинстве случаев «разнобоя» в результатах не было. Если один компьютер с процессором C1 был в 1.2 (к примеру) раза медленее, чем «наш Ryzen», то и другие компьютеры — не сильно отличались. Но иногда отличия были заметными. Поэтому вместо того, чтобы высчитывать среднии показатели и группировать данные, было сделано обратное — каждый результат попал на соответствующую диаграму своим столбиком.
7. На каждую диаграмму был добавлен «технический столбик» красного цвета, соответствующий единице измерения — поизводительности «нашего Ryzen».
А теперь - к результатм! Сначала — к самому интересном — AVX vs AVX — именно здесь собрано больше всего более-менее новых CPU, есть представители последних четырёх поколений Xeon-ов (пусть и мало, но всё равно интересно) а также «ранние» Ryzen-ы:
Что хотелось бы отметить:
1) по «валовой» производительности Ryzen 5 3600X обходит и 8-ядерный Ryzen 7 2700X и процессоры линейки Intel Core i7 недавних поколений. Причём иногда до 2 раз и больше;
2) что интересно, самым сильным конкурентом оказался 6-ядерный Core i5-8400, а не Core i7 более старших поколений, но с 4 ядрами и Hyper-Threading! К сожалению, в обследованной выборке не было результатов от Core i7-8700[K] с AVX-приложением;
3) Выше самого 6-ядерного Ryzen (т.е. «нашего» 3600X) расположились только мощные даже среди своих поколений(!) серверные процессоры с очень большим числом ядер:
- Xeon E5-2650 v4 — 12 ядер, 24 потока;
- Xeon Gold 6132 — 14 ядер, 28 потоков;
- Xeon Gold 6154 — 18 ядер, 36 потоков;
— Xeon E5-2698v4 — 20 ядер, 40 потоков.
Причём только(!) последний из них — E5-2698v4 смог по валовой(!) производительности — то есть производительности всех(!) ядер, обогнать «наш Ryzen» немногим более, чем в 2 раза. А что будет после выхода 3950X и ещё n доработок микрокода?
Но в переди ещё несколько диаграмм! Следующая AVX vs SSE3 — где к результату AVX-приложения «нашего Ryzen» напарником было результат от приложения под набор инструкций SSE3:
К сожалению, только здесь и появляется AMD Threadripper, но даже в 16-ядерной модификации и на менее продвинутом приложении он показывает свою мощь. Только здесь, к сожалению, появляется и Intel Core i7-8700K... и несмотря на 12 потоков, проигрывает почти в 2 раза. Следующий очень интересный и редкий экземпляр — Xeon Phi!
Переходим дальше! AVX vs SSE2:
Очень интересно было увидеть Xeon-ы времён Westmere, Nehalem и Sandy Bridge, а также их одногодков по десктопам. А ведь в кое-каких вычислительных системах - они работают и до сих пор!
Следующая диаграмма — SSE2 vs AVX! Вот здесь уже у Ryzen не такое подвинутое приложение, но:
… несмотря на это, он проигрывает только другому, 8-ядерному Ryzen, ноболее старшему. Все остальные далеко. Стоит обратить внимание на группу процессоров с окончанием «U» — это процессоры в ноутбуках.
Идём дальше! SSE2 vs SSE3:
Всё примерно тоже самое. Интересно увидеть Core i7-5820K. С одной стороны - он сильно позади, а с другой —неплохо для процессора 2014 года!
Ну и последняя диаграмма — SSE2 vs SSE2:
Итог: наверное, всё-таки хорошо, что в 4-й узел взяли именно 3600X! И, самое время подключать его к другим проектам!
Хотите принять участие в гражданской науке, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
5gSvKbzto6k.jpg

9DNk8RDtF2k.jpg

ifEBXtUVtzk.jpg

Ld7bFXQmOm0.jpg

MRpen9Vpu8k.jpg

[SETI_home_v8]

Ещё немного про вычисления в программе Boinc на Android!
Полгода назад, на новогодних каникулах внезапно понял, что у меня простаивают аж 10 ядер - в планшете и смартфоне. Вроде бы не очень мощных, но, всё-таки 10! А может быть и не таких уж и слабых? Надо было проверить!
Проектов, рассылающих задания для Android немного, но уже тогда среди них были World Community Grid, Einstein@Home и SETI@home. На некоторое время появлялись задания и в Rosetta@Home.
Планшет начал обрабатывать workunit-ы SETI@home, а смартфон был подключен к WGC и Rosetta. С самого запуска вычислений экспериментальным путём искал ответы на вопросы:
1. Насколько мощные (или слабые) CPU в мобильных устройствах? Имеет ли вообще смысл их подключать?
2. Как будет вести себя устройство при наличии вычислительной нагрузки? Не будет ли зависать, как будет принимать сообщения, звонки и т.д.? Как вообще будет идти процесс вычислений, ведь это, всё-таки мобильное устройство?
3. Что будет с аппаратной платформой? Не "расплавится" ли? Не начнутся ли проблемы с аккумуляторами, о которых все так наслышаны?
И особенно из-за п. 3 поначалу было несколько страшновато.
В эксперименте участвовали:
Планшет Samsung Galaxy Tab 3 Lite SM-T111: CPU - 2 ядра Broadcom BCM21664T 1.2 ГГц, 1 Gb RAM, 8 Gb flash-памяти, Android 4.3, выпуска начала 2014 года;
Смартфон Samsung Galaxy A5 (2016): CPU - 8 ядер Samsung Exynos 7580 1.6 ГГц (технологический процесс - 28 нм), 2 Gb RAM, 16 Gb flash-памяти, Android сейчас обновлён уже до 7.0, выпуск первой половины 2016 года.
(Оба устройства, как вы видите были уже далеко не новые, что несколько снижало тревогу от предполагавшихся потерь от пункта № 3).

Очень краткие итоги (если кому интересно - могу дополнить в комментариях или в отдельной новости):

1. С устройствами ничего не произошло. Как и с ещё одним, добавившимся к ним чуть позже. Планшет (просто в силу того, что он большой, а CPU в нём - слабый) на ощуть кажется чуть-чуть теплее окружащей среды, но не более того. Смартфон - греется, но не перегревается из-за того, что при тёплой окружающей среде частота CPU сбрасывается до 1.2 ГГц. Зимой, на улице или подоконнике частота стабильно держалась на 1.6 ГГц. Так как для выполнения расчётов устройство должно быть подключено к зарядному устройству (USB или обычная розетка), а power bank с собой всё время носить не удобно (хотя иногда - специально для вычислений - брал с собой), то можно и оценить, как работает батарея при обычной работе смартфона. Как работала, так и работает. Заряд от ~ 15% до 0% падает довольно быстро, на насколько помню, примерно тоже самое было и в самом начале его эксплуатации. А вот если зарядить его до 100%, то за один час чтения заряд падает всего на несколько процентов (где-то 3 или 4). И это при том, что смартфон до этого уже работал в обычном режиме 2.5 года, а сейчас ему уже все 3. Приходя на работу втыкаю смартфон в USB-разъём компьютера и за несколько часов (хоть и при питании от USB), но при вычислительной нагрузке на все 8 ядер - он постепенно разряжается, а за час до ухода - подключаю его к розетке и он заряжается обратно до 100%.

2. Система работат нормально. При нагрузке на 8 ядер, переключения между окнами могут выполняться с небольшой (до 1 секунды) задержкой, каких-то проблем со звонками, мессенджерами, приложениями типа VK, 2Gis и т.д.- не замечено. При этом, когда на смартфон приходили задания Rosetta, они: а) иногда падали с ошибкой; б) замедления в работе смартфона становились более заметными; в) иногда задания начинали беспорядочно останавливаться и запускаться. Небольшое исследование ситуации в виде захода в "оптимизатор", показывающий занятость RAM показало, что никаких "глюков" и мистики в этом нет, просто задания от Rosetta@home по мере выполнения вычислений потребляют всё больше RAM из-за чего BOINC начинает останавливать одни задания и запускать другие, а из-за того, что общий объём свободной памяти в системе - уменьшается, смартфон и начинает работать медленнее. Иногда, видимо, в моменты, когда памяти становилось совсем мало (хоть BOINC и старался регулировать её потребление) задания от Rosetta и завершались с ошибкой. Тогда, получив несколько заданий от Rosetta (от 4 до 6) я просто блокировал получение новых и ошибки сразу исчезли. Возможно, что в более новых смартфонах (где RAM уже в разы больше) такой проблемы не будет вообще. Увы, сама Rosetta, сейчас задания под Android не выдаёт - нельзя проверить. Дня 3 назад временно перестали выдаваться задания для Android и со стороны World Community Grid (они были у под проекта Open Zika, который на некоторое время прекратил выдачу заданий, о чём уведомил участников на форуме: [https://www.worldcommunitygrid.org/f...wcg/viewthr..] ) и сейчас все задействованные у меня Android-устройства дружно считают SETI@home.

3. Вычислительная мощность смартфона на 8-ядерном, 1.6 ГГц Exynos 7580 (технология 28 нм), оказалась примерно равной вычислительной мощности 2-ядерного AMD APU A6-6400K 3.9 ГГц (архитектура Richland, технология 32 нм, выпущен в середине 2013 года). В холодное время года - выработка была повыше (т.к. больше времени он работал на частоте 1.6 ГГц), в тёплое время - может быть и пониже. Но компьютер работает 24/7, а вот смартфон не всегда "на зарядке».
Да, CPU с архитектурой Richland - не самый сильный соперник. Но, если в 2016 году, только что выпущенный CPU Samsung-а был примерно на том же техпроцессе, что и CPU от AMD образца 2013 года, то сейчас ситуация значительно изменилась - вовсю продаются устройства на ARM, созданных по "технологии" 14 нм и 10 нм, а "7-нанометровые Ryzen" только поступают в продажу.

Не напоминает ли вам это то, что в истории вычислительной техники были уже не раз?

[SETI_home_v8]

Помогите исследователям вылечить мышечную дистрофию, разрабатывающим новые методы расшифровки белковых взаимодействий
12 сентября 2019 г.
Резюме
Доктор Алессандра Карбоне, основной исследователь проекта Help Cure Muscular Dystrophy, недавно опубликовала статью вместе с несколькими коллегами, чтобы предложить новые методы для изучения сложностей белок-белковых взаимодействий.
Раскрытие тайн белковых взаимодействий приведет к большему пониманию многих биологических процессов и может помочь ученым лучше решать проблемы здоровья и болезней человека. Однако прогнозировать и визуализировать все возможные белковые взаимодействия очень сложно и сложно. Некоторые белковые поверхности участвуют во многих взаимодействиях с другими белками, а другие - нет. Прогнозирование природы этих белковых поверхностей продолжает оставаться проблемой.
Чтобы помочь справиться с этой сложностью, доктор Алессандра Карбон и ее коллеги, доктор Хлоя Деквекер и доктор Элоди Лэйн, провели исследование, в котором использовались результаты Help Cure Muscle Dystrophy из World Community Grid. Исследование объединяет различные типы информации для прогнозирования белковых поверхностей, которые взаимодействуют с другими белками и распутывают сложность взаимодействующих поверхностей. Их результаты были недавно опубликованы в разделе «Белки: структура, функции и биоинформатика».
Этот документ с открытым доступом содержит подробную информацию об их результатах, а также ссылки на их данные и программное обеспечение. Вы можете прочитать полный текст статьи здесь. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/...002/prot.25757
https://youtu.be/jc8XVP6Cjwc
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/...002/prot.25757
Спасибо всем волонтерам, которые помогли сделать это исследование возможным, поддержав проект Help Cure Muscular Dystrophy в исследованиях World Community Grid.
x_ac588e72.jpg

[SETI_home_v8]

Читаем профиль между строк.

Российские команды в РВ – тема, если не необъятная, то очень благодатная для исследования. Все зависит от ракурса, под которым эта тема будет рассматриваться. Обычно на форумах и сайтах команд обсуждаются технические тонкости и проблемы, но ведь можно найти и другие интересные моменты.
Мне захотелось посмотреть, что может рассказать об участниках различных проектов официально размещенная информация. Кого только не привлекают проекты РВ, какими разными и извилистыми путями формируются команды. И начал я с поиска команд, в названии которых есть слово Russia. Таких оказалось много, как могучих и известных, так и тех, на чье название вряд ли кто-нибудь обращал внимание.
Например, в SETI@home зарегистрирована вот такая команда: Russian OMON. Это именно то, что первым приходит в голову. В профиле так и указано: «Russian omon is the best police force on the whole earth. Join omon and you’llprotect from any intrusion.» (типа — Российский ОМОН — лучшее полицейское формирование в мире. Присоединяйтесь к ОМОН, и Вы всегда под защитой). Зарегистрирована команда давно- 11.01.2000, содержит, как бы 3 участника, но никаких очков не насчитала. Видимо, дела службы не оставили времени для любимого занятия. Однако, возможно у нее все еще впереди. Ведь судьба команд также непредсказуема, как и названия.
Вот конкретный пример из того же проекта: Зарегистрированный в апреле 2000 года русский американец Poligraf_Poligrafych создал команду Russian America, /под лозунгом, не нуждающимся в переводе — Nashi v Amerike /. В команду записалось 5 участников, но до последнего времени она так и оставалась с нулевым кредитом, как вдруг «наши в Америке» все-таки объявились в лице Paul Safra, который в июле 2005 года поднял упавшее знамя отечественной эмиграции и, подключив свой «нехилый» «AMD Athlon(tm) 64 3200+» взял, да немножко посчитал. Но недолго, всего 2 дня, чуть-чуть не дотянув до 500 кредитов, хотя и это – дело.
В русской Америке это не единичный случай. Вот – еще примерчик, с несколько более веселым продолжением. Некий David Russell, имеющий русскую жену из Ижевска, в августе 1999 года решил объединить на почве поиска инопланетных сигналов таких же единомышленников, каковых нашлось человек десять (или девять) и создал команду Russian-American Club. Но что-то у них не заладилось, и эта затея так и осталась бы на бумаге (в смысле — в глубинах серверной памяти), однако в апреле 2002 года товарищ judsjoint «приобрел обанкротившееся предприятие» и начал на своем «PowerMac7,3» свой маленький «бизнес». Нельзя сказать, что этот «бизнес» процветает. Тем не менее, он существует и поныне, «заработав» за 45 месяцев 1200 с лишком кредитов.
Вообще-то ситуация, когда основатель команды ничего в ее копилку не приносит, выглядит абсурдно (зачем тогда создавать), но это не редкость. Мне попалась сильная интернациональная команда с хорошими результатами, и интересной судьбой. Основатель Magi в мае 1999 года создал команду Russian The X-Files SETI Team. За это время в команду было привлечено аж 428 человек и насчитано приличное количество кредитов – более 700000, но активных членов в команде всего 24 (сам основатель с нулевым результатом к ним не относится), да и 70% результатов принадлежит одному «игроку» Zevs Isver с Украины, который, подключив на это благое дело более 60 ПК, почти в одиночку тянет команду, обсчитав более 75000 «юнитов» и заработав 12 сертификатов.
Наверное, можно отыскать еще не мало подобных, а может быть и более интересных примеров. Если это кому-либо покажется интересным, можно эту тематику продолжить, а для начала, пожалуй, хватит.
AlexA, команда «Russia Team»
http://setiathome.berkeley.edu/team_...?teamid=110963
http://setiathome.berkeley.edu/show_...p?userid=86997
http://setiathome.berkeley.edu/team_...p?teamid=34916
http://setiathome.berkeley.edu/show_...userid=8153665
http://setiathome.berkeley.edu/show_...?userid=126178
http://setiathome.berkeley.edu/team_...p?teamid=35286
http://setiathome.berkeley.edu/team_...p?teamid=30398
http://setiathome.berkeley.edu/show_...hp?userid=1790

[SETI_home_v8]

Проект Planet Four

12.10.2019

Planet Four — это гражданский научный проект, призванный помочь ученым-планетологам определить и измерить особенности, находящиеся на поверхности Марса. Таких, которых не существует на Земле. Все изображения на сайте проекта изображают южную полярную область Марса, область, о которой мы мало знаем, и большинство из которых никогда раньше не было видно человеческим глазом!

Проекту нужна помощь добровольцев, чтобы найти и отметить «фанаты» и «пятна» на марсианской поверхности. Ученые считают, что эти особенности указывают направление и скорость ветра. Отслеживая «фанаты» и «пятна» в течение нескольких марсианских лет, чтобы увидеть, как они формируются, развиваются, исчезают и реформируются, организаторы проекта могут помочь ученым-планетологам лучше понять климат Марса. Они также надеются выяснить, появляются ли эти особенности в одном и том же месте каждый год, а также узнать, как они меняются.

Подробности можно посмотреть на сайте проекта.

https://www.zooniverse.org/projects/...net-four/abo...


Добро пожаловать на четвертую планету!

Планета Четыре - это гражданский научный проект, призванный помочь ученым-планетологам определить и измерить особенности на поверхности Марса. , , таких, которых не существует на Земле. Все изображения на этом сайте изображают южную полярную область, область Марса, о которой мы мало знаем, и большинство из которых никогда раньше не было видно человеческим глазом!

Что я ищу?

Нам нужна ваша помощь, чтобы найти и отметить «фанаты» и «пятна» на марсианской поверхности. Ученые считают, что эти особенности указывают направление и скорость ветра. Отслеживая «фанаты» и «пятна» в течение нескольких марсианских лет, чтобы увидеть, как они формируются, развиваются, исчезают и реформируются, мы можем помочь ученым-планетаторам лучше понять климат Марса. Мы также надеемся выяснить, появляются ли эти особенности в одном и том же месте каждый год, а также узнать, как они меняются.

Так как же формируются эти «фанаты»?

Поклонники и пятна появляются на поверхности сезонной ледяной шапки весной и в начале лета. Специалисты по планетам не знают точно, как происходят «веера» и «пятна», но многие считают, что осенью на южном полюсе образуется сезонный слой углекислого льда, также известный как сухой лед. Вместо измерения дней или месяцев марсианский год обозначается солнечной долготой Ls. Год начинается с Ls = 0, который является первым днем весны в северном полушарии и первым днем осени в южном полушарии. Зимой (начиная с Ls = 90) этот слой превращается в полупрозрачный слой льда. Когда наступает весна, (Ls = 180) солнечный свет способен проникать и прогревать землю под землей, заставляя лед сублимироваться (превращаться прямо из льда в газ) со дна.

Эта сублимация приводит к тому, что газ попадает в ловушку под слоем льда при повышении давления. При возникновении трещины или разрыва газ вырывается, почти как гейзер, из отверстия, несущего сыпучий материал, эродированный с земли. Когда газ и сыпучие материалы достигают поверхности льда, частицы выдуваются по ветру вентиляционного отверстия, оседая в виде веерообразных отложений. Если ветра нет, материалы не выдуваются, а падают прямо вниз, образуя «пятно».

Летом (начиная с Ls = 270), когда лед углекислого газа сублимировался, «вееры» возвращаются в поверхностный материал и больше не видны. Этот ежегодный процесс начинается снова следующей осенью и медленно разрушает каналы в земле. Эти широкие, неглубокие каналы, как правило, глубиной менее 2 метров, известны как «пауки», хотя их техническое название является araneiform.

«Пауки» видны зимой, когда на них накрывается лед, но когда летом местность свободна ото льда, мы видим, что «пауки» - это каналы, вырезанные на поверхности Марса. На рис. 3 показана поверхность Марса, переходящая из весны при Ls = 181,1 до Ls = 325,4, то есть в середине лета.

Откуда берутся изображения?

Изображения на этом сайте получены с камеры HiRISE (Научный эксперимент по визуализации высокого разрешения) на борту разведывательного аппарата Mars. HiRISE может снимать Марс с разрешением 0,3 м / пиксель (около 1 фута), разрешая объекты ниже метра в поперечнике.

Зачем нам нужна Ваша помощь?

Слишком много изображений, чтобы группа ученых могла пройти в одиночку, а компьютеры просто не умеют определять функции, которые мы пытаемся отметить. Человеческий разум намного превосходит анализ изображений со сложностью поверхности Марса!

Ваша маркировка будет собрана вместе с отметками других добровольцев на том же изображении. Взяв среднее из этих отметок, мы создадим чрезвычайно надежную карту «веерных» и «пятнистых» элементов на поверхности Марса и первое крупномасштабное измерение ветра на планете! Размеры, формы и направления болельщиков и пятен помогут нам понять, как развиваются разные регионы на Южном полюсе. Ваши классификации помогут нам понять, как эти различия влияют на формирование вееров и пятен, и, в частности, как меняется цикл гейзеров и вентиляторов в этих регионах с года Марса на год Марса и что это может сказать нам о марсианском климате.

https://www.zooniverse.org/projects/...net-four/abo...
https://boinc.ru/
043d9eba-2b59-430e-85f9-40b23758c61e.jpg

bace3a88-07e4-454c-adaa-481ded73f4a2.jpg

d1185686-a6f7-422f-b775-f0b4dbddb2ca.jpeg

logo_planet_four.jpeg

[SETI_home_v8]

Поддержи честь России в проекте компьютерного поиска лекарства от рака!

Борьба между командами разных стран в различных проектах распределенных вычислений идет, наверное, с самого первого дня существования таких проектов. (Напомним, что распределенные вычисления - это способ оптимизации вычислений, при котором ресурсоемкая задача, решить которую за разумный промежуток времени не под силу даже самому мощному кластеру, делится на мелкие задачи, с каждой из которых может справиться любой домашний компьютер). И, к сожалению, Россия далеко не всегда занимает в этой борьбе призовые места.

В одном из лучших среди существующих проектов, Find-a-Drug (поиск лекарств от рака и СПИДа), успех России на сегодняшний день выражен достаточно ярко - самое большое число участников в мире, а также лидерство отечественной команды TSC! Russia в командном и личном зачете. Однако недавно голландская команда DPC бросила России серьезный вызов. Ветераны распределенных вычислений, Dutch Power Cows в последнее время стремительно наращивают свои мощности - количество членов этой команды с начала этого месяца уже стало больше в полтора раза и продолжает увеличиваться, их вычислительная мощь также стремительно возрастает - DPC уже обогнали вторую по мощности отечественную команду сайта distributed.ru, и непохоже, что они собираются на этом останавливаться.

Аналогичная ситуация произошла в октябре прошлого года, когда Dutch Power Cows бросили все свои вычислительные мощности на проект TSC, в котором команда TSC! Russia на протяжении полутора лет до этого была бесспорным лидером. К сожалению, итоги этой встречи не могут порадовать - после упорной борьбы DPC победили с разгромным счетом. На арене нынешней встречи, проекте Find-a-Drug, ситуация пока еще под контролем, но кто знает, как повернется дело, если у DPC окажется пара тузов в рукаве...

И кроме того, не будем забывать о том, что несмотря на все наши старания первое месте в зачете по странам по-прежнему принадлежит США, а Россия пока занимает только второе место! Российские команды делают все возможное, например, как уже было сказано выше, недавно Россия наконец-то вышла на первое место по количеству участников в проекте, а первые места в командном и личном зачетах уже давно и прочно принадлежит нашей команде TSC! Russia. Но, несмотря на это, первенство США среди стран пока что неоспоримо... И быть может, именно с твоей помощью эта ситуация наконец-то изменится.

Присоединиться к проекту очень просто. Все, что нужно сделать - скачать и установить программу, которая будет заниматься расчетами в те моменты, когда твой компьютер больше ничем не занят. Программа-клиент очень скромна с точки зрения используемых ресурсов. Дистрибутив занимает 1,5 Мб, интернет-трафик составляет около 100 Кб в день, в оперативной памяти программа занимает 5-10 Мб, и за счет низкого приоритета совершенно не мешает работе остальных приложений. Последнюю версию можно скачать отсюда: http://www.find-a-drug.com/download.html (есть версии и под Windows, и под Linux), пошаговую инструкцию по установке и настройке можно найти на страничке: http://www.overclockers.ru/TSC/fadsetupwindows.shtml , а возникшие вопросы можно задать в этой ветке или в форуме: http://forums.overclockers.ru/viewforum.php?f=21

Нам нужна твоя помощь.
Будущее зависит от тебя.
Поддержи честь своей страны.
Присоединяйся к российским командам в поиске лекарства от рака.

www.crunchers.org
www.Boinc.ru
41352.jpg

41353.jpg

41354.jpg

41355.jpg

41356.jpg

[weertt]

Я таки не понял о чем базар?
или о

Цитата (SETI_home_v8) »

проекте компьютерного поиска лекарства от рака!

или о

Цитата (SETI_home_v8) »

Борьба между командами разных стран

[Полковник Исаев]

weertt
Это именно соревнование типа киберспорта, а не научные проекты. Зарабатывают учредители состязания, а участники получают очередной "грибочек" в статус. Распределенные Вычисления. Boinc.ru#71
Вон какие коллекции "наградных картинок" под никами: http://rake.boincfast.ru/rakesearch/...ead.php?id=114 и ради этого люди тратят свои ресурсы, а уж какая коллекция статусов: "Разработчик проекта; Тестер проекта; Разработчик-доброволец; Тестер-доброволец; Учёный проекта; Эксперт-помощник"
Осталось добавить "Хранитель грибов"

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

weertt
Это именно соревнование типа киберспорта, а не научные проекты. Зарабатывают учредители состязания, а участники получают очередной "грибочек" в статус. Распределенные Вычисления. Boinc.ru#71
Вон какие коллекции "наградных картинок" под никами: http://rake.boincfast.ru/rakesearch/...ead.php?id=114 и ради этого люди тратят свои ресурсы, а уж какая коллекция статусов: "Разработчик проекта; Тестер проекта; Разработчик-доброволец; Тестер-доброволец; Учёный проекта; Эксперт-помощник"
Осталось добавить "Хранитель грибов"

хоть горшком назовите, только в печь не сажайте...

[SETI_home_v8]

Немного о проекте LHC@Home
В проекте имеется несколько классов заданий, каждый из которых производит расчёт соответствующего компонента. Подробнее расписывать не буду, можно ознакомиться здесь: http://ceur-ws.org/Vol-1973/paper02.pdf
Из GPU возможно использование ATI ускорителя.
Сам расчёт производится в виртуальной машине (ВМ) в системе Scientific Linux. При загрузке клиента BOINC необходимо выбрать вариант с ВМ. ВМ можно установить "по умолчанию" или же установить самому. По умолчанию ставится Oracle VM VirtualBox. Также в настройках BIOS необходимо проверить включение опции ВМ процессора. Есть удобная утилита Лео-Мун, которая подскажет всё ли включено для ВМ: http://leomoon.com/downloads/application/leomoon-cpu-v/
Также можно использовать альтернативные ВМ, среди прочих доступных:
VirtualBox (ISO, OVA); vmware (ISO); Hyper-V Server (ISO); Xen (Raw (HVM), Filesystem (PVM)); KVM (Raw, ISO); vagrant (Box); openstack (Raw); Amazon webservices (Raw (HVM), Filesystem (PVM)); Microsoft Azure (VHD); Google (Tarball); docker.
Более детально прочитать про ВМ, их установку и настройку в рамках проекта можно здесь: http://cernvm.cern.ch/
По идее всё должно заработать само после подключения к проекту.
Кстати, на англоязычных форумах рекомендуют установить Extension Pack (лично у меня всё работает и без него), а также для использования видеокарты Radeon — установить и SDK. Здесь: https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
Не забывайте читать лог! Например, может дойти до банального: 3/26/2019 10:41:21 PM | LHC@home | Message from server: ATLAS Simulation needs 5591.49MB more disk space. You currently have 2037.90 MB available and it needs 7629.39 MB.
3/26/2019 10:41:21 PM | LHC@home | Message from server: Theory Simulation needs 5591.49MB more disk space. You currently have 2037.90 MB available and it needs 7629.39 MB.
3/26/2019 10:41:21 PM | LHC@home | Message from server: CMS Simulation needs 5591.49MB more disk space. You currently have 2037.90 MB available and it needs 7629.39 MB.
Данная проблема решилась увеличением кеша.
Вообще, многие пользователи не рекомендуют устанавливать большой кеш, максимум на 2-3 дня. Почему? Потому что большой кеш контрпродуктивен. Большинство проектов ограничивают количество рабочих единиц, которые вы можете иметь в своем кеше, например для SETI — это 100 заданий. Кроме того, проекты с коротким сроком исполнения будут вынуждены обрабатываться первыми, так как своими настройками Вы сообщаете BOINC, что у вас есть кеш минимум на 10 дней.
Если вдруг возникают какие-либо проблемы, то я крайне рекомендовал бы пройтись по данному чек-листу (оригинал на английском: https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/for ... 9359#29359 )

Дальше – больше. Для более тонкой настройки клиента можно отредактировать под себя конфигурационные файлы как клиента BOINC: cc_config.xml, nvc_config.xml, так и конфигурационного файла какого-либо конкретного проекта: app_config.xml. Файл настроек проекта — "app_config.xml" проекта LHC@Home необходимо сохранить в директории ...\<BOINC>\projects\lhcathome.cern.ch_lhcathome\
Наименования заданий для настроек в конфигурационном файле app_config.xml :
<name>Theory</name>
<name>LHCb</name>
<name>ATLAS</name>
Видать, настройки уже пересекаются с темой клиента BOINC, поэтому здесь приведу без объяснений ключей рекомендованный рабочий конфиг одним из гуру проекта – Yeti :
(по ключам страница: https://boinc.berkeley.edu/wiki/Client_configuration )
Код:
<app_config>
<project_max_concurrent>8</project_max_concurrent>
<app>
<name>ATLAS</name>
<fraction_done_exact/>
<max_concurrent>2</max_concurrent>
</app>
<app>
<name>Theory</name>
<max_concurrent>2</max_concurrent>
</app>
<app_version>
<app_name>ATLAS</app_name>
<version_num>100</version_num>
<platform>windows_x86_64</platform>
<avg_ncpus>4.000000</avg_ncpus>
<max_ncpus>4.000000</max_ncpus>
<plan_class>vbox64_mt_mcore_atlas</plan_class>
<api_version>7.7.0</api_version>
<cmdline>--memory_size_mb 7500</cmdline>
<dont_throttle/>
<is_wrapper/>
<needs_network/>
</app_version>

</app_config>
boinc.png

task-manager.png

[Полковник Исаев]

Silphidae
ИМХО и гранты пилят и зарабатывают на этом. Все такие исследования и так финансируются государствами и/или коммерческими компаниями, у них должно быть своё оборудование, на которое выделяются деньги, а получается, что деньги получают, а мощности берут чужие и даром.
Раз деньги выделяются, так почему бы не поощрять тех, кто тратит время и энергию, изнашивает свои ресурсы? Даже если патологически жадные, так хоть делились бы плодами своих исследований, а не графиками, картиночками и статусами в профиль. Если, к примеру, я длительное время вкладываю свои ресурсы в исследование лекарства, так дайте мне это лекарство или хотя бы его "бета версию", а не очередную галочку в профиль.

[Lazy_Cat]

Цитата (Полковник Исаев) »

так дайте мне это лекарство или хотя бы его "бета версию"...

Ага, "микстура АльцГеймера" или "прививка от задумчивости", чего изволите?

[Полковник Исаев]

Lazy_Cat
Хотя бы микстуру для хорошего настроения

[Полковник Исаев]

Silphidae
Хм, это сложный вопрос, так как проведённые мною всеобъемлющие исследования различных рецептур микстур показали, что чем она менее выдержана, тем более вкусна. А все эти устоявшиеся тренды на выдержанное вино, плесневелый сыр, устрицы и выкаканое зверем кофе - не более, чем искусственно задранные цены на лежалый неликвид. ИМХО
То есть я готов жрать первак из под крана и зажёвывать редькой с грядки )))

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

Забавный клиент у этих вычислений. Запускаешь комп и он с ходу начинает вычислять на полную катушку забирая все ресурсы и всю мощь. )) При чем в автозагрузке как-то не прописано это все. А клиент ни гу-гу: не могу связаться с сервером и вообще "я не я и лошадь не моя", а что там у тебя вычисляется понятия не имею. И начинаешь колдовать с бубном приводя клиент в чувство.
А еще половина этих нуждающихся в вычислениях, не в состоянии задействовать видяху. Что было бы вполне разумно в данный момент 21 века.
Им точно нужно что-то вычислять или это народ так гранты пилит?

какой клиент? Название?

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

BOINC

Т.е. тебя волнует только веселый клиент, а не то, что в большинстве своем карта простаивает у "нуждающихся"?

боинк нормальный клиент ... и единственный в котором все понятно не специалисту в ит.

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

Чел, если я говорю что у него проблемы при запуске, то у него проблемы. И решение я нашел в сети. Можешь проверить. А рассказывать мне не нужно. Я и сам сказочник знатный.
А что с видяхами? Не нуждаются?

а при чем здесь видяхи...

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

Ну они кагбэ помощнее процессоров в плане вычисления будут. И майнеры этим охотно пользуются.
А тебя с разморозкой.

да какие майнеры!!! ау! они уже за последний год все попередохли. вон сколько ферм на авито валяется...

а такие проекты как SETI, .gpugrid.net, Rosetta, и другие
очень долго работают, и за ними стоят институты которые их разрабатывают...

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

Ну во-первых никто не передох. А просто сейчас на 2010 на дворе и компом на дому намайнить трудно.
А во-вторых речь не о живых или мертвых, а о вычислительной мощности видеокарт, которую многие "остро нуждающиеся" игнорируют напрочь.
А вообще мне кажется что ты брат человека с ником mphuz. Вы оба не совсем понимаете чем занимаетесь.

ни какого отношения к этому человеку я не имею...

[SETI_home_v8]

Найди лекарство с помощью распределенных вычислений Boinc
О проекте
Проект Find-a-Drug создан и поддерживается Кейтом Дейвисом, руководителем
компании Treweren Consultants. Find-a-Drug имеет английские корни.
Проект использует ПО THINK для распределенных вычислений, созданным тем
же Кейтом Дейвисом. Проект является не коммерческим и преследует
несколько целей: поиск и разработка доступных по цене (!) лекарств от
рака, ВИЧ, респираторных заболеваний и прочих, а так же рекламирование
собственного ПО.
Проектов с схожей целью достаточно, однако Find-a-Drug качественно
отличается от всех, т.к. уже на данный момент имеет конкретные
результаты и исследования в лабораториях.
Другие проекты
Существуют достаточное количество других проектов, но большинство
людей выбирает именно FaD, из-за этических соображений. Зачем тупым перебором
взламывать алгоритм шифрования в distributed.net, если можно помочь
умирающим людям. Так же можно упрекнуть цель самого популярного проекта
- SETI@home, в том, имеет ли смысл искать инопланетян где-то в другой
галактике, если на нашей собственной планете в сутки умирает тысячи
людей от ВИЧ и рака.
Принцип работы
Для начала расчетов клиент скачивает с сервера задание ("Job"), размером
50-100 Кб, которое представляет собой 100 молекул, на основе каждой
клиент генерирует еще 100. Дальше клиент по специальному алгоритму моделирует соединение (в Windows
версии вам покажут каждое соединение в 3D) и пытается связать его с
белком-целью, если связывание прошло успешно, то данная молекула
является предположительным лекарством ("Hit"). Количество хитов
неравномерно, т.е. в одном задание оно может быть 10, в другом свыше
400, в третьем вообще 0. После обработки задания, результаты о найденных
хитах закачиваются обратно на сервер (траффик 30-50 Кб).
Хиты влияют на белки цели, но характер взаимодействия можно установить
только при лабораторных исследованиях. Например, некоторое соединение
действительно позволяет приостановить рост раковых клеток, но при этом
является ядом для человека. Как видно, данный процесс
позволяет облегчить дорогостоящие лабораторные исследования,
убирая гарантированно бесполезные соединения.
Find-a-Drug сотрудничает с несколькими небольшими фармакологическими
компаниями, которые финансируют проект. Характер сотрудничества
следующий - либо полученные хиты с одного проекта, либо уже на основе
лабораторных исследований компании изготавливают лекарства и реализуют
их по конкурентоспособной цене. Т.е. если лекарство попадет в одну
компанию, то оно будет стоить заоблачную цену, как это происходит и
сейчас на эксклюзивные препараты от фармацевтических гигантов.
Все деньги полученные от проекта Find-a-Drug будут направлены на
дальнейшие исследования.
Работа с клиентом
Существует версии под Windows и Linux, по функциональности они
практически схожи, разве что виндовый клиент обладает графическим
интерфейсом и предоставляет возможность просмотреть обрабатываемые
соединения в 3D с помощью OpenGL (очень красиво . Клиент можно скачать
с http://findadrug.org.uk/download.
Ферма
В распределенных вычислениях существует такое понятие, как "Ферма".
Например, у вас есть локальная сеть из 20 машин в которой только одна
машина имеет доступ в интернет.
Ферма подразумевает, что инсталлируется только одна копия клиента,
собственно на машину, которая имеет доступ в интернет - "сервер фермы".
Остальные машины пускают клиент с "сервера фермы", следующим образом
\\СЕРВЕР_ФЕРМЫ\ПУТЬ\loader.exe
Дальше server.exe сам распределяет задания между машинами, скачивает
свежие задания, закачивает обработанные результаты. Т.е. в общем понятии
ферма - наш локальный кластер Где нет необходимости следить за всем
парком машин, лишь только за главной. Способность организовывать фермы относится именно к ПО, в данном случае
THINK обладает необходимой функциональностью. В некоторых проектах ПО не
позволяет организовывать фермы, из-за этого уже на 3-х машинах
появляются огромные проблемы...
Статистика
Статистика доступна на http://stats.findadrug.co.uk, в среднем
обновляется раз в 6 часов. Существует несколько видов статистики,
например командная, личная, по странам и прочие. Так же существует
местами удобнее неофициальная статистика (см. ссылку в конце статьи).
Так же в статистике можно просмотреть ваши/чужие сертификаты от проекта
с личной подписью руководителя. Сертификаты выдаются автоматически при
достижении некоторых круглых значений, например, обработал 1.000.000
молекул - получил сертификат, что некий Вася Пупкин исследовал 1.000.000
молекул в проекте в Find-a-Drug. Некоторые особо мощные кранчеры
оклеивают ими стены вместо обоев
Соревновательный элемент
За участие в проекте начисляются очки. Например AMD Thourobred с
реальной частотой 2200 Мгц приносит 210 очков в час,
соответсвенно за 10 часов работы такая машина приносит хозяину 2.100 очков. На рейтинг
влияет только частота процессора, другие характеристики как объем и тип
памяти, частота системной шины и прочее - ни коем образом не влияют.
Далее приведена сводная таблица усредненых рейтингов и процессоров,
полученная участниками "TSC! Russia"
Celeron 333MHz=22
Celeron 'Coppermine-128' 700MHz=70
AthlonXP 'Barton' 2500+=170
AthlonXP 'Barton' 3200+=210
Athlon 750MHz=72
Celeron 2.0@2.9GHz=180
Pentium4 3.2GHz=220
Celeron 'Tualatin' 1.4GHz=131
PentiumIII 700MHz=56
Athlon 850MHz=81
Pentium4 2.4GHz=168
AthlonXP 1800+=154
PentiumII 350MHz=27
PentiumIII 1.0GHz=78
PentiumIII 650MHz=53
Celeron 433MHz=31
PentiumIII-m 1.0GHz=85
PentiumII 450MHz=30
PentiumIII 800MHz=65
PentiumIII 1.3gHz=112
Celeron 2.0GHz=120
В данный момент Find-a-Drug примечателен и тем, что в нем большую роль
играют участники из стран СНГ, а первое место занимает команда из России
("TSC! Russia"). Первое место среди участников занимает наш
соотечественник "Joker!", собственно участник "TSC! Russia"
Для того, что бы вступить в команду необходимо в настройках клиента
(fadsetup.exe) указать "Team Number". У "TSC! Russia" - 2094 . Заметьте,
что команду вы можете поменять в любое время.
Единственное, где мы не первые - это зачет по странам, где USA - первые,
а Россия только вторая... Нам очень нужна ваша помощь, указывайте в
настройках клиента родную страну.
Заключение
Участвовать или нет в распределенных вычислениях - личное дело каждого.
Однако поучаствовав недельку - другую, начинается привыкание и
зависимость Соревновательный элемент - переходит в наркоманию... К
вычислениям начинают подключать не только домашние компьютеры, но и
рабочие, университетские (без ведома администраторов , компьютеры
бабушек и дедушек.
Boinc.ru

[Полковник Исаев]

Цитата (SETI_home_v8) »

Найди лекарство с помощью распределенных вычислений Boinc

Вот реально достала эта пропаганда лохотрона! Никакого лекарства никто и никогда не нашёл с помощью распределённых вычислений!

Цитата (SETI_home_v8) »

большинство людей выбирает именно FaD, из-за этических соображений

Да серьёзно? И что в этом лохотроне этичного? О, кажется я понял, как ты сам пишешь далее:

Цитата (SETI_home_v8) »

Зачем тупым перебором
взламывать алгоритм шифрования в distributed.net, если можно помочь умирающим людям. Так же можно упрекнуть цель самого популярного проекта - SETI@home, в том, имеет ли смысл искать инопланетян где-то в другой галактике, если на нашей собственной планете в сутки умирает тысячи людей от ВИЧ и рака

То есть это примитивная социальная инженерия, типа бомжей с детьми в метро и попытка устранения конкурента с целью перетянуть его клиентов себе. Ну а что - все остальные плохие и только мы, такие белые и с крыльями, предлагаем вам вкладываться в лекарство, которые вы никогда не получите.

Цитата (SETI_home_v8) »

Сертификаты выдаются автоматически при достижении некоторых круглых значений, например, обработал 1.000.000 молекул - получил сертификат, что некий Вася Пупкин исследовал 1.000.000 молекул в проекте в Find-a-Drug. Некоторые особо мощные кранчеры оклеивают ими стены вместо обоев

Вот отлично написано! Эти "сертификаты" по сути те же самые "грибочки" в профиль, которыми только и можно, что:

Цитата (SETI_home_v8) »

оклеивают ими стены вместо обоев

И то, о чём я уже писал выше:

Цитата (SETI_home_v8) »

Соревновательный элемент За участие в проекте начисляются очки. Например AMD Thourobred с реальной частотой 2200 Мгц приносит 210 очков в час, соответсвенно за 10 часов работы такая машина приносит хозяину 2.100 очков. На рейтинг влияет только частота процессора

Это обычное соревнование, типа киберспорта, не имеющее ничего общего с научными исследованиями, где зарабатывает учредитель соревнования, паразитируя на лохах.

Цитата (SETI_home_v8) »

Соревновательный элемент - переходит в наркоманию... К вычислениям начинают подключать не только домашние компьютеры, но и рабочие, университетские (без ведома администраторов , компьютеры бабушек и дедушек.

Призыв к нарушению законодательства? Бабло оправдывает любые средства? Или это реальная наркомания, призывающая нести свои и чужие ресурсы своему дилеру?
Предоставь пруфы на реальные достижения этой FAD, потому что вот это было в 2007 году, и что изменилось за эти годы? А ничего - всё те же обещания, никаких результатов и плач участников, надеящихся, что их труд когда-нибудь принесёт плоды.

Вот ответь на просто вопрос - ты наркоман (как написано в статье абзацем выше), подстрекающий других людей или на зарплате сидишь и осознанно заманиваешь?
А как быть с намёками на подключение чужих машин без разрешения их владельцев и тем более корпоративных машин, возможно хранящих коммерческую или иную тайну? За такое, как минимум, надо в перманентный бан отправлять, ИМХО конечно.
Я уж молчу про очень странную статистику - пень 2, пень 3, пень 4, атлон и т.д. Это "новость" не из архива КГБ случаем? Тем более, что указанный сайт FAD недоступен и лень лезть проверять, когда он был создан, кем и где.
А впрочем и это нашёл: https://xakep.ru/2004/09/24/24000/ идентичная статья в журнале Хакер за 2004 год, которую ты бездумно скопипастил, хотя последнее упоминание о данном лохотроне было в 2005 году, видимо тогда он и сдох, а вместо него появилось сотни других, которые ты рекламируешь.
Забавно, что все ссылки, ведущие из статьи на форумы и сайты, дохлые, то есть данные темы удалены и с топика "TSC! Russia" на оверах и в других местах тоже, внутренний поиск в этих ресурсах тоже мало что дал - похоже давно стёрли все упоминания.

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

Майнинг? После слова фермы, лично мне на ум пришло только это.
И да, я тоже не читал чтоб такие вычисления что-то кому-то помогли открыть или рассчитать.
Може попросим ТС дать ссылки на статьи, где рассказывается о реальных достижениях распределенного удоя лохов. А не рассказов Остапа Ибрагимовича о межпланетных шахматных турнирах.
Этот форум превращается в учреждение куда сползаются малахольные и выживающие из разума в период отмирания форумов. Эдакий дом престарелых и неприкаянных. Со своими смотрителями и опекунами.

вот вам доказательства
https://boinc.berkeley.edu/index.php
https://boinc.berkeley.edu/trac/wiki/BoincPapers
https://nsf.gov
https://boinc.berkeley.edu/projects.php

Разработка программного обеспечения BOINC осуществляется сообществом. К участию приглашаются все желающие.
https://github.com/BOINC/boinc

[weertt]

Цитата (Silphidae) »

сылки на статьи в которых рассказывается о реальных достижениях

Если эти вычисления рассматривать как сетевой график, то французы делая первую атомную бомбу сэкономили 3-4 года используя его. И тут возникает параноидальный вопрос - кто и чего считает, используя этих лОхов.

[Lazy_Cat]

Цитата (weertt) »

И тут возникает параноидальный вопрос - кто и чего считает, используя этих лОхов.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lazy_Cat) »

Такое ощущение что меня окружают одни параноики. Везде им мерещятся атомные бомбы и другие ужасы...))

[weertt]

Цитата (SETI_home_v8) »

Везде им мерещятся атомные бомбы и другие ужасы..

А, ну да, ну да. Кстати радио позывной складов атомных бомб США в Европе был "Cemetery". Как теперь ощущение? ))

[Полковник Исаев]

SETI_home_v8
Нет, есть другое и не ощущение даже, а стойкие факты, что есть реклама многочисленных лохотронов и нет никаких доказательств, что они считают на компах сообщества именно то, что заявляют, и что они достигли хоть каких-то реальных результатов.

Цитата (weertt) »

Кстати радио позывной складов атомных бомб США в Европе был "Cemetery".

Не в курсе связи понятия "кладбище" с вычислениями. Расскажешь?

[weertt]

Цитата (Полковник Исаев) »

Расскажешь?

П.1

Цитата (weertt) »

И тут возникает параноидальный вопрос

П.2

Цитата (SETI_home_v8) »

Везде им мерещятся атомные бомбы и другие ужасы.

П.3

Цитата (weertt) »

"Cemetery". Как теперь ощущение?

[Lazy_Cat]

Цитата (SETI_home_v8) »

Такое ощущение, что меня окружают одни параноики.

Это паранойя, камрад..))

[SETI_home_v8]

Цитата (Lazy_Cat) »

Это паранойя, камрад..))

это невозможно...

[Полковник Исаев]

weertt
Прости, но не вижу тут логической связи
Ну и пофиг, можно списать на лёгкую степень аутизма

[SETI_home_v8]

Мнение о проектах Boinc…
Не "отец-основатель" и вообще из другой команды, но своё мнение на всякий случай выскажу. Вдруг чем поможет?

0. Во-первых (как уже говорилось) нужно считать самим. Не обязательно 24x7, но считать. (Хотя лучше всего 24x7xN компов ).

1. Наверное надо больше внимания обращать на другие проекты, особенно связанные с Физикой, Математикой и Астрономией, тем более что в BOINC все очки складываются в общую копилку серверами статистики. Вот меня, например, всевозможные медицинские проекты вообще не интересуют. Ну неинтересно и всё тут! А вот в Einstein@Home - потихоньку добрался до десятки по стране. А на компах, удалённых от, I-net-а, время от времени (как получается) запускаю CPDN. Чем больше проектов - тем интереснее будет людям.

2. Посмотрите на распределение вычислительных сил по проектам. Как вы думаете почему SETI@home и Einstein идут впереди с таким отрывом? (WGC тут не в счёт, так как его продвигает IBM и это целый набор проектов под одной вывеской). Не уверен на все 100%, но ощущаю, что основных причины две:
1) оторванность от земных дел (и особенно по части отсутствия какой-либо прямой комерческой ценности в результатах проекта);
2) дерзость и грандиозность целей, пожалуй то, что по английски называется "Challenge" (в некотором смысле аналог слова "вызов").
Что может быть безрассудней SETI@home, в котором разумная пыль с крохотной частички материи, вращающейся вокруг одной из полутриллиона звёзд нашей Галактики, пытается найти другой разум?
Что может расширить наш космический кругозор так, как это сможет сделать гравитационно-волновая астрономия? Этот совершенно неисследованный способ взгляда на мир, взгляда при помощи почти неуловимых, но всепроникающих гравитационных волн?
В общем, просто потрясающее...

3. Не стоит забывать, что человеческая мысль и прогресс идёт подчас совершенно невообразимыми путями. И что приведёт к томуже созданию лекарств - никто не знает. Может быть Rosetta с Folding-ом, может быть всё обойдётся без них, может именно окончательное разбирательство с тем, что такое гравитация позволит построить новые теории взаимодействия частиц и прояснит какие-то процессы на уровне молекул. А может прозорливее всех окажутся SETI-ане, нашедшие внеземной разум, который всему этому нас научит. А может путь лежит через CPDN, который покажет, что если все страны не изменят в срочном порядке свою экологическую политику, то нам не помогут ни инопланетяне, ни лекарства, ни новейшие достижения Физики с нанотехнологиями.

4. Взгляните пожалуйста вот сюда. Как вы уже поняли, это список российских команд, участвующих в BOINC-проектах. На вкус и цвет, конечно, товарищей нет, но у меня честно говоря, обилие команд главным словом в названии которых является слово "Russia", вызывает улыбку. Т.е. это первые пять команд подряд. А вот Russian Force, кстати, не в счёт - в смысле тут явно доминирует "Force", а Russian - наподобие как SETI.Germany - чтобы было ясно откуда. Особенно весело это всё выглядит с учётом того, что в BOINC есть статистика по странам.
Конечно, слово "Russia" позволяет привлечь людей, но сейчас, как мне кажется, ваша команда уже может себе позволить быть не просто одной из российский команд, а "командой русских оверлокеров", ну и всех тех, кто любит и лелеет свои железки - от лёгких ноутбуков до шкафов с блэйдами. И назваться в таком случае можно соответствующим образом - ну например те же OverClockers.Ru. Или ещё как-нибудь (если помните, кстати, то в SETI@home Classic существовала команда под названием OcUk). Главное - чтобы основную нагрузку несло слово (или слова) говорящее про разгон.

5. Ну и самое страшное. Про "фолдинг". Folding@Home конечно крут. Тут спору нет и быть не может. Клиенты для CPU, GPU, PlayStation, а скоро, наверное, будут уже и для бортовых компьютеров машин, холодильников с утюгами и пылесосов. Как вариант - ещё и контроллеров SATA и SAS дисков. Будем видимо, тогда HDD пачками и ящиками скупать.
И только одно во всей этой крутизне плохо - это изолированный проект. Причём изолированный по совершенно пустяковой причине, которую, (как мне кажется) организаторы просто не хотят убирать. Это начисление очков и статистика. А из-за этого, в свою очередь, с чисто спортивной точки зрения - проект невероятно скучен, ибо всё что можно сделать в рамках Folding@Home - так это посоревноваться в личном и командном зачете. И всё! То есть, по сути - эдакие гонки по канату. BOINC проекты, в этом смысле куда более интересны тем, что:
1) Все BOINC-проекты обладают более разнообразной, но при этом стандартизованной статистикой, включащей в себя статистику по странам;
2) наличие "единой валюты" в виде CS т.е. Сobblestone (http://www.boinc.ru/faq/boinc_faq.ht...такое_credit);
3) В силу п. 1 и 2, статистика по всем мало-мальски значимым проектам собирается вместе, в один общий "BOINC Combined"-зачёт;
4) В силу п. 1-3 у команд появляется возможность проведения различных операций как в новых проектах (где можно прорваться повыше), так и в старых (где посложнее, но престижнее). Наиболее хитрые умудряются сделать так, что их везде догоняют, но при этом они всё время выше тех кто их догоняет. Появляются командные "Project of the month" и прочие challenges;
5) Графическое отображение статистики - лучше не объяснять, а просто предложить посмотреть на то, что GercoG творит.
6) Поэтому, в силу п. 1-5 возможно, что в Folding-е стоит оставить PlayStation и GPU, а вычислительный мощности на основе CPU - перебросить в BOINC-проекты, где эффект от них (как в плане продвижения команды, так и научной пользы) может быть куда более заметным.

Вот такие вот мысли при взгляде со стороны.

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

Вряд ли это твои мысли.
И вряд ли это кому то, чем то поможет. Даже не знаю в чем должна помочь твоя речь.
В танках предлагают пиксели за деньги покупать. Тут дырки от бубликов коллекционировать.

Они совпадают с моими... почти. мне фолдинг не нравится.

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

Это и есть ключевое слово.

НЕТ!

[Полковник Исаев]

Silphidae
Нет, ключевое тут "29.11.2012", т.е. с очередного архива стряхнули пыль и нафталин и запостили. Предыдущий был от 2004 г.

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

Silphidae
Нет, ключевое тут "29.11.2012", т.е. с очередного архива стряхнули пыль и нафталин и запостили. Предыдущий был от 2004 г.

Старое,но не потерявшее актуальность...

[Полковник Исаев]

Цитата (SETI_home_v8) »

Старое,но не потерявшее актуальность

Не похоже, не могут быть актуальны и даже интересны ответы на вопросы про Польшу 7-ми летней давности. Аналогично в прошлый раз был копипаст дремучего лохотрона от 2004 г. Ты этот спам бездумно собираешь в каких загашниках?

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

Не похоже, не могут быть актуальны и даже интересны ответы на вопросы про Польшу 7-ми летней давности. Аналогично в прошлый раз был копипаст дремучего лохотрона от 2004 г. Ты этот спам бездумно собираешь в каких загашниках?

Места надо знать!))

[SETI_home_v8]

Наши польские друзья.
От AlexA
-
29.11.2012
На вопросы BOINC.RU ответил Михаил Ярош (Michał Jarosz — капитан команды BOINC@Poland) (Польша, ноябрь 2012) (English version)
Привет, Михаил (Mchl)
Российским участникам распределенных вычислений было бы интересно получить побольше информации о своих польских коллегах-соперниках. Не могли бы Вы ответить на несколько моих вопросов?
Да, я с удовольствием отвечу на Ваши вопросы.
1. Насколько популярны распределенные вычисления в Польше?
К сожалению, не очень популярны. По нашим оценкам, не более 6-7% интернет-пользователей когда-либо участвовали в каких-либо волонтерских вычислительных проектах.
2. Вы капитан одной из сильнейших польских команд. Как Вы привлекаете людей в свою команду?
С самого начала у нас было три пути, чтобы привлечь людей.
Во-первых, наличие команды в каждом BOINC-проекте. Мы были первой польской командой, которая присутствовала во всех проектах BOINC (не считая команды под названием «Poland», которая также присутствовала везде, но не имела ничего общего в различных проектах). Таким образом, наши участники имеют чувство принадлежности к одной команде независимо от того, в каких проектах они хотят принять участие.
Второе, что мы сделали, это обеспечение высококачественными переводами информации, имеющейся в BOINC-проектах. В дальнейшем это привело к созданию собственной WiKi, которая, на сегодняшний день, является наиболее полным источником знаний, связанных с BOINC в Польше. В настоящее время мы предоставляем не только переводы, но и свои собственные статьи. Некоторые проекты используют наши переводы в локализованных версиях своих сайтов.
Последнее, но не менее важное, это наш форум. Он появился примерно через год после основания B@P, и сразу же стал координационным центром для нашего сообщества. С тех пор на нем зарегистрировалось более двух тысяч человек. Мы стараемся быть в форуме очень открытыми для любых новых пользователей. С одной стороны, мы стараемся быть вежливы и дружелюбны, предоставляя много возможностей для свободного обсуждения, с другой стороны мы гарантируем, что личные нападки и высказывания оскорбительного содержания будут быстро удалены. В результате, хотя у нас появляются время от времени некоторые горячие дискуссии, нашим модераторам не приходится использовать свои полномочия слишком часто. Насколько я могу судить, мы еще не заблокировали ни одного человека за какой-либо проступок (спамеры это отдельный разговор).
3. Вы пытаетесь что-то делать, чтобы способствовать развитию распределенных вычислений в вашей собственной стране?
За эти годы мы организовали несколько промо-акций. Мы расклеивали плакаты и распространяли листовки, писать письма в университеты и научно-исследовательские институты, делали видео для YouTube и писали статьи в прессе. Материалы различного типа. Нам удалось привлечь внимание общенациональной прессы и пару раз даже радио.
4. Есть ли у польских участников желание создать единую сборную Польши?
Да, такое желание всегда присутствовало среди польских кранчеров. Нам удалось сделать несколько слияний команд в прошлые годы. В настоящее время однако, кажется, что такой единой команды не будет создано в обозримом будущем.
5. Каковы ваши отношения с другими польскими командами? Например, ваш основной конкурент — «Polish National Team»? Вы общаетесь? Дискутируете? Ругаетесь?

Мы всегда старались быть очень уважительными по отношению к другим командам. Это привело к созданию, в целом, хорошей атмосферы и некоторому сотрудничеству. Наши отношения с «Polish National Team» несколько сложнее. Некоторые из основных членов PNT являются бывшими участниками B@P, которые по той или иной причине, решили, что B@P не является той командой, которую они хотели бы поддерживать. По ходу дела были сказаны некоторые излишне горькие слова с обеих сторон, и существует еще достаточный уровень враждебности между некоторыми отдельными членами обеих команд. Несмотря на все, что мы вели переговоры о слиянии обеих команд, но, в конце концов, достигли консенсуса, что это не реально и невыполнимо. Это похоже на попытку объединить команду Формулы 1 (PNT) с техническим университетом (B@P). Обе имеют дело с технологией, и даже университет имеет собственную спортивную команду, но цели обеих организаций, а также способы их достижения, просто слишком различны. Настолько, чтобы в их слиянии нет никакого смысла. В целом мы стараемся держать наши отношения нейтральными и ослаблять напряжение как можно скорее, так чтобы оно не возрастало. Это удается большую часть времени
6.Вы пытаетесь как-то управлять командой? Или каждый пользователь выбирает проекты, которые он хочет?
Вот уже несколько лет я пытаюсь поощрять членов команды к участию в принятии решений о достижении цели нашей команды. Будь то выбор нашего «Проекта месяца» или разработка нового дизайна для сайта, все это доводится до членов команды, предлагается обсудить и прийти к консенсусу, чтобы действовать совместно. Я также стараюсь делегировать другим членам команды, так много административных обязанностей, насколько это возможно. Будь то управление нашей командой в проектах, решение вопросов касающихся нашего сайта и хостинга, или просто сочинение нового приветствия для новых членов команды. Чем больше членов команды участвует, тем большее чувство коллективизма они получают, и, в результате, они становятся более ответственными и более привязанными к команде.
7. Нравится ли Вам принимать участие в Челленджах?
Мы приглашаем наших членов участвовать в конкретных проектах при соревнованиях или тогда, когда проекты заслуживают особого внимания по какой-то причине, но это не является обязательным. Есть люди, которым нравится принимать участие в таких действиях, и есть те, кто этого не делают. В целом, это, кажется, работает очень хорошо.
Я хорошо провел время отвечая на эти вопросы. Если вам нужно любое разъяснение, или у вас есть дополнительные вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне!
С наилучшими пожеланиями!
Mchl
alexa.jpg

mitch.jpg

[Smirnoff]

Цитата (Silphidae) »

Кто этого малахольного тут обожает, любит, ценит и защищает?

Дык жалоб-то нету; а так-то... Меня лично это уже давно извлекло.

[Smirnoff]

Цитата (Silphidae) »

Хорошая фраза

Раньше я говорил "достало", но дочь меня поправила: нет такого слова, есть слово "извлечь"...

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

. Но свершилось чудо: выбрав почти весь канат, якорь достал дна, вцепился в него и… остановил судно!
А в таком контексте?

в русском языке можно достаточно свободно переставлять слова...

[Smirnoff]

Цитата (Silphidae) »

А в таком контексте?

Так это уже иной контекст...


Добавлено через 1 минуту

Цитата (SETI_home_v8) »

можно достаточно свободно переставлять слова...

А ещё можно крайне многословно гадить постить то, в чём ни разу не разбираешься...

[SETI_home_v8]

Цитата (Smirnoff) »

Так это уже иной контекст...


Добавлено через 1 минуту

А ещё можно крайне многословно гадить постить то, в чём ни разу не разбираешься...

Ой, да как будто вы во всех сферах знаний разбираетесь...

[Smirnoff]

Цитата (SETI_home_v8) »

как будто вы во всех сферах знаний разбираетесь...

В которых не разбираюсь - о тех и не пишу. В отличие от...

[SETI_home_v8]

Проекты распределённых вычислений
Folding@Home и Rosetta@Home
Общая информация о проектах: vk.com/boinc , tsc.overclockers.ru , www.boinc.ru , distributed.org.ua и distributed.ru

Подключайте Ваши компьютеры к проектам распределённых вычислений! Этим Вы окажете большую помощь в развитии математики, медицины и других наук, при этом это никак не скажется на скорости работы Ваших компьютеров, так как проекты работают на приоритете IDLE (то есть счёт ведётся только тогда, когда другие службы и программы не используют Ваш процессор)
Краткий обзор проектов
Проект Folding@Home - исследование фолдинга белков (то есть их "сворачивания" в уникальную пространственную структуру, определяющую функции белка), преимущественно в аспекте борьбы с некоторыми заболеваниями, порождёнными нарушениями их функций (например, болезнь Альцгеймера, отдельные виды рака, "коровье бешенство" и др.). Исследование осуществляется путём компьютерного моделирования процесса фолдинга ("сворачивания") белков на машинах добровольцев. Клиентское ПО забирает с одного из многочисленных серверов Folding@Home данные о белках и проводит на компьютере пользователя моделирование фолдинга (от нескольких часов до нескольких суток и более) и отправляет результаты обратно на сервер.
Проект Rosetta@Home - вычисление трехмерной структуры белков из их аминокислотных последовательностей. Это одна из самых больших проблем в молекулярной биологии. Одно из самых важных открытий в молекулярной биологии - то, что в пространстве белковая структура (связка аминокислот) стремится занять такое положение, чтобы энергия этой структуры была минимальна (представьте шар в трубе - шар будет всегда катиться вниз к основанию трубы, потому что это - самое устойчивое состояние). Итак, задача программы Rosetta@Home - посчитать наименьшую энергию белковой системы, если известны составляющие этой системы (аминокислоты) - при этой минимальной энергии это и будет искомый белок! Одна из сложностей заключается в том, что последовательностей аминокислот, из которых состоит белок много, в пространстве их можно соединить разными способами. Сочетание различных комбинаций соединений аминокислот дает огромные цифры - вот причина, по которой проекту так нужны большие вычислительные мощности.
По сути Rosetta - это компьютерная программа для поиска:
- структуры с наименьшей энергией для заданной аминокислотной последовательности для предсказания структуры белка
- обратная задача - поиск аминокислотной последовательности с наименьшей энергией для заданной белковой структуры
- расчета взаимодействия комплекса белок-белок.
Какой проект выбрать
Выбор проекта, который будет использоваться на Вашем компьютере зависит в первую очередь от вида подключения к Интернет/оплаты трафика. Проект Rosetta@Home в день потребляет до 30 мегабайт входящего трафика и 500 килобайт исходящего. А вот проект Folding@Home в среднем скачивает задание размером всего 300 килобайт, считает его несколько дней и потом столько же отдаёт и закачивает новое. Так что если у Вас безлимитный Интернет и широкий канал, то лучше выбрать проект Rosetta@Home , а иначе - Folding@Home . Также выбор во многом зависит и от количества оперативной памяти компьютера. Проект Rosetta@Home занимает до 300 мегабайт ОЗУ, а Folding@Home - занимает в памяти всего 20 мегабайт (если не включен режим получения больших заданий, при котором может требоваться около 120 мегабайт ОЗУ). И все эти цифры следует умножить на число ядер у процессора.
Также в данный момент лучше при технической возможности (большой объём ОЗУ и неограниченный трафик) подключиться к проекту Rosetta@Home , поскольку сейчас в мире для проекта Rosetta@Home остро не хватает вычислительной мощности, в то время как у Folding@Home сейчас большое число считающих компьютеров, а также приставок PS3, видеокарт и т.д.
Ещё нужно придерживаться правила, что чем быстрее процессор, тем целесообразнее на нём считать Folding@Home , а чем слабее - тем выше целесообразность счёта на нём проекта Rosetta@Home . (А если процессор очень старый, менее 1 ГГц, то тогда Folding@Home вообще не целесообразно считать на нём). В таком случае лучше считать проект Rosetta@Home (если позволяет ОЗУ и интернет-трафик), а при малых количествах ОЗУ и когда нельзя позволить большой интернет-трафик - то считать либо POEM@Home либо Spinhenge@Home (см. ниже).

Также перед выбором проекта - см. ветку форума http://forums.overclockers.ru/viewforum.php?f=21
Если Вы используете сеть "ВКонтакте", в ней группа команды распределённых вычислений следующая: http://vkontakte.ru/club186520 в ней много полезной справочной информации, можно задавать вопросы по проекту Folding@Home . По BOINC-проектам группа такая: http://vkontakte.ru/club11963359
http://my.mail.ru/community/cranch - группа о распределённых вычислениях в сети "Мой мир" на Mail.Ru.
http://my.mail.ru/community/fhclub/ - группа о проекте Folding@Home в сети "Мой мир" на Mail.Ru.
http://www.facebook.com/group.php?gid=12646995655 - группа о распределённых вычислениях в сети "Facebook".
http://minskfoldingteam.at.tut.by/ - форум в Минске.
http://vip.karelia.ru/viewtopic.php?t=51525 - форум в Петрозаводске.
distributedcomputing.info - Самая свежая информация о текущих активных проектах распределённых вычислений.

www.gridrepublic.org - Статистика и описание проектов распределённых вычислений на платформе BOINC
http://blog.karelia.ru/yura8/ - Новости про науку, образование, распределённые вычисления
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%...BD%D0%B8%D1%8F - статья в энциклопедии о распределённых вычислениях.
Новые интересные статьи про распределённые вычисления. Интересно прочитать всем:

1) Распределенные вычисления: волонтеры на службе науки (статья из журнала): http://www.vechnayamolodost.ru/pages...onaslnab6.html

2) Интернет-журнал «Распределенные вычисления»: самые свежие новости проектов и их результаты и достижения: http://new-distributed.livejournal.com/

3) Статья «Распределенные вычисления: домашний компьютер как научная лаборатория»: http://prostonauka.com/raspredelennye-vychislenija

Всем кому интересно - по адресу http://boinc.gorlaeus.net/FinishedProjects.php полное описание (файлы в формате PDF, PPT, XLS) уже завершённых решённых задач по классической динамике (с помощью проекта Leiden Classical . Там на нидерландском языке, но всё равно, много графиков и иллюстраций, на которые интересно посмотреть, чтобы понять ценность и важность применения распределённых вычислений для решения различных задач из различных областей физики.

Также есть сайт сравнительно новый сайт (недавно появился): http://boinc.netsoft-online.com/ где можно посмотреть различную подробную статистику по текущим BOINC проектам (и завершённым BOINC проектам)
Платформа BOINC и проект Rosetta@Home
Установка BOINC, регистрация аккаунта для проекта Rosetta@Home настолько просты, что подробно здесь описываться не будут.

Иллюстрация процесса установки программы BOINC

На сайте www.boinc.ru есть FAQ, подробная информация по установке, проекту Rosetta@Home и другим проектам. Саму программу BOINC можно загрузить с сайта http://boinc.berkeley.edu/ . Для подключения к проекту - адрес: http://boinc.bakerlab.org/rosetta

Кстати, для более надёжной работы проектов в BOINC необходимо в "Настройки клиента..." - "диск и память" - поставить галку "Оставлять неактивные приложения в памяти".
Ещё в настройках BOINC нужно в "Настройки клиента..." - "процессор" - "В многопроцессорных системах использовать" ___ % процессоров - обязательно поставить 100 % (иначе будут использоваться не все ядра процессора).
Другие, наиболее интересные проекты на платформе BOINC, которые также полезны для науки и медицины:
1) Проект LHC@Home - научно-исследовательский BOINC-проект распределенных вычислений, изучающий движение заряженных частиц в Большом Адронном Коллайдере. Присоединиться к проекту - http://lhcathomeclassic.cern.ch/sixtrack/
2) Ещё один полезный проект, к которому также можно подключиться пользователям BOINC - это RALPH@Home который занимается тестированием новых счётных модулей для проекта Rosetta@Home . Присоединиться к проекту - http://ralph.bakerlab.org/
Требования к компьютеру и Интернету у RALPH@Home точно такие же, как и у проекта Rosetta@Home , поэтому если Вы подключились к Rosetta@Home , то желательно подключиться одновременно и к RALPH@Home . Участвовать в RALPH@Home как только в одном проекте нет смысла, поскольку задания для него бывают раз в 3 или 4 недели (когда выходит новый счётный модуль).
3) Asteroids@home - проект изучает форму и параметры вращения астероидов по фотометрическим данным. Присоединиться к проекту - http://asteroidsathome.net/boinc/
4) Проект POEM@Home - в проекте используется метод моделирования структуры белка. Комбинированный подход в изучении строении белка, дальние цели этого проекта - разработать метод моделирования белковых молекул, которые уже могут использовать фармацевты, врачи, ученые, а также детально изучить структуру мебранных белков. Присоединиться к проекту - http://boinc.fzk.de/poem/

boincstats.com - просмотр статистики, состояния всех BOINC-проектов.
boincsynergy.com - просмотр статистики, новости BOINC-проектов.

http://boincstats.com/stats/project_graph.php?pr=bo - статистика BOINC проектов за последний день, месяц, и т.д.

Проект Folding@Home
установка на компьютер клиента
Здесь будет рассмотрен самый простой и распространённый случай, когда устанавливается консольный клиент в качестве службы (без задействования видеокарт ATI / NVIDIA или нескольких процессоров, для которых совсем другие клиенты).
Необходимо войти на компьютер с правами администратора (поддерживаются системы Windows 2000/XP/2003).
Далее создать каталог C:\WINDOWS\system32\FAH\ в который поместить файлы FAH504-Console.exe, client.cfg, FoldinGL.exe и дать команду:
sc create FAH type= own start= auto error= normal binPath= "C:\WINDOWS\system32\FAH\FAH504-Console.exe -svcstart" obj= LocalSystem DisplayName= FAH
Внимание, если используется версия 6.хх консольного клиента, то сам файл будет называться не FAH504-Console.exe, а Folding@home-Win32-x86.exe и в параметрах сервиса надо указывать путь к каталогу, куда он устанавливается, то есть команда для установки сервиса будет такой:

sc create FAH type= own start= auto error= normal binPath= "C:\WINDOWS\system32\FAH\Folding@home-Win32-x86.exe -svcstart -d C:\WINDOWS\system32\FAH" obj= LocalSystem DisplayName= FAH
Теперь можно открыть сервисы Windows и запустить сервис FAH (либо вообще просто дать команду sc start FAH ). И всё, клиент подключится к серверам Folding@Home - проекта, скачает задание и счётное ядро и будет считать в течении нескольких дней. Всё будет далее работать незаметно для пользователя.
Вот назначение файлов:
FAH504-Console.exe или Folding@home-Win32-x86.exe - собственно сам сервис
client.cfg - настройки клиента
FoldinGL.exe - программа для 3D просмотра обрабатываемых молекул

Сейчас конечно лучше ставить саму последнюю версию, а информация о 5.04 приведена только потому, что она была с ноября 2005 и по август 2008 повсеместно используемой и не менялась за эти 3 года, что говорит о её проверенной стабильности.
Структура файла client.cfg
[settings]
username=Colombia
team=47191
asknet=no
bigpackets=no
machineid=1
local=0

[http]
active=no
usereg=no
usepasswd=no
proxy_name=
proxy_passwd=
host=
port=

[core]
priority=0
cpuusage=99
disableassembly=no
checkpoint=15
ignoredeadlines=no

[power]
battery=no

[clienttype]
memory=480
type=0
Теперь краткое описание файла client.cfg:

username= Ваше имя, которое будет отображаться на серверах статистики
team=47191 - номер команды
bigpackets= Для 5.04 и 6.хх версий этот параметр может принимать разные значения. В версии 5.04 - no - получать из Интернет задания размером до 20 килобайт (в ОЗУ будут занимать до 10 мегабайт), yes - получать из Интернет задания размером до 3 мегабайт (в ОЗУ будут занимать до 120 мегабайт). В версиях 6.хх - small получать меньше 5 Мб, normal - получать до 10 Мб, а big - получать более 10 Мб. Реально же, если указать small, то задания пока выдаются меньше 300 килобайт.
priority=0 - ставьте priority всегда равным 0 (иначе Folding не будет вытесняться при сканировании дисков антивирусом Symantec или Kaspersky).
cpuusage=99 - ставить 100 не рекомендуется (при 100 были сообщения о проблемах с Nero).
memory=480 - сколько ОЗУ не жалко для проекта (хотя на данный момент максимум будет расходоваться 120 Мб).
Вот готовый архив для быстрого запуска: fah-client.zip - в этом архиве самая свежая консольного клиента (на данный момент - 6.23). Архив нужно распаковать в каталог C:\WINDOWS\system32\ (получится каталог C:\WINDOWS\system32\FAH\). Из него надо просто запустить 1 раз файл Run.cmd - он установит в систему сервис FAH. И всё, можно дать команду sc start FAH - и сервис запустится.
Если у Вас процессор с Hyper Threading или с несколькими ядрами, то тогда следует установить несколько копий клиента на компьютер. Второй - в папку например C:\WINDOWS\system32\FAH1\ и только не забыть в файле Run.cmd перед его запуском в 4 местах слово FAH заменить на FAH1 и в файле client.cfg вместо machineid=1 поставить machineid=2
На всякий случай - архив с предыдущей 5.04 версией клиента: old-fah-client-504.zip - эта версия уже устарела, но на всякий случай может кому и потребуется (ведь она была с ноября 2005 и по август 2008 повсеместно используемой и не менялась за эти 3 года, что говорит о её проверенной стабильности).
Ещё одна важная причина, по которой на странице до сих пор выложена версия 5.04, - это то, что было замечено, что новые версии клиента (6.20, 6.23 и т.д.) при ВСЕХ значениях параметра bigpackets= выдают задания случайных размеров, когда большие, когда маленькие. Так что на компьютерах с малым количеством ОЗУ и где платный интернет до сих пор актуальна версия клиента 5.04, так как при значении bigpackets=no она точно выдаёт короткие задания (до 300 килобайт), которые требуют мало ОЗУ.

Внимание! Концы строк в файле client.cfg должны быть только символом $0A (если Ваш редактор сделает $0D$0A, то при запуске программы файл client.cfg не только не будет прочитан, но и всё его содержимое будет стёрто). Используйте для редактирования client.cfg только FAR Manager (после редактирования - проверьте, какие концы строк). Чтобы принудительно сделать концы строк $0A следует использовать плагин trucr104 для FAR ( ftp://info.elf.stuba.sk/pub/pc/utilfile/trucr104.rar ).
Программа FoldinGL.exe - программа для 3D просмотра обрабатываемых молекул, однако она может работать не на всех видеокартах.
FoldinGL НЕ работает на Intel 810 и ниже, RAGE XL PCI Family (если драйвера встроенные в Windows), SiS 661FX и ниже
FoldinGL работает на Intel 815 (если драйвера от Intel) и выше, NVidia Vanta LT и выше, S3 Graphics ProSavageDDR
Также в случае если задание для нового ядра FahCore_7c.exe то программа FoldinGL зависает.
http://fah-web.stanford.edu/cgi-bin/...?qtype=osstats - быстрый просмотр статистики по Folding@Home (сколько компьютеров, процессоров занято для проекта во всём мире).
Выбор проектов в случае многоядерных процессоров
Если у Вас достаточно мощный современный компьютер с двуядерным процессором (или технологией Hyper Threading) или несколько процессоров, всегда надо помнить, что клиент Folding@Home использует только одно ЯДРО. GPU клиент Folding@Home в случае видеокарты ATI также использует только одно ядро центрального процессора. А вот видеокарты NVidia вообще не используют центральный процессор при расчётах.
Исключение составляет лишь SMP клиент для Folding@Home , который специально предназначен для многоядерных систем и использует все ядра.
Предположим, такой случай. У Вас четырёхядерный процессор и современная видеокарта ATI. Тогда самый лучший выбор будет такой - поставить один GPU клиент и один SMP клиент (не забывать, конечно с разными machineid в настройках client.cfg). Причём для SMP клиента сделать доступ не ко всем 4, а только к 3 ядрам. Тогда одно ядро будет для GPU клиента. В этом случае у компьютера будут для расчётов задействованы все ядра процессора + видеокарта и будет достигнута максимальная вычислительная мощь. А случае видеокарты NVidia, в SMP клиенте даже не надо закрывать доступ к одному ядру (т.к. в случае видеокарт NVidia центральный процессор не используется вообще).

Выбор проектов для современных
видеокарт ATI и NVidia
Если у компьютера имеется современная видеокарта ATI (24xx и выше) или NVidia (GeForce 8ххх и выше), то тогда имеет смысл задействовать её для распределённых вычислений. Причём следует учитывать, что видеокарта ATI при расчётах целиком использует одно ядро центрального процессора. А вот видеокарты NVidia вообще не используют центральный процессор при расчётах. Таким образом, например, если у Вас двуядерный процессор и современная видеокарта NVidia, то можно использовать на компьютере не 2, а 3 клиента Folding@Home (два - консольных однопроцессорных и один - графический)!!!

Работают сразу 3 клиента на двуядерном процессоре!

Кстати, в случае если у Вашего компьютера видеокарта от NVidia, большой объём ОЗУ и безлимитный интернет (и к тому же компьютер долго не выключается), то в таком случае лучше всего центральный процессор целиком отдать проекту Rosetta@Home , а видеокарту NVidia отдать проекту GPUGRID (который тоже потребляет большой интернет трафик). Основная направленность проекта GPUGRID - моделирование молекул.



________________________________________
Некоторые картинки, иллюстрации:

Как надо правильно устанавливать BOINC в Windows,
чтобы он запускался без участия пользователя в качестве службы.
Однако, если Вы будете участвовать в проектах, которые используют видеокарту, то тогда эту галку устанавливать нельзя, иначе BOINC не будет видеть видеокарту!

Иллюстрация процесса установки программы BOINC

Иллюстрации по проекту Folding@Home :
1) Одна из обрабатываемых молекул (ядро Gromacs - FahCore_78.exe) (получен программой FoldinGL) при bigpackets=no
2) Одна из обрабатываемых молекул (ядро Gromacs - FahCore_78.exe) (получен программой FoldinGL) при bigpackets=yes
3) Одна из обрабатываемых молекул (ядро Gromacs - FahCore_78.exe) (получен программой FoldinGL) при bigpackets=yes
4) Одна из обрабатываемых молекул (ядро Gromacs - FahCore_78.exe) (получен программой FoldinGL) при bigpackets=yes
5) Одна из обрабатываемых молекул (ядро Gromacs 33 - FahCore_a0.exe) (получен программой FoldinGL) при bigpackets=yes
В файле projects_sep_okt_2009.xls представлены данные за 2 месяца (сентябрь и октябрь 2009 года) про продвижение проекта Rosetta@Home , а также в этом файле находятся 26 листов, на которых представлены данные о продвижении и состоянии 15 самых активных проектов за соответствующий день (по данным сайта http://boincstats.com/).

[SETI_home_v8]

Новые модели астероидов от проекта Asteroids@home
От AlexA 17.11.2019

Проект добровольных распределенных вычислений Asteroids@home занимается тем, что пытается выяснить ранее неизвестные параметры различных астероидов. Дело в том, что астероиды — самые многочисленные объекты в Солнечной системе. На сегодняшний день известны сотни тысяч астероидов и каждый день происходит открытие десятков и сотен новых объектов. Хотя общее количество известных астероидов велико, о физических свойствах отдельных объектов известно очень мало. Для значительной части «населения» известен только размер тел. Другие физические параметры (форма, период вращения, направление оси вращения, …) известны только для нескольких сотен объектов.
Идея проекта состоит в том, что астероиды обычно имеют неправильную форму и при этом вращаются, поэтому количество солнечного света, которое они рассеивают по направлению к наблюдателю, меняется со временем. Это изменение яркости во времени называется световой кривой. Форма световой кривой зависит от формы астероида, а также от геометрии обзора и освещения. Если будет собрано достаточное количество световых кривых, наблюдаемых при различных геометриях, то можно восстановить уникальную физическую модель астероида методом обращения световых кривых.
Проект Asteroids @ home имеет цель значительно расширить наши знания о физических свойствах астероидов. Приложение BOINC использует фотометрические измерения астероидов, наблюдаемые профессиональными съемками. Данные обрабатываются с использованием метода инверсии светового изгиба, и получается трехмерная модель формы астероида вместе с периодом вращения и направлением оси вращения.
Поскольку фотометрические данные, полученные при съемках всего неба, обычно невелики во времени, период вращения не является «видимым» непосредственно в этих данных, и необходимо провести сканирование огромного пространства параметров, чтобы найти наилучшее решение. В таких случаях инверсия световой кривой занимает очень много времени, и распределенные вычисления — единственный способ эффективно справиться с фотометрированием сотен тысяч астероидов. Более того, чтобы выявить систематические ошибки в методе и восстановить реальное распределение физических параметров в популяции астероидов, необходимо обработать большие наборы данных «синтетических» (искусственных) популяций.
Проект неоднократно публиковал данные о полученных результатах. И вот в конце сентября 2019 года были опубликованы сотни новых полученных моделей астероидов. доступен на arXiv и скоро должен появиться в журнале Astronomy and Astrophysics.
Там сказано, что:
«…Свойства вращения (направление оси вращения и период вращения) и модели грубой формы астероидов могут быть восстановлены по их интегрированной яркости при измерении по различным геометриям обзора. Эти физические свойства необходимы для создания общей картины структуры и динамического развития основного пояса. Количество моделей формы и вращения может быть увеличено не только при наличии новых данных, но также путем объединения независимых наборов данных и их инвертирования. Нашей целью было получить новые модели астероидов путем обработки легкодоступной фотометрии. Мы использовали фотометрию астероидов, собранную в базе данных фотометрии Обсерватории Лоуэлла с фотометрией из второго Выпуска данных Gaia. В обоих источниках доступны данные для, примерно, 5400 астероидов. В рамках проекта распределенных вычислений Asteroids@home мы применили метод инверсии кривой блеска к каждому астероиду, чтобы найти его модель выпуклой формы и состояние вращения, которое соответствует наблюдаемой фотометрии. Из-за ограниченного числа точек данных Gaia DR2 и низкой фотометрической точности данных Лоуэлла нам удалось получить уникальные модели только для ~ 1100 астероидов. Тем не менее, 762 из них — новые модели, которые значительно расширяют текущую базу данных о 1600 моделях астероидов. Наши результаты демонстрируют важность комбинированного подхода к инверсии астероидной фотометрии. Хотя наши модели в целом согласуются с моделями, полученными путем раздельной инверсии данных Лоуэлла и Гайи, комбинированная инверсия является более надежной, параметры модели более ограничены, и во многих случаях уникальные модели можно реконструировать, когда одних отдельных наборов данных недостаточно.»
Организаторы проекта благодарят все, принявших участие в его работе.
https://boinc.ru/proekty/novye-model...asteroidshome/
http://asteroidsathome.net/boinc/index.php
https://arxiv.org/abs/1909.09395
asteroidyi.jpg

[SETI_home_v8]

Чек-лист Йетти версии 3 для LHC@home (и других проектов на базе виртуальных машин) на вашем ПК.
Запустить задания из CERN на VirtualBox (далее — виртуальная машина/ ВМ) в рамках клиента BOINC не так просто. Вы должны выработать оптимальный баланс на вашем компьютере между несколькими Проектами

Данный чек-лист был впервые разработан для Atlas и предназначен для помощи кранчерам в рамках данного проекта, в то же время его также можно использовать и для других VM-проектов LHC@Home, но в этом случае требования к памяти (и её загрузка) и скриншоты будут отличаться.

Данный чек-лист был последний раз обновлён 06.06.2017 г.

Поскольку чек-лист постоянно обновляется, то из-за этих обновлений может случиться так, что нумерация может измениться (или уже изменилась). Чтобы быть уверенным, что вы указываете / получаете указание на правильный пункт, предлагается ставить номер версии контрольного списка впереди. Таким образом, V3.P5 — Пункт 5 чек-листа версии 3.

Пожалуйста, проверьте этот чек-лист и обязательно проверьте все детали, шаг за шагом, все они важны.


1. Вы используете актуальный BOINC-x64 клиент? В настоящий момент актуальные версии: 7.6.22, 7.6.33 или 7.8.3. На текущий момент 09.08.2018 я запустил тестирование версии 7.12.1 и кажется она работает стабильно. (Напоминаю, статья от 2018 года. В настоящее время текущая версия 7.14.2 работает стабильно).
2. Виртуальная машина VirtualBox
o Виртуальная машина VirtualBox установлена? В настоящее время ВМ версии 5.1.30 работает стабильно, она даже рекомендована командой разработчиков проекта Atlas. Проект Atlas более не работает на VirtualBox версий 4.x;

Пользователи Win10 должны использовать VirtualBox версии 5.1.16 и выше, поскольку было объявлено, что релиз 17xx не будет работать с более старыми версиями VirtualBox;

Сегодня 09.08.2018 г и я работаю в версии 5.2.16 VirtualBox (совместно с версией BOINC 7.12.1) и вроде как она работает стабильно с заданиями Atlas (у меня Win10 1803);

o Используете Hyper-V или Docker? Они пересекаются в работе с VirtualBox и это ведёт к появлению проблем. Их необходимо деактивировать, а ещё лучше удалить.

3. Установите ExtensionPack, соответствующий версии VirtualBox. То есть, если у вас VirtualBox версии 5.1.16, то вы должны установить ExtensionPack для версии 5.1.16. Это позволит вам решить возможные проблемы.

4. Проверьте, включена ли виртуализация в БИОС’е (BIOS) (для Intel — VT-X; для AMD — AMD-v (бывший режим SVM-Mode); для — VIA-vt). Для проверки можно использовать классную утилиту из интернета: загрузите себе LeoMoon CPU-V и проверьте: должно загореться два зелёных ok.

Если вы апгрейдили свой БИОС или апгрейдили память, то вполне может быть, что слетела настройка виртуализации (VT-X / AMD-V / VIA-VT) и поэтому придётся заново её активизировать. Однозначно проверьте следующий пункт.

5. Вы уже пытались в прошлом кранчить в проектах, использующие ВМ и режим VT-X / AMD-V / VIA-VT был выключен? Возможно, что BOINC-клиент это запомнил!

Для того, чтобы это проверить, во-первых: выйдите из BOINC-клиента и убедитесь, что все задания прекращены.

В директории данных проектов БОИНК BOINC_Data-Directory вы найдёте файл client_state.xml. Откройте его обычным редактором и найдите:
<p_vm_extensions_disabled>1</p_vm_extensions_disabled>

Если такой строки нет или значение установлено 0 (ноль), то всё в порядке. В противном случае поменяйте его значение в ноль <p_vm_extensions_disabled>0</p_vm_extensions_disabled> и сохраните файл. Аккуратнее: сохраните его в формате ASCII

Убедитесь, что вы действительно закрыли BOINC-клиент перед тем, как будете вносить какие-либо изменения в файл client_state.xml. В противном случае, BOINC перезапишет все изменения, сделанные вами.

6. Ресурсы компьютера

o Проверьте: достаточно ли у вас оперативной памяти (RAM) для обсчёта заданий Atlas. Каждое задание для одного ядра в Atlas занимает 2,1 Гб оперативной памяти RAM, многоядерные задания (MultiCore-WU) требует 3,0 Гб + 0,9 Гб * кол-во ядер (последнее обновление от 01.08.2018). Так, для обсчёта задания для пяти ядер (5-Core WU) необходимо 7,5 Гб;

[Обновление от 18.09.2018] В настоящее время проект ATLAS выдаёт только многоядерные задания (MultiCoreWUs) даже если вы считаете проект только на одном ядре и в этом случае будет необходимо 3,9 Гб для одного ядра;

Если у вас 8-ядерный процессор и только 8 Гб памяти RAM, BOINC постарается загрузить все восемь ядер, что приведёт к тому, что одна, несколько или все ВМ встанут с комментарием: "задание отложено: ожидается освобождение памяти...";

Если вы увидели сообщение подобное этому, то первое, что вы должны сделать —
— это попробовать запустить одноядерное задание и посмотреть: работает ли оно нормально и т.д. Если вы увидели сообщение "задание отложено: ожидается освобождение памяти..."для задания, которое в настоящий момент считает ваш BOINC-клиент, то необходимо выйти из BOINC-клиента и перезапустить его после некоторой паузы.

В то время как задания Atlas фокусируются на многоядерном исполнении MultiCoreWU, то одно задание может использовать более одного ядра для расчёта. В проекте Atlas имеются задания для использования от одного до восьми ядер на задание. Вы можете установить в настройках project-preferences "Number of Cores" желаемое и максимальное количество ядер на задание по своему усмотрению. Заметьте, что данная настройка будет распространяться только новые задания. В случае необходимости, удалите (Abort) уже загруженные задания.

o Проверьте: достаточно ли места на диске и установите значения в настройках BOINC-клиента, которое он может использовать. Эти параметра можно найти в настройках —Preferences

7. Проверьте: разрешает ли файрвол Windows исходящую и входящую коммуникацию приложениям BOINC.EXE и VBoxHeadless.exe.

8. Проверьте, чтобы ваш антивирус игнорировать директорию данных БОИНК

9. Запускайте только одно задание проекта Atlas, пока не добьётесь его стабильной и успешной работы
..... A) Вы можете заморозить (suspend) другие задания вручную
..... B) Вы можете использовать настройки в файле app_config.xml

10. Atlas подсоединяется в серверам через различные порты как пользователь BOINC. Вам надо открыть следующие порты:
..... HTTP (порт 80)
..... HTTP Proxy (порт 3128)
..... HTTPS (порт 443)
..... XMPP (порт 5222)
..... TCP порт 9094

Вот новая страница, на которой команда проекта делятся официальной информацией: official Information

11. Если все вышеперечисленные пункты в порядке, то по идее вы можете начинать считать в проекте.

12. Для вашего понимания: когда начинается обсчёт задания проекта Atlas, то в первую очередь он подключается ко внешним серверам ЦЕРН (CERN-Servers) чтобы загрузить оттуда актуальные задания (данные). В зависимости от скорости Вашего интернет соединения это может занять некоторое время, которое может сильно отличаться. Именно по этой причине вам необходимо открыть порты, указанные в V3.P10.

13. BOINC-клиент не очень хорошо запускает вместе задания для одного ядра вместе с многоядерными заданиями. Если вы действительно хотите этого, то будьте готовы заморочится и проделать много тяжёлой работы для того, чтобы найти действительно эффективный баланс для вашего компьютера (компьютеров).

Если у вас проблемы с расчётом заданий для Atlas, то было бы неплохо позапускать некоторое время только задания для Atlas, пока вы не убедитесь, что всё работает как должно было.

14. Если вы считаете задание, то в BOINC-клиенте его можно отметить мышкой и посмотреть "Информацию" (Properties) о нём. Интересными пунктами являются "Время ЦП с последней контрольной точки" ("CPU-Time at last checkpoint") по отношению к "Время ЦП" ("CPU-Time"). Для заданий для одного ядра разница должна быть небольшой и составлять от 10 до 20 мин. Пример моих показаний: 01:04:09 против 01:22:26. Эта разница в восемь (8) минут является нормальной. Если разница большая, то что-то не так.

Для многоядерных заданий после начала обсчёта последовательность (пункт nº 12 / V3.P12) "Время ЦП" должен расти гораздо быстрее, чем затраченное время. Так, для 5-ти ядерного задания 1:00:00 час затраченного времени против 04:50:00 часов для процессорного времени — это нормально.

15. В последнее время среди заданий ATLAS я не встречал ни одного стайера среди тысяч обработанных заданий. Мой самый медленный ПК выполнил задание максимум за 12 часов, мой самый быстрый — за 01:04. Обычно задание выполняется за 1 час 40/50 минут.

Примечание: В настоящее время одно задание Atlas содержит 100 работ. Время от времени команда проекта меняет количество работ в зависимости от своих потребностей, так что время обработки может меняться и надо периодически справляться сколько работ содержит одно задание.

16. Если задание начинает считаться нормально, но затем что-то происходит, то это могут быть различные сценарии:

o Сценарий A:

Задание заканчивает считаться через 10 – 20 минут. — скорее всего что-то не так с Вашим компьютером или файрволом.

o Сценарий B:

Задание считается более 20 – 30 минут, однако процессорное время (CPU-Time) показывает только 10 – 20 сек. , Точная причина этого не известна.

В одном случае проблема состояла в идентификации DNS-сервера.

Если вы найдёте причину сего, то это бы послужило нам хорошим подспорьем. Во-первых: попытайтесь сделать резет проекта Atlas (LHC@Home).

Если это помогло, то прекрасно: дайте нам знать.

Если и это не помогло, то попробуйте почистить install, как это описано в последнем пунке

o Сценарий C:

Обсчёт задания прекращается через несколько секунд. В логах написано что-то подобное "Error Code: ERR_CPU_VM_EXTENSIONS_DISABLED"

Вернитесь к пункту № 4 (V3.P4) и № 5 (V3.P5) выше.

o Сценарий D:

Ваши задания зависают с сообщением "postponed: waiting for memory ..." (отложено: в ожидании свободной памяти). В большинстве случаев причиной этого послужило то, что вы попытались запустить многоядерное задание, которое требует больше памяти, чем имеется на вашем компьютере. Приостановите несколько таких заданий, выйдете из BOINC-клиента и убедитесь, что все заданий окончились и затем перезапустите BOINC. Попытайтесь запустить всего лишь одно задание, если увидите, что оно нормально работает, то ещё одно и т.д.

Может вам стоит проверить настройки памяти по ссылке https://lhcathome.cern.ch/lhcathome/pre ... bal&cols=1. Память компьютера в работе ("memory when computer is in use").

o Сценарий E:

Ваши задания считаются, считаются и считаются и у вас уже складывается ощущение, что это мёртвое задание. После этого необходимо зайти в консоль ВМ (см. ниже), кликнуть мыкой внутри консоли и ввести логин-пароль. В качестве логина попробуйте ввести Atlas и нажать <enter>.

Еслит появится приглашение ввести пароль, то это хороший знак и означает, что ВМ ещё жива.

В случае, если не последует приглашение к введению пароля в течение 5 – 10 сек, то скорее всего ВМ упала и её необходимо завершить.
17.
o Ещё один способ проверить задание — это отметить задание в меню TASKS и затем нажать на "Информация" (PROPERTIES) слева.

Появится окно, подобное этому:

На данном примере показано 3-х ядерное задание для. Необходимо проверить:

CPU-Time at last checkpoint
CPU-Time
Elapsed Time

(На русском:
Время ЦП с последней контрольной точки
Время ЦП
Затрачено времени)

Время ЦП (CPU-Time) должно быть примерно "Затрачено времени" ("Elapsed Time") * Кол-во ядер (NumberOfCores) – 15 мин


Если Время ЦП (CPU-Time) что-то около 1 или 2 часов, а Затрачено времени (Elapsed-Time) сильно больше, то задание мертво и его необходимо отменить.

o Ели вам кажется, что всё-таки что-то не так, то можете заглянуть в свою ВМ (Именно для этого и был установлено расширение (extension pack)).
..... Отметьте обсчитываемое задание Atlas в BOINC-клиенте
..... В левом углу выберете "Показать консоль ВМ" ("Show VM Console").
..... Откроется консоль примерно со следующим содержимым (для Atlas 1.44)

Если ваша консоль выглядит также, то всё в порядке и задание должно посчитаться корректно.

Между тем можно посмотреть большее количество информации в консоли. Наведите мышь на консоль, нажмите на окне консоли и нажмите ALT/F2. Вы увидите считающееся задание:

o ATLAS ALT/F2:

o ATLAS ALT/F3: (~ TOP-SCREEN) На этом кэкране показано обсчитывающееся 3-х ядерное задание. Обратите внимание на загрузку ЦПУ в %.

o Пример мёртвого задания ATLAS в окне ALT/F3: оно должно считаться как одноядерное задание, но вы видите оно считается как 8-ми ядерное


o Theory:
Скриншоты для Теории (тип задания)
o CMS ALT/F1:

o CMS ALT/F2:

o CMS ALT/F3: (~ TOP-SCREEN)

o Задание LHCb: Hardcopy follows

o Задание Alice: Hardcopy follows

2. Вы можете почистить систему после инсталляции:

o Установить Atlas-Project / LHC@Home в "Не запрашивать задания" ("No New Tasks").
o Закончите (Abort) все задания Atlas/LHC@Home в BOINC-клиенте.
o Выгрузите все посчитанные задания из BOINC-клиента на сервер Atlas/LHC@Home-Server пока список не будет пуст.
o Выйдите из BOINC-клиента.
o Откройте менеджер ВМ VirtualBoxManager и удалите все ВМ (будьте аккуратнее: не удалите свои ВМ и другие например ВМ vLHC или CMS).
o Выйдите из менеджера ВМ VirtualBoxManager.
o Перезагрузите свой ПК.

Теперь вы готовы к новой попытке.

В некоторых случаях необходимо бывает полностью удалить VirtualBox / BOINC, затем перезагрузиться и заново установить VirtualBox / BOINC.
3. Хотите запускать многоядерные задания, но вам не нравится кол-во задействованных ядер?

Не проблема, загляните в эту ветку и уменьшите количество задействованных ядер для заданий.

Всё ещё не работает? Напишите нам о своей проблеме на форуме

Yeti
Вложение 56237

Вложение 56238

Вложение 56239

Вложение 56240

Вложение 56241

CMS_RUN_ALTF1.jpg

CMS_RUN_ALTF2.jpg

CMS_RUN_ALTF3.jpg

[SETI_home_v8]

Как я пришел в распределенные вычисления на благо науки.
Эм, на прошлом форуме я отвечал на этот вопрос)
Когда-то давно в 2008м году летом мне было 19 лет, моим друзьям столько же, а провайдеров в городе у нас было три. А за год до этого был один. И решили мы, что негоже нашей молодёжи на разных игровых серверах прозябать (интернет тогда был уныл и лимитирован в нашей деревне). Скинулись денежкой и купили железку за 70 т.р., в которую входило:
1. Интеловская двухпроцессорная мать с тремя встроенными сетевыми картами,
2. Два 4-поточных (2 ядра по 2 потока) процессора Intel Xeon E1320, если не ошибаюсь, частота 1.86 Ghz на ядро,
3. 16 Гб оперативы,
4. Два 2-терабайтника без рейда
Крутилось это всё тогда на Висте. Подключили все три сети и настроили маршрутизацию, начали поднимать сервачки (контра, батла, код, много чего еще, в том числе торренты и пиринговые файлообменники). Всё это весело крутилось и клало в принципе болт на то, что система многопоточная. В пиковых нагрузках абсолютно всего в диспетчере задач я наблюдал нагрузку в 4%. Приуныл я и стал гуглить, как можно вычислительные мощности куда-нибудь приспособить.
Честно говоря, я вообще с детства обожаю всё "серверное": крутые железки не для игрушек, хитрые сетки, всякие бегущие строки кода, полосы загрузки, инфографика процессов и глобальные интеграции. Вот это вот всё. Поэтому я, наверное, и люблю всякие датацентры, биг дата и работу с этим. Собственно, потому я и люблю свою работу, где всё это есть. А еще я люблю всякие статистики и соревнования.
Так вот, в процессе гуглежа я наткнулся на распределенные вычисления, а именно на проект SETI@home, наверное, в силу его тогда полной раскрученности и популярности. Я зашел на сайт, прошел регистрацию и увидел, что еще можно выбрать команду. Базовый гуглеж выдал, что команд из России не так много, причем первая Russia тащила везде первые места, а вторая Russia Team, не так сильно тащила, но была второй, а значит её можно усилить, а значит мне туда) Так я присоединился к команде RT и зарегистрировался на форуме, и началось моё приключение в РВ России.
За это время было много всего интересного:
1. Рояль в кустах - хитрая операция по эксплуатации одного компьютерного клуба в нашем городе под нужды РВ и команды RT в частности, где я под предлогом подготовки к чемпионату по CSS (а я их тогда делал нередко) оккупировал все 30 компов и завёл их в одну учетку. Пару раз удалось "выстрелить" на челленджах, но затем клуб закрыли за нерентабельностью, и сия возможность пропала.
2. Объединение DC Russian Union - задумка под предводительством сильнейшего на тот момент участника российских РВ kess'a. Несколько человек (если не ошибаюсь, 19) объединились для участия в ежегодном марафоне по РВ, взяв первое место по одному из забегов (Einstein). К сожалению, домен crunion.pro и информация по нему мной утеряны, с kess'ом связаться не удается (потерял его номер телефона), а так бы вдарили, наверное, еще раз 🙂
3. В интернетах появилось моё видео о распределенных вычислениях для новичков, часть первая. Часть вторая так и не вышла, хотя все заготовки на нее остались. Думаю, надо всё переотснять ввиду улучшенных ТТХ моего нынешнего компа. Видео — вот тут (да, мой ник раньше был rc.d, и до сих пор на boincstats есть моя статистика, если гуглить, то можно найти с сайтом 3val.ru в профиле): https://www.youtube.com/watch?v=ulwANNelpkQ
Тема жива и до сих, с удивлением обнаружил POEM@home закрытым (мой любимый проект, люблю биологические проекты), не особо понял почему, может завершили исследования. Вот недавно зашел на boinc.ru, а там сайт недоступен, написал Александру, а там оказывается махач в РАН, и железо недоступно более. Печально, но радует, что к моему др 30 сентября вновь открылись)
Такие дела)
rev45245_546f4f96f7ccdd78cc64d1c45ab591b6.jpg

[Lazy_Cat]

Цитата (SETI_home_v8) »

Как я пришел в распределенные вычисления на благо науки.

[Lesnik75]

Цитата (SETI_home_v8) »

1. Интеловская двухпроцессорная мать с тремя встроенными сетевыми картами,
2. Два 4-поточных (2 ядра по 2 потока) процессора Intel Xeon E1320, если не ошибаюсь

Ошибаешься.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

Ошибаешься.

просто не помню...

[Полковник Исаев]

Lazy_Cat
Интересно, что имелось ввиду под благом науки, видимо учёную степень пора давать за диссертацию по цифровому лохотрону.

[SETI_home_v8]

Познакомьтесь с IBM: Ллойд Трейниш
10 декабря 2019 г.
Резюме
IBMer Lloyd Treinish был неотъемлемой частью команды, которая рассмотрела предложения по проектам в области окружающей среды и изменения климата, которые будут выполняться в рамках World Community Grid. Узнайте о нем в этой статье.
Когда в 2017 году World Community Grid объявил о выдвижении предложений для ученых, занимающихся вопросами изменения климата и окружающей среды, заслуженный инженер IBM Ллойд Трейниш был приглашен к участию благодаря своему многолетнему опыту в этой области.
На SXSW 2018 Ллойд и два члена команды World Community Grid выступили с докладом об изменении климата и проблемах окружающей среды и объяснили, как любой человек, имеющий компьютер и подключение к Интернету, может помочь ученым, которые решают эти проблемы. Вы можете увидеть часть презентации Ллойда в первые 15 минут этого видео.
Эксперт по экологическим наукам
Карьера Ллойда посвящена изучению и поиску решений проблем наук об окружающей среде, и он помогает руководить исследованиями и разработками IBM в этих областях. Работая IBM почти 30 лет, он является заслуженным инженером IBM в исследовательском центре IBM Watson. Он является пионером в области научно обоснованных услуг для экологически ответственных деловых операций, включая вопросы, связанные с погодой, водой, энергией, климатом и устойчивостью, которые входят в число его областей исследований. Например, он начал и руководил работой IBM по прогнозированию погоды более 20 лет назад. Он также работает над научной визуализацией и моделями данных, где его ранняя работа установила стандарты в сообществе.
До прихода в IBM он более двенадцати лет работал в НАСА / Центре космических полетов Годдарда. Он является автором более 70 научных работ и получил несколько наград от IBM и NASA за вклад.
Первоначально обученный в качестве астронома, изучающего атмосферу других планет, он перешел к фокусу на нашей собственной планете сначала в НАСА, а затем в IBM, учитывая возможности как для научных достижений, так и для приложений, которые влияют на жизнь людей и средства к существованию.
Помощь ученым в использовании огромных вычислительных ресурсов, данных и хранилищ
В 2017 году IBM решила поддержать исследования в области изменения климата и окружающей среды, пожертвовав огромные вычислительные мощности от World Community Grid, данные от The Weather Company и хранилище от IBM Cloud. Когда начали поступать предложения от ученых, Ллойд помог команде World Community Grid поговорить со многими из исследователей, рассмотрел предложения и помог собрать группу экспертов-рецензентов внутри и за пределами IBM, чтобы рассмотреть последнюю группу предложений.
В настоящее время Ллойд работает с исследователями проекта Africa Rainfall и командой World Community Grid, чтобы усовершенствовать выбранные проекты и предоставить рекомендации, которые позволят каждому проекту быть успешным.


Как IBM может помочь ускорить экологические исследования
«В конкретных областях исследований мы можем участвовать в исследованиях вместе с учеными, выполняющими работу», - говорит Ллойд о возможностях IBM. «, например, у нас есть уникальный опыт в области атмосферных и других наук об окружающей среде. Мы также можем использовать опыт в таких областях, как высокопроизводительные вычисления и искусственный интеллект, которые необходимы для решения многих проблем в области наук об окружающей среде. Кроме того, IBM обладает значительным опытом в вопросах экологического регулирования и устойчивых методов ведения бизнеса, которые имеют отношение ко многим исследованиям в этих областях».
Ллойд добавляет: «Участвовать в World Community Grid легко, жертвуя вычислительной мощностью, и любой, у кого есть компьютер и подключение к Интернету, может поддержать исследования, которые имеют значение. Для некоторых в IBM их навыки могут побудить их внести свой вклад в эту работу другими способами. Например, поскольку я продолжаю работать с World Community Grid, в будущем могут появиться возможности для рассмотрения проектных предложений, и я мог бы помочь связать команду с IBM-специалистами, которые имеют соответствующие области интересов и опыта».
https://www.ibm.com/cloud
https://business.weather.com/
http://www.nasa.gov/goddard
http://www.research.ibm.com/labs/watson/index.shtml
https://www.worldcommunitygrid.org/climate.action
https://youtu.be/M1-cjVPQ4Bo

[SETI_home_v8]

На любой вкус и цвет. LHC@home.

Передний край науки в физике, астрономии, биологии, математике и криптографии, химии, информационных технологиях, экологии – эти направления широко представлены в мире распределенных вычислений и имеют многочисленных сторонников.
Очень популярен в свое время был проект LHC@home, участники которого сначала помогали Европейской организации по ядерным исследованиям (ЦЕРН) проектировать знаменитый Большой адронный коллайдер, а затем просчитывали орбиты протонов и тяжелых ионов уже для подготовки непосредственных экспериментов на этом крупнейшем ускорителе заряженных частиц. Похожая история повторяется в проекте Muon1: компьютеры добровольцев рассчитывают параметры базовой конструкции «Фабрики нейтрино» (Neutrino Factory) – будущего ускорителя, способного порождать потоки легких нейтральных частиц – нейтрино.
Большое поле приложения вычислительных мощностей наших компьютеров предлагает астрономия. После SETI@home в исследовании загадок Вселенной нет равных проекту Einstein@home – совместному детищу ученых из Института Альберта Эйнштейна в Берлине, Массачусетского технологического института и др. научных организаций. Проект занят наблюдением вращающихся нейтронных звезд (пульсаров) с целью обнаружения гравитационных волн, предсказанных Эйнштейном в рамках Общей теории относительности. Для этого более 100 тысяч компьютеров активных участников проекта круглосуточно анализируют данные с двух интерферометров гравитационно-волновых обсерваторий LIGO (Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory) и германского интерферометра GEO 600.
Галактика Млечный Путь, в которой сияет наше светило, уже продолжительное время «поглощает» одно из карликовых звездных скоплений из созвездия Стрельца. Проект Milkyway@home, поддерживаемый Ренселлеровским политехническим институтом, должен ответить на вопрос: насколько в будущем окажется перекроенной карта нашей галактики в результате действия порожденных слиянием мощных приливных звездных потоков. Более масштабную задачу поставили перед собой организаторы проекта Cosmology@home из Иллинойского университета – найти такую космологическую модель Вселенной, которая наилучшим образом согласовывалась бы с данными астрономических наблюдений и значениями физических постоянных. На этом фоне таким приземленным кажется Orbit@home – проект наблюдения за астероидами, которые могут представлять угрозу столкновения с Землей. Проект использует данные наземной сети телескопов и взят на финансирование NASA.
В изучении белков помимо Folding@home участвуют другие проекты: Rosetta@home, Predictor@home, SIMAP, Human Proteome Folding (WCG) и другие. На этом перечень биоинформационных исследований с помощью распределенных вычислений далеко не исчерпывается. Многое в этой области сделано объединением World Community Grid (WCG) и его главным спонсором – компанией IBM.
Задачей WCG является организационно-техническая поддержка целой группы проектов, большинство которых относятся к области медицины человека. Например, разработкой новых средств профилактики синдрома приобретенного иммунодефицита (СПИД) занимается проект FightAIDS@home, организованный учеными из Исследовательского института Скриппса в Ла-Джолле (Калифорния). Проект Help Conquer Cancer Института рака в Онтарио анализирует данные рентгеновской кристаллографии белков, участвующих в развитии раковых заболеваний. Результаты этих исследований помогут лучше понять природу рака, разработать новые способы его диагностики и лечения. А в проекте Help Fight Childhood Cancer, который поддерживают ученые из Института по исследованию Рака в префектуре Чиба (Япония), ищут лекарства от нейробластомы – особого вида раковых опухолей, поражающих преимущественно детей.
В рамках других проектов WCG исследуются новые материалы для солнечных батарей, ищутся перспективные лекарственные вещества от вирусов гриппа и лихорадки, анализируются белковые последовательности риса и многое другое.
Подключиться к World Community Grid очень просто:
• Зарегистрируйтесь на сайте World Community Grid, запомните свой логин и пароль.
• Не выходя из своей учетной записи выберите заинтересовавшие вас научно-исследовательские проекты, в которых вы хотите участвовать (желательно поставить флажок возле надписи “If there is no work available for my computer for the projects I have selected above, please send me work from another project.”)
• Скачайте, установите и откройте BOINC-менеджер.
• Войдите в BOINC-менеджере в режим Advanced View, найдите в меню «Сервис» пункт «Добавить проект». В перечне проектов выберите World Community Grid.
• После этого BOINC предложит вам ввести ваши логин и пароль и начнёт загрузку файлов проекта. Поздравляем, вы теперь участник распределенных вычислений!
Математические проекты первыми освоили возможности распределенных вычислений и с тех пор нисколько не сбавили обороты. В проекте Seventeen or Bust продолжаются поиски наименьшего числа Серпинского. Простые числа сразу нескольких видов определяют в PrimeGrid, а вот простые числа Вифериха ищут в одноименном чешском проекте Wieferich@home. Гипотезу Гольдбаха доказывают участники GoldbachConjectureVerification. Новые делители чисел Ферма вычисляют на компьютерах, подключенных к проекту Fermat Search. Это только малая часть математических проектов. В области криптографии, тесно связанной с математикой, многое сделано сообществом distributed.net, которое запустило серию проектов проверки алгоритма шифрования RC5 и поиск оптимальных линеек Голомба – OGR. Для разнообразия также можно поучаствовать в проекте Enigma@home по дешифровке последней из нерасшифрованных немецких радиограмм, датируемой 1942 годом.
Теоретическая химия тоже завоевала место под солнцем распределенных вычислений. Например, ученые из Мюнстерского университета в рамках проекта QMC@home (Quantum Monte Carlo At Home) отрабатывают применимость алгоритмов статистических методов Монте-Карло в решении задач квантовой химии. С помощью того же Монте-Карло совершенствуют методологию моделирования межатомного взаимодействия в твердых телах в Техасском университете в городе Остин. Для вычислительной поддержки этих исследований создан проект eOn, где уже достигнуты успехи в исследовании каталитических реакций в присутствии наночастиц.
Климатологи относятся к группе ученых, которым нужно особенно много вычислительных ресурсов для совершенствования методов моделирования. Одним из инструментов такого рода является ClimatePrediction – проект Оксфордского университета по изучению изменений климата. С 2002 года участники проекта успели проверить более 400 тысяч вариантов климатических моделей с общим модельным временем 40 миллионов лет. Это позволило значительно повысить точность прогнозирования параметров нашего климатического будущего.
Как видим, распределенные вычисления проникли во многие отрасли науки, превратившись в надежного партнера ученых. Миллионы людей из статистов научного прогресса превратились в его непосредственных участников. Международная аудитория распределенных вычислений растет, объединяя людей из разных стран в едином стремлении к раскрытию тайн мироздания.
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]

Об Астропульсе
1. основы
2. Рассеянные импульсы
3. Алгоритм
Основы Астропульса
основы
Astropulse - это новый тип SETI. Он расширяет исходный SETI @ home, но не заменяет его. Исходный SETI @ home является узкополосным, что означает, что он прослушивает определенную радиочастоту. Это все равно, что слушать игру оркестра и пытаться услышать, когда кто-нибудь играет ноту "A sharp". Astropulse слушает короткие импульсы. В аналогии с оркестром это похоже на прослушивание быстрого барабанного удара или серии барабанных ударов. Поскольку никто не знает, как «звучит» внеземная связь, кажется хорошей идеей искать несколько типов сигналов. В научных терминах Astropulse - это обзор неба, который ищет микросекундные переходные радиоимпульсы. Эти импульсы могут исходить от ET или из какого-либо другого источника. Я определю каждый из этих терминов:
• Съемка неба: телескоп, который мы используем (Обсерватория Аресибо), сканирует небо, ища сигналы повсюду. Это отличается от направленного поиска SETI, в котором телескоп тщательно исследует несколько звезд.
• Микросекунда: миллионная доля секунды. Astropulse лучше, чем предыдущие поиски, обнаруживает сигналы, которые длятся очень короткий промежуток времени. Чем короче сигнал, тем лучше Astropulse при его обнаружении, до нижнего предела 0,4 микросекунды. Astropulse может обнаруживать сигналы короче 0,4 микросекунды, он просто перестает становиться все лучше и лучше по сравнению с другими поисками.
• Переходный процесс: сигнал является кратковременным, если он короткий, как барабанная дробь. Переходный сигнал может быть повторяющимся (он бьется снова и снова) или единичным импульсом (он бьется только один раз).
• Радио: сигналы сделаны из того же типа электромагнитного излучения, которое обнаруживает радио AM или FM. (На самом деле частоты значительно выше, чем у этого, но все еще считается «радио».) Электромагнитное излучение включает в себя радиоволны, микроволны, инфракрасный свет, видимый свет, ультрафиолетовый свет, рентгеновские лучи и гамма-лучи. Нажмите здесь для получения дополнительной информации об электромагнитном излучении .
(https://translate.google.com/transla...00271,15700283 )








Вот картина переходного радиоимпульса:

На этом графике ось X - это время, а ось Y - это частота. Этот график показывает, что частота импульса уменьшается со временем, что именно то, что мы ожидаем от рассеянного импульса. Смотрите раздел рассеянных импульсов для получения дополнительной информации.
(https://translate.google.com/transla...700283#dispers )
Источники импульсов
Откуда будет приходить микросекундный переходный радиоимпульс? Есть несколько возможностей, в том числе:
• ET: Предыдущие поиски искали внеземную связь в виде узкополосных сигналов, аналогичных нашим собственным радиостанциям. Поскольку мы ничего не знаем о том, как ET может общаться, это может быть немного закрытым.
• Пульсары и RRAT: Пульсары - это вращающиеся нейтронные звезды, которые могут генерировать сигналы всего за 100 микросекунд, хотя обычно намного дольше. 0,4 микросекунды кажутся натяжкой. Astropulse способен обнаруживать пульсары, но вряд ли найдет какие-либо новые. RRATs - недавно открытый вариант пульсара. Возможно, Astropulse обнаружит новый тип вращающейся нейтронной звезды с очень коротким рабочим циклом.
• Взрывы исконных черных дыр: Мартин Рис предположил, что черная дыра, взрывающаяся под действием излучения Хокинга, может производить сигнал, который можно обнаружить по радио. Нажмите здесь, чтобы узнать о черных дырах. (https://translate.google.com/transla...00271,15700283 )
• Внегалактические импульсы: Некоторые ученые недавно видели один переходный радиоимпульс далеко за пределами галактики Млечный Путь. Никто не знает, что вызвало это, но, возможно, есть еще их для Astropulse, чтобы найти.
• Новые явления. Возможно, наиболее вероятным результатом является то, что мы обнаружим какое-то неизвестное астрофизическое явление. Каждый раз, когда астроном смотрит на небо по-новому, он может увидеть новое явление, будь то звезда, взрыв, галактика или что-то еще.
Рассеянные импульсы
Поскольку микросекундный переходный радиоимпульс приходит к нам от дальнего источника в космосе, он проходит через межзвездную среду (ISM). ISM - это газ атомов водорода, который пронизывает всю галактику. Существует одна большая разница между ISM и обычным газообразным водородом. Некоторые из атомов водорода в ISM ионизированы, что означает, что к ним не присоединен электрон. Для каждого атома ионизованного водорода в ISM свободный электрон уплывает где-то поблизости. Вещество, состоящее из свободно плавающих ионизированных частиц, называется плазмой.
Микросекундный радиоимпульс состоит из множества разных частот. Когда импульс проходит через плазму ISM, высокочастотное излучение идет немного быстрее, чем излучение с более низкой частотой. Когда импульс достигает Земли, мы смотрим на части сигнала в диапазоне от 1418,75 МГц до 1421,25 МГц. Это диапазон 2,5 МГц. Излучение с самой высокой частотой приходит примерно на 0,4–4 миллисекунды раньше, чем излучение с самой низкой частотой, в зависимости от расстояния, с которого исходит сигнал. Этот эффект называется дисперсией. Нажмите здесь, чтобы увидеть, как рассеянные и не рассеянные импульсы могут состоять из множества разных частот. (https://translate.google.com/transla...700271,1570028 )
Чтобы увидеть истинную форму сигнала, мы должны отменить эту дисперсию. То есть мы должны разогнать сигнал. Дедисперсия является основной целью алгоритма Astropulse.
Дедисперсия не только позволяет нам увидеть истинную форму сигнала, но также уменьшает количество шума, которое мешает видимости сигнала. Шум состоит из колебаний, которые производят ложный сигнал. Например, в телескоп может быть электрический шум, создающий иллюзию сигнала там, где его нет. Поскольку дисперсия распространяет сигнал в 10 000 раз дольше, это может привести к появлению в 10 000 раз больше шума с сигналом. (Существует математический фактор, основанный на квадратном корне, поэтому мощность шума в 100 раз выше, но это все же много).
Количество дисперсии зависит от количества ISM плазмы между Землей и источником импульса. Мера дисперсии (DM) говорит нам, сколько в плазме. DM измеряется в «парсек на сантиметр в кубе», что записывается как pc cm -3. Чтобы получить DM, умножьте расстояние до источника сигнала (в парсеках) на плотность электронов в электронах на кубический сантиметр. Парсек составляет около 3 световых лет. Таким образом, если источник находится на расстоянии 2 парсеков, а пространство между Землей и этим источником заполнено плазмой с 3 свободными электронами на кубический сантиметр, то это 6 пк см -3 . Фактическая плотность свободных электронов в ISM составляет около 0,03 на кубический сантиметр.
Астропульсный алгоритм
Петли с одним импульсом
Astropulse должен проанализировать весь рабочий блок на почти 15 000 различных DM (если быть точным, 14 208). На каждом DM весь алгоритм дедисперсии должен быть запущен снова для всего рабочего блока. Самая низкая марка составляет 55 пк см -3 , а самая высокая - 800 пк см -3 . Astropulse проверяет DM на регулярной основе между этими двумя. Не вдаваясь в подробности о том, как исследовать часть рабочего блока в данной DM, вот организация, с которой Astropulse обрабатывает данные: она делит DM, которые должны быть покрыты, на большие порции DM по 128 DM каждый, а затем на маленькие порции DM. из 16 марок каждый. Он разделяет данные на куски по 4096 байт и обрабатывает их по одному. После того, как данные были распределены, Astropulse совместно добавляет эти данные на 10 различных уровнях, то есть ищет сигналы размером 0,4 микросекунды, затем вдвое больше, 4 раза, 8 раз и т. Д. (0,4 микросекунды, 0,8, 1,6, 3,2, 6,4, ...) На самом низком уровне организации astropulse просматривает отдельные группы данных. Контейнер соответствует 2 битам исходных данных, но после его дисперсии для его представления требуется число с плавающей запятой. Вот разбивка петель Астропульса:
1 рабочий блок => 111 больших фрагментов DM
1 большой кусок DM => 8 маленьких блоков DM
1 маленький блок DM => 2048 блоков данных
1 блок данных => 16 DM
1 DM => 10 кратных уровней
1-кратный уровень => 16384 (или меньше)
1 корзина = наименьшая единица
Таким образом, каждый рабочий блок состоит из 111 больших фрагментов DM, каждый из которых составляет 0,901% от общего количества. Каждый большой блок DM состоит из 8 маленьких блоков DM, каждый из которых составляет 0,113% от всего. И так далее.
Количество больших фрагментов DM, вероятно, изменится до выпуска финальной версии Astropulse.
Алгоритм быстрого сворачивания
В конце каждого маленького и большого фрагмента DM Astropulse выполняет алгоритм быстрого свертывания. Этот алгоритм проверяет повторение импульсов в определенном диапазоне периодов. (Период - это промежуток времени, после которого импульс повторяется.) Когда алгоритм быстрого сворачивания выполняется после каждого большого блока DM, он выполняет поиск по всему 13-секундному рабочему блоку и ищет повторяющиеся сигналы с периодом, в 256 раз превышающим выборку. скорость (256 * 0,4 микросекунд) или более. Когда FFA выполняется после каждого небольшого фрагмента DM, он просматривает небольшую часть рабочего блока и ищет повторяющиеся сигналы с периодом, в 16 раз превышающим частоту дискретизации или более.

Lorimer_Bailes_Pulse.jpg

[SETI_home_v8]

Можно ли распознать жизнь на далекой планете?
Экзопланетные биомаркеры — фуфло.
Из письма профессионала
Недавно в ТрВ-Наука публиковалась дис¬куссия о вероятности зарождения жиз¬ни на подходящей планете. Это та ве¬роятность, о которой можно теоретизировать, но которую нельзя измерить, покуда нам из¬вестен лишь один случай. Нужен хотя бы еще один, и тогда уже можно оценить эту веро¬ятность с точностью до порядка величины. Разговоры на эту тему ведутся давно, этим, в частности, занимается наука под названием «астробиология». Обретет ли эта наука пред¬мет наблюдения?
Исходя из данных космического телескопа «Кеплер», можно приблизительно оценить ве-роятное расстояние до ближайших землепо¬добных планет у солнцеподобных звезд. Это не простая оценка — она требует экстраполяции от короткопериодических планет (которые лег¬ко обнаруживаются) к длиннопериодическим (чей год сравним с земным), которых «Кеплер» почти не видел. Результат — около 15 или 20% звезд типа Солнца имеют землеподобные пла¬неты в зоне обитаемости. Вероятное расстоя¬ние до ближайшей подобной планеты оказы¬вается в пределах 20 световых лет.
Как убедиться, что на планете, находящей¬ся дальше десяти световых лет от нас, есть жизнь? Конечно, искать ее признаки нужно прежде всего в атмосфере планеты. В прин-ципе, можно изучать отраженный спектр (на¬пример, так называемый красный край в аль-бедо, связанный с хлорофиллом), но до его детектирования еще так далеко, что остано-вимся на искомых признаках в спектре по¬глощения атмосферы. Есть ли шанс увидеть признаки жизни в спектре поглощения света звезды атмосферой транзитной планеты? Или, что сложней, увидеть их в спектре собственно¬го теплового излучения планеты? Эти призна¬ки по-русски называются биомаркерами (что неудачно, поскольку есть пересечение с ме¬дицинским термином); в англоязычной лите¬ратуре преобладает термин biosignature. Об¬щеизвестный биомаркер — кислород, точнее, линии поглощения О2 или озона О3. Простой и неправильный ответ на вопрос «как обна¬ружить жизнь?» — зарегистрировать на экзо¬планете кислород и приписать его происхож¬дение фотосинтезу.
Вот один из контрпримеров.
Кислород может образовываться при фото¬диссоциации молекул воды. Легкий водород улетает в космос, тяжелый кислород остается. Если планета находится в зоне жизни агрес¬сивного красного карлика, излучающего много рентгена и ультрафиолета, то диссоциировать может вся вода. Если воды изначально было достаточно, планета может оказаться с кис¬лородной атмосферой с давлением 100 бар — как на Венере, только с кислородом вместо СО2. И какая там жизнь?
Есть и другие, не столь радикальные вари¬анты высвобождения кислорода. Таким обра-зом, казалось бы, самый надежный биомаркер на самом деле совсем не безусловен и требует осторожного подхода. Есть и другие биомарке¬ры — метан (есть на Марсе и в огромном коли¬честве на Титане), закись азота N2O и несколько других летучих соединений. Однако остановим¬ся на кислороде — на Земле он самый замет¬ный знак жизни: легко детектируется, сильно поглощает излучение в инфракрасной обла¬сти, летучий, химически активный. В свое вре¬мя при выборе частотного диапазона проекта космического интерферометра TPF (Terrestrial Planet Finder — Детектор планет земного типа) решили, что надо опираться на кислород, так как «для нормальной землеподобной планеты, расположенной в зоне обитания, О2 — надеж¬ный индикатор жизни» (DesMarios et al. 2002). С тех пор прошло много времени, проект TPF закрыли, а к кислороду в качестве биомаркера стали относиться с бо́льшим скепсисом. Дело в том, что есть процессы высвобождения кис¬лорода, конкурирующие с фотосинтезом даже для планет в зоне обитаемости.
Землю страхует от фотолиза водяного пара так называемая холодная ловушка — зона с минимальной температурой в верхнем слое тропосферы. Там пар конденсируется и в конечном счете выпадает в виде осадков. В результате его концентрация в стратосфе¬ре становится почти на три порядка меньше. Без холодной ловушки пар достигает высот, облучаемых жестким ультрафиолетом, где молекула воды диссоциирует, водород уле¬тает, а атом кислорода остается и сбивает с толку удаленного наблюдателя. По оцен¬кам Wordsworth, Pierrehumbert (2013) этот процесс может нагнать до 0,15 бар кисло¬рода. Дальше сам кислород создает холод¬ную ловушку и фотолиз воды прекращается, но такого количества кислорода вполне до¬статочно, чтобы принять его за биогенный.
Чтобы холодная ловушка функционирова¬ла изначально, нужна фоновая атмосфера из устойчивого газа, который не способен кон¬денсироваться или химически связываться. Лучший для этого газ — азот; годится и более редкий аргон. Поэтому, если мы видим много кислорода в атмосфере планеты в зоне оби¬таемости, прежде всего надо проверить, есть ли там азот. Это не так просто — молекула N2 не дает линий поглощения в видимом и ин¬фракрасном диапазоне. Зацепиться можно за парные молекулы (N2)2, в некотором количе¬стве присутствующие в азотной атмосфере. Но их вклад в поглощение не столь велик. Вели¬чину эффекта оценивали Schwieterman et al. (2015). Представление о результате дает рис.2, где приведен смоделированный транзитный спектр Земли (как если бы наблюдать Землю на фоне Солнца) с азотом и без него. Эффект измерим, но для наблюдений с большого рас¬стояния удручающе мал.
Впрочем, азот — весьма распространенный элемент. В Солнечной системе он доминирует в атмосферах Земли и Титана, а в толстой ат¬мосфере Венеры азота в три раза больше, чем в земной. Видимо, когда-то Венера тоже име¬ла азотную атмосферу. Это прочная молекула и к тому же достаточно тяжелая, поэтому азот¬ная атмосфера устойчива. Так что недостаток азота при наличии воды и кислорода в атмос¬фере планеты — скорее патология, чем правило. Поэтому, если все-таки будет обнаружен кис¬лород у планеты земного типа в зоне обитае¬мости, к этому стоит отнестись очень серьезно. Скорее всего, на планете есть и азот и холод¬ная ловушка. Конечно, «отнестись серьезно» не значит «пить шампанское за открытие» — вполне возможно, что жизнь во Вселенной, осо¬бенно фотосинтезирующая жизнь, — гораздо более редкий феномен, чем абиогенный кис¬лород у планеты в зоне жизни.
Есть и другие варианты высвобождения боль¬шого количества кислорода. Например, фотолиз СО2. Этот случай распознается по большому количе¬ству СО2 в атмосфере. Если планета сухая, то пода¬вляется основной сток кислорода — каталитическая рекомбинация углекислого газа. В этом случае в ат¬мосфере не должно быть паров воды.
В целом, биомаркеры во главе с кислородом дают лишь указание: «Смотрите внимательней!». В прило¬жение к биомаркеру нужен контекст — всё, что из¬вестно о планете и родительской звезде, всё, что можно выяснить с помощью моделей. В ближай-шей перспективе добыть необходимый контекст бу¬дет непросто даже для транзитных планет, тем бо¬лее у звезд класса G.
Кроме биомаркеров существуют и антибиомарке¬ры — детектируемые примеси в атмосфере, которые свидетельствуют о необитаемости планеты. Наибо¬лее часто обсуждаемый — угарный газ СО — не пото¬му, что он ядовит для человека (наоборот — хорошая пища для фотосинтезирующих организмов), а пото¬му, что свидетельствует об отсутствии воды. СО легко идентифицируется в спектре поглощения атмосфе¬ры планеты. Но и здесь нет однозначности, например, Schwieterman et al. (2019) показали, как биосфера мо¬жет производить CO в детектируемых количествах.
В целом надежды на скорое обнаружение жизни на экзопланетах довольно призрачны. Скорее всего, первыми будут исследованы атмосферы планет в зоне обитаемости красных карликов — их много, вероят¬ность транзитов велика (и уже найдены близкие тран¬зитные планеты), вклад поглощения ат¬мосферой планеты на фоне звезды на два порядка выше, чем для пары Зем¬ля — Солнце. Возможно, там будут об¬наружены биомаркеры, но как раз для планет у звезд класса М цена биомар¬керов наименьшая. Именно у них ин¬тенсивней всего идет фотолиз воды и СО2, именно у них в ранней молодо¬сти звезды может идти катастрофиче¬ский фотолиз, способный дать кисло¬родную атмосферу, превосходящую по толщине углекислотную венерианскую.
Транзитные планеты в зоне оби¬таемости звезд типа Солнца, веро¬ятно, будут найдены на расстоянии порядка сотни световых лет (сейчас известно несколько штук на рассто¬янии больше тысячи световых лет). Исследование их атмосфер в прин¬ципе не безнадежно. Гораздо боль¬шие перспективы могли бы дать кос¬мические интерферометры с прямым наблюдением близких нетранзитных планет. Увы, соответствующие проек¬ты закрыты. Но будем надеяться на прогресс мето¬дов наблюдения. Настанет время, когда начнутся се-рийные открытия близких аналогов Земли. Вот тогда и начнется погоня за биомаркерами!
А сейчас состояние дел можно подытожить сле¬дующим образом.
Надежных биомаркеров как таковых не существует или еще не нашли.
Значение биомаркера (как и антибиомаркера) сильно зависит от контекста: тип звезды, интенсив¬ность облучения планеты, ее масса, водяной пар, дру¬гие составляющие атмосферы.
Есть, пожалуй, один случай довольно надежного (но не стопроцентного) признака фотосинтезирую¬щей жизни: землеподобная планета в зоне обитае¬мости звезды класса G с большим количеством ат¬мосферного кислорода. Для полной уверенности нужно убедиться, что там есть труднообнаружимый азот. Хотя шансы, что его там нет, достаточно малы, и при открытии нескольких подобных планет уже можно пить шампанское. А когда это произойдет — и произойдет ли вообще – можно только гадать.
Живое небо «Ферми»
Cаморецензия на видеоролик youtube.com/watch?v=WU__lpBkLJc
В августе прошлого года исполнилось десять лет рабочего режима космиче¬ской гамма-обсерватории «Ферми». Этому юбилею были посвящены две статьи в ТрВ-Наука1. Сейчас публикую третью заметку вдогонку, поскольку появился повод — визуализация десятилетних данных.
В свое время я сделал слайд в презентации про черные дыры, где использо¬вался файл в формате MPEG — проигрывался прилет гамма-квантов на неко¬тором куске неба. Это было интересно — вспыхивал яркий блазар, пролетало Солнце, которое тоже излучает гамма-кванты, но это не было красиво. У меня попросту нет никакого опыта в изготовлении мультиков из данных, поэтому на одной из лекций я обратился к аудитории с просьбой о помощи — дескать, ну¬жен волонтер, который помог бы сделать качественный ролик с гамма-кванта¬ми. Видео с моим докладом посмотрело 40 с чем-то тысяч человек, и волонтер нашелся. Его зовут Гарсалан Челахсаев, он живет во Владикавказе. Больше я не знаю про него ничего. Ну, кроме того, что он очень быстро и четко управляется с большими массивами данных, нарезает их нужным образом и заправляет их в видео. Вместе мы сделали ролик, простой до безобразия — каждый прилетев¬ший гамма-квант — точка на кадре, кадр — шесть дней, смещение во времени от кадра к кадру — два дня. Таким образом, десять лет укладываются в 76 секунд фильма. На экране всё небо, оно уложено в эллипс с использованием проекции Аитоффа — Хаммера. Изображены все гамма-кванты энергии выше 300 МэВ. Бо¬лее мягких фотонов много, но ниже 300 МэВ слишком плохое угловое разреше¬ние, этот порог выбран как своего рода компромисс. Всего в ролике участвуют несколько сот миллионов (под миллиард) гамма-квантов.
Почему команда «Ферми» не сделала такого ролика? Нечто подобное было, но в сглаженном и укороченном варианте. Там интенсивность потока гамма- квантов была показана цветом, где-то небо разбито на пиксели, где-то интен¬сивность интерполирована гладкими контурами (ниже даны ссылки на некото¬рые интересные ролики NASA). Но всё это — потеря информации. Лично я всегда предпочитаю смотреть на сырые данные. Мозг обрабатывает их лучше прими¬тивных программ сглаживания. Еще одна проблема, с которой я столкнулся при подготовке данных, — неравномерность экспозиции. Эффективный угол зрения «Ферми» — около двух радиан, телескоп сканирует небо, но он летает на низ¬кой околоземной орбите, где часть обзора заслоняет Земля, где время от вре¬мени спутник проходит через Южно-Атлантическую магнитную аномалию и те¬лескоп приходится выключать. Неравномерную экспозицию можно побороть: там, где она ниже средней, можно добавить искусственных гамма-квантов, кор¬релированных с настоящими. Там, где экспозиция выше средней, можно было бы случайным образом выкинуть часть фотонов. Было больше эстетики, но мень¬ше информации — лишний шум. Поэтому мы предпочли представить данные как есть. В результате по полю зрения пробегают волны яркости, по-моему, они не слишком мешают.
Что интересного есть в ролике? Самая яркая постоянная деталь — Млечный Путь (использованы галактические координаты, поэтому он идет по центру кадра). На Млечном Пути выделяются гамма-пульсары: Краб, Геминга, Vela X и другие. По кадру пролетает Солнце — по синусоиде, так выглядит его путь по небу в галак¬тических координатах. Солнце тоже излучает гамма-кванты из-за своей нетепло¬вой активности. Прекрасно видны его вспышки. Самая яркая (апрель 2012 года) видна на 1:04 (внизу слева), она же в более крупном масштабе — на 1:55 (снизу).
Самое же интересное в ролике — блазары2. Это квазары, которые смотрят сво¬ими струями (джетами) прямо на нас — мы попадаем как бы в луч прожектора. Ролик воочию демонстрирует, насколько же они переменные! Это гораздо труд¬нее представить себе, рассматривая кривые блеска отдельных блазаров. Здесь они мигают все вместе, поочередно достигая максимума. Оказалось, что ролик полезен для серьезной работы. Раньше мы исследовали спектры нескольких яр¬чайших блазаров на предмет признаков фотон-фотонного поглощения (и нашли таковые). Теперь видно, что мы упустили несколько интересных вспышек объек¬тов, которые ускользнули от нашего внимания.
Чего нет в ролике? Во-первых, здесь не видны пузыри «Ферми». Чтобы их уви¬деть, надо установить гораздо более высокий порог по энергии — не 300 МэВ, а 10 ГэВ, — тогда они проявятся, поскольку их спектр довольно жесткий. Но тог¬да будет маловато фотонов для видео, поэтому лучше показывать их на стати¬ческом снимке3. Во-вторых, в ролике не видны гамма-всплески. Вернее, видны, но не выделяются, поэтому их трудно уловить (хотя зритель может попытаться). В будущем можно попробовать выделить фотоны от гамма-всплесков цветом.
В заключение хотелось бы поблагодарить моего добровольного помощника Гарсалана Челахсаева — без него этот ролик вряд ли бы появился. И, конечно, в который раз надо поблагодарить NASA за открытые данные.
Борис Штерн
Аналогичные ролики NASA, которые удалось найти:
svs.gsfc.nasa.gov/10407 youtube.com/watch?v=0RExg9Wzp5s svs.gsfc.nasa.gov/11545 svs.gsfc.nasa.gov/10819
1 Десять лет гамма-телескопу «Ферми». № 259 (31 июля) и № 260 (14 августа 2018 года).
2 См. trv-science.ru/2018/08/14/10-let-fermi 2/
3 Как это сделано здесь trv-science.ru/2018/07/31/10-let-fermi 1/
1. DesMarais et al., 2002, Astrobiology, Vol. 2, Iss. 2, pp. 153–181.
2. Edward W. Schwieterman et al., 2015, the Astrophysical Journal, Vol. 810, Iss. 1, article id. 57, p. 15.
3. Edward W. Schwieterman et al., 2019, the Astrophysical Journal, Vol. 874, No 1.
4. Wordsworth Robin; Pierrehumbert Raymond, 2013, the Astrophysical Journal Letters, Vol. 785, Iss. 2, article id. L20, p. 4.
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/
Скриншот 21-12-2019 160923.jpg

Скриншот 21-12-2019 161140.jpg

Скриншот 21-12-2019 161230.jpg

Скриншот 21-12-2019 161534.jpg

[garniv]

Цитата (SETI_home_v8) »

лег¬ко

Цитата (SETI_home_v8) »

дис¬куссия

Цитата (SETI_home_v8) »

пред¬мет

Цитата (SETI_home_v8) »

землепо¬добных

Цитата (SETI_home_v8) »

прило¬жение

Цитата (SETI_home_v8) »

кванта¬ми

Вы человек или бот?

[Lesnik75]

Цитата (garniv) »

Вы человек или бот?

на третий день Орлиный Глаз заметил, что у сарая нет одной стены

[Majesty]

SETI_home_v8
Для кого Вы в конце концов это постоянно здесь пишите? Кто это вообще читает?

[SETI_home_v8]

Цитата (Majesty) »

SETI_home_v8
Для кого Вы в конце концов это постоянно здесь пишите? Кто это вообще читает?

Для всех

[Lesnik75]

Majesty
Этот же вопрос давно есть к вам в связи с темой "что слушаем".

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

Я говорил, что этот форум последнее пристанище малахольных.
Их не гонят, вот они и живут, плодятся тут.

Неправда! Вот форум, последнее пристанище малахольных... )))
https://sysadmins.ru/ Там даже не банят...

[Lesnik75]

Цитата (Silphidae) »

Я говорил, что этот форум последнее пристанище малахольных.
Их не гонят, вот они и живут, плодятся тут.

Самокритично, однако истинно потому что верно.
И, даже если кого-то выгоняют, они возвращаются.
В ставке Гитлера все малахольные (с) механик Михалыч.

[SETI_home_v8]

RakeSearch - тестирование приложения для Raspberry Pi
Всем привет! Мы попробовали сделать версию расчётного модуля проекта для Raspberry Pi. (Да, их не так много и это маломощные одноплатные компьютеры, но, во-первых - это было интересно, а во-вторых - одноплатные компьютеры — это вещь, настолько поднимающая настроение одним своим видом, что это было ещё и весело!)
В данный момент приложение работает на компьютере № 9257 [ https://rake.boincfast.ru/rakesearch/show_host_detail.. ]- Raspberry Pi Model 3B+ при помощи файла app_info.xml.
Жизненно важное(!) примечание: перед запуском вычислений на Raspberry Pi, "малинку" обязательно надо оснастить радиаторами (хотя бы одним - на CPU) и продумать обдув - лучше сразу всей платы.
В нашем случае, установка комплекта из двух маленьких алюминиевых радиаторов (на CPU и контроллер сети + USB) и помещение платы в поток воздуха, выходящего из другого компьютера (да, бедная "малинка" была привязана бандажной проволокой к решётке вентилятора на задней стенке!) - привело к тому, что температура процессора остаётся на уровне ~54C при нагрузке на все 4 ядра, а остальная часть платы (на ощупь) - едва тёплая, что важно для сохранности данных на SD-карте.
Добавлю, что просто установкой радиатора, скорее всего, обойтись не удастся. Нужен ещё и обдув.
Приложение скомпилировано в рамках модели 3B+, под процессор Cortex-A53. Вы можете скачать его отсюда - [ https://yadi.sk/d/2gajZUElYj3rQA ] и, если это необходимо - консольную версию клиента BOINC, скомпилированного в этом же окружении - [ https://yadi.sk/d/iTqOQ8Ql4ccycg ]. Если вы хотите попробовать запустить вычисления на другой модели RPi, то напишите об это в комментариях, мы попробуем скомпилировать отдельное тестовое приложение.
Спасибо за внимание к проекту и участие в нём!

[SETI_home_v8]

Проекты распределённых вычислений
Folding@Home и Rosetta@Home
Общая информация о проектах: vk.com/boinc , tsc.overclockers.ru , www.boinc.ru , distributed.org.ua и distributed.ru

Подключайте Ваши компьютеры к проектам распределённых вычислений! Этим Вы окажете большую помощь в развитии математики, медицины и других наук, при этом это никак не скажется на скорости работы Ваших компьютеров, так как проекты работают на приоритете IDLE (то есть счёт ведётся только тогда, когда другие службы и программы не используют Ваш процессор)
Краткий обзор проектов
Проект Folding@Home - исследование фолдинга белков (то есть их "сворачивания" в уникальную пространственную структуру, определяющую функции белка), преимущественно в аспекте борьбы с некоторыми заболеваниями, порождёнными нарушениями их функций (например, болезнь Альцгеймера, отдельные виды рака, "коровье бешенство" и др.). Исследование осуществляется путём компьютерного моделирования процесса фолдинга ("сворачивания") белков на машинах добровольцев. Клиентское ПО забирает с одного из многочисленных серверов Folding@Home данные о белках и проводит на компьютере пользователя моделирование фолдинга (от нескольких часов до нескольких суток и более) и отправляет результаты обратно на сервер.
Проект Rosetta@Home - вычисление трехмерной структуры белков из их аминокислотных последовательностей. Это одна из самых больших проблем в молекулярной биологии. Одно из самых важных открытий в молекулярной биологии - то, что в пространстве белковая структура (связка аминокислот) стремится занять такое положение, чтобы энергия этой структуры была минимальна (представьте шар в трубе - шар будет всегда катиться вниз к основанию трубы, потому что это - самое устойчивое состояние). Итак, задача программы Rosetta@Home - посчитать наименьшую энергию белковой системы, если известны составляющие этой системы (аминокислоты) - при этой минимальной энергии это и будет искомый белок! Одна из сложностей заключается в том, что последовательностей аминокислот, из которых состоит белок много, в пространстве их можно соединить разными способами. Сочетание различных комбинаций соединений аминокислот дает огромные цифры - вот причина, по которой проекту так нужны большие вычислительные мощности.
По сути Rosetta - это компьютерная программа для поиска:
- структуры с наименьшей энергией для заданной аминокислотной последовательности для предсказания структуры белка
- обратная задача - поиск аминокислотной последовательности с наименьшей энергией для заданной белковой структуры
- расчета взаимодействия комплекса белок-белок.
Какой проект выбрать
Выбор проекта, который будет использоваться на Вашем компьютере зависит в первую очередь от вида подключения к Интернет/оплаты трафика. Проект Rosetta@Home в день потребляет до 30 мегабайт входящего трафика и 500 килобайт исходящего. А вот проект Folding@Home в среднем скачивает задание размером всего 300 килобайт, считает его несколько дней и потом столько же отдаёт и закачивает новое. Так что если у Вас безлимитный Интернет и широкий канал, то лучше выбрать проект Rosetta@Home , а иначе - Folding@Home . Также выбор во многом зависит и от количества оперативной памяти компьютера. Проект Rosetta@Home занимает до 300 мегабайт ОЗУ, а Folding@Home - занимает в памяти всего 20 мегабайт (если не включен режим получения больших заданий, при котором может требоваться около 120 мегабайт ОЗУ). И все эти цифры следует умножить на число ядер у процессора.
Также в данный момент лучше при технической возможности (большой объём ОЗУ и неограниченный трафик) подключиться к проекту Rosetta@Home , поскольку сейчас в мире для проекта Rosetta@Home остро не хватает вычислительной мощности, в то время как у Folding@Home сейчас большое число считающих компьютеров, а также приставок PS3, видеокарт и т.д.
Ещё нужно придерживаться правила, что чем быстрее процессор, тем целесообразнее на нём считать Folding@Home , а чем слабее - тем выше целесообразность счёта на нём проекта Rosetta@Home . (А если процессор очень старый, менее 1 ГГц, то тогда Folding@Home вообще не целесообразно считать на нём). В таком случае лучше считать проект Rosetta@Home (если позволяет ОЗУ и интернет-трафик), а при малых количествах ОЗУ и когда нельзя позволить большой интернет-трафик - то считать либо POEM@Home либо Spinhenge@Home (см. ниже).

Также перед выбором проекта - см. ветку форума http://forums.overclockers.ru/viewforum.php?f=21
Если Вы используете сеть "ВКонтакте", в ней группа команды распределённых вычислений следующая: http://vkontakte.ru/club186520 в ней много полезной справочной информации, можно задавать вопросы по проекту Folding@Home . По BOINC-проектам группа такая: http://vkontakte.ru/club11963359
http://my.mail.ru/community/cranch - группа о распределённых вычислениях в сети "Мой мир" на Mail.Ru.
http://my.mail.ru/community/fhclub/ - группа о проекте Folding@Home в сети "Мой мир" на Mail.Ru.
http://www.facebook.com/group.php?gid=12646995655 - группа о распределённых вычислениях в сети "Facebook".
http://minskfoldingteam.at.tut.by/ - форум в Минске.
http://vip.karelia.ru/viewtopic.php?t=51525 - форум в Петрозаводске.
distributedcomputing.info - Самая свежая информация о текущих активных проектах распределённых вычислений.

www.gridrepublic.org - Статистика и описание проектов распределённых вычислений на платформе BOINC
http://blog.karelia.ru/yura8/ - Новости про науку, образование, распределённые вычисления
http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%...BD%D0%B8%D1%8F - статья в энциклопедии о распределённых вычислениях.
Новые интересные статьи про распределённые вычисления. Интересно прочитать всем:

1) Распределенные вычисления: волонтеры на службе науки (статья из журнала): http://www.vechnayamolodost.ru/pages...onaslnab6.html

2) Интернет-журнал «Распределенные вычисления»: самые свежие новости проектов и их результаты и достижения: http://new-distributed.livejournal.com/

3) Статья «Распределенные вычисления: домашний компьютер как научная лаборатория»: http://prostonauka.com/raspredelennye-vychislenija

Всем кому интересно - по адресу http://boinc.gorlaeus.net/FinishedProjects.php полное описание (файлы в формате PDF, PPT, XLS) уже завершённых решённых задач по классической динамике (с помощью проекта Leiden Classical . Там на нидерландском языке, но всё равно, много графиков и иллюстраций, на которые интересно посмотреть, чтобы понять ценность и важность применения распределённых вычислений для решения различных задач из различных областей физики.

Также есть сайт сравнительно новый сайт (недавно появился): http://boinc.netsoft-online.com/ где можно посмотреть различную подробную статистику по текущим BOINC проектам (и завершённым BOINC проектам)
Платформа BOINC и проект Rosetta@Home
Установка BOINC, регистрация аккаунта для проекта Rosetta@Home настолько просты, что подробно здесь описываться не будут.

Иллюстрация процесса установки программы BOINC

На сайте www.boinc.ru есть FAQ, подробная информация по установке, проекту Rosetta@Home и другим проектам. Саму программу BOINC можно загрузить с сайта http://boinc.berkeley.edu/ . Для подключения к проекту - адрес: http://boinc.bakerlab.org/rosetta

Кстати, для более надёжной работы проектов в BOINC необходимо в "Настройки клиента..." - "диск и память" - поставить галку "Оставлять неактивные приложения в памяти".
Ещё в настройках BOINC нужно в "Настройки клиента..." - "процессор" - "В многопроцессорных системах использовать" ___ % процессоров - обязательно поставить 100 % (иначе будут использоваться не все ядра процессора).
Другие, наиболее интересные проекты на платформе BOINC, которые также полезны для науки и медицины:
1) Проект LHC@Home - научно-исследовательский BOINC-проект распределенных вычислений, изучающий движение заряженных частиц в Большом Адронном Коллайдере. Присоединиться к проекту - http://lhcathomeclassic.cern.ch/sixtrack/
2) Ещё один полезный проект, к которому также можно подключиться пользователям BOINC - это RALPH@Home который занимается тестированием новых счётных модулей для проекта Rosetta@Home . Присоединиться к проекту - http://ralph.bakerlab.org/
Требования к компьютеру и Интернету у RALPH@Home точно такие же, как и у проекта Rosetta@Home , поэтому если Вы подключились к Rosetta@Home , то желательно подключиться одновременно и к RALPH@Home . Участвовать в RALPH@Home как только в одном проекте нет смысла, поскольку задания для него бывают раз в 3 или 4 недели (когда выходит новый счётный модуль).
3) Asteroids@home - проект изучает форму и параметры вращения астероидов по фотометрическим данным. Присоединиться к проекту - http://asteroidsathome.net/boinc/
4) Проект POEM@Home - в проекте используется метод моделирования структуры белка. Комбинированный подход в изучении строении белка, дальние цели этого проекта - разработать метод моделирования белковых молекул, которые уже могут использовать фармацевты, врачи, ученые, а также детально изучить структуру мебранных белков. Присоединиться к проекту - http://boinc.fzk.de/poem/

boincstats.com - просмотр статистики, состояния всех BOINC-проектов.
boincsynergy.com - просмотр статистики, новости BOINC-проектов.

http://boincstats.com/stats/project_graph.php?pr=bo - статистика BOINC проектов за последний день, месяц, и т.д.

Проект Folding@Home
установка на компьютер клиента
Здесь будет рассмотрен самый простой и распространённый случай, когда устанавливается консольный клиент в качестве службы (без задействования видеокарт ATI / NVIDIA или нескольких процессоров, для которых совсем другие клиенты).
Необходимо войти на компьютер с правами администратора (поддерживаются системы Windows 2000/XP/2003).
Далее создать каталог C:\WINDOWS\system32\FAH\ в который поместить файлы FAH504-Console.exe, client.cfg, FoldinGL.exe и дать команду:
sc create FAH type= own start= auto error= normal binPath= "C:\WINDOWS\system32\FAH\FAH504-Console.exe -svcstart" obj= LocalSystem DisplayName= FAH
Внимание, если используется версия 6.хх консольного клиента, то сам файл будет называться не FAH504-Console.exe, а Folding@home-Win32-x86.exe и в параметрах сервиса надо указывать путь к каталогу, куда он устанавливается, то есть команда для установки сервиса будет такой:

sc create FAH type= own start= auto error= normal binPath= "C:\WINDOWS\system32\FAH\Folding@home-Win32-x86.exe -svcstart -d C:\WINDOWS\system32\FAH" obj= LocalSystem DisplayName= FAH
Теперь можно открыть сервисы Windows и запустить сервис FAH (либо вообще просто дать команду sc start FAH ). И всё, клиент подключится к серверам Folding@Home - проекта, скачает задание и счётное ядро и будет считать в течении нескольких дней. Всё будет далее работать незаметно для пользователя.
Вот назначение файлов:
FAH504-Console.exe или Folding@home-Win32-x86.exe - собственно сам сервис
client.cfg - настройки клиента
FoldinGL.exe - программа для 3D просмотра обрабатываемых молекул

Сейчас конечно лучше ставить саму последнюю версию, а информация о 5.04 приведена только потому, что она была с ноября 2005 и по август 2008 повсеместно используемой и не менялась за эти 3 года, что говорит о её проверенной стабильности.
Структура файла client.cfg
[settings]
username=Colombia
team=47191
asknet=no
bigpackets=no
machineid=1
local=0

[http]
active=no
usereg=no
usepasswd=no
proxy_name=
proxy_passwd=
host=
port=

[core]
priority=0
cpuusage=99
disableassembly=no
checkpoint=15
ignoredeadlines=no

[power]
battery=no

[clienttype]
memory=480
type=0
Теперь краткое описание файла client.cfg:

username= Ваше имя, которое будет отображаться на серверах статистики
team=47191 - номер команды
bigpackets= Для 5.04 и 6.хх версий этот параметр может принимать разные значения. В версии 5.04 - no - получать из Интернет задания размером до 20 килобайт (в ОЗУ будут занимать до 10 мегабайт), yes - получать из Интернет задания размером до 3 мегабайт (в ОЗУ будут занимать до 120 мегабайт). В версиях 6.хх - small получать меньше 5 Мб, normal - получать до 10 Мб, а big - получать более 10 Мб. Реально же, если указать small, то задания пока выдаются меньше 300 килобайт.
priority=0 - ставьте priority всегда равным 0 (иначе Folding не будет вытесняться при сканировании дисков антивирусом Symantec или Kaspersky).
cpuusage=99 - ставить 100 не рекомендуется (при 100 были сообщения о проблемах с Nero).
memory=480 - сколько ОЗУ не жалко для проекта (хотя на данный момент максимум будет расходоваться 120 Мб).
Вот готовый архив для быстрого запуска: fah-client.zip - в этом архиве самая свежая консольного клиента (на данный момент - 6.23). Архив нужно распаковать в каталог C:\WINDOWS\system32\ (получится каталог C:\WINDOWS\system32\FAH\). Из него надо просто запустить 1 раз файл Run.cmd - он установит в систему сервис FAH. И всё, можно дать команду sc start FAH - и сервис запустится.
Если у Вас процессор с Hyper Threading или с несколькими ядрами, то тогда следует установить несколько копий клиента на компьютер. Второй - в папку например C:\WINDOWS\system32\FAH1\ и только не забыть в файле Run.cmd перед его запуском в 4 местах слово FAH заменить на FAH1 и в файле client.cfg вместо machineid=1 поставить machineid=2
На всякий случай - архив с предыдущей 5.04 версией клиента: old-fah-client-504.zip - эта версия уже устарела, но на всякий случай может кому и потребуется (ведь она была с ноября 2005 и по август 2008 повсеместно используемой и не менялась за эти 3 года, что говорит о её проверенной стабильности).
Ещё одна важная причина, по которой на странице до сих пор выложена версия 5.04, - это то, что было замечено, что новые версии клиента (6.20, 6.23 и т.д.) при ВСЕХ значениях параметра bigpackets= выдают задания случайных размеров, когда большие, когда маленькие. Так что на компьютерах с малым количеством ОЗУ и где платный интернет до сих пор актуальна версия клиента 5.04, так как при значении bigpackets=no она точно выдаёт короткие задания (до 300 килобайт), которые требуют мало ОЗУ.

Внимание! Концы строк в файле client.cfg должны быть только символом $0A (если Ваш редактор сделает $0D$0A, то при запуске программы файл client.cfg не только не будет прочитан, но и всё его содержимое будет стёрто). Используйте для редактирования client.cfg только FAR Manager (после редактирования - проверьте, какие концы строк). Чтобы принудительно сделать концы строк $0A следует использовать плагин trucr104 для FAR ( ftp://info.elf.stuba.sk/pub/pc/utilfile/trucr104.rar ).
Программа FoldinGL.exe - программа для 3D просмотра обрабатываемых молекул, однако она может работать не на всех видеокартах.
FoldinGL НЕ работает на Intel 810 и ниже, RAGE XL PCI Family (если драйвера встроенные в Windows), SiS 661FX и ниже
FoldinGL работает на Intel 815 (если драйвера от Intel) и выше, NVidia Vanta LT и выше, S3 Graphics ProSavageDDR
Также в случае если задание для нового ядра FahCore_7c.exe то программа FoldinGL зависает.
http://fah-web.stanford.edu/cgi-bin/...?qtype=osstats - быстрый просмотр статистики по Folding@Home (сколько компьютеров, процессоров занято для проекта во всём мире).
Выбор проектов в случае многоядерных процессоров
Если у Вас достаточно мощный современный компьютер с двуядерным процессором (или технологией Hyper Threading) или несколько процессоров, всегда надо помнить, что клиент Folding@Home использует только одно ЯДРО. GPU клиент Folding@Home в случае видеокарты ATI также использует только одно ядро центрального процессора. А вот видеокарты NVidia вообще не используют центральный процессор при расчётах.
Исключение составляет лишь SMP клиент для Folding@Home , который специально предназначен для многоядерных систем и использует все ядра.
Предположим, такой случай. У Вас четырёхядерный процессор и современная видеокарта ATI. Тогда самый лучший выбор будет такой - поставить один GPU клиент и один SMP клиент (не забывать, конечно с разными machineid в настройках client.cfg). Причём для SMP клиента сделать доступ не ко всем 4, а только к 3 ядрам. Тогда одно ядро будет для GPU клиента. В этом случае у компьютера будут для расчётов задействованы все ядра процессора + видеокарта и будет достигнута максимальная вычислительная мощь. А случае видеокарты NVidia, в SMP клиенте даже не надо закрывать доступ к одному ядру (т.к. в случае видеокарт NVidia центральный процессор не используется вообще).

Выбор проектов для современных
видеокарт ATI и NVidia
Если у компьютера имеется современная видеокарта ATI (24xx и выше) или NVidia (GeForce 8ххх и выше), то тогда имеет смысл задействовать её для распределённых вычислений. Причём следует учитывать, что видеокарта ATI при расчётах целиком использует одно ядро центрального процессора. А вот видеокарты NVidia вообще не используют центральный процессор при расчётах. Таким образом, например, если у Вас двуядерный процессор и современная видеокарта NVidia, то можно использовать на компьютере не 2, а 3 клиента Folding@Home (два - консольных однопроцессорных и один - графический)!!!

Работают сразу 3 клиента на двуядерном процессоре!

Кстати, в случае если у Вашего компьютера видеокарта от NVidia, большой объём ОЗУ и безлимитный интернет (и к тому же компьютер долго не выключается), то в таком случае лучше всего центральный процессор целиком отдать проекту Rosetta@Home , а видеокарту NVidia отдать проекту GPUGRID (который тоже потребляет большой интернет трафик). Основная направленность проекта GPUGRID - моделирование молекул.



________________________________________
Некоторые картинки, иллюстрации:

Как надо правильно устанавливать BOINC в Windows,
чтобы он запускался без участия пользователя в качестве службы.
Однако, если Вы будете участвовать в проектах, которые используют видеокарту, то тогда эту галку устанавливать нельзя, иначе BOINC не будет видеть видеокарту!

Иллюстрация процесса установки программы BOINC

Иллюстрации по проекту Folding@Home :
1) Одна из обрабатываемых молекул (ядро Gromacs - FahCore_78.exe) (получен программой FoldinGL) при bigpackets=no
2) Одна из обрабатываемых молекул (ядро Gromacs - FahCore_78.exe) (получен программой FoldinGL) при bigpackets=yes
3) Одна из обрабатываемых молекул (ядро Gromacs - FahCore_78.exe) (получен программой FoldinGL) при bigpackets=yes
4) Одна из обрабатываемых молекул (ядро Gromacs - FahCore_78.exe) (получен программой FoldinGL) при bigpackets=yes
5) Одна из обрабатываемых молекул (ядро Gromacs 33 - FahCore_a0.exe) (получен программой FoldinGL) при bigpackets=yes
В файле projects_sep_okt_2009.xls представлены данные за 2 месяца (сентябрь и октябрь 2009 года) про продвижение проекта Rosetta@Home , а также в этом файле находятся 26 листов, на которых представлены данные о продвижении и состоянии 15 самых активных проектов за соответствующий день (по данным сайта http://boincstats.com/).

[Полковник Исаев]

Цитата (SETI_home_v8) »

Выбор проектов для современных
видеокарт ATI и NVidia

Этой статье минимум 13 лет, ТРИНАДЦАТЬ лет Карл! Кому это надо? Какие блин ATi? Оно умерло давно уже, а ты снова бездумно копипастишь средневековые статьи про давно мёртвые проекты.

Silphidae
Даже не знаю, тут уже не только некрофилией пахнет, даже сложно представить, чем ещё... Может доктора позвать?

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

Этой статье минимум 13 лет, ТРИНАДЦАТЬ лет Карл! Кому это надо? Какие блин ATi? Оно умерло давно уже, а ты снова бездумно копипастишь средневековые статьи про давно мёртвые проекты.

Silphidae
Может доктора позвать?

Не стоит...

[Lesnik75]

Значит это кто-то все-таки читает...

[Полковник Исаев]

Lesnik75
Просматривает заголовки по диагонали

[SETI_home_v8]

Русский Процессор Эльбрус в распределенных вычислениях на благо науки…
А теперь - про производительность Эльбруса!

Несколько дней назад, благодаря Игорю, был получен доступ к машине с 4(!) Эльбрус-8C, что позволило оценить производительность подобной системы в рамках нашего проекта не косвенным, а прямым методом. И это очень интересно! В том числе и потому что очень большое число прикладных задач из коммерческого сектора, связанных с базами данных, web-серверамии т.п. в основном выполняют операции не с плавающей точкой (хотя и их бывает немало), а с целыми числами. И вот теперь, у нас уже есть первые проверенные результаты - компьютера № 9991. https://rake.boincfast.ru/rakesearch...hp?hostid=9991

Для начала однопоточная производительность. Сама по себе она мало что значит, но можно сделать некоторые выводы.

Что мы видим - с одной стороны, скорость вычислений "на одном потоке" в Эльбрус-8C проигрывает современным десктопным процессорам (они отмечены зелёным цветом) в 2-3 раза, в некоторых случаях - до 4-х (только у этого Core i7-8700K - отключен Hyper-Threading!). Однако при сравнении с серверными процессорами (выделены синим цветом), разрыв уменьшается - до 1.5 - 2 раз, так как их частоты - значительно ниже. Но в них - больше ядер и потоков. А в Эльбрусе - частота ещё ниже - всего 1.30 ГГц, и если мы это учтём, то увидим, что производительность на такт у него как минимум не хуже, чем у лучших десктопных и серверных процессоров.

И, самое интересное - валовая производительность (в квадратных скобках после модели CPU идёт число потоков, опознанных BOINC-клиентом):
Смотря на эту диаграмму, надо понимать, что вы видите. Это не производительность отдельно взятого(ых) процессора(ов), это производительность систем, которые были сделаны на их основе. В случае с десктопными процессорами (также отмечены зелёным) - в системе может быть только 1 CPU. В случае серверных систем на основе Xeon E5 - до двух CPU. А вот в случае с Эльбрус-8С в сервер можно поставить и 4 процессора! И это существенно уменьшает отставание в ситуации, когда у того же Xeon E5-2683 v3 на один сокет приходится 14 ядер (и 28 потоков), а у Эльбруса - 8. Двусокетной машине с 28 ядрами, уже сейчас можно сопоставить машину на Эльбрусе с 32!

Из диаграммы ясно видно, что, хотя существующие модели не смогут конкурировать с десктопными системами ни по производительности ни, скорее всего, по цене (официальных цен нет, но по интернету гуляют примерные цены). В этом нет никакой интриги. А вот в серверном сегменте ситуация - куда интереснее - система, аналогичная серверу с 2 x Xeon E5-2683 v3 будет стоить где-то $10 000. $12 000 и, возможно, что в отдельных секторах этого рынка Эльбрусы могут составить конкуренцию уже сейчас. В случае же, реализации планов по наращиванию числа ядер (в Wiki говорят о вариантах с 16 и 32 ядрами) и частот, ситуация может стать ещё лучше.

По мере работы системы статистика будет накапливаться и, будем надеется, мы увидим ещё немало интересного!
Думаю, что к диаграммам выше стоит добавить ещё одно пояснение - про параллельность внутри потока. Если мы посмотрим на любую программу, то скорее всего увидим, то даже в "исключительно однопоточном" в силу алгоритма коде, далеко не все операции (или строки кода) процессор обязан выполнять строго последовательно. Например, в одной из двух основных по времени работы функций в расчётном модуле R10 есть вот такие строчки:
...
<Начало цикла>
rowId = path[cellId][0];
columnId = path[cellId][1];
isGet = 0;
cellValue = Square:mpty;
freeValuesMask = (1u << Rank) - 1;
freeValuesMask &= flagsColumns[columnId] & flagsRows[rowId] & flagsCellsHistory[rowId][columnId];
...
Первые четыре из этих строк - описывают действия, полностью независимые друг от друга! Шестая - зависит от пятой, но, по сути, они могут быть склеены в одну строку, состоящую из нескольких операций, часть из которых также может быть выполнена параллельно! То есть, в рамках нашего алгоритма есть возможность распараллеливания на уровне отдельных инструкций. Но, в тоже время, число подобных действий - невелико, в пределах 5-10, что, скорее всего, позволяет неплохо задействовать эти возможности в современных процессорах от AMD и Intel, которые могут выполнять как раз где-то около 5-8 инструкций одновременно, но лишь частично задействует возможность Эльбрус-8C в котором число одновременно выполняемых инструкций может достигать 25! А это значит, что в задачах с более высокой степенью "внутреннего параллелизма" соотношение может изменяться в пользу Эльбрус-8C до 3-5 раз и, даже системы, существующие сейчас, в ряде задач могут выходить в лидеры и по однопоточной производительности, и по валовой производительности CPU, и по валовой производителности системы. Результат в RakeSearch, по сути - это результат в самых неподходящих условиях. И это делает данные результаты ещё интереснее.
MjmM5fUEEWE.jpg

VjHP5ILsvbU.jpg

[Lesnik75]

И откуда эта ерунда в очередной раз скопи-пастена?

Цитата (SETI_home_v8) »

В случае серверных систем на основе Xeon E5 - до двух CPU.

Мат.часть учите. E5-4xxx и будет вам до 4х.
Первая цифра в маркировке этих Xeon это возможное количество CPU на МВ.
E5-1xxx - один сокет.
E5-2xxx - возможна 2х-сокетная конфигурация.
Остальное тоже идиотия, комментить лень.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

И откуда эта ерунда в очередной раз скопи-пастена?



Мат.часть учите. E5-4xxx и будет вам до 4х.
Первая цифра в маркировке этих Xeon это возможное количество CPU на МВ.
E5-1xxx - один сокет.
E5-2xxx - возможна 2х-сокетная конфигурация.
Остальное тоже идиотия, комментить лень.

c научного ресурса...

[Полковник Исаев]

Silphidae
Ну если попросить сообщество BOINC, но они тебе тоже картиночку вируса в короне в профиль добавят в качестве ачивки за любознательность
А вообще хороший вопрос к крупным медицинским компаниям, которые любят рассказывать о своих достижениях, пока нет реальной угрозы.

[Smirnoff]

Цитата (Полковник Исаев) »

вопрос к крупным медицинским компаниям, которые любят рассказывать о своих достижениях, пока нет реальной угрозы.

А что есть вообще "реальная угроза"?
Злобный свежий корона-вирус из кетая?
Или просто тривиальный вирус общеизвсестного грипа?..
https://ria.ru/20200128/1563932836.html
Как насчёт сравнения числа умерших, э?..

[Полковник Исаев]

Цитата (Smirnoff) »

А что есть вообще "реальная угроза"?

В данном контексте - пандемия заболевания с высоким риском смертельного исхода.

Мне интересно тут другое - почему за последние годы именно в Китае вспыхивали эпидемии новых заболеваний, то новых, то мутировавших старых, словно кто-то на них испытывает биологическое оружие

Добавлено через 53 секунды

Цитата (SETI_home_v8) »

у нас на дорогах гибнет ежегодно по двадцать тысяч человек, ни какой вирус даже рядом не валялся

Это так, но на это никакие распределённые вычисления не могут повлиять, а что там с реальными достижениями в борьбе с инфекциями?

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

Где?! Где я вас спрашиваю?! Доколе терпеть это безумное буйство вируса с короною?
Где, етить его за ногу, призывы направить все наши необъятные ресурсы на вычисления противоядия против заразы разрушающей экономику Поднебесной и туристический бизнес Санкт-Петербурга?
Молчит вражина. Затаился.

По субботам...

Добавлено через 4 минуты

Да какое там! у нас на дорогах гибнет ежегодно по двадцать тысяч человек, ни какой вирус даже рядом не валялся....

[SETI_home_v8]

Работа OpenZika над сетью мирового сообщества завершена
Автор: исследовательская команда OpenZika
13 декабря 2019 г.
Резюме
Теперь, когда работа OpenZika над World Community Grid завершена, исследователи начинают следующий этап своей работы, продолжая распространять информацию о своих ранних результатах.
Прогресс в выборе и тестировании соединений
(https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=598 )
Продолжая прогресс, который мы упомянули в нашем последнем обновлении проекта в начале этого года, мы фактически отобрали и приобрели 75 соединений - 55 кандидатов на вирус Зика (ZIKV) и 20 кандидатов на вирус денге (DENV) - для экспериментальной оценки у доктора Сикейра. Лаборатория Нето в Сан-Диего. Лаборатория доктора Сикейра-Нето проводила клеточные анализы в стволовых клетках глиобластомы (hGSC) с помощью ZIKV.
Из экспериментальных результатов, полученных к настоящему времени, два соединения, отобранные для протеазы NS2B-NS3, обладали ингибирующей активностью в отношении клеток, инфицированных ZIKV, и низкой цитотоксичностью (фиг. 1). Один из них проявлял активность в наномолярном диапазоне и поэтому является многообещающим кандидатом.
Рисунок 1. Виртуальный скрининг для протеазы ZIKV и DENV NS2B-NS3.
Кроме того, из семи соединений, отобранных для сайта РНК геликазы NS3, три были для сайта АТФ и ингибировали клетки, инфицированные ZIKV и обладали низкой цитотоксичностью (фиг. 2).
Рисунок 2. Виртуальный скрининг геликазы ZIKV NS3, сайта АТФ и сайта РНК.
Два соединения были практически отобраны для NS5-метилтрансферазы и обладали ингибирующей активностью в отношении клеток, инфицированных ZIKV (одно для активного сайта и одно для SAM-сайта), и имели низкую цитотоксичность (фиг.3).
Рисунок 3. Виртуальный скрининг для сайта ZIKV NS5 метилтрансфераза, активный, GTP и SAM.
Ни одно из соединений, практически отобранных для NS5-полимеразы, не проявляло ингибирующей активности в отношении клеток, инфицированных ZIKV (фиг.4).
Рисунок 4. Виртуальный скрининг для сайта ZIKV NS5 полимеразы, NTP и РНК сайта.
Одно соединение, фактически выбранное для белка оболочки ZIKV, было ингибитором клеток, инфицированных ZIKV и низкой цитотоксичностью (фигура 5).
Рисунок 5. Виртуальный скрининг белка конверта ZIKV.
Ферментные анализы с геликазой ZIKV NS3, протеазой NS2B-NS3 и полимеразой NS5 будут проводиться в Физическом институте Сан-Карлоса, Университет Сан-Паулу (Бразилия), в лаборатории профессора Глаусиуса Оливы, для проверки предполагаемых ферментативных кандидатов. деятельность.
Два соединения, практически отобранные для протеазы DENV NS2B-NS3, были ингибитором против клеток, инфицированных ZIKV, и имели низкую цитотоксичность (фиг.6). Активные сайты протеазы DENV и ZIKV имеют более 90% идентичности последовательности. Эти соединения также будут протестированы на клетках, инфицированных DENV, в лаборатории профессора Хосе Модены, другого сотрудника OpenZika, в Университете Кампинас (UNICAMP) в Бразилии.
Рисунок 6. Виртуальный скрининг против протеазы DENV NS2B-NS3.
Два соединения, фактически отобранные для геликазы DENV NS3, были ингибитором клеток, инфицированных ZIKV, а также обладали низкой цитотоксичностью (фиг.7). Сайты АТФ и РНК протеазы DENV и ZIKV являются консервативными и имеют более 90% идентичности последовательностей. Эти соединения также будут протестированы на клетках, инфицированных DENV, в лаборатории профессора Хосе Модены в ЮНИКАМП.
Рисунок 7. Виртуальный скрининг против сайта ATP геликазы DENV NS3 и сайта РНК.
В другом проекте, проводимом студентом бакалавриата Пауло Рамосом, мы использовали интегративный анализ сходства, модели стыковки и машинного обучения (ML) для выявления новых кандидатов на ингибиторы ZIKV NS5 под руководством известных ингибиторов DENV NS5. Сравнивая первичную последовательность сайтов связывания NS5 ZIKV и NS5 DENV (SAM, GTP, РНК-сайт, каталитический сайт и N-Pocket), мы обнаружили высокую идентичность последовательности для всех из них. Мы искали ингибиторы DENV NS5 в базах данных PubChem и ChEMBL и просмотрели эти модели ML для Zika.
Мы обнаружили 145 соединений, о которых сообщалось как об ингибиторах DENV NS5, которые были просеяны через фильтр ML (рис. 8). Из этого фильтра 74 соединения были расставлены по приоритетам для расчетов молекулярного докинга. В 32 соединениях, которые продемонстрировали показатели свободной энергии при стыковке <-7,0 ккал / моль, был проведен поиск сходства со структурами в коммерческой базе данных E-молекул, в результате чего было получено 6053 аналогичных соединения. ML и процесс стыковки были повторены для этих аналогичных соединений. Соединения также были подвергнуты скринингу на байесовских моделях ML на ZIKV и цитотоксичность, и 58 были расставлены по приоритетам. Наконец, эти соединения были проверены через серверы STopTox1 и Pred-hERG2, и 38 соединений были предсказаны как нетоксичные для изученных конечных точек. Эти соединения будут закуплены и представлены для экспериментальной оценки.
Рисунок 8. Виртуальный скрининг на ZIKV NS5 под руководством ингибиторов Dengue NS5.
В совместном проекте с проф. Скотт Ластер и Фрэнк Шолле из Университета штата Северная Каролина, мы выполнили расчеты стыковки для природных соединений из Ashitaba (Angelica keiskei), который используется в азиатской медицине. Эти соединения были описаны в литературе как вирусные ингибиторы. Мы провели скрининг экстрактов из ашитабы с помощью клеточных и цитотоксических анализов (рис. 9). Они также представили противовирусную активность против ZIKV. Таким образом, мы выделили соединения, и три халкона продемонстрировали анти-ZIKV-активность с IC50 в диапазоне 5-20 мкМ и низкой цитотоксичностью в клетках млекопитающих (CC50 100 мкМ). Прогнозирование цели было выполнено, и мы предсказали, что протеаза является наиболее вероятной целью этих соединений. Мы также провели исследования молекулярного докинга по всем белкам ZIKV в проекте OpenZika. Согласившись с прогнозом цели, док предположил, что протеаза ZIKV является основной целью. Ферментативный анализ протеазы показал, что соединения могут ингибировать протеазу ZIKV, подтверждая предсказания in silico.
Рис. 9. При скрининге экстрактов из Ашитабы с помощью клеточного и вычислительного подходов было обнаружено три халконоподобных ингибитора ZIKV NS3.


Принятые и предстоящие публикации
Наша статья под названием «Диариламин, полученный из антраниловой кислоты, ингибирует репликацию ZIKV» была принята в журнале Scientific Reports. Это исследование было совместной работой с профессором Аной Каролиной Жардим из Федерального университета, Бразилия, и в нем сообщается о серии аналогов из антраниловой кислоты, отобранных с помощью клеточных анализов. Затем расчеты стыковки, выполненные в проекте OpenZika, показали, что геликаза NS3 была наиболее вероятной мишенью, что было подтверждено экспериментально ферментативными анализами.
Недавно мы представили антивирусным исследованиям документ «Натуральные продукты из Angelica keiskei с активностью против протеазы Zika vírus NS2B-NS3». В этом исследовании описаны три соединения, извлеченные из Angelica keiskei, обычно используемые в азиатской медицине, которые проявляли анти-ZIKV-активность в клеточных анализах. Прогнозирование цели и молекулярная стыковка показали, что протеаза NS2B-NS3 является наиболее вероятной мишенью. Ферментные анализы подтвердили предсказания in silico predictions.
Документы в стадии написания - будут представлены в ближайшее время:
Мы готовим следующие статьи о впечатляющих результатах проекта OpenZika:
(https://link.springer.com/article/10...095-018-2558-3 )
В одной статье сообщается о результатах (виртуальных и экспериментальных) первого раунда соединений, отобранных против геликазы ZIKV NS3, которые проявляли анти-ZIKV-активность в стволовых клетках глиобластомы человека (hGSC);
В одной статье сообщается о результатах виртуального скрининга и экспериментальной оценки природных продуктов из нитрогенов птерогина, которые продемонстрировали анти-ZIKV-активность, ингибируя протеины ZIKV-протеазы и геликазы;
В одном документе сообщается о результатах для утвержденных лекарственных препаратов / соединений клинических коллекций, которые обладают противомалярийной активностью, в которых представлены действия против ZIKV против белка геликазы ZIKV, кандидатов на лекарственные средства.
(https://doi.org/10.1016/j.drudis.2018.06.014 )
Эти документы будут вскоре представлены в научных журналах.
Прошлые публикации и пропаганда
Мы опубликовали обзор под названием «Высокая пропускная способность и вычислительное перепрофилирование для забытых болезней» в журнале Pharmaceutical Research. В этой статье описываются усилия по перепрофилированию многих лекарств, предпринимаемые в разных лабораториях по всему миру, чтобы попытаться найти способы лечения многих тропических заболеваний, включая инфекции Зика и денге.
20 июня 2018 года был опубликован основной обзор «Обнаружение наркотиков сегодня» «Обнаружение лекарств от А до Я». Это всеобъемлющий обзор недавних достижений в области обнаружения наркотиков ЗИКВ, в котором освещаются репозиционирование лекарств и соединения с компьютерным контролем, в том числе недавно обнаруженные вирусные. и ингибиторы клетки-хозяина. Также описываются и обсуждаются перспективные молекулярные мишени ZIKV, а также мишени, принадлежащие клетке-хозяину, как новые возможности для открытия лекарств ZIKV. Все эти знания не только важны для продвижения борьбы с вирусом Зика и другими флавивирусами, но и помогут научному сообществу подготовиться к следующей вспышке вируса, на которую мы должны будем реагировать.
(http://www.scielo.br/pdf/bjps/v54nsp...spe-e01002.pdf )
20 октября 2016 года была опубликована наша статья о забытых тропических заболеваниях PLoS «OpenZika: проект всемирного сетевого сообщества IBM по ускорению обнаружения вируса Зика», и ее уже просмотрели более 5200 раз. Любой может получить доступ и прочитать эту статью бесплатно. Другой исследовательский документ «Иллюстрирование и гомологическое моделирование белков вируса Зика» был опубликован в F1000Research и просмотрен> 4200 раз.
Мы также опубликовали еще одну исследовательскую работу под названием «Моделирование молекулярной динамики геликазы Zika Virus NS3: анализ активности сайтов связывания РНК» в специальном выпуске о флавивирусах для журнала Biochemical and Biophysical Research Communications. Это исследование системы геликазы NS3 помогло нам узнать больше об этой многообещающей цели для блокирования репликации Zika. Результаты помогут понять, как мы анализируем виртуальные экраны, которые мы выполняли на геликазе NS3, и моделирование молекулярной динамики создало новые конформации этой системы, которые мы использовали в качестве целей на новых виртуальных экранах, которые мы выполняли в рамках OpenZika.
(https://f1000research.com/articles/5-275/v1 )
Д-р Шон Экинс представил плакат на «Симпозиуме клеток: новые и вновь появляющиеся вирусы» 1-3 октября 2017 года в Арлингтоне, штат Вирджиния, США, на тему «OpenZika: открытие новых противовирусных кандидатов против вируса Зика».
Исследователи OpenZika, доктор Мелина Моттин, доктор Рузвельт Сильва, Msc. Бруна Соуза и Пауло Рамос представили плакаты на 9-й конференции BrazMedChem 2019, крупнейшей конференции по медицинской химии в Латинской Америке, организованной OpenZika PI, профессором Каролиной Орта Андраде.
(http://www.sciencedirect.com/science...34X?via%3Dihub )
Д-р Мелина и Бруна представили исследования, связанные с природными соединениями: «Открытие флавоноидов из нитроген птерогина с мощной активностью против протеазы и геликазы вируса Зика» и «Открытие новых кандидатов на вирус Зика: натуральные продукты из Angelica keiskei с активностью против NS2B-NS3 протеаза» соответственно. Пауло представил работу «Интегративный анализ сходства, модели стыковки и машинного обучения для выявления новых хитов Zika NS5, управляемых ингибиторами Dengue NS5». Пауло также представил эту работу на 16-м Конгрессе CONPEEX (Исследования, обучения и расширения Федерального университета Гояса - UFG).) и работа была выбрана для премии UFG бакалавриата.
Доктор Рузвельт представил плакат по молекулярной динамике ZIKV NS1: «Динамическое поведение вирусов Денге и Зика. NS1 белок раскрывает механизмы взаимодействия мономер-мономер и дает представление о рациональном дизайне лекарств».
Доктор Шон Экинс также принимал участие в 9-й конференции BrazMedChem в качестве основного докладчика, представляя доклад «Следующая эра фармацевтических исследований: от байесовских моделей к глубокому обучению», касающийся обновленных результатов проекта OpenZika, а также его работы над болезнью Шагаса и Эбола.
(http://www.cell-symposia.com/emerging-viruses-2017/ )
Рисунок 10. Команда LabMol и доктор Шон Экинс (в белых брюках) на симпозиуме BrazMedChem.
Рисунок 11. Доктор Шон Экинс, выступая на 9-м Симпозиуме BrazMedChem в Бразилии, о последних результатах проекта OpenZika.
(https://brazmedchem.org/ )
Доктор Мелина Моттин недавно представила обновленную информацию о проекте OpenZika в качестве устной презентации на RENORBIO 2019: II Совещание по биотехнологии Северо-Востока в Форталезе, Бразилия, 28 ноября 2019 года.
(https://eventosrenorbio.com.br/ii-en...a-do-nordeste/ )
Рисунок 12. Доктор Мелина представляет обновленные результаты проекта OpenZika на конференции RENORBIO.
Недавно проф. Каролина Орта Андраде выступила на открытии конференции на III семинаре молодых медицинских химиков в Сальвадоре, БА, Бразилия, 21 ноября 2019 года. В своей лекции она продемонстрировала проект OpenZika и наши последние интересные результаты.
(https://jpesquisadores.wixsite.com/workshop )
Рисунок 13. Доктор Каролина Андраде, представляющая обновленные результаты проекта OpenZika на III семинаре молодых медицинских химиков.
(https://jpesquisadores.wixsite.com/workshop )
Состояние расчетов
(https://brazmedchem.org/preliminary-...-dd34a2bd-e7db )
В общей сложности мы предоставили почти 9,29 миллиарда рабочих мест для стыковки, в которых участвовало 427 различных целевых сайтов. На наших первых экранах использовалась более старая библиотека из 6 миллионов коммерчески доступных соединений, а в наших текущих экспериментах используется новая библиотека ZINC15 из 30,2 миллиона соединений.
80 000 добровольцев, которые пожертвовали свои запасные вычислительные мощности OpenZika, дали нам 92 696 процессорных лет вычислений на стыковку! Спасибо всем большое за вашу помощь !!
Мы получили все результаты для наших экспериментов, которые включают стыковку 30,2 миллиона соединений против NS1, NS helicase (и сайт связывания РНК, и сайт NTP), NS5 РНК-полимераза (карман NTP и РНК), NS5 метилтрансфераза (сайт SAM и GTP) Протеиназа NS2B / NS3, капсид (карманы связывания 1 и 2) и белок оболочки.
Мы невероятно благодарны всем добровольцам, которые пожертвовали свое неиспользованное компьютерное время этому проекту! Большое спасибо!!
Ссылки
СТОПТОКС 1.0. LabMol, 2016. Доступно по адресу: http://stoptox.labmol.com.br/. Доступ: 02 декабря 2019 года.
(http://stoptox.labmol.com.br/ )
Pred-HERGA новый веб-доступный вычислительный инструмент для прогнозирования сердечной токсичности. Брага, Р.С .; Алвес В.М. Сильва, М.Ф.Б .; Муратов Э .; Fourches, D .; Ляо, Л.М .; Тропша, А .; Andrade, C.H. Mol. Inf.2015, 34, 698-701.10.1002 / minf.201500040
(http://dx.doi.org/10.1002/minf.201500040 )
OZ-Figure-1.jpg

OZ-Figure-2.jpg

OZ-Figure-3a.jpg

OZ-Figure-3b.jpg

OZ-Figure-4.jpg

[SETI_home_v8]

Цитата (Silphidae) »

У тебя только по субботам пальцы способно сотворить магию ctrl+c и ctrl +v? В остальные дни пальцы сжаты в кулак в поддержке Греты?

Да!

[SETI_home_v8]

Агитация 3
Знаете ли вы, что большинство времени ресурсы компьютера используются менее чем на 5%? Для процессора, время между нажатиями клавиш при печати, время пока вы читаете с экрана какой-нибудь текст или ненадолго отошли от компьютера — целая вечность.

Если хотите занять свободное время своего компьютера чем-то полезным, присоединяйтесь к одному из проектов распределённых вычислений.

Например, можно помочь проекту ClimatePrediction составить прогноз погоды на 50 лет вперед, или вместе с учеными Lifemapper создать электронный атлас живой природы.

Или, поучаствовать в разработке лекарства от рака вместе с GRID.ORG, от рассеянного склероза и болезни Альцгеймера - с Folding@home, от СПИДа - с Find-a-drug.

Можно помочь Seventeen or Bust решить задачу Серпински, поискать инопланетян с SETI@home, или открыть новые простые числа в GIMPS.

Обычной работе(или игре ) на компьютере это абсолютно не мешает. Программы распределенных вычислений работают только в то время, когда процессор не загружен ничем другим.

Во всех этих проектах существуют российские команды, присоединившись к любой из которых вы будете не только помогать мировой науке, но и поддерживать престиж России продвигая её к верхним строкам общемирового рейтинга.

В общем, выбирайте проект по вкусу, и присоединяйтесь! www.Boinc.ru

[garniv]

Цитата (SETI_home_v8) »

и поддерживать престиж России продвигая её к верхним строкам общемирового рейтинга.

лол)

Цитата (SETI_home_v8) »

Например, можно помочь проекту ClimatePrediction составить прогноз погоды на 50 лет вперед

Так по существующим моделям ошибка предсказания экспоненциально увеличивается, и прогнозы дальше 10 дней не имеют никакой адекватной пользы?..

[Smirnoff]

Цитата (garniv) »

по существующим моделям ошибка предсказания экспоненциально увеличивается

Там не экспонента, а вовсе эвольвента; и как раз с периодом в 50 лет...

[Полковник Исаев]

Цитата (SETI_home_v8) »

Агитация 3

Прошла чуть менее безуспешно, чем всегда.
Я пожалуй придержу невостребованные 95% процессорного времени для своих нужд, буду двигать престиж России самостоятельно и повыше любых строк общемировых рейтингов!

ps: Уж лучше порнуху безвозмездно на трекерах раздавать, там хоть от души спасибо скажут и каммент приятный напишут... а тут только циферки в профиль.

[Zagadnik]

Во чё откопал недавно!
Хоть и ATI3650 померла, зато "грамота на память" осталась!

[XaXoL]

Цитата (Zagadnik) »

Во чё откопал недавно!
Хоть и ATI3650 померла, зато "грамота на память" осталась!

Серьёзная грамота, ветерана труда без проблем можно оформить

Добавлено через 1 минуту

Цитата (SETI_home_v8) »

можно помочь проекту ClimatePrediction составить прогноз погоды на 50 лет вперед

Реально на 50 лет вперёд? А они гарантируют что я поживу ещё 50 лет что бы проверить их прогноз, и если он не сбудется - вернуть своё процессорное время?

[Lazy_Cat]

Цитата (XaXoL) »

...вернуть своё процессорное время?

Надобно будет справку о реинкарнации и удостоверение временнОй актуальности предоставить для получения, к следующей жизни оно ещё процентами обрастёт...)))

[SETI_home_v8]

В качестве предисловия.
Несколько лет назад (а конкретно - в декабре 2016 года, вскоре после очередного НСКФ) появилась идея создания книги о Добровольных Распределенных Вычислениях. Планировалось, что туда войдут материалы, опубликованные в электронном виде на сайте BOINC.RU, а также специально написанные воспоминания участников различных команд и создателей российских проектов. Было даже написано несколько набросков различных глав и статей. Но, к сожалению, это благое дело пока так и не продвинулось в достаточной степени. А жаль.
Но в то время я идею воспринял довольно серьезно и при подготовке материалов попытался связаться с капитанами и основателями нескольких российских команд распределенных вычислений. Одним из откликнувшихся был Hil, один из руководителей мощной российской команды TSC! Russia. Его ответ и воспоминания, на мой взгляд, очень интересно написаны и я с огромным удовольствием их прочитал. И вот по прошествии 3-х лет, я решил, что нечего более тянуть и ждать, когда мы соберемся составить и издать книгу. Мне кажется, что воспоминания Ильи будет интересно прочитать всем, кому не безразличны распределенные вычисления.
А если дело дойдет до реальной книги, то этот текст мы и туда вставим.
В общем, читайте ...
Из истории команды «TSC! Russia»
Написано по воспоминаниям Ильи Радченко (Hil) - одного из капитанов команды
Создание команды «TSC! Russia» имеет свою предысторию.
Основателем команды является Wilde, в то время - сотрудник сайта fcenter.ru, соответствующего магазина и ведущий раздела новостей "железа" (под новостями он подписывался Garry Wilde). Однажды он задумался над тем, что наши процессоры большую часть времени простаивают бесполезно, лишь потребляя энергию. Судя по всему, было это в то время, когда он наткнулся на проект SETI@Home, потому что первые зачатки команды были созданы именно в этом проекте.
В форуме сайта fcenter.ru им была создана тема - что-то вроде "давайте займёмся чем-то полезным". В ней и была выдвинута идея: посчитать что-то из области распределённых вычислений. Это было, если память мне не изменяет, где-то в конце 2000 года.
На призыв откликнулось несколько человек, тем более, что эти расчеты оказались хорошим средством для организации соревнований, в том числе - соревнований процессорных платформ. В тот момент как раз появились процессоры Pentium IV (пока что Willamette), у многих были ещё Pentium III Coppermine и более древние «камни», а кто-то использовал и Athlon-ы. Люди считали, обменивались результатами, смотрели на графики своих успехов. В общем, было весело и интересно.
Через некоторое время участия в проекте SETI@home, возникла идея объединиться в команду. Но оказалось, что российская команда с названием «Russia» в проекте уже была создана, и мы не хотели идти «со своим уставом в чужой монастырь», внедрять в устоявшуюся команду собственные представления об участии в РВ. Да и, сказать по правде, желающих искать пришельцев было не так много. Именно поэтому Wilde начал искать другой проект, который отвечал бы нескольким критериям:
1) был бы очевидно полезен для общества в самом прикладном смысле;
2) в нём не было бы ещё сильной команды российских распределёнщиков;
3) клиент РВ был бы красив, удобен (в первую очередь, для повсеместного тогда dial-up соединения), а статистика проекта позволяла бы устроить хорошее соревнование.
В итоге поисков и проб на свет появилась идея создать команду «Russia» в проекте Community TSC (собственно, это аббревиатура одной из неизлечимых болезней). Проект искал лекарства от болезни tuberous sclerosis complex, а также от рака. Так что с полезностью гипотетических результатов проекта, если бы они были, всё обстояло просто замечательно.
В проекте не было ни одной российской команды. Кроме того, клиент был очень красив (визуализация обработки молекул первое время буквально завораживала), позволял создать хороший кэш заданий (чем выгодно отличался от Folding@home). Правда, нагрузка на dial-up была достаточно велика.
Таким образом, команда «TSC! Russia» была создана изначально как команда «Russia» в проекте TSC (Community TSC). В дальнейшем, чтобы иметь уникальное название в других проектах, была добавлена приставка TSC! (которую позже стали расшифровывать как The Successful Crunchers (успешные счётчики) - в честь того, что, забегая вперёд, мы стали, пожалуй, первой российской командой, взявшей первое место в одном из международных проектов РВ). В некоторых проектах в экспериментальных целях создавались неофициальные команды типа «Russia@TSC» в проекте Distributed Folding. Но они не поддерживались на форуме (или почти не поддерживались), и в итоге не получали популярности.
На сайте Ф-Центра нам выделили свой отдельный форум (как выяснилось позже, без санкции администрации), тогда же Wilde договорился с работниками сайта overclockers.ru о создании для команды второго форума на их конференции. Через неделю администрация Ф-Центра узнала о самовольном создании спецфорума для команды и велела его закрыть. Надо иметь в виду, что многие тогда относились к РВ как к вредному занятию, "какому-то вирусу" и его пропаганда воспринималась негативно.
Жить в рамках одной темы на форуме после того, как имел целый форум с разными темами, было не очень комфортно… Так наша команда, собственно, и переехала на более дружелюбный к нам форум overclockers.ru. Ко всему прочему, overclockers был значительно более посещаемым ресурсом, а РВ оказались мощным средством тестирования стабильности разогнанных процессоров тогдашних компьютеров. Специализированные "нагревалки" сильнее грели, но не очень тщательно отслеживали стабильность, тем более, что их нагрузку никак нельзя было назвать типичной и повторимой в реальности. РВ давали более эффективный результат - если вычисления сбоили, то это был верный признак нестабильности разогнанной машины.
Wilde был признанным капитаном команды, а я, как-то с самого начала, в силу активного участия в делах команды стал чем-то вроде вице-капитана (позднее, когда Wilde отходил от дел, он передал мне все свои "регалии", типа паролей доступа к командам и сайтам; кажется, были даже и формальные выборы, но серьёзных конкурентов в ту пору не было).
С 2001 года мы начали активно набирать обороты в нашем первом проекте. Команда росла, многие подключали не только личные, но и рабочие машины (и увы, не всегда с согласия их владельцев - за что пара человек поплатились, кто-то даже потерял работу). Всего за несколько месяцев мы создали мощную по меркам Community TSC команду, которая легко вышла на первое место.
Во многом это стало возможным благодаря личным усилиям основателя и первого капитана команды. Он не только написал первую версию сайта команды, но и развернул широкую агитацию как научно-гуманистического (о пользе проекта для людей), так и патриотического толка (продвинуть команду России в топ команд проекта). Он же пресёк попытки влить нашу зарождающуюся команду в другое сообщество российских распределёнщиков - тогда это была команда «Russia» во многих проектах, созданная при сайте distrubuted.org.ru (позднее - distributed.ru).
Под конец нашего "штурма" в проекте Community TSC группа немцев, почитав наши патриотические "речёвки" на форуме, обиделась, что русские их опережают, и попыталась создать "суперкоманду" «Deutschland», которая, по их идее, должна была заткнуть нас за пояс (ведь в сумме все немецкие команды давали проекту больше вычислительных ресурсов). Однако их идея "объединиться против русских" не возымела большого эффекта. Немцы из разных команд в большинстве своем поддержали идею "поздравить русских с их успехом", а не устраивать битву наций. Команда «Deutschland» посчитала немного и развалилась, а мы взяли первое место в проекте Community TSC, которое удерживали даже после ухода из проекта - вплоть до сброса всей статистики во время очередной пертурбации проекта.
Когда первое место было взято, возник интерес побороться за первые места и в других проектах. Многим был бы интересен российский проект, которых почти не было. На кафедре молекулярной динамики МГУ был создан в это время проект MD@Home, который не показался Wilde достаточно солидным, но был интересен именно своей "российскостью", к тому же это было немного иное направление РВ - не поиск лекарств, а исследование белков (фолдинга белков, который уже тогда исследовали минимум три проекта РВ, а позднее и больше, доходило до пяти или шести). В отличие от Folding@Home, MD@Home имел кэш заданий и подходил для «диалапщиков». Я, честно говоря, тогда был горячим сторонником этого проекта.
Мы вступили в проект небольшими силами, но в силу его небольшой популярности в мире имели в нём хорошее место. К сожалению, в случае с MD@Home мы впервые столкнулись с явной недобросовестностью организаторов. Однажды проект просто закрылся, без каких-либо объявлений и объяснений, а организатор проекта Константин Леонтьев на попытки с ним связаться, никак не реагировал. По сей день, причина закрытия проекта остаётся неизвестной, и это очень большая претензия в адрес организаторов открытых проектов распределенных вычислений. Закрывать проект — вот так, без объяснения причин и извинений или благодарностей тем, кто вложил свои ресурсы, нельзя назвать этичным поступком.
Однако идея участия в проектах РВ в области фолдинга белков не оставляла команду. В это время мы нашли ещё два проекта в области фолдинга на платформе BOINC - пока ещё довольно несовершенной, но уже предлагавшей ряд преимуществ. Речь о Predictor@home и Rosetta@home. Первое время их поддержка на форуме команды была неофициальной, затем, уже после того, как я стал капитаном команды, все ограничения по ним были сняты. Впоследствии Rosetta@home стала вторым основным проектом команды, наряду с Folding@home.
Наш основной проект Community TSC, однако, не только уже не представлял большого спортивного интереса для команды, но и вызывал ряд вопросов в части собственно эффективности поддержки доноров в проекте. Научная часть проекта всё чаще подвергалась критике, иногда начинались проблемы с клиентом, а отношение к пользователям было скорее наплевательским. В результате постепенно накапливающихся проблем в какой-то момент команда приняла решение покинуть проект вовсе.
При этом, поскольку платформа BOINC всё ещё вызывала много вопросов у участников «TSC! Russia», а желание заниматься поиском лекарств было гораздо сильнее, чем желание поддерживать исследование белков вообще, было принято решение попробовать участвовать в проекте Find-a-Drug, который в то время казался очень перспективным, имел сбалансированное ПО и хорошую репутацию в сообществе распределённых вычислений.
Команда поддерживала этот проект достаточно долго, мы даже писали собственное ПО для анализа статистики, которое было не особенно ресурсоёмким, что важно для того, чтобы не отнимать процессорное время у вычислений (впрочем, традиция писать свой софт сохранилась и позднее: для последующих проектов также делались определённые программы силами участников нашей команды). На мой взгляд, период поддержки Find-a-Drug стал временем высочайшего морального и количественного подъёма команды. Именно за время вычислений в этом проекте мы выковали наибольшее количество кадров и имели самое большое число участников.
К сожалению, в определённый момент проект Find-a-Drug прекратился в связи с явной нехваткой финансирования. Основатели проекта обещали, что результаты нашей работы будут использованы, однако по сей день информации о результатах этого использования нет. Это, как мне кажется, существенно подорвало веру многих участников команды в РВ в целом и, по крайней мере, в проекты, не имеющие под собой солидной финансовой и организационной базы. Именно эти соображения и продиктовали, по большому счёту, выбор Folding@home в качестве приоритетного проекта.
К тому моменту dial-up перестал уже быть основным способом соединения, к тому же некоторые ухищрения позволяли создать кэш заданий и для Folding@home. Ещё одним притягательным элементом для многих оверклокеров, привыкших к тончайшей настройке своих систем, стала возможность получить от своей системы больше очков путём тонкой настройки клиента F@H. Выбирая те или иные настройки, на том или ином процессоре можно было получить больше очков. Например, ядро GROMACS быстро считало на Pentium, но очень медленно на Атлонах, а ядро TINKER вело себя совершенно противоположным образом. Позднее добавилось шаманство с многопоточными процессорами, которые требовали запускать несколько клиентов, а затем с поддержкой многопоточности в клиенте F@H, которая имела много тонкостей в настройке. Жизнь в проекте F@H была довольно интересной.
Примерно в этот период Wilde, очевидно, утратил интерес к ведению дел в команде и постепенно передал мне все «бразды правления». Хотя первичный задор участия в РВ уже несколько спал, однако команда оставалась мощным и прочным организмом, скованным общей идеей помощи человечеству и желанием занять высокое место в мировом рейтинге.
Через некоторое время проект Predictor@home зачах и закрылся, а вот проект Rosetta@home стал достаточно «взрослым», чтобы быть уравненным в правах с F@H, так что команда имела два официально поддерживаемых проекта. Как известно, в итоге в R@H нам удалось взять первое место и достаточно стабильно его удерживать. Что до F@H, то в силу мощной его поддержки по всему миру, мы не смогли взять первое место, но довольно долго были среди самых мощных команд, и даже сейчас, при наличии «читерской» команды EVGA (куда «добровольно-принудительно» попадали многие обладатели видеокарт данной марки) и «коммерческой» команды Curecoin, всё ещё на восьмом месте по вкладу в проект и, безусловно, первые среди российских команд.
Около 6-7 лет назад мой интерес к РВ стал угасать, тем более, что занятость по работе, напротив, становилась всё больше. Я стал искать возможность передать управление командой другому её участнику. В итоге это и было реализовано. К сожалению, последние годы команда уже была в довольно слабом состоянии - многие считали, но немногие реально участвовали в жизни команды как сообщества. Если в период расцвета наши online-встречи в Москве иногда собирали до 15 - 18 человек, то к моменту моего ухода из капитанов было удачей собрать хотя бы человек 6 - 7, а в форуме и на сайте никаких работ по наполнению контентом практически не велось. Однако надеюсь, что это лишь временное проявление общего спада интереса к РВ среди российских добровольцев в последние годы. Главное, что, несмотря на проблемы и сложности, команда существует, продолжает активно считать, общаться в форуме и развиваться.
https://boinc.ru/

[Lesnik75]

И сам Hil здесь бывал, и раздел TSC! Russia есть.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

И сам Hil здесь бывал, и раздел TSC! Russia есть.

Где? я че то не нашел...

[Lesnik75]

SETI_home_v8
В смысле "где"? Здесь, на forum.3dnews.
Линк на профиль вы сами процитировали.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

SETI_home_v8
В смысле "где"? Здесь, на forum.3dnews.
Линк на профиль вы сами процитировали.

где? я не вижу ни какой ссылки...

[Lesnik75]

SETI_home_v8
Вы не видите ссылки на профиль Hil и на раздел TSC! Russia?
Могу лишь выразить свои глубокие соболезнования.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

SETI_home_v8
Вы не видите ссылки на профиль Hil и на раздел TSC! Russia?
Могу лишь выразить свои глубокие соболезнования.

вот что вылазит при переходе по одной из них а вторая вообще пустая...

В этом разделе нет новых сообщений за последние 365 дней.
Попробуйте выбрать более длительный период при отборе сообщений.

[Lesnik75]

SETI_home_v8
Может быть это потому что у вас ПК перегружен распределенными вычислениями? )))
Поиск по форуму попробуйте, если надо.
103 раздел уже давно не активен, то верно. И Илья с 2012 года здесь не логинился.
Но было дело, лично приглашал.

UP. Придется извинятся за иронию. Там ограничения стоят для не включенных в группу участников.

Добавлено через 10 минут

Теперь минимум 1 тему в разделе вы должны видеть.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

SETI_home_v8
Может быть это потому что у вас ПК перегружен распределенными вычислениями? )))
Поиск по форуму попробуйте, если надо.
103 раздел уже давно не активен, то верно. И Илья с 2012 года здесь не логинился.
Но было дело, лично приглашал.

UP. Придется извинятся за иронию. Там ограничения стоят для не включенных в группу участников.

Добавлено через 10 минут

Теперь минимум 1 тему в разделе вы должны видеть.

ок увидел))

[SETI_home_v8]

Заметка о Boinc.
Подумал-подумал и решил, что первоначальную заметку (к тому же, написанную "для тех, кто уже участвует"), стоило бы дополнить.

Итак, в чём суть проблемы? Любой вирус - это молекулярный автомат. Это программа, воплощённая в нескольких слоях молекул, образующих оболочку и начинку из РНК или ДНК. Например - как у упоминаемого вируса Зика. Если вокруг холодно - это просто крупинка вещества. Но при подходящей температуре при столкновении с клеткой, молекулы белков его оболочки вступают в химическую реакцию с белками клеточной мембраны, "разрезают" её, внутрь клетки попадает РНК или ДНК вируса и запускается её реплицирование механизмами, существующими в клетке. Заразив клетку, вирус превращает её в "молекулярный 3D-принтер" создающий новые копии вируса, которые, в итоге, выходят из разрушенной клетки, продолжая заражение.

Как с этим бороться? Нужно найти вещество, которое бы либо разрушало вирус, либо как-то осложняло работу его механизмов, чтобы иммунная система уже сама его окончательно бы уничтожила. При этом, это вещество не должно уничтожать все остальные живые клетки в округе, убивая организм, который надо вылечить.

Где такие вещества искать? Используя таблицу Менделеева и известные законы природы, можно создать много, очень много различных химических соединений. В зависимости от требований, уже после некоторого "просеивания" их можно получить как просто "много" - например 10^20 (десять в двадцатой степени), так и в числе, сама запись которого будет для нас непривычна - 10^60, 10^90 и т.д. Существуют и специально составленные базы с соединениями, "перспективность" которых лучше, чем какого-то совсем уж случайно сгенерированного наугад.

Используя законы Физики и Химии можно смоделировать взаимодействие молекул проверяемого соединения с молекулами мембраны вируса и понять - может ли оно его уничтожить или нейтрализовать.

А самое замечательное в том, что для подобного моделирования не требуется больших вычислительных мощностей. Оно может быть выполнено в виде отдельной задачи, работающей на одном ядре более-менее современного компьютера в течение нескольких часов. А поскольку процессоры подавляющего большинства домашних компьютеров, ноутбуков, планшетов и смартфонов, на самом деле, от 90 до 99% времени не делают ничего (можете проверить, запустив диспетчер задач), то даже запуская такую задачу в фоновом режиме и с самым низким приоритетом (чтобы она никак не мешала любым другим задачам в части задействования процессора) – можно получить огромные вычислительные мощности для проверки большого числа таких соединений. Если в этом деле будет участвовать какое-то большое число людей, которым наука интересна на самом деле.

И, (как легко понять из исходной новости) – конечно участвуют. И в разных проектах. Открывают радиопульсары, интересные математические конструкции, ищут лекарства, моделируют Вселенную, прочёсывают данные LIGO (да, тех самых гравитационно-волновых обсерваторий которые и поймали впервые гравитационные волны принеся Кипу Торну Нобелевскую премию) в поиске гравитационные волн уже от не сливающихся, а от одиночных объектов, моделируют климат… и много чего ещё!

А иногда – с некоторой грустью и удовлетворением от выполненной работы (пусть она делается компьютером и в фоновом режиме) – провожают завершившиеся проекты. Да, вычисления идут сами – их надо только запустить и, участие в проекте – это не строительство Симплонского туннеля. Но что-то общее – есть. Пожалуй – масштаб!

P.S. Вы дочитали до конца? И вам действительно интересна наука? Тогда, возможно – вы такой же как и мы! Запускайте вычисления – [https://vk.com/page-34590225_52622420 ], присоединяйтесь к группе нашей команды - [https://vk.com/crystal_dream_team ], задавайте вопросы в группе и заходите на форум BOINC.Ru – [https://boinc.ru/forum/ ]!
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/

[SETI_home_v8]

AstroQuest - это научный онлайн-проект для граждан
Любой может стать Astro Quester и помочь астрономам исследовать галактики за миллиарды световых лет.
Вы можете сделать это ВСЕ, не выходя из комнаты отдыха. Все, что вам нужно, это компьютер или ноутбук и подключение к Интернету.
Просмотр этих изображений поможет австралийским астрономам в их исследованиях того, как галактики растут и развиваются.
Гражданская наука
AstroQuest - это научный онлайн-проект для граждан, осуществляемый Международным центром радиоастрономических исследований, Вашингтон.
Мы используем краудсорсинговый подход, чтобы уменьшить эту нагрузку и просим обычных людей принять участие и помочь ученым в их исследовательской работе.
Этот краудсорсинговый подход называется «гражданская наука» - он заключается в том, чтобы использовать возможности людей для расширения сферы науки путем сбора или обработки информации, важной для научного проекта.
> Подробнее о науке
> Больше о привлечении вашей школьной группы
Как это работает? Начать
Перед тем, как вы начнете осматривать галактики, вы можете посмотреть короткое видео, которое объяснит, что делать. Вы можете вернуться к этому руководству позже, перейдя на страницу справки, если вам нужно обновить свои знания или у вас есть вопросы. Существует также учебное пособие, которое вы можете вызвать на экран во время осмотра галактик, если вам нужны какие-либо функции и инструменты, которые вам объяснили. Ищите кнопки «Учебное пособие», а также любые кружки с буквой «i» или знаком вопроса «?» Внутри них.
Регистрация
Вам нужно зарегистрироваться, чтобы принять участие в AstroQuest, это позволяет нам:
+ Держите галерею великолепных галактик, которые вы видели, чтобы поделиться, показать или просто посмотреть, когда захотите.
+ Отслеживайте свой прогресс через захватывающую систему квестов!
+ Вы можете вернуться в любое время, чтобы выполнять больше квестов, помогая ученым еще больше.
+ Школы также могут присоединиться - взрослый просто должен зарегистрироваться в группе.
Galaxy Explorer
Этот проект является продолжением Galaxy Explorer, предыдущего научного проекта для граждан, который был сотрудничеством между ICRAR и ABC Science. В ходе этого проекта тысячи гражданских ученых помогли определить местонахождение галактик из обзора GAMA, а также классифицировать их форму. Если вы приняли участие в Galaxy Explorer, вы заметите, что то, что мы просим вас сделать, на этот раз немного по-другому. Вы можете прочитать больше об этом здесь:
Руководство для учителя
AstroQuest - это исследовательский проект для гражданских ученых, разработанный в игровом формате. Участвуя, учителя и студенты не только получат представление о галактиках, населяющих нашу Вселенную, но и помогут астрономам в широком исследовательском проекте. Огромное количество изображений получено из масштабных исследований неба - слишком много, чтобы ученые могли проверить вручную. Разработаны компьютерные алгоритмы, но их нужно научить правильно читать изображения. Гражданские ученые помогут астрономам в изучении изображений, чтобы проверить результаты, предоставленные компьютером. Астрономы будут использовать результаты, чтобы уточнить компьютерные модели, используемые в проекте AstroQuest, что приведет к улучшению моделей звездообразования и эволюции галактик. Собранные доказательства позволят астрономам усовершенствовать историю возникновения и формирования Вселенной от Большого взрыва до наших дней.
Студенты, использующие AstroQuest в марте 2019 года
См. Приведенные ниже руководства, в которых приведены ссылки на учебные планы, учебные мероприятия и руководства по австралийской науке («Понимание науки и наука как человеческое начинание») и «Цифровые технологии».
AstroQuest. Зачем проверять далекие галактики?
Как взгляд на галактики, возраст которых насчитывает миллиард лет, поможет нам понять жизнь, вселенную и все остальное ...
Быть человеком - это понимать, что такое мир вокруг нас.
В наши дни расширение наших знаний включает в себя поиск все большего и большего в космосе, решение некоторых из ошеломляющих вопросов о существовании вселенной и попытки понять создание всего в ней.
В этом и заключается цель AstroQuest, гражданского научного проекта ICRAR, в котором просят обычных людей помогать ученым осматривать галактики, чтобы помочь астрономам.
Исследовательским проектом, стоящим за AstroQuest, является проект Galaxy and Mass Assembly (GAMA) - глобальный исследовательский проект под руководством профессора Саймона Драйвера из Международного центра радиоастрономических исследований (ICRAR) в Западной Австралии.
«ГАМА - это голубое небо», - говорит Драйвер, - мы хотим понять эволюцию энергии, эволюцию массы и эволюцию структуры».
Большинство из нас больше озабочены тем, является ли наша энергия возобновляемой или нет, и сколько она стоит! Но астрономы, участвующие в AstroQuest, хотят понять происхождение энергии во вселенной.
«Мы хотим понять все процессы во вселенной, которые генерируют энергию, и мы хотим понять, как это развивалось», - говорит Драйвер.
И это только один из самых важных вопросов, которые их интересуют.
Далекие галактики - ключи к прошлому
Существует более 200 000 изображений галактик на расстоянии от 800 миллионов до 4 миллиардов световых лет, которые должны быть классифицированы гражданскими учеными в AstroQuest.
Сравнение далеких галактик поможет ученым понять несоответствия с тем, что наблюдается во Вселенной и что предсказано уравнениями Эйнштейна, и в результате может изменить наше фундаментальное понимание темной материи и темной энергии. Они также помогут астрономам понять, как эволюция галактики изменилась во времени, что даст представление о том, как развивались процессы во вселенной.
«Мы сверлим дыру в самой вселенной, собирая образцы галактик», - говорит Драйвер.
«Потому что путешествию света требуется так много времени, когда мы смотрим на что-то еще дальше, мы смотрим на то, что было в прошлом».
По его словам, это очень похоже на бурение образца керна в Антарктике, где каждый слой говорит вам о том, какие были на Земле условия в разное время.
Точно так же астрономы могут посмотреть на примеры соседних галактик и далеких галактик и выяснить, как они могли измениться.
Эволюция галактики изменилась за всю историю Вселенной
Астрономы считают, что процесс, управляющий ростом галактики, изменился со времен ранней Вселенной.
«До сих пор мы думаем, что сразу после Большого взрыва гравитация начала сближать галактики, а затем они прошли через период, когда было много слияний, много столкновений и эпизодов насилия, приводящих к искаженным галактикам», - говорит Драйвер.
Галактики, подвергающиеся столкновениям, имеют тенденцию быть сильно искаженными и имеют асимметричную форму.
В то время как слияния, возможно, были доминирующим процессом на ранних этапах, сейчас наблюдается гораздо большее распространение газа, говорит он. Это происходит, когда галактика поглощает газ и приводит к симметричному сплющенному вращающемуся диску звезд, часто со спиральными рукавами.
«Именно тогда мы начинаем видеть красивые спиральные рукава и подобные или упорядоченные симметричные структуры», - говорит Драйвер.
Сравнение галактик разного возраста должно позволить астрономам подтвердить эту теорию эволюции галактик.
«Он также предоставит подробную информацию о том, когда происходили слияния, когда началось наращивание газа, и когда галактики впервые начали разрабатывать спиральные рукава и другие особенности более упорядоченных систем», - говорит Драйвер.
Что говорят нам форма и размер галактики?
Каждая галактика несет запись о том, как она сформировалась, и ее эволюционная история закодирована в ее форме, цвете и особенностях.
Если у галактики есть центральная выпуклость, то это, вероятно, результат слияния, которое успело перестроиться в сферическую форму. Если это тонкий диск, то его выращивают, медленно проглатывая газ.
«У многих галактик, которые мы видим, есть центральная выпуклость и тонкий диск. Это говорит о том, что галактика сначала образовалась в результате слияния, а затем образовала диск в результате образования газа», - говорит Драйвер.
Если галактика выглядит грязной или нерегулярной, то она претерпевает значительное эволюционное событие - либо слияние с другой галактикой, либо очень быстрое нарастание газа. Эти галактики не находятся в равновесии.
В качестве альтернативы, если галактика останется одна и долгое время не претерпевала каких-либо крупных слияний, тогда может начаться формирование бара. Это начинается, если есть регион, где немного больше звезд. Со временем эти звезды стремятся притянуть к себе других.
«Чрезмерная плотность звезд, вращающихся вокруг центра галактики, будет тянуть впереди, замедляя их, и ускорять позади», - говорит Драйвер.
«И со временем вы переходите от плоского фрисби-подобного сооружения к галактике с решеткой. Но это происходит только тогда, когда галактика остается одна. Если рядом проходит другая галактика, она дает достаточно силы удара, который нарушает этот процессбар».
Когда речь идет о спиральных рукавах, процесс, который их формирует, до конца не понят.
«Они, как полагают, являются ударной волной или волной плотности, которая проникает из центра галактики», - говорит Драйвер.
Многие галактики имеют все три особенности - выпуклости, стержни и спиральные рукава - рассказывают сложную историю эволюции.
Почему нам нужны гражданские ученые, чтобы помочь
С помощью гражданских ученых астрономы смогут очень быстро собрать статистику относительно того, сколько света излучает каждая галактика на каждой длине волны, как быстро они формируют новые звезды, сколько пыли они содержат и какую фазу жизни они в настоящее время имеют.
«Эти статистические данные могут быть использованы для построения модели эволюции всего населения галактики во вселенной», - говорит Драйвер.
«Нам потребуется огромное количество времени, чтобы пройти каждую галактику одну за другой - мы всего лишь команда из пяти или шести человек здесь».
Астрономы понимают, что процесс проверки галактик будет сложным для некоторых людей. Это процесс, с которым у них самих часто бывают проблемы. Вот почему каждая галактика будет рассматриваться добровольцами несколько раз. Астрономы придерживаются подхода «мудрости толпы», усредняя попытки каждого, и они могут дать ответ, более точный, чем любая отдельная попытка.
Отвечая на большие вопросы
Помимо эволюции галактик и происхождения энергии, Драйвер и его команда также интересуются другими важными вопросами, такими как рост массы во Вселенной и процессы, создавшие гравитацию.
«Так что, может быть, если мы продолжим изучать распределение галактик, продолжая изучать движения галактик, мы начнем понимать.
«Мы просто пытаемся понять эту странную силу, называемую гравитацией, во всей ее красе, и затем однажды мы можем найти способ использовать ее, точно так же, как мы использовали электромагнетизм и использовать его в наших интересах».
Эта статья модифицирована из статьи, написанной Кайли Эндрюс.
Первоначально он был опубликован на ABC Science.
http://www.abc.net.au/science/articl...31/4282472.htm
http://www.gama-survey.org/
http://www.icrar.org/
http://astroquest.net.au/science/gal...plorer-report/
http://astroquest.net.au/science/guide-to-astroquest/
http://www.abc.net.au/science/
http://www.icrar.org/
http://astroquest.net.au/register/
http://astroquest.net.au/science/
http://astroquest.net.au/teachers/
AstroQuest. Зачем проверять далекие галактики.jpg

BC_7820-e1555386035897.jpg

capturecrop-1.jpg

image-15-Antennae_Galaxies_reloaded.jpg

image-14-ngc2207_hubble_2907.jpg

[SETI_home_v8]

Ускорение обработки данных в boinc-проектах
Как известно, пожалуй, главной особенностью boinc-проектов, да и грид-систем в целом, остается малая связанность обрабатываемых задач и сильная их зависимость от режимов работы удаленных компьютеров, на которых по различным причинам обрабатываемые задания могут "зависать" на длительное время. В результате замедляется и общий ход вычислений проекта (пока пройдет время дедлайна, пока новая копия недообработанного задания отошлется новому расчетчику, пока оно посчитается и вернется ...). В общем, при многих сотнях или тысячах компьютеров это может оказаться серьезной проблемой.
Одним из способов решения часто предлагается учитывать надежность хостов. Т.е. тем хостам, которые более стабильно и быстро просчитывают и возвращают задания отсылать новые порции в первую очередь и в большем количестве. Мне помнится, что эту тему обсуждали и даже в каком-то (вроде бы полу ручном) виде реализовывали толи в SAT, то ли в Герасиме.
Вот на подобное обсуждение наткнулся на форуме проекта SETI@home beta. И было это еще в 2013-м году.
Можно ли учесть при отправке повторных заданий репутацию хоста (например, репутацию выдающего действительного результата и скорость, с которой он обычно отправляет результаты), а также повторную отправку осуществлять, прежде всего, хостам с самой высокой репутацией?
Часто в базе данных висят результаты на многие недели или даже месяцы, ожидая хостов, которые никогда не отсылают результат. Затем он истекает и отправляется снова, и часто снова отправляется хосту, который в лучшем случае отправит его обратно через пару недель, или, в худшем случае, никогда больше не услышит. Тогда цикл начинается сначала ...
Наличие хостов с высокой репутацией надежности в качестве первичных хостов повторной отправки, вероятно, уменьшит спрос на базу данных, а также размер базы данных, поскольку не будет слишком много задач одновременно.
Тема почему-то не получила особого развития, там всего один ответ:
Я должен согласиться с вами в этом. Это следует использовать здесь, в бета-версии и на основной SETI. Это определенно помогло бы постоянно растущей проблеме с таблицами базы данных, которая у них была нередко.
Еще одна вещь, которая помогла бы решить проблемы с базой данных, заключалась бы в сокращении времени первоначального оборота (крайнего срока) до 14 дней для новых задач и 7 дней для всех повторных отправлений. Я не знаю ни одного другого проекта с таким длительным сроком, как SETI.
Я знаю, что BoincSIMAP использовал надежные хосты для повторной отправки. Повторно отправленные задачи отправляются как высокоприоритетные, поэтому они передаются на передний план для обработки.
Тут упоминается реализация подобного алгоритма в проекте SIMAP. Кто-то в курсе как это работало и где еще применяется подобный подход? Или он по каким-то причинам неэффективен и не нашел своей реализации?
Могу сказать следующее:
1. Когда все результаты приходят быстро, без задержек - то это облечает работу с ними: позволяет раньше "закрыть" очередной диапазон, начать постобработку, меньше потребляется места на томе и т.д. Это действительно очень удобно;
2. Но теория вероятности потому и работает, что из 16000 workunit-ов с хотя бы одним заданием у штук 200-300 - что-нибудь да произойдёт. Участник может добавить новый проект, из-за чего BOINC начнёт первые несколько дней отдавать его заданиям наибольший приоритет, а когда статистика по времени работы разных проектов - выравняется и дело дойдёт до ранее полученных заданий - компьютер окажется выключенным на пару-тройку дней. Или пропадёт сеть, или сломается HDD и т.д.;
3. Все перечисленные выше проблемы - могут быть абсолютно внезапными, у компьютеров, которые ранее демонстрировали огромную надёжность. Например - как с первыми 3 узлами Shmya Cluster, которые просто оказались отключенными от сети. Поэтому, на мой взгляд, вводить коэффициенты надёжности и т.п. - не имеет особого смысла, так как всё можно сделать проще;
4. Насколько мы видели в RakeSearch - основная проблема не в том, что кто-то не вернул результат, а в том, что в некоторых workunit-ах не возвращается не один, а два, три, четыре и даже больше результатов. Вероятность того, что отдельно взятый workunit станет таким невезучим - очень мала, но даже среди 16000 - таких наибрается около 10-15 штук. И именно от того, насколько быстро будут обработаны результаты к вот таким "невезучим" workunit-ам и зависит то, насколько быстро будет закрыт очередной диапазон;
5. Ну а коли так, что всё просто - после того, как выпускается первая партия заданий к workunit-у (т.е. initial quorum), атрибут delay_bound для такого, workunit-а - меняется с 7 дней на 3 и всё - все дополнительные задания будут уже выпускаться с маленьким deadline-ом и обрабатываться намного быстрее (как только на BOINC-клиенте появляется задание с deadline-ом в 3 дня, то, как правило, он сразу же начинает его считать). Делается это просто, буквально одним sh+SQL скриптом. Так как workunit-ов, к которым требуется выпускать дополнительные задания - немного, что такие "экспресс-задания" будут растворяться в общей массе и не будут как-то ощутимо нарушать порядок вычисления других заданий на компьютере. Подобный эксперимент мы некорое время проводили в RakeSearch, во время поиска R9, когда хотели навести некоторый порядок в ещё незакрытых диапазонах. Возможно, что мы ещё вернёмся к этой практике, благо уже есть некоторая статистика уже именно в рамках поиска R10 и будет с чем сравнить.

[SETI_home_v8]

Проект Yoyo@home
Прежде всего, yoyo@home - это не самостоятельный проект, а платформа на основе технологии BOINC для разных проектов РВ. Очень похожая на нашу Gerasim@Home. На данный момент на платформе yoyo@home работают 4 проекта (все - математические) и уже завершены 7 проектов (1 по физике - Muon и 6 математических).
https://www.rechenkraft.net/yoyo/
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B...BC%D0%B1%D0%B0
OGR. Проект занимается поиском оптимальных линеек Голомба (Optimal Golomb Ruler) порядка 28. Это самый старый проект, реализованный на платформе yoyo@home. На текущий момент OGR-28 выполнен примерно на 70%. Проект является одним из интересных примеров коллаборации между боинковским и не-боинковским проектами РВ: фактически в OGR-28 на платформе yoyo@home используется клиент (вычислительный модуль, экзешник) из не-боинковского проекта distributed.net к которому написан враппер (программа-обертка), позволяющий боинку работать с "чужим" вычислительным модулем. Далее сервера yoyo@home каким-то образом должны обмениваться данными с серверами distributed.net для координации работы по проекту. Примечательно, что клиент distributed.net является самым кроссплатформенным (из всех известных мне): есть версии даже для MS-DOS и Windows 3.1 (но да, под OGR-28 работать будут не все.). Поэтому, кому-то удобнее будет работать непосредственно с нативным клиентом, а кто-то предпочтет Боинк и yoyo@home. Боинк все-таки не под все операционки существует, зато с ним веселее: и соревнования тебе, и сайты статистики, ну и побрякушками (бейджиками) можно обвешаться, хехе. Про антивирусы тоже все верно: зачастую требуется внести экзешники в список исключений.
http://www.distributed.net/
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4...B2%D1%8B%D1%85
ECM. Это проект факторизации (разложения на простые множители) целых чисел методом эллиптических кривых (Elliptic Curve factorization Method - ECM). Тоже один из проектов-долгожителей. Факторизации подвергаются числа нескольких видов. Среди них есть и довольно забавные: например, репьюниты, числа, состоящие только из единиц.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0...B8%D1%82%D1%8B
Siever. Проект запущен в 2017 году. Еще один пример коллаборации, но несколько другого вида. "Заказчиком" здесь является проект CRUS, который замахнулся на проверку гипотезы Серпинского/Ризеля для всех чисел вида k · b^n ± 1 с базами b до 1030. Для любой базы b существует аналитическая процедура, позволяющая найти множитель k0 такой, что при всех натуральных n число k0 · b^n + 1 (или k0 · b^n - 1) будет составным. Гипотеза Серпинского/Ризеля утверждает, что k0 - это наименьший множитель из всех возможных. Доказать это можно только перебором: нужно проверить все множители k <k0 и показать, что при каком-то n число k · b^n + 1 (или k · b^n - 1) будет простым.
https://www.mersenneforum.org/forumdisplay.php?f=81
Задача довольно муторная в плане объема работы. Какие-то множители можно сразу выкинуть из простых алгебраических соображений. Какие-то "отвалятся" на численной проверке довольно быстро. Но некоторые, особо упоротые, будут держаться до конца! Например, для базы 2 гипотеза Серпинского/Ризеля проверяется в проекте Праймгрид (подпроекты SoB и TRP). В SoB осталось проверить 5 множителей, в TRP - 49. О вычислительной сложности говорит, например, тот факт, что в подпроекте SoB за 9 лет был исключен всего 1 множитель, а простое число SB10 = 10223·231172165+1 имеет длину более 9 млн. десятичных цифр. В общем, CRUS будут считать ОЧЕНЬ долго. Тем не менее, на данный момент выполнено примерно 38% из задуманного. Как это все считают и для чего здесь yoyo@home? Ну вот у нас есть база: например, Ризель-66, R66 (k · 66^n - 1). Для нее k0=101954772. Большую часть множителей k <k0 мы вычистим математикой и просто сравнением с базой данных простых чисел. Остается 101616 множителей, проверенных до n <11000. Это даже побольше, чем стопиццот, правда? Теперь нам нужно каждый из этих стопиццот прогнать со всеми n>11000 и убедиться, что каждый из них с каким-то n даст простое число. Сделать это можно двумя способами. Либо факторизацией - берем первый попавшийся k (1205) и начинаем раскалывать число 1205 · 66^11001 - 1 на множители. Раскололи - ок, выкидываем 11001, пробуем то же самое с 11002 и так далее. Либо тестом на простоту (primality test) Люка-Лемера-Ризеля (LLR). Он нам факторов не дает, но скажет: простое число 1205 · 66^11001 - 1 или нет. Так вот фишка в том, что пока показатели n маленькие, факторизация работает гораздо быстрее, чем LLR-тест. А потом ситуация меняется на обратную. Поэтому работают с двух сторон: в 2015 году запустили проект SRBase - он занимается LLR-тестами (или Proth-тестами - для Серпинского). А в 2017 на платформе yoyo@home стартовал Siever - он делает просеивание, пытаясь факторизовать числа с небольшими n. Результатом его работы будут т.н. sieve-файлы - в них для каждого множителя k, который не удалось факторизовать, будет указана граница показателя n - та, с которой придется начинать свои LLR-тесты проекту SRBase. Вот такая хитрая схема. А ведь раньше все это делалось энтузиастами проекта CRUS вручную! Впрочем, такая возможность осталась и сейчас.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2...B5%D0%BB%D1%8F
http://srbase.my-firewall.org/sr5/
MQueens. Запущен совсем недавно, летом 2019 года. Проект, вычисляющий число расстановок ферзей на шахматной доске M x M, когда они не бьют друг друга. На данный момент проект работает с доской 27 x 27. Для нее результат уже известен. Т.е. сейчас проект занимается проверкой своего алгоритма расчета. После окончания Q27, если все будет хорошо и результат MQueens совпадет с известным, будет запущен Q28 - поиск расстановок ферзей для доски 28 x 28.

[Lesnik75]

Цитата (SETI_home_v8) »

Celeron 333MHz=22
Celeron 'Coppermine-128' 700MHz=70
AthlonXP 'Barton' 2500+=170
AthlonXP 'Barton' 3200+=210
Athlon 750MHz=72
Celeron 2.0@2.9GHz=180
Pentium4 3.2GHz=220
Celeron 'Tualatin' 1.4GHz=131
PentiumIII 700MHz=56
Athlon 850MHz=81
Pentium4 2.4GHz=168
AthlonXP 1800+=154
PentiumII 350MHz=27
PentiumIII 1.0GHz=78
PentiumIII 650MHz=53
Celeron 433MHz=31
PentiumIII-m 1.0GHz=85
PentiumII 450MHz=30
PentiumIII 800MHz=65
PentiumIII 1.3gHz=112
Celeron 2.0GHz=120

Архиактуальная подборка на 2020 год.
Вот только почему нет 486DX и 486 OverDrive? Почему игнорируем классику и гонимся за всяким новоделом?

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

Архиактуальная подборка на 2020 год.
Вот только почему нет 486DX и 486 OverDrive? Почему игнорируем классику и гонимся за всяким новоделом?

Ну понятно же, что вместо этих процессоров, можно подставить любые другие...

Я начинал с Pentium4 2.4GHz, так что, что там за PentiumIII, и прости Господи, PentiumII с целеронами, я не помню....

[Полковник Исаев]

Lesnik75
Так он повторяется, этот некрокопипаст уже был ранее, у меня под ним тоже бомбануло знатно.

Добавлено через 47 секунд

Цитата (SETI_home_v8) »

Найди лекарство с помощью распределенных вычислений Boinc

Второй раз копипастишь ложь и бред - покажи хоть одно лекарство, найденное этим лохотроном.

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

Lesnik75
Так он повторяется, этот некрокопипаст уже был ранее, у меня под ним тоже бомбануло знатно.

Добавлено через 47 секунд


Второй раз копипастишь ложь и бред - покажи хоть одно лекарство, найденное этим лохотроном.

это бывает так как я тексты перепутал и теперь не помню какие постил а какие нет. Поэтому бывает попадаются повторы....

А результаты вот:
используется в обучении https://2017.russianscdays.org/files/pdf17/862.pdf
я тоже не знаю чисто конкретных результатов, но хотя бы косвенные есть...

Добавлено через 33 секунды

Неудачная попытка рекламы…
Не, вы меня забавляете...
- Люди, что-то мы деградируем...
- Ага, а что делать-то?
- Может спам разошлём?
//Помидоры, яйца, помидоры.
- Ну тогда может баннеры развесим?
- Точно, давайте баннеры!
- И я, и я за баннеры!
- Баннеры!
- Даёшь баннеры!
//Глаза вылупили, форсаж нажали, начали с вылупленными глазами носиться по всему инету.
- Где? Где будут баннеры?
- Хобот!
- 3ДНьюс!
- Сисадмин!
- 3ДНьюс!
- 3ДНьюс!
- 3ДНьюс!
- Точно! Давайте скинемся!
- Скинемся!
- Сколько? - Всего лишь 200 баксов! - Да легко! - Даю 300 рублей в руки!
- А сколько он там висеть будет?
- ЦЕЛУЮ неделю.
//Вахвахвах всёвсёвсё афигетьгетьгеть скидываемсямсямся.

А если горячку оставить и чуть-чуть подумать, можно ли начать немного с меньшего, чем с покупки всех рекламных мест рунета?
Почему бы сначала не попытаться разместить баннер на самом же оверклокерс?
- Здесь у нас и так целый раздел.
Правда? Неужели? И как на него попасть? Ах, ну да, слева есть целая ссылка "ТСЦ Раша". Да ещё и снизу такая же. Ну вообще потрясающе. Знаете, если бы вместо этого было написано "Телеберды", то количество кликов бы, наверное, даже увеличилось.
У меня полно знакомых, постоянно посещающих оверклокерс ради статей и новостей. На конференцию они даже читать ничего не заходят и не зарегестрированы подавно. При моём вопросе "А в файнд-э-драге не участвуешь ли?" 100% ответов вида "о_0". Раньше я начинал просветительскую работу на тему распределённых вычислений, а теперь забил. Потому что реакция с первых слов такая:
- Это типа СЕТИ? Я не идиот, чтоб инопланетян считать!
- Дык я ж тебе объясняю, что в отличии от...
- Мне по*, всё это бред.
Так что посетители оверклокерс на процентов на 80 не обращают внимания ни на какую ссылку, если только не отличаются воспалением любопытства, а если и обращают, то сразу вспоминают СЕТИ.
- Не думаю, что можно так наглеть. Мы и так нахребетники у администрации.
Нда? А из ветки_что_чуть_пониже мне слышны какие-то отголоски, удалось разобрать только:
- Да мы... да ваще... трафик безлимитный... да хоть тсц.оверклокерс.ру... да нас ваще администрация крышует... ваще... кранчерс.орг...
Так что с таким отношением, думаю, диалог насчёт баннера наладить можно.
- Да какой диалог? На оверах реклама тоже денег стоит! Может домен нам и сделают, может и трафика дофига выделят, но размещать наш баннер за счёт кормушных точно не будут!
Насчёт денег: не помню сколько, но весьма долго, висел на главной баннер Котовского, ведущий на его прекрасное творение на ПС. Но только я сильно сомневаюсь, что он за это платил.
Насчёт места: да, действительно, вся верхняя часть страницы вот-вот лопнет от рекламы, но что дальше? Уже немного ниже видно, что правая часть полностью освободилась. Дальше - лучше, свободны обе колонки.

Так что:
Посещаемость у оверклокерс есть, немалая. И приходят всё новые люди.
Хорошие отношения с администрацией есть, поговорить можно.
Свободного места - полно, пусть не самого лучшего, но никого не ущемляющего.
Проблемы с выбором сайта ещё есть?

А ещё надо что-то делать с ассоциацией распределённых вычислений и проклятых инопланетян. Это факт, отпугивающий, как я уже говорил, процентов 70 людей.
www.Boinc.ru

[SETI_home_v8]

Найди лекарство с помощью распределенных вычислений Boinc
О проекте
Проект Find-a-Drug создан и поддерживается Кейтом Дейвисом, руководителем компании Treweren Consultants. Find-a-Drug имеет английские корни.
Проект использует ПО THINK для распределенных вычислений, созданным тем же Кейтом Дейвисом. Проект является не коммерческим и преследует несколько целей: поиск и разработка доступных по цене (!) лекарств от рака, ВИЧ, респираторных заболеваний и прочих, а также рекламирование собственного ПО.
Проектов с схожей целью достаточно, однако Find-a-Drug качественно отличается от всех, т.к. уже на данный момент имеет конкретные результаты и исследования в лабораториях.
Другие проекты
Существуют достаточное количество других проектов, но большинство людей выбирает именно FaD, из-за этических соображений. Зачем тупым перебором взламывать алгоритм шифрования в distributed.net, если можно помочь умирающим людям. Так же можно упрекнуть цель самого популярного проекта - SETI@home, в том, имеет ли смысл искать инопланетян где-то в другой
галактике, если на нашей собственной планете в сутки умирает тысячи людей от ВИЧ и рака.
Принцип работы
Для начала расчетов клиент скачивает с сервера задание ("Job"), размером 50-100 Кб, которое представляет собой 100 молекул, на основе каждой клиент генерирует еще 100. Дальше клиент по специальному алгоритму моделирует соединение (в Windows версии вам покажут каждое соединение в 3D) и пытается связать его с белком-целью, если связывание прошло успешно, то данная молекула является предположительным лекарством ("Hit"). Количество хитов неравномерно, т.е. в одном задание оно может быть 10, в другом свыше 400, в третьем вообще 0. После обработки задания, результаты о найденных хитах закачиваются обратно на сервер (траффик 30-50 Кб).
Хиты влияют на белки цели, но характер взаимодействия можно установить только при лабораторных исследованиях. Например, некоторое соединение действительно позволяет приостановить рост раковых клеток, но при этом является ядом для человека. Как видно, данный процесс позволяет облегчить дорогостоящие лабораторные исследования, убирая гарантированно бесполезные соединения.
Find-a-Drug сотрудничает с несколькими небольшими фармакологическими компаниями, которые финансируют проект. Характер сотрудничества следующий - либо полученные хиты с одного проекта, либо уже на основе лабораторных исследований компании изготавливают лекарства и реализуют их по конкурентоспособной цене. Т.е. если лекарство попадет в одну компанию, то оно будет стоить заоблачную цену, как это происходит и сейчас на эксклюзивные препараты от фармацевтических гигантов.
Все деньги, полученные от проекта Find-a-Drug, будут направлены на дальнейшие исследования.
Работа с клиентом
Существует версии под Windows и Linux, по функциональности они практически схожи, разве что виндовый клиент обладает графическим интерфейсом и предоставляет возможность просмотреть обрабатываемые соединения в 3D с помощью OpenGL (очень красиво . Клиент можно скачать
с http://findadrug.org.uk/download.
Ферма
В распределенных вычислениях существует такое понятие, как "Ферма». Например, у вас есть локальная сеть из 20 машин в которой только одна машина имеет доступ в интернет.
Ферма подразумевает, что инсталлируется только одна копия клиента, собственно на машину, которая имеет доступ в интернет - "сервер фермы». Остальные машины пускают клиент с "сервера фермы", следующим образом
\\СЕРВЕР_ФЕРМЫ\ПУТЬ\loader.exe
Дальше server.exe сам распределяет задания между машинами, скачивает свежие задания, закачивает обработанные результаты. Т.е. в общем понятии ферма - наш локальный кластер где нет необходимости следить за всем парком машин, лишь только за главной. Способность организовывать фермы относится именно к ПО, в данном случае THINK обладает необходимой функциональностью. В некоторых проектах ПО не позволяет организовывать фермы, из-за этого уже на 3-х машинах появляются огромные проблемы...
Статистика
Статистика доступна на http://stats.findadrug.co.uk, в среднем обновляется раз в 6 часов. Существует несколько видов статистики, например, командная, личная, по странам и прочие. Так же существует местами удобнее неофициальная статистика (см. ссылку в конце статьи). Так же в статистике можно просмотреть ваши/чужие сертификаты от проекта с личной подписью руководителя. Сертификаты выдаются автоматически при достижении некоторых круглых значений, например, обработал 1.000.000 молекул - получил сертификат, что некий Вася Пупкин исследовал 1.000.000 молекул в проекте в Find-a-Drug. Некоторые особо мощные кранчеры оклеивают ими стены вместо обоев.
Соревновательный элемент
За участие в проекте начисляются очки. Например, AMD Thourobred с реальной частотой 2200 Мгц приносит 210 очков в час, соответсвенно за 10 часов работы такая машина приносит хозяину 2.100 очков. На рейтинг влияет только частота процессора, другие характеристики как объем и тип памяти, частота системной шины и прочее - ни коем образом не влияют.
Далее приведена сводная таблица усреднённых рейтингов и процессоров, полученная участниками "TSC! Russia"
Celeron 333MHz=22
Celeron 'Coppermine-128' 700MHz=70
AthlonXP 'Barton' 2500+=170
AthlonXP 'Barton' 3200+=210
Athlon 750MHz=72
Celeron 2.0@2.9GHz=180
Pentium4 3.2GHz=220
Celeron 'Tualatin' 1.4GHz=131
PentiumIII 700MHz=56
Athlon 850MHz=81
Pentium4 2.4GHz=168
AthlonXP 1800+=154
PentiumII 350MHz=27
PentiumIII 1.0GHz=78
PentiumIII 650MHz=53
Celeron 433MHz=31
PentiumIII-m 1.0GHz=85
PentiumII 450MHz=30
PentiumIII 800MHz=65
PentiumIII 1.3gHz=112
Celeron 2.0GHz=120
В данный момент Find-a-Drug примечателен и тем, что в нем большую роль играют участники из стран СНГ, а первое место занимает команда из России ("TSC! Russia"). Первое место среди участников занимает наш соотечественник "Joker!", собственно участник "TSC! Russia"
Для того, чтобы вступить в команду необходимо в настройках клиента (fadsetup.exe) указать "Team Number". У "TSC! Russia" - 2094. Заметьте, что команду вы можете поменять в любое время.
Единственное, где мы не первые - это зачет по странам, где USA - первые, а Россия только вторая... Нам очень нужна ваша помощь, указывайте в настройках клиента родную страну.
Заключение
Участвовать или нет в распределенных вычислениях - личное дело каждого.
Однако поучаствовав недельку - другую, начинается привыкание и зависимость Соревновательный элемент - переходит в наркоманию... К вычислениям начинают подключать не только домашние компьютеры, но и рабочие, университетские (без ведома администраторов , компьютеры бабушек и дедушек.
https://boinc.ru/

[Lesnik75]

Это тоже баян десятилетней давности?

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

Это тоже баян десятилетней давности?

да, но я его нигде не публиковал...

Добавлено через 2 минуты

вот презентация TN-Grid
https://boinc.berkeley.edu/trac/raw-.../cavecchia.pdf

Добавлено через 3 минуты

А вот, научные результаты проекта выкладываются в ветке Scientific results (Publications etc.). http://gene.disi.unitn.it/test/forum_thread.php?id=248

[SETI_home_v8]

О команде и о себе …
От AlexA
22.10.2011
(интервью с капитаном команды Sicituradastra.)
Корреспондент сайта BOINC.RU разговаривает с AriZonaMoon* (основателем команды Sicituradastra.) (Норвегия, октябрь 2011) (English version)
Привет, AriZonaMoon*
Это AlexA. Я администратор российского сайта BOINC.RU. Это большой сайт о распределенных вычислениях на русском языке. Кроме того, я состою в команде «Russia Team«. Наши команды часто соревновались в челленджах. Российские добровольцам было бы интересно узнать больше о команде Sicituradastra. AriZonaMoon * тоже очень популярна среди российских кранчеров. Не могли бы Вы ответить на несколько вопросов для сайта BOINC.RU?
Прежде всего, я хочу высказать благодарность за проявленный интерес. Я была немного удивлена, когда получила запрос на интервью, но решила согласиться, потому что мне доставляет удовольствие делать что-то новое — и получать возможность «встретиться» с большим количеством людей.
1. Какова история возникновения команды Sicituradastra? Как она была создана?
Команда была создана в ноябре 2005 года, в рамках одного из проектов, SETI. Мне предложили присоединиться в апреле 2006 года, и я была первой присоединившейся к команде. С первого дня своих вычислений на BOINC я состою в этой команде. Примерно через год я, кроме участия в вычислениях, начала общаться на форумах SETI, чтобы лучше узнать, как это все работает, а также начала заниматься работой с командой, чтобы ее развивать. В команду стали вступать новые люди, и я расширила ее участие еще на несколько проектов.

Основатель команды в проекте SETI, в конечном счете, покинул команду Sicituradastra. Я продолжила развивать Sicituradastra в других проектах, постоянно работая над командой, наслаждаясь этой работой и чувствуя себя счастливой. Мне хочется сказать одну важную вещь: для руководителя команды главным должно быть чувство ответственности, а не собственности. Я наслаждаюсь ответственностью за то, что руковожу командой.

Командный форум был создан в июне 2009 года. Мне удалось получить помощь от членов команды, которые предоставили серверное пространство. В мае 2009 года наша команда имела несколько миллионов кредитов в BOINC в целом, и около 1 миллиона в SETI, и оставалась все еще очень небольшой командой. Девять месяцев спустя команда имела 1 млрд. кредитов. И этот рост продолжается. Очень быстро.

Мне сложно сказать, как случилось, что эта команда взлетела так быстро. Было бы лучше спросить об этом некоторых членов команды напрямую. Во всяком случае, я могла бы быть в любой команде — я просто оказалась здесь, и в ней работаю, с момента основания. Предоставить команде идентичность и миссию. Вот что я сделала тогда, и вот что я делаю до сих пор. Я здесь — для команды.

К рассказу о «старте» команды (как она образовывалась) и что за этим стояло, многое могли бы добавить другие участники команды. Поэтому мне хотелось бы привести слова одного из членов нашей команды, чтобы все окончательно стало ясно:

«Патрик Харнетт * (Patrick Harnett*): Команда начинается с одного человека в одном проекте. Однако существует важное различие между тем, когда команда физически создана и когда она становится командой.
Sicituradastra. стала командой, когда ArizonaMoon * приложила свои идеи, видения, желания, драйв и цель для создания чего-то такого, что и другие члены команды были бы рады сделать частью своей жизни, и получать удовольствие от запуска BOINC проектов. В результате получается, что мы – участники, любим свою команду, и считаем ее хорошим местом. Многие из нас знают другие команды или группы, в которых команда работает с большими ограничениями или под сильным контролем, или там, где членам команды просто неприятно общаться друг с другом. Поэтому я думаю, что дата создания и то, кто там был зарегистрирован в первый день менее важно для понимания истории нашей команды, и более важно знать то, что кто-то положил огромные усилия, чтобы сделать что-то положительное.
Что касается меня, я начал с Classic Seti в ноябре 2001 года, но был приглашен в команду в апреле 2010 года, так что я не являюсь ни одним из первоначальных членов, ни одним из самых последних «
2. Что означает символ «*» рядом с ником некоторых членов команды?
* за никнеймом наших членов означает «Звездная команда» или «Семья Звезд» Многие команды просят своих членов, чтобы они добавили скобки [] с названием команды рядом с ником. Я всегда считала, что это выглядит не слишком хорошо. Однажды появилась идея, что было бы неплохо иметь * рядом с нашим именем, просто чтобы показать, что мы считаем себя частью этого специального семейства – и поэтому я добавила его к моему имени в нескольких проектах. Некоторые члены команды последовали за мной. И со временем это стало, своего рода, удостоверением личности, которое никто из нас не потеряет — почти как наши паспорта.

Это совершенно добровольно для наших членов, хотят они добавить символ или нет. Многие из них добавили его во всех своих проектах. Некоторые могут счесть странным поставить «звезды в волосах». У других же имеется много проектов, и просто не хватает времени, чтобы изменить ник во всех, но, возможно, они это делают в нескольких проектах. Так или иначе — я всегда рада, когда я вижу, что это происходит — и очень приятно видеть «звездных парней» в списке пользователей в статистике по странам, где можно посмотреть список и найти людей, с этим символом «*». Это красиво и просто, но вы сразу знаете — они находятся в Sicituradastra.
3. Ваша команда является одной из сильнейших в мире. Но участников в ней не очень много. Как присоединяются к команде? Вы принимаете не всех?
Это верно. Это весьма удивительно! В других ТОП-командах состоят тысячи и тысячи членов … У нас имеется только 300, со всего мира — и еще меньше активных. Но это хорошо, что команда не слишком большая. В этом есть несколько преимуществ. Быть большой командой, не может являться «целью» само по себе. И что такое «большой» на самом деле? Все желающие могут к нам присоединиться. Но, честно говоря, мне не нравится то, что я называю «Зомби-аккаунт» 😉 Т.е. люди, которые присоединяются к команде и не хотят что-либо делать, а только создают учетную запись. Такие аккаунты удаляются из команды.

Т.е. … Можно быть участником команды, «молотить» 100 или 1000, или 100,000 или миллион кредитов в день. Но я хочу видеть активных участников. Люди, которые присоединяются к нам и не активны с самого начала, не могут мною рассматриваться в качестве членов команды. Хотя, активные кранчеры могут стать неактивными через некоторое время. Но это нечто другое. Для вступающих к нам имеется одно требование: если хотите считать — то делайте то, что можете с тем, что у вас есть.
4. В вашей команде состоят активные люди? Готовы ли они поддерживать различные инициативы и идеи?
У нас, конечно, есть много членов, которые по тем или иным причинам прекратили считать, или сделали перерыв. Но среди тех, кто активно участвует — имеется высокий уровень положительного отношения. Они, без сомнения, очень заинтересованы в компьютерных вычислениях. Причины, по которым они участвуют в вычислениях могут отличаться, и наборы проектов, которые им наиболее интересны также варьируется. Это естественно. И у нас не существует каких-то претензий, если они считают, то или иное. Но, тем не менее, многие из них присоединяются, когда мы, например, решаем участвовать в соревнованиях или в других случаях … Почему это так, могут ответить только они, но я думаю, что это люди с ощущением радости бытия там, где они находятся — и нет необходимости заставлять их кому либо помогать. Разве не так должно быть в здоровой семье?
5. Есть ли в команде команда приоритетные проекты?
Можно ответить очень коротко — Нет. Нашим приоритетом является не конкретный проект, а интересное проведение времени. Речь идет о поддержке каждого участника в том, что им нравится и в помощи друг другу. Многие из нас считают друг друга друзьями, («большой семьей»), как мы говорим... Мы прежде всего люди … и затем уже — кранчеры.
6.Расскажите немного о себе. Чем Вы занимаетесь в реальной жизни? На Вашем веб-сайте часто встречается слово «Луна». Вы любите Луну?
Ну … я живу на маленьком острове ... В середине группы из нескольких сотен островов, которые являются самыми западными территориями Норвегии. И я люблю эти места! Тишина и чистый воздух, высокое небо — свет и цвета, океан … яркие звезды в ночи … Мне нравится все это. И я считаю для себя большой удачей, иметь возможность жить здесь. Кроме того, в моей реальной жизни я встречаю много людей в течение года. Я работаю в туристическом бизнесе … сдаю в аренду небольшие квартиры, расположенные на моем острове. Конечно, не только туристы приезжает сюда. Также рабочие и люди, которые просто приехали навестить свои семьи — но нуждаются в дополнительных комнатах для проживания. Кроме того, у нас есть люди, которые приезжают, чтобы отметить различные события в жизни: дни рождения, свадьбы — то, что когда-либо происходит. А также работа / бизнес, связанный с группами, приезжающими сюда, чтобы проводить встречи в особых условиях. Мы также готовим еду по заказам — так что, можем делать много чего. Мое рабочее время — весь день на боевом дежурстве — очень разный объем работы в разные дни. В некоторые дни работы может быть очень много, в какие-то дни – совсем ничего. Будет правильным сказать, что это делает меня немного странной …

Наряду с этим, я забочусь о моих сыновьях и нашем доме … так же, как и другие люди. Я провожу время с моими друзьями, когда есть такая возможность. Я люблю танцы и музыку. Поэтому, когда у меня есть возможность совместить эти два занятия, я это обязательно делаю. Другие интересы, которые занимают больше или меньше времени, и изменяются в списке моих приоритетов в течение многих лет: генеалогия, фотография, живопись маслом, чтение (в основном, триллеры и психологические произведения), ручная работа, цветы, и, возможно, другие вещи, которые я забыла упомянуть. Но на самом деле … что я люблю больше всего — это «ничего не делать». Чтобы просто сесть, поговорить с кем-то, кто находится у меня в гостях, сосредоточиться на текущем моменте, и забыть обо всем остальном … Вот что мне нравится более всего.
Луна … Да … Мне нравится Луна. Прежде всего, я ночной человек. Я люблю тишину — и особенно то, что ночью наш взгляд обращается как бы внутрь себя – т.е. когда мы анализируем все, что происходит в дневное время … бессознательно, во время нашего сна — или сознательно – когда мы бодрствуем и находимся в активном состоянии. Ночи — «личное время», время для себя. Время для размышлений.

И это также все о Луне.
7. У Вас оригинальный никнейм. Какова его история?
AriZonaMoon * — Да, многие задавались вопросом о моем прозвище. 😉 Тем более, когда они замечают, что я из Норвегии. Кроме того, многие спрашивали об этом в частном порядке. Не могу сказать, что это «легко» объяснить, но я расскажу вам историю … насколько это возможно. Много лет назад — задолго до того, как я начала заниматься BOINC, я попала в ситуацию, когда мне нужен был Никнейм. Я никогда не использовала никаких ников, всегда была собой, в том числе используя свое настоящее имя, так что я действительно не знала, как называть себя. Я решила просто позволить проблеме решаться самостоятельно, дав вопросу идти самому по себе, и занимаясь ежедневными делами. И после нескольких дней — пока я шла по своей кухне, идея возникла в моей голове — это одно слово: Аризона. Хм … Я не знаю, откуда это … LoL — Я попробовала ее мысленно на «вкус», и обнаружила, что да, это действительно похоже на меня. Немного странно, может быть, потому что это название штата в США, но в любом случае … это — Имя. В общем, все было решено. Позже я проверила это имя … и обнаружила, что это испанское слово – образованное из индейского слова, означающего: «небольшой источник». И это вполне ко мне подходит: Потому что его правда. Я небольшой …, но наверняка — источник.

Добавка «Луна» появилась позже. И, как уже здесь говорилось, это связано с отражением — и бодрствованием в течение ночей — в темноте … Отражение также в «встречающихся» людях — относиться к каждому человеку серьезно, и видеть ценность в каждом. Это всегда было моим главным желанием в жизни, и каждый день я стараюсь исполнять его. Я интересуюсь людьми — как личностями, как помощниками, как сознательными существами, как идеями, и все они — «учебник истории» внутри себя. При заинтересованности в людях – не бывает окончания путешествия, и оно никогда не будет скучным. Вы можете прочитать три первые позиции в «MoonRoom» на моей веб-странице, для того, чтобы понять. Это может казаться немного странным, и, поэтому, возможно, вы не все поймете, в конце концов. хе-хе. https://web.archive.org/web/20161203...rizonamoon.eu/
8. Чем Вам интересны распределенные вычисления? Это не совсем обычно для женщины.
Ох … Ну … Я начала по тем же причинам, как и большинство людей (по моему мнению), это ведь звучит так здорово — иметь возможность «помочь» науке, даже если ты ничего не знаешь обо всем этом. И это правда — я не ученый, и я не компьютерщик. Я многого не знаю о компьютерах — но я люблю компьютеры … и мне нравится знакомиться с общей информацией о них — Мне нравятся числа, просто как числа, сами по себе. Когда я была совсем маленькой, всего 4-5 лет, я могла сидеть со своими бабушкой и дедушкой за офисным столом, играя с векселями, и вычисляя числа … просто для удовольствия. И это — то, что я делаю также и теперь … со статистикой: Вычисляю числа, просто для удовольствия. Я использую свой компьютер, поскольку компьютер предназначен для того, чтобы его использовать …, и я даже могу помочь другим с помощью компьютера, путем выполнения некоторых проектов ..., и я общаюсь с людьми, которые являются моим основным интересом. Все это возможно сделать через BOINC и распределенные вычисления. Три в одном — как в яйцах» Kinder Surprise»
Все хорошее бывает по три, не так ли? Например, Вера, Надежда и Любовь.
9. Легко ли вам управлять командой из мужчин?
Мужчины? Ну … Я всегда любила мужчин. Хе-хе. Может быть было бы более интересным спросить, что думают они о том, что лидер команды женщина? – Есть ли какая-то выгода от наличия лидера мужского пола – и чем это в конечном счете отличается. Всю свою жизнь, даже когда я была маленькой девочкой, я проводила большую часть времени с мальчиками. Большинство моих друзей были мальчики, в настоящее время — мужчины, — и дружба продолжается и теперь. Раньше, когда я жила в другом месте в течение нескольких лет, и имела другой род занятий, я также работала с мужчинами. В том месте это было тоже не очень обычно для женщин. Но это никогда не было проблемой. Почему она должна быть в команде?

Если говорить об этом … Я не думаю, что было бы правильно думать о гендерных моментах в данном вопросе. Очень хорошо. что есть несколько женщин в распределенных вычислениях — и я, наверное, одна из немногих женщин — руководителей / администраторов, по крайней мере в ТОП-100.Основное различие между мной и другими женщинами здесь, в BOINC, вероятно то, что я продолжаю заниматься этим, потому что считаю это занятие важным для себя.

Живое сообщество нуждается и в мужчинах, и в женщинах, и в различных мнениях. Не нужно перекладывать ответственность за попытки изменения ситуации или обеспечение функционирования команды на других людей. Это — зона «моей» ответственности.

Но все же я единственная в команде, и мы должны работать вместе. И у нас есть те звезды которые нужно достичь .. Какие «звезды»? Разве вы не знаете?

Это то, что когда-нибудь каждый из нас установит в качестве цели для себя. В нашей реальной жизни, в том числе и в BOINC. И мы находимся здесь, чтобы помочь друг другу достичь этой цели. Это не имеет ничего общего с распределенными вычислениями. Это человеческое желание. И одной из моих целей было продвижение команды Sicituradastra. к вершинам BOINC. Это — фантастическое путешествие …. И мы все еще не там …. И тем не менее!

Возможно Вы видели на страницах, связанных с BOINC, несколько важных лозунгов команды Sicituradastra.
«Мы не волнуемся — мы просто считаем»!
«Имейте мечту! И живите мечтой! «
«Мы все часть Вселенной! — И мы все важны! »
Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
a003_600_450.jpg

arizonamoon.jpg

img_0204b_600_450_2.jpg

[SETI_home_v8]

Организация распределённых вычислений в виде BOINC-проекта естественным образом делится на два крупных блока:
• Настройка BOINC-сервера;
• Создание приложения - либо как полноценного BOINC-приложения, взаимодействующего с клиентом через API, либо как просто "какого-то приложения", взаимодействующего через wrapper.
После получения некоторого опыта работы с перечисленными выше компонентами сначала в SAT@home, затем - у себя в виртуалках, а потом - и в RakeSearch, у меня сложилось следующее мнение:
1. В развёртывании серверной части - вроде бы ничего страшного нет. Да, крайне желателен опыт работы с Linux, но ничего особо хитрого там нет. Вопрос скорее в наличии (или нахождении) небольшого описания, которое говорило бы как развернуть базу, файлы проекта, запустить его сервисы, зарегистрировать приложение и дробавлять задания. Для начала - этого вполне хватит;
2. Причём всё вышеописанное и в замечательном виде есть как минимум у коллег из Петрозаводска и, думаю, у коллег из ИППИ РАН. И, что ещё важнее - личный опыт!
3. Вне зависимости от типа сервера проекта (Gerasim от SerVal-а или BOINC от Андерсона), развёрнутый сервер надо как-то сопровождать, архивировать данные, выкладывать новости, общаться с участниками, делать бэйджики, строить графики, решать какие-то проблемы с заданиями и workunit-ами и т.д. и т.п. Очень большая (если не бОльшая) часть этой работы - связана с базой данных проекта, а всевозможные дополнительные, "инфраструктурные" задачи могу потребовать написания дополнительных скриптов или даже небольших программулин. Например, если у вас число workunit-ов и результатов будет исчисляться сотнями тысяч или миллионами, то вам точно придётся задуматься о том, как это лучше хранить, и как раскладывать и генерируемые workunit-ы и результаты к ним, получаемые не в совсем упорядоченном виде. Или что делать с данными о завершённых workunit-ах и result-ах в базе? Учёный (или исследовательская группа), которому (или которой) в первую очередь и нужны результаты вычислений - могут это всё сделать. Но никакого смысла ему (или им) тратить на это всё время - нет, ибо всё тоже самое, только и быстрее и оптимальнее... сделает энтузиаст или группа энтузиастов в свободное от работы время - просто потому что на своей работе они занимаются чем-то подобным, только намного интенсивнее и в гораздо больших объёмах. У них просто на этом уже набита не только рука, но и куча шишек;
4. Из перечисленных выше пунктов следует один очень простой вывод - "Как минимум для начала, нет никакого смысла самостоятельно поднимать свой сервер проекта. Лучше воспользоваться либо опытом, либо и опытом, и инфраструктурой коллег, которые это уже знают и умеют. А свои силы - направить на написание приложения, которое и должно добывать научно значимые результаты". Тут можно вспомнить, что когда-то Олег Заикин сам запустил SAT@home (за что ему большой почёт), но: 1) на то он и один из первопроходцев в этой части в России; 2) Это было в 2012 году, а сейчас - 2019, а я говорю именно о том, что лучше делать сейчас; 3) лично я исхожу из того, что время - это очень важный ресурс и действовать надо в зависимости от предполагаемых его затрат. Если человек сходу может развернуть серверную часть - отлично. Если же нет, то лучше сначала потратить время на приложение, а с инфраструктурными вещами - помогут. А дальше - видно будет;
5. А теперь - самое интересное, с чего можно было бы и начать, но тогда не было бы понятно почему с него начали. �� Приложение, расчётный модуль для проекта! Лично я, сейчас, думаю, что его создание должно проходить по следующим стадиям:
1. Формирование математической модели: формулы, операции преобразования, алгоритмы изменения данных в формализованном, математическом виде.
2. Преобразование построенной математической модели в структуры данных и алгоритм их обработки, записанные либо в псевдокоде, либо в виде, близком к языкам программирования, либо уже на каком-то языке программирования, с чётким, жёстким раздением на две части - ядро из данных, полностью описывающих состояние расчёта и обособленное так, чтобы в процедурах обработки не было и не возникало каких-то дополнительных переменных или структур, от которых зависело бы состояние расчёта, но которые бы не входили в это ядро. Поясню - речь не о том, чтобы это ядро было как-то хитро так написано, а наоборот - чтобы в конце написания программы, она должна быть такой, чтобы в ней это ядро и сформировалось. Это очень важно, потому что...
3. ... на следующем этапе, именно это ядро, полностью описывающее состояние расчёта и становится содержимым файла контрольной точки, а с другой, функционал формирование контрольных точек, скорее всего, будет задействован в генераторе workunit-тов! Просто потому что workunit - это и есть контрольная точка, только пришедшая с сервера и которую, на всякий случай, нельзя затирать до окончания расчёта! На этом этапе расчётный модуль уже окончательно формируется в виде программы, делающей почти всё необходимое: запуск с некоего нулевого состояния; запуск с промежуточного состояния; запись данных в файл результата; корректное завершение расчёта;
4. А когда уже есть расчётный модуль, который умеет запускаться и с контрольной точки, и без неё (начиная расчёт с начала), в него нужно добавить вызов нескольких функций, связанных с BOINC API, после чего он станет полноценным BOINC-приложением. Если у вас под руками будет либо хороший пример, либо вы будете сотрудничать с человеком, который это уже делал, скорее всего - это будет самая простая часть от всей работы.
6. Реальность, конечно, может задавать задачки, далеко выходящие за рамки озвученных пунктов. Ну, например, если в нашем расчёте используются сторонние библиотеки, которые надо исполнять в каком-то хитром окружении, или использовать виртуальную машину, docker или что-то ещё. Или, например, если у расчёта может быть несколько выходных файлов, которые надо отправлять время от времени, как это ранее было в ClimatePrediction.net (а может есть и сейчас). В этом случае взаимодействие с BOINC-клиентом может усложняться, но и в этом случае - всё равно сначала надо разобраться с checkpoint-ами!
Итого: Чтобы запустить расчёты в виде BOINC-проекта, в первую очередь нужно иметь интерес к решению некоторой проблемы; во-вторую очередь - алгоритм вычислений, разбивающий задачу на независимые, меньшие по размеру подзадачи; в-третью очередь - реализацию этого алгоритма в виде программы с выделенной структурой данных, полностью описывающих состояние расчёта (и вот тут, возможно, человеку придётся удалить из своей памяти "накодированное непосильным трудом" и просто-напросто написать расчётный модуль заново!) и уже только после этого могут начаться какие-то сложности, связанные с настройкой инфраструктуры проекта, которые, как уже выше было сказано, вполне могут быть решены либо прямо на инфраструктуре тех, кто это уже умеет делать, либо с их помощью. Особо отмечу, что на мой взгляд, возможность формирования контрольной точки и перезапуска расчёта с неё, является не каким-то специфичным требованием, выдвигаемым распределёнными вычислениями, а наоборот - одно из базовых требований, которому должно соответствовать, в идеале, любое расчётное приложение, запускаемое что в BOINC-проекте, что на суперкомпьютере, что на отдельно взятом компьютере или сервере. Это просто признак хорошо написанного расчётного модуля. Ну, если конечно, сами задания не являются очень короткими, из-за чего контрольные точки, действительно, могут быть просто не нужны.
И, как мне кажется, регулярное появление всё новых и новых проектов распределённых вычислений - озвученные выше предположения - подтверждает. А вот если, конкретно у нас, в России, проектов распределённых вычислений почему-то не появляется, то, скорее, тут дело не в сложностях с BOINC, а в том, что-либо потенциальные потребители мощностей не знают о том, что "а так можно было", либо самих исследований настолько мало, что они умещаются в существующих суперкомпьютерах, а то и кафедральных компьютерах, серверах и т.п.

[SETI_home_v8]

Объявление о проекте «Осадки в Африке»
30 октября 2019 г.
Резюме
Что, если ваш компьютер может запускать моделирование погоды, которое может помочь фермерам в Африке успешно выращивать урожай? Мы рады объявить о проекте Africa Rainfall, нашем первом проекте в партнерстве с The Weather Company.
Почему точные прогнозы осадков особенно важны для фермеров в странах Африки к югу от Сахары? https://youtu.be/sCRbmgYQBkA
Большинство ферм в Африке (около 95 процентов) зависят от количества осадков, чтобы успешно выращивать урожай. Однако из-за того, что осадки в Африке часто локализованы - иногда почти на уровне одной фермы - сложно точно прогнозировать с помощью таких технологий, как спутниковые данные, которые показывают более крупные погодные условия.
Проект «Осадки в Африке» направлен на то, чтобы изменить это путем создания более точных прогнозов осадков, использующих данные об осадках от The Weather Company, спутниковые данные, наземные наблюдения и данные, полученные на основе имитаций погоды, которые используются в World Community Grid.
(https://www.worldcommunitygrid.org/r...p1/overview.do )
Как может помочь мой компьютер?
Вы можете зарегистрироваться, чтобы пожертвовать неиспользуемые вычислительные мощности со своего настольного компьютера или ноутбука на проект Africa Rainfall.
В рамках этого проекта исследователи из Технологического университета Делфта создают компьютерное моделирование локализованных ливневых дождей в странах Африки к югу от Сахары с высоким разрешением. Поскольку они будут использовать мощную вычислительную мощь краудсорсинга от World Community Grid, они смогут запускать симуляции с гораздо более высоким уровнем детализации - именно то, что нужно для локальных ливней. Это никогда не было сделано для ливней в этом регионе.
(https://business.weather.com/ )
Кто стоит за этим проектом?
(https://www.tudelft.nl/citg/over-fac...-van-kuffeler/ )
(https://www.tudelft.nl/global/ )
Основным исследователем проекта, профессором Ником ван де Гизеном, является Ван Куффелер, заведующий кафедрой управления водными ресурсами факультета гражданского строительства и геологических наук Делфтского технологического университета в Нидерландах, а также председатель Глобальной инициативы Делфта, объединяющей ученых из Делфтский университет с партнерами в развивающихся странах для решения проблем. Профессор ван де Гизен занимается научной работой, связанной с Африкой, более 20 лет, и его интересует эта область гораздо дольше. «В старших классах я увлекался химией, биологией и физикой», - говорит профессор ван де Гизен. «Меня также интересовала наука, которая оказывает положительное влияние на мир».
Узнайте больше об исследовательской группе здесь.
(https://www.worldcommunitygrid.org/r...researchers.do )
Что уникального в проекте «Осадки в Африке»?
Профессор ван де Гизен долгое время занимался моделированием погоды в Африке. Он говорит: «Чем тоньше решетка, с которой мы рассчитываем, тем лучше мы улавливаем дожди и конвективные (локализованные) ливни. Но нам никогда не удавалось довести это до конца - глядя на погодные условия на уровне от 500 метров до 1 километра. Это первый раз, когда мы сможем нанести на карту огромные районы Африки за весь сезон дождей, и никогда не делали этого раньше при таком уровне разрешения. Это возможно только из-за количества вычислительной мощности, которую мы получим через World Community Grid».
Почему данные Африканского проекта дождевых осадков полезны для фермеров в странах Африки к югу от Сахары?
Более точные прогнозы осадков помогут фермерам составить лучшие планы на сезон посадки. Кроме того, знание недавних прошлых дождей над Африкой может быть использовано для страхования мелких фермеров. Эта страховка является важным инструментом повышения устойчивости сельского хозяйства к климату. Позже информация об осадках также может быть использована для планирования ирригации и гидроэнергетики в Африке.
Чтобы внести свой вклад в проект Africa Rainfall, присоединитесь к World Community Grid или, если вы уже являетесь волонтером, убедитесь, что проект выбран на странице «Мои проекты».
https://www.worldcommunitygrid.org/j...dd=arp1#signup
https://secure.worldcommunitygrid.or...wMyProjects.do
x_597bf521.jpg

x_786303b9.jpg

x_20264150.jpg

y_1ac6e215.jpg

[Lesnik75]

Нам вчера прислали из рук вон плохую весть.
Нам вчера сказали что Алеха SETI@Home вышел весь.

SETI@Home закрывается спустя 21 год — проекту больше не нужна вычислительная мощь.

Цитата

Проект SETI@Home прекратит работу 31 марта, сообщается на официальном сайте. По словам представителей исследовательского центра SETI, проект перестанет передавать добровольцам полученные данные для анализа, поскольку больше нет необходимости в дополнительной вычислительной мощи от пользователей.

Исследователи сообщили, что работа над всеми данными, которые было нужно обработать, завершена, и теперь они сосредоточатся на собственном анализе уже полученной за два десятилетия информации. SETI@Home войдёт в спящий режим, а все сотрудники, которые занимались распределением данных на компьютеры добровольцев, займутся внутренним анализом, на который требуется много времени. По завершении работы исследователи опубликуют результаты в научной статье.

SETI_home_v8
Вот о чем надо сообщения размещать, а не о накукуй никому не сдавшихся африканских фермерах.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

Нам вчера прислали из рук вон плохую весть.
Нам вчера сказали что Алеха SETI@Home вышел весь.

SETI@Home закрывается спустя 21 год — проекту больше не нужна вычислительная мощь.



SETI_home_v8
Вот о чем надо сообщения размещать, а не о накукуй никому не сдавшихся африканских фермерах.

Трагедия!!!

[SETI_home_v8]

Исследователи проекта «Иммунитет к микробиомам» создали новый метод прогнозирования функции белка.

Исследовательская группа по проекту «Микробиомный иммунитет»
20 января 2020 г.
Проект «Иммунитет к микробиомам» (на данный момент) выявил почти 275 000 уникальных белковых структур, вернул более 430 миллионов рабочих единиц и привел к созданию важной новой научной методики.
https://youtu.be/iOJe2Ym2hcE

Растущее количество уникальных белковых структур

Благодаря активному участию волонтеров World Community Grid в рамках проекта «Иммунитет к микробиомам» на сегодняшний день выявлено почти 275 000 уникальных белковых структур. Вы продолжаете помогать нам генерировать новые результаты быстрее, чем когда-либо!
Наш новый метод предсказания функции белка
https://www.worldcommunitygrid.org/r...ip1/details.do

Помимо создания и отправки рабочих блоков, в течение последних шести месяцев мы усердно работали над созданием нового метода прогнозирования функции белка, который использует как последовательность белка, так и его структуру. Понимание функции белка важно, потому что это знание помогает ученым исследовать, как бактериальные белки взаимодействуют друг с другом и их хозяевами, и определять, какие белки или биохимические пути могут играть роль при любом количестве заболеваний.

Новый метод, который мы разработали, более эффективен, чем любой другой метод, разработанный до сих пор, потому что он использует информацию о структуре белка, что крайне важно для понимания того, как работает биология. На сегодняшний день современные методы опирались только на информацию о последовательности белка, отчасти из-за технологических ограничений и потому, что исследователи никогда не имели доступа к достаточному количеству данных о структуре белка, чтобы сделать такие прогнозы широко применимыми. Мы решили обе эти проблемы; технологический подход был решен путем разработки передового метода глубокого обучения, использующего графические сверточные нейронные сети, который обеспечивает превосходную предсказательную силу; и проблема с доступностью данных, заручившись вашей помощью в рамках проекта «Микробиомный иммунитет» и создав коллекцию трехмерных структурных моделей белка беспрецедентного масштаба.

Самая уникальная и важная особенность нашего метода заключается в том, что он одинаково хорошо работает с экспериментальными трехмерными структурами и вычислительными моделями, подобными тем, которые мы генерируем в рамках проекта невосприимчивости к микробиомам. Вот почему они идеально подходят друг к другу: наш современный метод прогнозирования функций и результаты проекта по устойчивости к микробиомам. Примечательно, что в настоящее время наш метод является единственным, в котором используются трехмерные структуры.

Мы так взволнованы нашим новым методом прогнозирования функций, что поделились нашими результатами в режиме онлайн в виде препринта, который вы можете прочитать здесь. Сейчас мы работаем над полной статьей, которую планируем представить в рецензируемый журнал. Мы сообщим всем, как только он будет опубликован. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/786236v1

Следующие шаги
В настоящее время мы планируем аннотировать все известные данные о микробиоме кишечника человека, используя нашу новую методологию в сочетании с результатами проекта «Микробиомный иммунитет». Это даст нам более качественные и более полные данные, которые помогут нам и, в конечном счете, другим исследователям, лучше понять, как работает микробиом.
Мы ценим вашу поддержку этого проекта!
launch-article-molecule.jpg

dsfl-binding-simulation.jpg

distr3.jpg

IPD_Hyerstable_Peptides.jpg

[SETI_home_v8]

Разработка AstroQuest
Как мы использовали научную коммуникацию для разработки AstroQuest
Кристиан Полсон-Браун
Проектирование AstroQuest было трудом любви для команды здесь, в ICRAR, и мы хотим немного отодвинуть занавес о том, как проект на самом деле объединился.
На протяжении всего развития мы стремились достичь двух основных результатов - максимизировать удовольствие и вовлечение наших добровольцев и производить ценные научные данные для астрономов. Выяснить, как лучше всего достичь этих целей, было удивительно сложно, и вполне естественно, вполне научно. В конце концов, существует целая дисциплина, называемая научным общением, которая занимается именно этими вопросами. Какой самый эффективный способ вовлечения общественности в науку? Как мы поощряем участие при обеспечении научной ценности данных? И как мы проверяем наши идеи, чтобы убедиться, что они достигнут наших целей?
Вовлечение общественности
Хотя научная коммуникация все еще молода для научной дисциплины, она уже эволюционировала благодаря ряду значительных изменений в своей основной философии.
В начале научное общение было сосредоточено на довольно простой передаче научной информации от ученых общественности. Не было большого интереса к тому, что чувствовала публика, очень мало диалога между партиями и еще меньше сотрудничества! Со временем научное общение отошло от идеи, что людям просто нужно рассказывать факты, и к поощрению участия, энтузиазма и увлечения наукой.
Из этого сдвига возникла захватывающая эпоха «гражданская наука», когда не ученые сотрудничают напрямую с учеными для производства или анализа данных, а обычные люди сотрудничают между собой участвуя в различных распределенных вычислениях. Гражданская наука помогает разрушить заблуждение, что наука предназначена только для ученых; наука существует для всех и каждый может принять посильное участие в развитии науки!
Некоторые утверждают, что поскольку гражданская наука использует добровольцев, которые не являются подготовленными учеными, эти данные могут быть низкого или непоследовательного качества. Хотя справедливо, простое решение состоит в том, чтобы научить наших добровольцев основную информацию, которую они должны знать, чтобы получить качественные данные. В AstroQuest мы включили простые для понимания учебные пособия, и основная задача проверки галактик настолько проста, что любой, молодой или старый человек, сможет ее выполнить. Мы сохранили инструмент рисования простым и сделали его похожим на основные программы рисования, с которыми большинство из нас знакомо. Мы также представляем готовые примеры от реальных астрономов в качестве руководства.
Мудрость толпы
Как и многие гражданские научные проекты, AstroQuest опирается на интересный принцип, известный как «мудрость толпы». Это изучаемый эффект, при котором усреднение решений проблемы из группы не экспертов может быть таким же или лучшим, чем экспертное решение. Подумайте о старой поговорке «две головы лучше, чем одна», но масштабируйте ее до сотен или тысяч добровольцев, работающих вместе!
Чтобы добиться этого в AstroQuest, мы показываем одну и ту же галактику нескольким добровольцам, и у каждого есть шанс дать лучший ответ. Чтобы сохранить разумность эффекта толпы, нам необходимо выполнить несколько условий, таких как равное отношение к каждой попытке, а не раскрытие решений от других пользователей. Несоблюдение этих условий может привести к искажению данных, чего мы определенно хотим избежать. Но если все идет по плану, компьютер объединяет все решения, и результаты, которые мы получаем, могут быть даже лучше, чем если бы у астронома был шанс!
Gamification (Геймификация науки)
Система квестов является частью того, что отличает AstroQuest от его предшественника, Galaxy Explorer. Мы разработали систему квестов, чтобы учесть преимущества идеи под названием «геймификация».
Геймификация - это добавление игровых элементов к задачам, в которых они обычно не встречаются, например, к исследованию астрономии! Вместо того, чтобы участники работали с данными галактики, мы хотели дать нашим добровольцам чувство выполненного долга и некоторые награды за их тяжелую работу.
Исследования показали, что геймификация гражданской науки может побуждать добровольцев возвращаться чаще, вносить больший вклад и иметь больше позитивных чувств к проекту. Некоторые из нас в команде заядлые геймеры, поэтому неудивительно, что мы попытаемся привнести в проект немного игрового таланта!
Тестирование AstroQuest
Как только команда получила четкое представление о том, чего мы хотим достичь с помощью AstroQuest, все еще оставалась задача убедиться, что все будет объединено и имеет смысл! Мы создали раннюю версию сайта и провели серию тестовых сессий с помощью некоторых добровольцев. Эти занятия помогли нам понять, что работает, что нам нужно изменить, а что нужно улучшить. Наши волонтеры даже помогли нам придумать новые идеи, о которых мы никогда бы не подумали без их участия.
Мы надеемся, что вам понравилось, что мы распаковали некоторые идеи научной коммуникации, которые мы включили в дизайн AstroQuest, чтобы попытаться сделать его нашим лучшим гражданским научным проектом. Ваш вклад очень важен для нас, независимо от того, насколько он мал, и мы надеемся увидеть вас снова для любых проектов, которые мы разработаем в будущем. Если вы хотите быть в курсе новостей нашей команды, пожалуйста, следите за нами в Twitter или ставьте лайки в Facebook.
Руководство по AstroQuest
История AstroQuest, как она работает и почему нам нужны гражданские ученые, чтобы помочь.
Наши волонтеры присоединяются к длинной линии гражданских исследователей в астрономии.
История AstroQuest начинается более ста лет назад, когда обсерватории нанимали добровольцев для проверки стеклянных пластин и выявления любых звезд, туманностей или галактик, которые они могли найти. Эти добровольцы, многие из которых были женщинами, были известны как «компьютеры», потому что они были необходимы для анализа огромных объемов данных, которые астрономы просто не могли отследить.
В наше время астрономы используют новейшие технологии для исследования огромного количества галактик и собрали огромное количество данных. Прежде чем астрономы смогут сделать какие-либо исследования о галактиках из этих обзоров, они должны выяснить, где именно находятся галактики на каждом изображении. Как и в первые дни, для астрономов это слишком большая работа, поэтому они разработали компьютерные алгоритмы для ускорения работы. И, как и прежде, они также просят людей-добровольцев помочь.
Компьютерный разум за AstroQuest, и почему мы нуждаемся в вашей помощи.
В нашем предыдущем проекте, Galaxy Explorer, гражданским ученым было предложено классифицировать галактики и установить вокруг них кольца. В AstroQuest то, что мы просим гражданских ученых сделать, совсем другое. Это потому, что алгоритм, используемый для поиска галактик на изображениях, изменился.
Форма большинства галактик обычно довольно хорошо вписывается в круг или эллипс, но некоторые изображения галактик могут быть очень странной формы. Например, галактики, которые сталкиваются, могут быть очень нерегулярными, и некоторые галактики перекрываются на изображении звездами и другими объектами, которые попали на пути.
Новый алгоритм пытается найти фактическую форму галактики на изображении, и вместо того, чтобы подогнать кольцо вокруг него в качестве приближения, он окрашивает в реальные формы, которые он нашел.
Во многих случаях компьютерный алгоритм дает правильный результат - окрашивание центральной галактики на изображении одним цветом и любые перекрывающиеся объекты в разные цвета. Одна вещь, которую мы просим вас сделать, - это осмотреть каждую галактику и сообщить нам, когда компьютер все сделал правильно.
Однако существуют случаи, когда алгоритм не дает правильного ответа. Иногда он думает, что разные части одной и той же галактики на самом деле являются отдельными галактиками. Астрономы называют это «измельчением» галактики. Мы бы хотели, чтобы вы собрали эти галактики вместе, раскрасив их всех одним цветом.
Другой пример - когда объекты, такие как звезды и другие галактики, перекрывают галактику в центре изображения. Иногда компьютер думает, что это один и тот же объект и делает их одного цвета. Поэтому, если вы видите такие изображения, мы бы хотели, чтобы вы перекрасили перекрывающийся объект другим цветом.
Вы заметите, что изображения, с которыми вы работаете, довольно «шумные» - на них много точек разных цветов. Часть задачи по поиску галактики на каждом изображении состоит в том, чтобы определить, где находится край галактики, даже если он нечеткий и может быть скрыт в шуме. Никто не может знать наверняка, где на самом деле преимущество, но вам не нужно беспокоиться об этом. «Мудрость толпы» означает, что, когда толпа людей пытается угадать ответ, их объединенные догадки будут действительно близки к правильному ответу. Так что просто делай то, что считаешь правильным.
Сообщите нам, когда вы считаете, что компьютер получил правильный ответ, и приложите все усилия, чтобы исправить догадки компьютера, когда вы считаете, что он ошибается, очень помогут астрономам. Они могут использовать ваши результаты для улучшения алгоритма, используемого для поиска галактик в этих огромных исследованиях, и даже могут использовать ваши ответы для обучения новым алгоритмам машинного обучения, чтобы сделать эту работу лучше и быстрее. Итак, давайте посмотрим, сколько квестов вы можете выполнить!
Если вы хотите узнать больше о женщинах, которые работали «компьютерами» более ста лет назад, нажмите здесь.
https://maas.museum/observations/201...the-computers/
http://astroquest.net.au/science/guide-to-astroquest/
https://twitter.com/ICRAR
https://www.facebook.com/ICRAR/
image_3562e-Green-Pea-Galaxy-768x578.jpg

IMage-2-M31_edited1.jpg

image-5-NGC1300.jpg

116.jpg

[SETI_home_v8]

Тестирование Ryzen 5 2600X (2018год) (6 ядер 12потоков) в программе Boinc.
Мне на тестирование попался новенький(2018год) Ryzen 5 2600X (6ядер 12потоков).
Удалось погонять его в течении 6-ти дней, используя все ресурсы машины.
Для наглядности, сравню его с (относительно) старым процессором Intel Core i5-3550.
- Результаты сравнения не могут быть точными (т.к. количество заданий
выдаваемых планировщиком boinc разное, разные и технические характеристики
и продолжительность вычислений, + есть множество других факторов).
Картинка-1
- Однако, мы можем примерно увидеть разницу между вычислениями на новых и устаревающих процессорах.
У компьютера №1 была большая фора продолжительности вычислений, по сравнению с компьютером №2.
- 23 дня против 6-ти.
Сравнение двух систем (1 - 2)
1)Intel Core i5-3550
2)Ryzen 5 2600X
--------------------------------------------------
1)Характеристики:
Процессор: Intel Core i5-3550 (4-ядра 4-потока
Базовая частота: 3300МГц - TB до 3700МГц
Кэш L1: 64 Кб x4
Кэш L2: 256 КБ x4
Кэш L3: 6 Мб)
Память: 8Gb DDR3 (частота 1600)
Видеокарта: NVIDIA GeForce GTX 980 (4095MB) OpenCL: 1.2
Диск: HDD 1Tb 7200 (точные характеристики не могу сказать)
Мат.плата: (не могу сказать).
2)Характеристики:
Процессор: Ryzen 5 2600X (6-ядер 12-потоков +
Базовая частота: 3600МГц - TB до 4200МГц
Кэш L1: 96 Кб x6
Кэш L2: 512 Кб x6
Кэш L3: 16 Мб)
Память: 16Gb DDR4 (частота 2400)
Видеокарта: AMD Radeon RX 560 Series (4096MB) OpenCL: 2.0
Диск: SSD patriot sata3 - 6Gbps - 240GB
Мат.плата: Gigabyte GA-A320M-S2H (чипсет AMD B350)
Пара фото:
(На обоих пк, система Windows 10 - 1909 (с последними обновлениями).
Версия BOINC 7.14.2)
Проекты были запущены на компьютерах в разное время.
1) Запущен 13 февраля 2020 по 10 марта.
(помимо этого проекта, параллельно с ним работал Einstein@home)
Вычисления продолжались 23 дня! Примерно по 8-мь часов, каждый будний день(+суббота).
Щадящие настройки, т.к. за компьютером работает пользователь.
Для boinc отдано 50% всех ресурсов.
Сам компьютер установлен в офисном помещении, температура около 25-28градусов.
2) Запущен 5 марта 2020
(вычисления продолжались с 5-го марта (время 19:20) по 10 марта (время окончания 13:00) 6-ть дней)
(помимо этого проекта, параллельно с ним, работал Einstein@home)
Настройки - максимум. 100% всех ресурсов для boinc. Работал 24/7.
Этот компьютер был установлен в серверной, температура +18 - до +20.
(разгон чего-либо не выполнялся)
--------------------------------------------------
Результаты.
Всего:
1) 20,924 (получил 242 задания - проверка 2х не завершена. Ошибок нет.)
2) 32,266 (получил 49 задания - проверка 10ти не завершена. Ошибка - 8мь.)
Н Ryzen 5 2600X, за 6-ть дней обогнал 4-х ядерный Core i5-3550 проработавший 23дня (правда не в полную силу).
Примерно через 4 часа после запуска, пк №2 использовался по полной.
>94% процессорного времени и 80% (из 16Gb) памяти занято приложениями.
Единственное, не заметил чтобы видеокарта серьезно использовалась. (хотя не часто смотрел)
В Einstein@home который был запущен одновременно на обеих машинах, такие результаты:
1) работал с 5го марта по 10 марта = 693 очка. (получил только одно задание)
2) работал с 5го марта по 10 марта = 20,693 очка. (получил 80 заданий, 21 подтверждено, 50 ошибка)
Вот такое вышло тестирование.
Эхх... Ryzen Threadripper 3990X (64 ядра), бы парочку. Дело пошло бы быстрее. 🙂
- А вообще, было бы интересно посмотреть более точное тестирование
одного из проектов, на 64 ядрах. (хотя бы в течение месяца)
P.S. Удачных всем вычислений.
1e5bf1a2a7d6.jpg

8b67e59af867t (1).jpg

54431d5cbea8t.jpg

url].jpg

[SETI_home_v8]

7 Невероятных Гражданских Открытий Ученого: от Гороха до Стивса
Кристиан Полсон-Браун

СПОЙЛЕР »

Было время, когда вам нужно было довольно модное образование и доступ к мощному телескопу, чтобы сделать новое астрономическое открытие. Благодаря технологиям и духу сотрудничества эти дни остались в прошлом. Теперь каждый может сделать новое открытие, даже не выходя из собственного дома! Гражданская наука действительно дает вам возможность открывать новые возможности. Нужны доказательства? Вот список из 7 удивительных астрономических открытий, сделанных гражданскими учеными-добровольцами.
1. «Мы приходим в горох» - маленькие зеленые горошки из космоса.
Изображение Хаббла, показывающее галактику зеленого горошка J0925 + 1403. (Фото: НАСА)
Хорошо, если честно, они не так уж и малы. Фактически, зеленый горошек, о котором мы говорим, имеет размер галактики (потому что это галактики)! Когда эти таинственные зеленые галактики были впервые обнаружены, они просто выглядели как маленькие зеленые мягкие капли в космосе, но некоторые умные ученые-граждане знали, что они особенные. Галактики зеленого горошка были обнаружены в рамках GalaxyZoo группой добровольцев, которые собирали примеры на форуме проекта. Астрономы никогда раньше не видели зеленых галактик, и им потребовалось некоторое время, чтобы понять, что они из себя представляют. Ответственные гражданские ученые были упомянуты рядом с астрономами, когда открытие было записано в научном журнале.
2. Капитан экзопланета и экзопланетисты.
Художественная концепция экзопланеты. (Фото: НАСА / JPL)
У них может не быть магических колец, но более 10 000 гражданских ученых объединили свои силы вовремя ABC Stargazing Live 2018 и обнаружили более 200 возможных экзопланет! Это было частью проекта «Исследователи экзопланет», и энтузиазм поразил астрономов. Возможно, самой захватывающей частью было открытие группы из 5 экзопланет, очень близких к их звезде. Все 5 экзопланет расположены на более узкой орбите, чем Меркурий к нашему собственному солнцу. Если бы они сформировались так близко, они, вероятно, врезались бы друг в друга, поэтому астрономы думают, что начали дальше и медленно двинулись внутрь.
3. Сверхновая распродажа, две по цене одной!
Остаток сверхновой IC 443. (Фото: Wikimedia Commons)
Гражданские ученые не просто открывали экзопланеты вовремя StarGazing Live 2018, они также обнаружили две новые сверхновые! Можно подумать, что некоторые из самых мощных взрывов во вселенной позволят легко обнаружить сверхновые, но космос действительно очень большой. Более 6000 гражданских ученых потребовали огромных усилий, но им удалось обнаружить две совершенно новые сверхновые типа 1а! Астрономы смогли использовать это открытие, чтобы сократить возраст Вселенной на 500 000 лет, оставив текущую оценку в 13 798 150 576 лет. Но не волнуйтесь, вселенная, мы все равно напишем 13 797 616 664 на ваших поздравительных открытках!
4. Полосатые кошки в космосе? Извините, нет, но звезда Табби очень крутая!
Художественная концепция «Звезды Табби». (Фото: НАСА / JPL)
Возможно, мы еще не обнаружили полосатых кошек в космосе (но пока), но Звезда Табби - загадка космического пространства, которая продолжает сбивать с толку астрономов. Обычно, когда планета вращается вокруг звезды, она блокирует небольшое количество света, но что-то блокирует до 20% света от звезды Табби! Это может быть массивная инопланетная надстройка (пилотируемая космическими кошками), но более реалистично это может быть гигантское пылевое облако. Загадочная капля света была впервые обнаружена гражданским ученым Табетой Бояджян в рамках проекта «Охотники за планетами». До тех пор, пока тайна не будет полностью раскрыта, звезда Табби останется головокружительной для астрономов.
5. Хотите планету имени вас? С гражданской наукой это возможно!
Орбита (68949) Mikeoates. (Фото: mikeoates.org)
Иметь планету, названную в честь вас, звучит так, как будто это что-то недосягаемое для обычного человека, но подумайте еще раз! Майк Оутс является гражданским-ученым, и в связи с тем, что он открыл более 140 новых комет, Международное астрономическое общество назвало его малой планетой 68949! Кометы были обнаружены с использованием свободно доступных данных из Солнечной и Гелиосферной обсерватории (SOHO). SOHO фактически использовался для обнаружения более половины всех известных комет, и его главная цель - изучить солнце, кометы просто продолжают мешать!
6. Переместитесь через Красного Гнома, теперь это все о Коричневых Гномах.
Художественная концепция коричневого карлика. (Фото: Wikimedia Commons)
Возможно, вы слышали о красных гномах и белых гномах, но слышали ли вы о коричневых гномах? Честно говоря, они на самом деле не звезды, а огромные газовые планеты, которые находятся где-то между планетой и звездой. Гражданские ученые находятся где-то между гражданином и ученым, так что на самом деле немного поэтично, что гражданская ученая Роза Кастро обнаружила своего собственного коричневого карлика. Роза только что закончила свой ужин и проводила некоторое время на сайте «Задний мир НАСА», когда делала открытие. Это может быть не так круто, как иметь небольшую планету в честь вас, но Роза была зачислена в качестве автора, когда открытие было опубликовано в Астрофизическом журнале.
7. Стив. Просто ... Стив ...
Фиолетовый Стив в Северном сиянии. (Фото: НАСА Годдард)
Стив - довольно скучное имя, верно? (извини, Стив) Тогда было немного странно, что некоторые гражданские ученые решили назвать совершенно новую часть северного сияния (одно из самых красивых явлений на Земле) «Стив». Опять же, гражданский научный проект сам по себе называется Aurorasaurus, так что причудливые имена, кажется, их вещь. Стивы - это таинственные пурпурные ленточки света в сиянии, которые, как оказалось, вызваны странным взаимодействием заряженных частиц с магнитным полем Земли. Мы бы сделали что-то более впечатляющее, как «Magneto Flashes».
8. Ваше имя здесь.
Этот список - только вершина айсберга. Есть бесчисленные удивительные открытия, которые ждут, когда страстные гражданские ученые придут и найдут их. Неважно, кто вы или откуда вы, однажды вы можете наткнуться на какую-то странную новую загадку, которая оказывается совершенно новым открытием. Можно даже ждать вас в нашем собственном AstroQuest!

http://astroquest.net.au/science/discoveries/
141_PIA17002-768x432.jpg

Artist’s_conception_of_a_brown_dwarf_like_2MASSJ22282889-431026-768x432.jpg

mikeoates_od-768x458.gif

PIA22081-768x432.jpg

steve_krista-768x603.jpg

[SETI_home_v8]

Компания Folding@home и коронавирус 2019-nCoV
Компания Folding@home объединяет исследователей по всему миру, которые работают над тем, чтобы лучше изучить коронавирус 2019-nCoV и ускорить научные усилия по разработке новых методов спасения людей. Установив предлагаемое программное обеспечение, каждый человек может пожертвовать неиспользованные вычислительные ресурсы своего компьютера консорциуму Folding@home, исследователи которого работают над улучшением понимания структур потенциальных мишеней для лекарств против 2019-nCoV, и помочь в разработке новых методов лечения.

Данные, которые пользователи таким образом помогут генерировать, будут быстро и открыто распространяться в рамках открытого научного сотрудничества нескольких лабораторий по всему миру, предоставляя исследователям новые инструменты для разработки жизненно важных лекарств.
2019-nCoV является близким родственником коронавируса SARS (SARS-CoV) и действует аналогичным образом. Для обоих коронавирусов первый этап заражения происходит в легких, когда белок на поверхности вируса связывается с белком-рецептором на клетке легкого. Этот вирусный белок называется шипом (отмечен красным цветом на изображении ниже), а рецептор – ангиотензинпревращающий фермент 2 (ACE2).

Иллюстрация, созданная Центрами по контролю и профилактике заболеваний США (CDC), показывает ультраструктурную морфологию коронавируса. Обратите внимание на шипы, расположенные на внешней поверхности вируса, которые придают ей вид короны, окружающей вирион.
Терапевтическое антитело представляет собой белок, который может блокировать связывание вирусного белка с рецептором и предотвратить заражение вирусом клетки легкого. Терапевтическое антитело уже было разработано для SARS-CoV, но для создания терапевтических антител или малых молекул против 2019-nCoV ученые должны лучше понять структуру белка вирусного шипа и механизм его связывания с рецептором ACE2, необходимым для проникновения вируса в клетки человека.
Белки все время движутся – они раскачиваются, складываются и разворачиваются, принимая различные формы. Поэтому необходимо изучить не одну форму вирусного шипа, а все возможные варианты с учетом колебания белка и складывания в альтернативные формы. Это позволит лучше понять, как шип взаимодействует с рецептором ACE2, и подобрать терапевтическое антитело. Уже существуют структуры вирусного шипа SARS-CoV, но они с низким разрешением, а формы шипа различаются у SARS-CoV и 2019-nCoV. У нас есть возможность оказать помощь в моделировании структуры белка-шипа 2019-nCoV и идентифицировать участки, на которые может быть нацелено терапевтическое антитело. Для этого нужно построить математические модели, но они требуют достаточной вычислительной мощности.
Каждый желающий может поучаствовать в работе, установив программу Folding@home и выбрав вкладку «Any Disease». Один белок 2019-nCoV, протеаза, кодируемая вирусной РНК, уже кристаллизован. И хотя интересующий белок-шип 2019-nCoV еще не расшифрован, можно использовать гомологичную структуру шипа SARS-CoV для идентификации мишеней терапевтических антител.
Аминат Аджиева, портал «Вечная молодость»http://vechnayamolodost.ru по материалам FOLDING@HOME: FOLDING@HOME Takes Up The Fight Againist COVID-19/2019-NCOV.
(https://foldingathome.org/2020/02/27...-19-2019-ncov/ )
(https://foldingathome.org/start-folding/ )

[Полковник Исаев]

Цитата (SETI_home_v8) »

Компания Folding@home объединяет исследователей по всему миру, которые работают над тем, чтобы лучше изучить коронавирус 2019-nCoV и ускорить научные усилия по разработке новых методов спасения людей.

Компания Folding@home голимый лохотрон, занимающийся хрен знает чем без каких-либо достижений. А COVID-2019 был создан и изучался ещё в 2015 г. в США, о чём они сами публиковали статьи в своём крупнейшем научном издании:
https://www.nature.com/articles/nm.3985
https://www.nature.com/news/engineer...search-1.18787
В связи с чем в мире могут произойти далеко не самые хорошие вещи, вплоть до войны, поскольку США оплачивать убытки многих стран не станет.
МИД Китая уже призывал США объясниться по поводу заражения, а учёные Канады выкопали эту статью по ссылкам выше и сравнили состав вируса, его характеристики и симптомы заражённых - всё сошлось и вызвало ещё больше вопросов, поскольку в природе крайне маловероятен симбиоз вирусов летучих мышей, змей и ВИЧ.

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

Компания Folding@home голимый лохотрон, занимающийся хрен знает чем без каких-либо достижений. А COVID-2019 был создан и изучался ещё в 2015 г. в США, о чём они сами публиковали статьи в своём крупнейшем научном издании:
https://www.nature.com/articles/nm.3985
https://www.nature.com/news/engineer...search-1.18787
В связи с чем в мире могут произойти далеко не самые хорошие вещи, вплоть до войны, поскольку США оплачивать убытки многих стран не станет.
МИД Китая уже призывал США объясниться по поводу заражения, а учёные Канады выкопали эту статью по ссылкам выше и сравнили состав вируса, его характеристики и симптомы заражённых - всё сошлось и вызвало ещё больше вопросов, поскольку в природе крайне маловероятен симбиоз вирусов летучих мышей, змей и ВИЧ.

теория заговора

[Полковник Исаев]

SETI_home_v8
Нет, не теория и не заговора, просто бабло побеждает и зло и добро и всё на свете.

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

SETI_home_v8
Нет, не теория и не заговора, просто бабло побеждает и зло и добро и всё на свете.

Ну тогда можно ни на что не надеяться и сразу сложить лапки к верху, но понятно же что это не наш метод))...

[Lazy_Cat]

Цитата (SETI_home_v8) »

теория заговора

Очень удобный ярлычок...

[InFakes]

Lazy_Cat, а ник в F@H LazyCat не ваш случаем?

[9285]

Цитата (SETI_home_v8) »

теория заговора

Не знаю как насчёт этой теории, но у меня всегда волновал вопрос о том что реально рассчитывается в тех или иных проектах. А то может какой нибудь Covid 2022?

[SETI_home_v8]

Немного про RakeSearch - заполнения и интересная частично ортогональная пара!

Ранее [ https://vk.com/wall-34590225_292 ] мы рассказавали о новом поиске R10 в рамках проекта RakeSearch, последовавшего за поиском "перестановочных" диагональных латинских квадратов 9 ранга (он же - поиск R9). Сейчас появился повод рассказать о некоторых его деталях!
На первом из прицеплённых изображений - матрица квадрата 10 ранга, клетки которой раскрашены в несколько цветов:
- серым цветом отмечена верхняя строка с зафиксированными значениями клеток - {0, 1, 2, ..., 9} (выходить за рамки квадратов с такой строкой (они же - нормализованные квадраты) - нет смысла, т.к. ненормализованных квадрат может быть сведён к нормализованному);
- красным цветом обозначены клетки главной и побочной диагоналей, не относящиеся к первой строке;
- оранжевым цветом обозначены клетки первой и второй строки которые вместе с диагоналями и первой (фиксированной) строкой заполняются ещё на этапе генерации, workunit-а;
- зелёным цветом обозначаются клетки, заполняемые во время обработки задания на компьютере участника - вычислительный модуль, заполняя матрицу до конца, формирует всё новые и новые диагональные латинские квадраты и переставляя в них строки, пробует получить ортогональную пару из исходного (только что сформированного) ДЛК перестановкой его строк.
Как вы также можете видеть, все красные и оранжевые клетки пронумерованы в определённом порядке. Это порядок, по которому они заполняются, при формировании комбинации для очередного workunit-а. При этом, клетки самой верхней, фиксированной строки - не пронумерованы потому, что они не меняются и какая бы не получилась комбинация в других клетаках - они в ней всегда присутствуют в одном и том же виде.
Интереса ради, мы можем посчитать - сколько же возможно комбинаций, которыми можно заполнить самую первую пронумерованную клетку, или первые две, или три... и так далее. Если получившиеся числа выписать в табличку вида {Число клеток, Число заполнений} то мы получим ряд, возрастающий почти всё время (но не всё время) и с темпом, менающимся от клетки к клетке. Для первых 28 клеток, пронумерованных на изображении он получается таким:
1 - 8
2 - 57
3 - 356
4 - 1909
5 - 8544
6 - 30637
7 - 82508
8 - 148329
9 - 133496
10 - 934472
11 - 5356527
12 - 26980186
13 - 117013695
14 - 424874652
15 - 1210593966
16 - 2603495520
17 - 3755155200
18 - 2723433984
19 - 17021462400
20 - 82230388428
21 - 341712006852
22 - 1187460703344
23 - 3329849282564
24 - 7024312609228
25 - 9908083279232
26 - 7996577754080
27 - 43965973715660
28 - 212963246290200
Первые ~18 строк этой таблицы (или членов ряда - кому как больше нравится) вычисляются очень быстро - на отдельно взятое число уходят доли секунды, секунды или минуты в один поток, на уже давно выпущенном процессоре Intel Core i5-3570K. Чтобы пойти дальше, надо произвести намного больше вычислений - к примеру, для получения 28 члена ряда потребовалось ~50 суток процессорного времени CPU с архитектурой Haswell.
Но это число - 212963246290200 - интересно и другим. Как говорилось в самом начале, на первом изображении показано заполнение матрицы квадрата при генерации workunit-ов. А это значит, что каждая коминация заполнения этих клеток - это отдельный workunit. А число комбинаций, которыми мы можем заполнить эти клетки, соответственно, это и есть число workunit-ов, которые мы могли бы сгенерировать, если бы решили выполнить поиск по всему пространству ДЛК 10 ранга! Или, 212 триллионов 963 миллиарда 246 миллионов 290 тысяч 200 workunit-ов! Конечно - это слишком много и поиск будет только частичным, по небольшой части от возможно пространства.
Но даже в рамках частичного поиска, можно наткнуться на что-нибудь интересное. И об этом - новость № 2!
В каждом результате, приходящем с компьютера участника проекта, записываются пары со степенью (или "характеристикой") ортогональности более 80. И в каждом результате таких находится как минимум несколько штук. По мере обработки результатов - накапливается статистика о том, сколько пар с той или иной степенью ортогональности было обнаружено. По итогам сентября (то есть, за июль, август и сентябрь вместе взятые) она выглядела следующим образом:
Degree 81: 3887427
Degree 82: 899172
Degree 83: 181014
Degree 84: 33997
Degree 85: 5254
Degree 86: 900
Degree 87: 94
Degree 88: 16
Degree 89: 0
Degree 90: 0
...
Degree 100: 0
Хорошо видно, что переходе к следующей степени ортогональности число найденных пар уменьшается где-то в 4-6 раз. Но при переходе от степени 86 к 87 - разница уже почти в 10 раз (возможно - это временное явление и при дальнейшем накоплении статистики - мы увидим что-то иное), а после степени 88 - уже нет ничего, хотя если бы тенденция соблюдалась, мы должны были бы увидеть от 1 до 3 пар со степенью ортогональности 89!
И вот прошла первая половина октября. Что мы видим в результатах за эти две недели? А вот что:
Degree 81: 1329684
Degree 82: 330656
Degree 83: 74528
Degree 84: 14608
Degree 85: 2624
Degree 86: 400
Degree 87: 47
Degree 88: 6
Degree 89: 0
Degree 90: 1
Degree 91: 0
...
Degree 100: 0
- всё почти тоже самое - даже разрыв между степенями 86 и 87 до карикатурности похож на общую статистику, также нет ни одной пары со степенью 89... но есть 1 пара с 90! К тому же, если мы прибавим число пар с ХО = 88 (ХО - это "характеристика ортогональности", она же - "степень") найденных в первой половине октября к общей статистики, то получим 6 + 16 = 22! А ведь примерно таким (т.е. где-то 25 к 1) и должно быть, судя по статистике, соотношение числа пар на двух ступенях, отстоящих друг от друга на 2 уровня - как в случае с ХО = 88 и ХО = 90! Вот только промежуточное звено с ХО = 89 "куда-то пропало"!
Что это? Какая-то закономерность? Случайность? Что-то ещё? Увидим!
Ну, а саму пару с ХО = 90 - вы можете увидеть на втором из прикреплённых изображений. Нашли её - josef j из команды Russia Team и Thyler Durden@P3D из команды Planet 3DNow! однако вычисления каждого участника приближали эту находку. А может быть, (кто знает?) - и чего-то ещё!
www.Boinc.ru
Спасибо за участие и поддержку!
k3YXpNM_Kac.jpg

mGiqZry_GNw.jpg

[Yura12]

Сегодня, 31 марта 2020 года в мире распределённых вычислений происходит интересное значимое событие. Самый старый и популярный из всех проектов SETI@Home, занимавшийся поиском внеземной жизни на основе анализа данных записанных с радиотелескопа, прекращает раздавать новые задания и выходит на стадию завершения. По миру высвобождаются огромные вычислительные мощности.

Освободившиеся вычислительные мощности можно перевести:

1) Кто принципиально увлечён только астрономическими проектами распределённых вычислений, можно переключиться на проекты Asteroids@home (анализ формы и вращения астероидов) и Einstein@Home (поиск радиопульсаров).

2) Можно подключиться к отечественным проектам, сейчас ведущим исследования по математике в области латинских квадратов. Это проекты RakeSearch ( https://rake.boincfast.ru/rakesearch/ ) и Gerasim@Home ( http://gerasim.boinc.ru/ ).
В скором будущем, в ближайшие месяцы, должны возобновить работу ещё два отечественных проекта – это Acoustics@Home и SAT@Home 2.0 – в будущем можно будет присоединиться и к ним.

3) И также можно переключиться (или подключить параллельно) на проекты, ведущие исследования в области медицины и биологии. Это проекты TN-Grid ( https://gene.disi.unitn.it/test/ ) и World Community Grid (они используют ресурсы центрального процессора) и проект GPUGRID, который использует ресурсы видеокарт NVidia. Сейчас, в данный момент новым пользователям можно поддержать именно 3 этих медико-биологических проекта, поскольку два других Folding@Home и Rosetta@Home сейчас и так сильно перегружены (в связи с поиском лекарства от коронавируса в эти проекты и так пришло сейчас много участников).

[Полковник Исаев]

Yura12
Так нашли жизнь на марсе или нет?

[Yura12]

Цитата (Полковник Исаев) »

Yura12
Так нашли жизнь на марсе или нет?

Пока проект ещё не завершён. (Пока только не выдаются новые задания). Далее будут ещё обрабатываться, анализироваться результаты расчётов. И как говорилось на их сайте - делаться научные публикации.

[Полковник Исаев]

Yura12
Там нечего обрабатывать, поскольку нет технических средств для реального поиска иных цивилизаций.

[Lazy_Cat]

Цитата (Полковник Исаев) »

...нет технических средств для реального поиска иных цивилизаций.

А как же гадание на информационной гуще из нулей и единиц?

[InFakes]

Цитата (Yura12) »

поскольку два других Folding@Home и Rosetta@Home сейчас и так сильно перегружены

Задания есть, так что нормально всё там Если надумаете - 47191 TSC! Russia велкам)

[SETI_home_v8]

Метагеномика помогла предсказать структуры для 614 семейств белков

Третичные структуры белков: в каждой паре слева стоит предсказание компьютерной модели, а справа — экспериментально установленная структура.
Изображение: Sergey Ovchinnikov et al./ Science
Международный коллектив ученых из США и Саудовской Аравии при помощи нескольких вычислительных методов и анализа метагеномных последовательностей предсказал трехмерные структуры 614 белковых семейств, для которых этого ранее не удавалось сделать экспериментально. Исследование опубликовано в Science.

Исследование структуры белков остается одной из самых востребованных задач в современной молекулярной биологии, так как все функции белков, параметры их взаимодействий друг с другом и прочими веществами так или иначе определяются именно пространственной структурой. Несмотря на то, что первичную структуру (последовательность аминокислот в цепи) узнать сравнительно нетрудно, восстановление из нее третичной структуры (как именно белок свернут в пространстве) оказывается крайне сложной вычислительной задачей. Экспериментально для ее решения применяются методы рентгеноструктурного анализа или спектроскопия ядерного магнитного резонанса, однако далеко не во всех случаях с их помощью удается установить структуру того или иного белка.

Одним из подходов к решению этой проблемы является гомологическое моделирование. Гомологами называют белки, имеющие общее происхождение и поэтому обладающие схожими фрагментами в аминокислотной последовательности. Два белка-гомолога обычно обладают похожей пространственной структурой за исключением небольшого числа отличающихся участков, которые уже не так сложно разрешить. Проблемой этого метода остается тот факт, что для многих белковых семейств структура не известна, поэтому нет такого гомолога, с которым можно было бы сравниться.

Пример, как анализ последовательности ДНК из коэволюционирующих организмов помогает уточнить карту взаимодействий аминокислотных радикалов.
Изображение: David de Juan et al./ Nature Reviews
В том случае, когда о структуре целевого белка не известно практически ничего, для ее предсказания применяются вычислительные методы, которые пытаются хотя бы угадать третичную структуру на основе аминокислотной последовательности. Для этого необходимо учесть все взаимодействия между всеми боковыми аминокислотными радикалами, а затем найти такую конфигурацию цепи, при которой энергия этих взаимодействий минимальна. Эта задача, если подходить к ней методом перебора, практически неразрешима даже на современных суперкомпьютерах за счет огромного числа вариантов укладки цепи. Однако это число можно значительно уменьшить, если учесть многие локальные особенности, характерные для большинства белковых цепей. Например, можно построить «карты», указывающие на то, какие аминокислоты часто находятся рядом, а какие — наоборот, стремятся оттолкнуться.
Недавно исследователями был предложен один из самых эффективных методов уменьшения пространства перебора укладки белковой цепи, который основан на анализе мутантных гомологичных последовательностей. Идея метода заключается в том, что довольно часто случайные мутации аминокислот в белковой цепи сопровождаются возникновением других, компенсаторных мутаций, которые нивелируют негативный эффект исходной мутации. Например, появление в цепи аминокислоты с крупным боковым радикалом может компенсироваться уменьшением размера радикала в соседней области, что позволяет сохранить общую укладку цепи. Такая ко-эволюция в белковой последовательности может указывать на то, что мутированные аминокислоты скорее всего контактируют друг с другом в пространстве. Такая информация существенно упрощает компьютерным системам перебор возможных вариантов структуры.
Этот подход ученые уже использовали для моделирования нескольких белковых структур (1,2,3), однако до сих пор он был ограничен последовательностями из известных баз данных. Авторы нового исследования предложили учитывать при компьютерном предсказании структуры неизвестного белка результаты метагеномных анализов. Метагеномика подразумевает секвенирование всей выделенной из какого-либо живого сообщества ДНК (это могут быть образцы морской воды, содержимого кишечника и т.д.), что позволяет узнать последовательности гораздо большего числа микроорганизмов, чем можно вырастить в лаборатории. При анализе белковых последовательностей такой подход хорош еще и тем, что в «дикой» микробной экосистеме одновременно присутсвует большое число близких видов, имеющих различные компенсаторные мутации.

Третичные структуры белков, предсказанные с помощью нового метода.
Изображение: Sergey Ovchinnikov et al./ Science
Применив новый метод к известным аминокислотным последовательностям, ученым удалось предсказать ранее не описанные структуры для белков из 614 семейств, среди которых 206 были мембранными белками (их структуры биологам традиционно даются существенно тяжелее). Многие из предсказанных структур удалось отнести к уже известному типу третичной структуры, однако для 137 белков поиск по крупнейшей специализированной базе Protein Data Bank не дал результатов, то есть они представляли собой новые типы свертки (новые фолды).

Авторы отмечают, что их результаты описывают около 12 процентов от всех белковых семейств, для которых известна первичная, но не определена третичная структура. Тем не менее, остается еще большое число неописанных структур, которые, как полагают ученые, удастся предсказать на основании метагеномных данных.

Тарас Молотилин
www.Boinc.ru
6e7bb4eb3f61105207c94f885b5d49a1.jpg

44d716eb3f8a3c97db93391fe6567b34.jpg

3045471cd0bf60d559d276a6e6da3f6b.jpg

[Zagadnik]

Только ни одного упоминания F@H в статье я не увидел...
А картинки красивые, похожие крутил F@H. Полюбоваться можно.

[SETI_home_v8]

ФЕРМИ ГАММА-ЛУЧШИЙ ПОИСК ПУЛЬСАРОВ

Что такое нейтронная звезда?

Сечение нейтронной звезды. Плотности выражаются в ρ0 плотности ядерной материи насыщения, где нейтроны начинают касаться друг друга.

Когда массивная звезда использовала все свое ядерное топливо для производства энергии, она взрывается в сверхновой. В этом процессе внешние слои бывшей звезды разрушаются, в то время как ядро разрушается под действием собственного веса. Ядро звезды сжимается настолько, что протоны и электроны в нем объединяются, превращаясь в нейтроны (и нейтрино). Полученный объект называется нейтронной звездой. Если нейтронная звезда весит более двух или трех солнечных масс, она коллапсирует дальше и образует черную дыру.

Нейтронные звезды - экзотические объекты. Они состоят из вещества, гораздо плотнее упакованного, чем обычно, что дает всей звезде плотность, сравнимую с атомным ядром. Диаметр нашего Солнца уменьшился бы до 30 километров, если бы он был таким плотным. Нейтронные звезды также вращаются вокруг себя до сотни раз за одну секунду.

Что такое пульсар?

Нейтронные звезды имеют чрезвычайно сильные магнитные поля. Заряженные частицы, ускоренные вдоль силовых линий, испускают электромагнитное излучение на разных длинах волн. Это излучение связано в конус вдоль оси магнитного поля. Когда нейтронная звезда вращается вокруг своей оси вращения, конусы излучения проникают через небо, как луч маяка, потому что ось вращения обычно наклонена относительно оси магнитного поля. Нейтронная звезда становится видимой как пульсар, если лучи проносятся над Землей. Пульсары вращаются от одного раза в несколько секунд до одного раза за миллисекунды. Эти периоды вращения могут быть очень стабильными с точностью, которая помещает их в число самых точных часов во Вселенной.

Первый пульсар был обнаружен в 1967 году Джоселин Белл Бернелл на радиоволнах. В настоящее время мы знаем более 2500 таких радиопульсаров. Но пульсары были обнаружены и на других длинах волн. Мы знаем много рентгеновских и гамма-пульсаров, поскольку было замечено несколько оптических пульсаций. Ученые наблюдали много пульсаров на нескольких длинах волн, но некоторые пульсары остаются необнаруженными в частях электромагнитного спектра. В некоторых случаях ученые уже могут объяснить, почему определенный пульсар излучает в одной части спектра, а не в другой. Однако еще не все механизмы, которые регулируют излучение в различных частотных диапазонах, полностью понятны.

Почему некоторые пульсары видны в радиоволнах, а другие в гамма-лучах?

Пульсар гамма-излучения - это компактная нейтронная звезда, которая ускоряет заряженные частицы до релятивистских скоростей в своем чрезвычайно сильном магнитном поле. Этот процесс производит гамма-излучение (фиолетовое) намного выше поверхности компактных остатков звезды, например, в то время как радиоволны (зеленого цвета) излучаются над магнитными полюсами в форме конуса. Вращение перемещает области эмиссии через наземную линию видимости, заставляя пульсар периодически светиться в небе.

Впечатление художника о пульсаре, излучающем радиоволны (зеленые) и гамма-лучи (пурпурный). кредит: НАСА / Ферми / Крус де Уайлд

Правдоподобным объяснением того, почему некоторые пульсары видны как гамма-пульсары, а не как радио пульсары, может быть то, что радиоволны с более низкой энергией связаны в более узком конусе на магнитных полюсах, чем высокоэнергетическое гамма-излучение. Поскольку излучение в основном испускается вдоль поверхности конуса, а волны разной длины излучаются в конусах с разным распространением, радиоволны и гамма-волны покидают нейтронную звезду в разных направлениях. Таким образом, пульсар может стать видимым как гамма-излучение или радио пульсар для удаленного наблюдателя (в зависимости от того, какой конус проходит через положение наблюдателей).
Другая модель имеет гамма-излучение, возникающее не в полярных областях магнитного поля, а в экваториальной плоскости, где линии поля нарушаются. Тогда, конечно, пульсар может просто не излучаться в гамма-лучах или радио по сути. Поэтому очень важно наблюдать как можно больше пульсаров на всех длинах волн, чтобы лучше понять эти механизмы.

Для некоторых пульсаров в двоичных файлах возможно другое объяснение. Если энергетическое излучение пульсара попадает на спутник, материал поверхности спутника сдувается. Материал затем плавает в окружении двойной системы. Радиоволны легко блокируются этим, в то время как гамма-лучи обычно не затрагиваются.

Какие данные используются Einstein@Home?

На этой компьютерной графике показана структура спутника НАСА Fermi. Центральная приборная платформа в форме коробки лежит между солнечными батареями. Большой телескоп, данные которого оценивали астрономы, скрыт под черной крышкой, видимой сверху.

Наблюдения за небом в гамма-лучах с очень высоким временным разрешением проводятся с помощью телескопа большой площади (LAT) на борту космического телескопа гамма-излучения Fermi НАСА. Спутник вращается вокруг Земли каждые 95 минут на низкой орбите ок. 560 километров над землей, при этом LAT всегда почти идеально обращен от Земли.

LAT может обнаружить отдельные фотоны гамма-излучения, их энергию (в диапазоне от 20 МэВ до 300 ГэВ), направление, из которого они пришли (до менее чем градуса) и когда они прибыли (до нескольких микросекунд). В любой момент времени LAT «видит» около пятой части всего неба. Орбитальное движение спутника и Земли, а также раскачивающее движение спутника гарантируют, что LAT покрывает все небо после двух орбит. Все данные становятся общедоступными в течение нескольких часов для всех. Карты неба и исходные каталоги создаются и регулярно обновляются с помощью данных LAT, полученных в течение более длительного времени (года).

Ученые Einstein@Home выбрали самые «похожие на пульсар» объекты на основе их распределения энергии гамма-лучей в качестве целей из более чем 1000 неопознанных источников в каталоге источников Fermi-LAT. Для 118 выбранных источников они использовали новые высокоэффективные методы анализа обнаруженных фотонов гамма-излучения на наличие скрытых периодичностей. Это поиск гамма-пульсаров Ферми (сокращенно: FGRP).

К настоящему времени исследователи из Einstein@Home также отобрали три источника, которые выглядят как «пульсары» и где другие наблюдения указывают на то, что они находятся в двойных системах. В сочетании с оптическими наблюдениями этих систем (см. «Как Эйнштейн@Home ищет гамма-пульсары в двойных системах?» Ниже), Эйнштейн@Home ищет гамма-пульсары в двойных системах. Всякий раз, когда новые оптические наблюдения указывают на двойную систему для источника гамма-излучения, подобного пульсару, он выбирается, и съемка расширяется. Это гамма-пульсары Ферми в бинарных файлах (сокращение: FGRPB).

Почему так сложно найти гамма-пульсары?

Все небо гамма-лучей, как видно из телескопа большой площади Ферми. Цвета показывают интенсивность гамма-излучения в полосе обнаружения Ферми.

Найти периодические пульсации от гамма-пульсаров очень сложно, особенно от очень быстрых миллисекундных пульсаров. В среднем только 10 фотонов в день регистрируются из типичного пульсара с помощью LAT на борту космического корабля Fermi. Для выявления периодичности необходимо проанализировать данные за годы, в течение которых пульсар может вращаться десятки миллиардов раз. Для каждого фотона необходимо точно определить, когда в течение одного периода вращения в миллисекундах он испускался. Это требует поиска по длинным наборам данных с очень хорошим разрешением, чтобы не пропустить ни одного сигнала. Вычислительная мощность, необходимая для этих «слепых поисков», когда информация о пульсаре практически неизвестна, огромна.

Что нового в поиске гамма-пульсаров в Einstein@Home?

Новые методы, использованные в обзоре Einstein@Home, улучшают чувствительность поиска, не увеличивая связанные с этим вычислительные затраты. Они состоят из начальной стадии поиска, более чувствительной, чем в предыдущих поисках гамма-излучения Einstein@Home. Эта начальная стадия поиска производит много перспективных кандидатов. Затем они сопровождаются еще более чувствительной второй стадией, которая увеличивает масштаб и сужает неопределенность в физических свойствах пульсара. Последний этап поиска выполняется не на Einstein@Home, а на компьютерном кластере Atlas в Институте гравитационной физики им. Макса Планка (Институт Альберта Эйнштейна) в Ганновере.

В последние годы все открытия в области слепого поиска гамма-излучения были сделаны Einstein@Home. Всего Einstein@Home уже обнаружил 23 новых гамма-пульсара, что составляет более трети всех таких объектов, обнаруженных в результате слепых поисков.

Почему так трудно найти гамма-пульсары в двойных системах?

Чтобы однозначно идентифицировать гамма-пульсар, его свойства должны быть известны с очень высокой степенью точности. Только тогда астрономы могут определить фазу вращения, при которой каждый из гамма-квантов испускался пульсаром. И только тогда гамма-пульсация может быть обнаружена, без сомнения. Ни одно из соответствующих свойств пульсара, таких как его положение в небе, его частота вращения и то, как это изменяется, а также параметры орбиты двойной системы, априори не известны.

Исследователи должны проверить множество комбинаций этих свойств в слепом поиске. Количество возможных комбинаций особенно велико, поскольку бинарные пульсары часто вращаются с очень высокими частотами. Если бы ученые сразу же искали данные Ферми за несколько лет, число возможных комбинаций было бы настолько велико, что необходимые вычислительные усилия сделали бы практическую реализацию невозможной.

Как Einstein@Home ищет гамма-пульсары в двойных системах?

Новый метод анализа разбивает полный набор данных на более короткие перекрывающиеся участки. Каждый из разделов теперь можно искать отдельно; индивидуальные результаты затем объединяются оптимальным образом. В целом, этот метод поиска почти так же чувствителен, как и поиск по всем данным, полученным с 2009 года, за один прогон. Если в определенной комбинации параметров обнаружен многообещающий сигнал, полный набор данных можно очень быстро проверить с помощью этой комбинации.

Ключ заключается в том, чтобы распределять комбинации параметров настолько разумно, насколько это возможно, чтобы любой сигнал был найден с максимально возможной вероятностью, и чтобы избежать ненужных вычислений. В новом методе анализа используется алгоритм, который адаптивно улучшает комбинации параметров, также называемые точками сетки, чтобы покрыть общее пространство параметров при минимальных затратах на вычисления.

Кроме того, наблюдения с оптическими телескопами используются для максимально возможного ограничения диапазона неизвестных параметров. Например, глядя на изменения яркости у разных цветов предполагаемого спутника гамма-излучения пульсара, можно узнать о свойствах орбиты пульсара и получить хорошие оценки того, где пульсар находится на своей орбите в какой момент времени. насколько велика орбита и каков ее угол к линии обзора. Эти оценки помогают значительно ускорить поиск Einstein@Home.

Что происходит, когда ваш компьютер обнаруживает пульсар?

Если анализ определенного набора рабочих узлов выглядит многообещающе и показывает явные или слабые признаки неизвестного гамма-лучевого пульсара, дальнейший последующий анализ всех существующих данных Ферми проводится для подтверждения существования пульсара. Способы отслеживания более вычислительно интенсивны, чем методы поиска, но также более чувствительны и, таким образом, способны определить, является ли многообещающий кандидат пульсаром.

При обнаружении пульсаций строится математическая модель (называемая «временным решением»). Он точно предсказывает время прибытия каждого отдельного импульса в течение многих лет наблюдений Fermi LAT. Модель синхронизации может быть использована для извлечения астрофизической информации о пульсаре (и для бинарного пульсара также о его спутнике).

Горстка пользователей, на чьих компьютерах был проведен первоначальный анализ данных и которые нашли кандидата с самой высокой значимостью, будет зачислена в раздел признаний в статье о научных открытиях.

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/

1024px-Neutron_star_cross_section.svg_.png

230231main_glast-hires3.jpeg

pulsar_illustration.jpg

skymap.jpg

[SETI_home_v8]

Подпроект OpenZika из World Community Grid выдал последнюю партию заданий.

Ранее [ https://vk.com/wall-34590225_286 ], уже говорилось о том, что подпроект OpenZika близок к завершению этапа масштабных вычислений, во время которого выполнялся поиск веществ, которые могли бы лечь в основу лекарств от лихорадок Зика и Денге. И, судя по всему, этот конец достигнут - [ https://www.worldcommunitygrid.org/forums/wcg/viewpos.. ]. Далее - дополнительные исследования перспективных соединений. Если среди них окажутся те, что можно использовать для лечения (ведь вещество-кандидат может оказаться таким, что будет уничтожать не только вирус, но и возможного пациента - сначала надо оценить насколько оно безопасно), то затем в дело вступят лаборатории с колбами, мензурками и экспериментами "в стекле". Если оставшиеся соединения-кандидаты пройдут и этот отбор - то работа пойдёт дальше, включая клинические испытания и, возможно - завершится готовым лекарством!

Мы - участники распределённых вычислений, на ещё одном участке, сделали своё дело! Более 84000 лет нашего процессорного времени (CPU Time) перемололи 8.5 миллиардов подзадач моделирования, разными способами, упакованными в рассылавшихся заданиях! В среднем - около 75 лет CPU за каждый день вычислений, что примерно равно суперкомпьютеру с ~ 27375 тысяч ядер/потоков и, к примеру, сопоставимо со вторым по мощности суперкомпьютером России, установленном в Росгидромеде [http://top50.supercomputers.ru/systems/4574] в 2018 году. В нём - 35136 ядер и 70272 потока (если включен HyperThreading).

Теперь - дело за исследователями в лабораториях. Пожелаем же им удачи!

World Community Grid - View Thread - OpenZika Project Update - July 2019 (News on Project Ending)

www.worldcommunitygrid.org

34.png

ZbQznMudrNkMRcU-800x450-noPad.jpg

[SETI_home_v8]

Проект Illustris представляет собой крупное космологическое моделирование формирования галактики, выполненное в конце 2013 года с использованием современного цифрового кода и всеобъемлющей физической модели. Опираясь на несколько лет усилий участников совместной работы, симуляция Illustris представляет собой беспрецедентную комбинацию высокого разрешения, общего объема и физической точности. Страница About содержит подробные описания проекта, как для широкой общественности, так и для исследователей в этой области.

https://www.illustris-project.org/

На этом веб-сайте мы представляем научную мотивацию проекта, список участников совместной работы, ключевые результаты и ссылки, фильмы и изображения, созданные на основе данных моделирования, информацию о доступе к общедоступным данным и инструменты для интерактивного исследования данных. Краткое видео ниже представляет собой сборник, сделанный из некоторых фильмов, доступных на странице «Медиа», где доступно много дополнительных визуализаций.

https://youtu.be/NjSFR40SY58
- Сотрудники Illustris

Взято отсюда: https://boinc.ru/forum/
illustris_box_dmdens_gasdens_sm.jpg

illustris_massive_galaxies_evolution_stars_gas_sm.jpg

illustris_moviethumb_dome180mono_2k_gastemp.jpg

illustris_moviethumb_sb0_shocks.jpg

illustris_moviethumb_stars_rho_temp_met_2264.png

[SETI_home_v8]

Исследование картирования маркеров рака, анализирующие данные рака легких.

СПОЙЛЕР »

Исследовательская группа по картированию онкологических маркеров
31 января 2020 г.
Резюме
В этом всеобъемлющем обновлении команда «Картографирование маркеров рака» обсуждает прошлое (рак легких), настоящее (рак яичников) и будущее (саркома) проекта.
Фон https://www.worldcommunitygrid.org/r...m1/overview.do
Проект «Картирование маркеров рака» (MCM) был разработан для выявления маркеров, связанных с различными типами рака, и путем уточнения процесса идентификации этих маркеров, для более эффективной идентификации таких биомаркеров для других заболеваний. Мы стремились проанализировать несколько наборов данных о раке, чтобы выявить потенциальные биомаркеры для этих раковых заболеваний, которые могли бы в конечном итоге помочь ученым и врачам раньше выявлять раковые заболевания и создавать персонализированные методы лечения. Первые три набора данных в плане MCM - это легкие, яичники и саркома, представляющие прошлое, настоящее и будущее MCM. Обработка легких завершена. Идет обработка маркера яичников, но он близок к завершению. Сейчас мы готовимся к переходу на саркому.
Обработка набора данных в Grid World Community за месяцы и годы приводит к огромному количеству данных, и эти данные не могут использоваться напрямую, но затем их необходимо сопоставлять, фильтровать и анализировать различными способами. Мы сосредоточились на этом шаге постобработки в нашей лаборатории.
В этом обновлении мы в основном обсудим некоторые работы, выполненные с обработанным набором данных легких, но сначала мы взглянем на будущее.
Последние приготовления к саркоме
Предстоящий набор данных по саркоме будет самым сложным на сегодняшний день. Он содержит потенциальные биомаркеры, взятые из нескольких источников: измерения активности РНК, ДНК и белка, мутации и другие биологические условия.
С такой подробной информацией о каждом образце в наборе данных потребовалось некоторое усилие, чтобы уменьшить набор данных и размеры результатов до практических уровней. В настоящее время мы тестируем рабочие единицы нашего чернового набора данных и планируем работу.
В следующем обновлении будет объявлено о запуске новой фазы проекта MCM, сосредоточенной на саркоме, и будет предоставлено больше подробностей.
Результаты из набора данных легких
Биомаркеры в наборе данных легких МСМ измеряют активность тысяч генов. В совокупности эти биомаркеры охватывают большую часть человеческого генома. Большая часть работы с легкими MCM обрабатывается с помощью опросных подписей World Community Grid, случайным образом взятых из всего набора биомаркеров. Более короткая вторая фаза легкого MCM привлекала подписи от оптимизированных подмножеств этих биомаркеров.
Вклад вычислительных циклов в проект был экстраординарным. Члены World Community Grid обработали 4,5 триллиона кандидатов на рак легкого в основной фазе легкого MCM, 220 миллиардов в начальной экспериментальной фазе и 1,6 триллиона сигнатур в фазе оптимизации.
Мы обсудим некоторые выводы из основной фазы легкого MCM в этом обновлении.
Вопрос о размере подписи
MCM рака легких обследовал подписи нескольких размеров. Размеры варьировались от 5 биомаркеров до 100, при этом наибольшее внимание уделялось сигнатурам в диапазоне от 10 до 20 биомаркеров. Чтобы сигнатура рака успешно применялась в клинической практике, размер сигнатуры является компромиссом между диагностической силой, сложностью и стоимостью. Каждый биомаркер потенциально может добавлять диагностическую информацию к сигнатуре, повышая точность, но слишком большое количество биомаркеров также может добавлять шум и излишне увеличивать стоимость и сложность для практического использования в клинике.
На рисунке ниже показано влияние размера подписи на пиковую точность. Почти для любого размера сигнатура, построенная из случайно выбранных биомаркеров, будет иметь низкую точность, но, протестировав достаточное количество таких сигнатур, а затем посмотрев на точность верхней фракции (скажем, верхней 0,01%), мы увидим эффект, производимый размер подписи. Тщательно разработанные подписи должны достигать той же точности, используя меньше биомаркеров.
Рисунок 1А
Рисунки 1A и 1B: Размер влияет на потенциальную точность подписи. (A) Распределение баллов по успешным сигнатурам разных размеров. (B) Присмотритесь к влиянию размера точности оценки. Пиковая точность находится в сигнатурах между 40-80 биомаркерами.
Какие биомаркеры наиболее успешны?
В основной фазе легкого MCM сигнатуры были построены из биомаркеров, выбранных случайным образом из набора данных. Таким образом, у каждого биомаркера была одинаковая вероятность появления в каждой новой подписи. Это, однако, не означает, что все биомаркеры одинаково полезны - как мы уже говорили выше, случайная сигнатура, скорее всего, будет иметь низкую точность. Однако, если мы берем только самую точную часть подписей и видим, какие биомаркеры они содержат, мы видим, что несколько биомаркеров появляются часто, а остальные относительно редко. (Мы можем даже заметить закономерности в том, что определенные группы биомаркеров появляются вместе, как мы обсуждали в предыдущем обновлении.) Затем мы можем определить, насколько эффективен или полезен каждый биомаркер из того, как часто он появляется в этих главных сигнатурах.
Рисунок 2: По мере увеличения размера подписи мы видим уменьшение количества генов, обогащенных любым фактором (например, в 5 раз выше нормы).
Проанализировав полный набор результатов MCM в легких, мы можем подтвердить эффект, который мы заметили в предыдущих предварительных исследованиях: эффективность каждого биомаркера зависит от размера сигнатуры, по-разному влияя на каждый биомаркер. На рисунке ниже показан эффект для некоторых самых популярных биомаркеров.
Рисунок 3
Рисунок 3: Размер сигнатуры рака легких определяет, насколько полезным может быть биомаркер. По мере роста размера подписи отдельные биомаркеры могут стать более или менее эффективными.
Обогащение пути среди лучших биомаркеров
Чтобы получить более высокое представление о биомаркерах, обнаруженных в наборе данных легких, мы исследовали их с точки зрения пути. Путь - это группа генов, которые взаимодействуют для выполнения одной и той же биологической функции. Мы поместили списки лучших биомаркеров в базу данных pathDIP нашей лаборатории [1], [2]. pathDIP представляет собой комплексную интегрированную базу данных известных путей (сигнальных каскадов), и, учитывая список генов, он найдет все пути, связанные с любым геном в списке. Наиболее полезно, он будет измерять обогащение каждого пути в вашем списке генов - степень, в которой путь имеет соединение выше среднего с вашим списком. Используя такой анализ, мы стремимся найти биологически значимую интерпретацию наших идентифицированных биомаркеров.
На рисунке ниже показаны результаты работы pathDIP.
Рисунок 4 http://ophid.utoronto.ca/pathDIP/
При большом количестве размеров подписи pathDIP постоянно находил пять путей, обогащенных в наших списках генов:
Циклофосфамидный путь, фармакодинамика
Путь ифосфамида, фармакодинамика
Окисление этанола
Омега окисление жирных кислот
Регуляторный путь окислительного стресса (эритроцит)
Все пять обогащенных путей связаны с обменом веществ, что означает распад химических веществ в организме. Любопытно, что первые два пути связаны конкретно с метаболизмом химиотерапевтических препаратов, циклофосфамида и ифосфамида. Последние три относятся либо к окислению, либо к предотвращению окислительного стресса (свободных радикалов) в эритроцитах.
Использование ресурса генной онтологии для описания лучших биомаркеров
(http://geneontology.org/ )
Мы можем получить соответствующее представление из Ресурса генной онтологии (GO). GO классифицирует каждый ген с трех разных точек зрения: биологический процесс, молекулярная функция и клеточный компонент. На рисунках ниже показаны термины в категориях GO, которые часто встречаются в топ-1% биомаркеров.
Рисунок 5
Рисунок 6
Рисунок 7
Многие термины отражают темы, обнаруженные в путях: окисление, алкоголь и химию эритроцитов.
Заглядывая вперед
Мы находимся в процессе расширения и объединения нескольких дополнительных анализов данных легких основной фазы и существенных анализов результатов легких второй фазы. После этого данные яичников ждут. Для яичников, некоторые из тех же методов будут применяться, но некоторые должны быть адаптированы, а некоторые нам нужно будет разработать.
Короче говоря, проект MCM будет долгое время занимать нас. Тем временем, мы хотели бы поблагодарить вас за ваш интерес и за щедрое пожертвование вычислительной мощности в этот и другие проекты World Community Grid. Мы будем предоставлять обновления чаще сейчас.

mcm_fig1a.jpg

mcm_fig1b.jpg

mcm_fig2.jpg

mcm_fig3.jpg

mcm_fig4.jpg

[SETI_home_v8]

Персона грата
Что мы представляем, думая о распределенных вычислениях? С чем они у нас ассоциируются? Пожалуй, с компьютерами, проектами, научными исследованиями и прочей сухой «математикой». И, вероятно, большинство из нас редко задумывается о том, что распределенные вычисления — это прежде всего ЛЮДИ:
• Те люди, которые задумывают и создают проекты …
• Те люди, которые участвуют в расчетах и своими компьютерными мощностями поддерживают проекты …
• Те люди, которые объединяются в команды для совместного счета и общения. и кто создаёт эти команды …
• Те люди, которые тратят свое свободное время на создание статистических сайтов, привлекающие на своей странице сотни тысяч любителей этого увлекательного занятия — распределенных вычислений …
Нам захотелось напомнить всем нам (и себе в том числе), об этой стороне нашего увлечения. На этой странице Вы найдете информацию «из первых рук», которую предоставили значимые в РВ персоны. Тут есть интервью, которые они дали специально для сайта BOINC.RU, есть переводы подобных интервью другим сайтам, есть переводы их собственный монологов и рассказов о себе, мнений об отдельных проектах. Мы постарались собрать все их в одном месте и надеемся, что Вам это понравится.
Читайте, думайте. обсуждайте …
Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
rpNv_-ei9rc.jpg

[Полковник Исаев]

Цитата (SETI_home_v8) »

Что мы представляем, думая о распределенных вычислениях? С чем они у нас ассоциируются?

С мошенничеством. С халявной эксплуатацией чужих вычислительных ресурсов без какой-либо отдачи. С получением грантов и финансирования, да прикарманиванием их, поскольку использование чужих мощностей не оплачивается.
Вроде ответил на вопросы -) Спрашивайте ещё

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

С мошенничеством. С халявной эксплуатацией чужих вычислительных ресурсов без какой-либо отдачи. С получением грантов и финансирования, да прикарманиванием их, поскольку использование чужих мощностей не оплачивается.
Вроде ответил на вопросы -) Спрашивайте ещё

ну откуда столько скепсиса...)

[Полковник Исаев]

SETI_home_v8
Из длительных наблюдений за этим непотребством. Года с 2001 слежу за темой, сам участвовал в Folding@Home, когда вся эта ботва ещё на одних процах крутилась, как тогда они типа искали что-то в белках, связанных с болезнью Альцгеймера, так и сейчас ищут - прогресса ноль. зато сейчас дружно все эти жулики пиарятся, что типа подключились к исследованию коронавируса. Лет 20 будут "исследовать", потом на новое что-нить переключатся исходя из тенденций.
Так и будут дальше безрезультатно пиарить себя, рожать бессмысленные статьи, но никаких результатов не покажут. А что они там на самом деле "исследуют" очень сложно выяснить, поскольку владея мизерной частью очень сложно представить себе целое.

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

SETI_home_v8
Из длительных наблюдений за этим непотребством. Года с 2001 слежу за темой, сам участвовал в Folding@Home, когда вся эта ботва ещё на одних процах крутилась, как тогда они типа искали что-то в белках, связанных с болезнью Альцгеймера, так и сейчас ищут - прогресса ноль. зато сейчас дружно все эти жулики пиарятся, что типа подключились к исследованию коронавируса. Лет 20 будут "исследовать", потом на новое что-нить переключатся исходя из тенденций.
Так и будут дальше безрезультатно пиарить себя, рожать бессмысленные статьи, но никаких результатов не покажут. А что они там на самом деле "исследуют" очень сложно выяснить, поскольку владея мизерной частью очень сложно представить себе целое.

Статьи не бессмысленные. фундаментальная наука она всегда убыточна... потому что сразу не дает результатов которые можно продать или как то использовать...

[Полковник Исаев]

SETI_home_v8
К науке это не имеет никакого отношения - исследования без результата пиара ради.

[SETI_home_v8]

Цитата (Полковник Исаев) »

SETI_home_v8
К науке это не имеет никакого отношения - исследования без результата пиара ради.

на лицо: стойкое не желание признавать результаты работы распределенных вычислений...

[Полковник Исаев]

Цитата (SETI_home_v8) »

стойкое не желание признавать результаты работы распределенных вычислений

Так покажи хоть один результат! За столько лет чего добились эти вычислятели? Красивыми картинками можно дурить необразованную публику и мотивировать баснями, соревновательным элементом и грибочками в статус.
Может они разработали новую вакцину от какой-нить старой болезни? Так ни хрена не разработали! Может раздвинули границы наблюдаемой вселенной? Тоже хрена там...
Я помню только один реальный результат распределённых вычислений, который ранее уже упоминал - это когда ломали ключ RSA на игровой консоли, чтоб модифицировать игры и потом успешно скармливать приставке.
Но там была чёткая цель, люди знали точно в чём участвуют, по достижению все участники получили результат.
А тут только эксплуатация лохов для своих неизвестных целей.

[Lesnik75]

Полковник Исаев
Нарушитель - это не нарушитель, а крупный научный работник, человек интеллектуального труда. (с) Товарищ Саахов, aka ах какой человек.

[Lesnik75]

Отсутствие результата тоже результат?

[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

afanasev.jpg

4.jpg

big-preview-covid_19_400x300_123.jpg

sulimov.png

voevodin.jpg

[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...

[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.

[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/
a1fad391fbe12e2e.jpg

a774f8f3b75cd571.jpg

b7ba169c9a3043e1.jpg

c875175874d0f0bf.jpg

d17498cbcfaf99b4.jpg

[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/
field_image_mit-citizen-planets_1.jpg

[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

about.jpg

howto.jpg

join.jpg

proj.jpg

[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


Chan_Picture_2020.jpg

Nakagawara_Picture_2020.png

[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/

30272747-afb0a4a4-96fe-11e7-88b0-2748e893160a.jpg

1559978678117538718.jpg

BOINC1.png

Einstein@home_discoveries_by_years.png

unnamed.jpg

[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/
pic_3c3c253bd9c667b3c8d2f369bdbad1af.jpg

pic_7af8e95152af82ec8f15fa2f2fd38bee.jpg

pic_e6c9bed8b50f49ac408a9830fbe6328f.jpg

[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/

screensaver_milkyway.png

screensaver_screenshot_full.jpg

[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

_7mFQO8eBSQ.jpg

[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.
1-PhHqw2qoX0nxjXa53x8A-wide.jpg

Hw2tttlO5ktw-LS5sW-pzQ-default.png

liX1Byd-aWMdS9SzHNkFig-wide.jpg

otvnd13lacRXC9sPQH59Bw-wide.jpg

TvG34eHjHa_h62ixkGqbzw-wide.jpg

[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/
767607_900.jpg

[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.

Скриншот 29-02-2020 183259.jpg

Скриншот 29-02-2020 183449.jpg

Скриншот 29-02-2020 183517.jpg

Скриншот 29-02-2020 183538.jpg

Скриншот 29-02-2020 183648.jpg

[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/
вся-солнечная-система-2048x2048.jpg

[SETI_home_v8]

Гонку за терафлопсами пора заканчивать
Александр Андреев, сайт BOINC.RU

Вот уже в третий раз российские специалисты, работающие в области высокопроизводительных вычислений, завершили год в красивом старинном городе Переславле-Залесском, где в конце 2014 года на базе Института программных систем имени А.К. Айламазяна РАН [1] прошел Третий национальный суперкомпьютерный форум [2].

Мне довелось поучаствовать в работе как этого, так и прошлогоднего, Второго форума (о нем см. [3]). Есть с чем сравнивать. И в этом году можно было заметить существенные отличия как в целом, так и в работе, интересующей меня секции. Во-первых, программа форума расширилась за счет проведения двух дополнительных мероприятий: научно-практической конференции «Посткремниевые вычисления» и мини-симпозиума «Прикладная математика в эпоху суперкомпьютеров». Во-вторых, несмотря на некоторое снижение числа участников (449 в 2013 году и 300 в 2014-м), выросло количество докладов на форуме (127 против 110). Изменилась и тематика докладов, которая сместилась от вопросов проектирования суперкомпьютеров к более прикладным вопросам применения высокопроизводительных вычислений в различных областях науки, техники и производства.

В-третьих, форум от формата обычной площадки для обмена мнениями и информацией перешел к непосредственной поддержке исследований в области высокопроизводительных суперкомпьютерных вычислений, учредив собственную отраслевую премию, которая так и называется — премия Национального суперкомпьютерного форума. Ближе к следующему форуму в результате заочного тайного голосования среди специалистов отрасли будет определено 30 участников второго тура. И уже в ходе проведения НСКФ-2015 тайным рейтинговым голосованием изберут трех лауреатов премии.

В-четвертых, на форуме неоднократно и явно прозвучало, что гонку за «попугаями» в виде гига- и терафлопсов пора заканчивать. Конечно, сравнивать различные суперкомпьютерные системы каким-то образом нужно, но это сравнение должно базироваться на основе не искусственных тестов, а реальных задач и приложений, решаемых на высокопроизводительных системах.

Традиционным для форума осталось широкое представительство научных и производственных организаций, занимающихся созданием и исследованием суперкомпьютерных систем.

Уже второй год на форуме была представлена и такая специфичная технология высокопроизводительных вычислений, как грид-системы из персональных компьютеров. Причем в этом году кроме секционных были представлены и два пленарных доклада. С одним из них — «Концепция многозадачной грид-системы с гибким управлением свободными вычислительными ресурсами суперкомпьютеров» —выступил директор Института динамики систем и теории управления СО РАН, академик РАН Игорь Бычков [5].

В целом от Третьего национального суперкомпьютерного форума осталось двойственное впечатление. С одной стороны, явно видно, что в области программных и конечных аппаратных высокопроизводительных систем в нашей стране есть интересные и конкурентоспособные разработки, с другой — все они базируются на импортных составляющих и комплектующих, которым в настоящее время нет отечественной замены. И здесь перед нашей наукой и производством имеется огромный как социальный, так и политический заказ. Хотелось бы увидеть положительные тенденции в развитии именно этого направления.

Будущее персональных грид-систем

Публикуем также комментарии экспертов о роли и месте грид-систем, основанных на использовании персональных компьютеров.
МихаилПосыпкин, вед. науч. сотр. Центра распределенных вычислений ИППИ РАН, председатель Российского отделения IDGF:

Многих, вероятно, может удивить то, что на мероприятии, посвященном суперкомпьютерным вычислениям, поднимается тема организации высокопроизводительных расчетов с использованием персональных компьютеров. Однако это не случайно. Нередки случаи, когда на суперкомпьютерах решаются задачи, не требующие интенсивного обмена данными. При этом дорогостоящее сетевое оборудование («интерконнект») кластеров фактически не используется.

Подобные задачи целесообразно решать на более дешевых ресурсах, таких как, например, грид-системы персональных компьютеров. Развитием и популяризацией этой технологии мы и пытаемся заниматься.
Несмотря на то что мы участвуем в Национальном суперкомпьютерном форуме уже во второй раз и на этот раз кроме проведения секции нам дали возможность выступить с двумя пленарными докладами, есть ощущение, что представители научной сферы вообще и суперкомпьютерной отрасли в частности недооценивают возможности распределенных вычислений на базе персональных компьютеров. Причиной этого, на наш взгляд, является недостаточная информированность о существовании и особенностях подобной технологии.

В этой связи хотелось бы упомянуть, что в ЦЕРНе, имеющем как собственные огромные вычислительные ресурсы, так и доступ ко многим мировым суперкомпьютерным центрам, тем не менее не только продолжают, но и расширяют использование персональных грид-систем. И более того, у них запущено уже три проекта добровольных распределенных вычислений как для решения технических вопросов функционирования Большого адронногоколлайдера, так и для моделирования и обработки данных конкретных физических экспериментов.

На наш взгляд, тормозит внедрение этой удобной технологии и боязнь специалистов-предметников вникать в тонкости информационных технологий, разбираться с работой серверного и клиентского ПО. Поэтому на круглом столе, прошедшем в рамках секционной работы форума, было решено заняться организацией «BOINC-инкубатора», постаравшись организовать поиск потенциально перспективных идей, способных быть решенными в рамках этой компьютерной технологии и максимально облегчить реализацию таких проектов.

С этой целью отобранным в ходе предстоящего конкурса проектам будет оказана серьезная техническая помощь в виде предоставления вычислительных ресурсов и консультационной помощи высококвалифицированных специалистов по адаптации имеющегося расчетного приложения для работы в рамках персонального грида. В результате, как ожидается, будет существенно снижена «стоимость входного билета» в мир высокопроизводительных грид-технологий на базе персональных компьютеров.

Кроме того, на этом форуме был представлен доклад, в котором мы попытались показать, как грид-системы из персональных компьютеров можно успешно интегрировать с суперкомпьютерами, создавая мощные комбинированные распределенные комплексы. Одним из инструментов для такой интеграции может служить совместная разработка команд из Института динамики систем и теории Управления СО РАН и ИППИ РАН — система CluBoRun (Clusterfor BOINC Run). Достоинством данной системы является то, что она может использовать простаивающие ресурсы суперкомпьютеров, которые неизбежно образуются при использовании систем пакетной обработки, применяемых на кластерах коллективного доступа.

Хотел бы еще сказать, что Российское отделение IDGF (Международной федерации грид-систем из персональных компьютеров) стало официальным членом Национальной суперкомпьютерной технологической платформы (НСТП). Это открывает нам доступ к информационным ресурсам платформы и позволяет использовать площадку НСТП для налаживания эффективного взаимодействия с представителями российской суперкомпьютерной отрасли.

Олег Заикин, науч. сотр. ИДСТУ СО РАН, координатор проекта SAT@home и один из создателей CluBoRun:

Хотел бы прежде всего поддержать высказанную Михаилом мысль о том, что необходимо помогать заинтересованным исследователям в освоении технологии персональных грид-систем и, возможно, в создании и развитии добровольных проектов. Действенность такой поддержки показывает пример нашего проекта SAT@home, работающего уже более трех лет. И на начальном этапе, и даже сейчас большую помощь нам оказывают специалисты Центра распределенных вычислений ИППИ РАН. Собственно, и сам сервер проекта с самого начала работы и до настоящего момента находится на их площадке. Не могу не сказать о той помощи, которую нашему проекту оказывают и добровольные помощники — волонтеры-кранчеры. Причем некоторые из них превратились в реальных помощников в развитии проекта, вошли в команду разработчиков. Один из них, Максим Манзюк, стал одним из основных создателей программы CluBo-Run и полноправным соавтором доклада, с которым выступал на НСКФ И.В. Бычков.

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]

Компьютерные технологии против коронавируса: первые результаты — 2
Об авторах
Тимур Исмаилович Маджидов — кандидат химических наук, старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории хемоинформатики и молекулярного моделирования Химического института имени А. М. Бутлерова Казанского федерального университета. Область научных интересов — хемоинформатика, квантовая и вычислительная химия, большие данные в химии, использование методов машинного обучения и искусственного интеллекта в химии.
Георгий Фёдорович Куракин — ординатор кафедры биохимии с курсом клинической лабораторной диагностики Тверского государственного медицинского университета. Область научных интересов — биохимия, молекулярная биология, биоинформатика, хемоинформатика. Лауреат конкурса «Био/мол/текст-2019».
https://elementy.ru/nauchno-populyar...ye_rezultaty_2
https://elementy.ru/nauchno-populyar...ye_rezultaty_2

[SETI_home_v8]

«BOINC» – поиск лекарств от СПИДа мобильным телефоном.

Распределённые вычисления (решение трудоёмких вычислительных задач с использованием нескольких компьютеров) — способ, используемый уже сорок лет для относительно быстрого произведения расчётов, которые иначе даже на современных компьютерах заняли бы сотни лет. На днях же стало возможно участвовать в поиске лекарств от СПИДа с помощью обычного мобильного телефона, работающего с операционной системой Android.

Последние двадцать лет в распределенных вычислениях могут принимать участие добровольцы, интересующиеся самыми разными вещами — от решения математических задач до поиска внеземных цивилизаций и лекарств от рака.

Для того, чтобы принять участие в поиске лекарств от СПИДа достаточно установить мобильное приложение и зарегистрироваться в системе World Community Grid, анонсировавшей новшество; после этого владельцу телефона делать ничего не надо.

В будущем планируется создание приложений и для других мобильных систем, и для других проектов добровольных вычислений — ведь чем больше людей примет участие, тем быстрее будут решены касающееся всего человечества вопросы; при этом, конечно, все желающие по-прежнему смогут установить программу для вычислений на персональном компьютере. Создатели приложения говорят, что идея порождена самим фактом развития индустрии мобильных телефонов: при появлении WCG в 2004 году компьютеры обладали меньшей вычислительной мощностью, чем многие современные смартфоны.

При этом авторы приложения помнят о том, что мобильный телефон создан, в первую очередь, для связи и обещают не разряжать его: по умолчанию приложение работает только тогда, когда мобильный телефон поставлен на зарядку, а данные передаются, если телефон соединён с Wi-Fi сетью.

Проект по поиску лекарств от СПИДа, FightAIDS@Home, существует с ноября 2005 года, и проводится сообществом WCG совместно с лабораторией ОлсонTheScrippsResearchInstitute. Задача проекта — поиск среди миллионов химических соединений вещества, способного блокировать вирусную протеазу, чтобы сделать невозможным размножение вируса.

Используемая на персональных компьютерах программа BOINC распространяется под свободной лицензией LGPL, а доктор Алекс Л. Перриман предоставляет по запросу результаты всех полученных с помощью добровольных вычислений экспериментов — правда, запросившему потребуется использовать для получения этих данных несколько жёстких дисков.

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/
Слайд1.JPG

[SETI_home_v8]

Исследования структуры белка в проекте CAS@home

Область исследований: структура белка
Институт: Институт вычислительных технологий, CAS
Применение: TreeThreader

Введение

Понимание структур и взаимодействий белков необходимо для понимания их механизмов и, следовательно, необходимо для полного понимания жизненных процессов на молекулярном уровне. В настоящее время более семи миллионов случаев белка достигают точности ЯМР среднего разрешения, или последовательности помещаются в базу данных UniProtKB / TrEMBL, но только 50000 из них имеют экспериментально решенные структуры. Высокий спрос сообщества на белковые структуры поставил компьютерное прогнозирование белковой структуры, на беспрецедентно важную позицию.

Однако для предсказания структуры белка требуется огромное вычислительное время. Например, многопоточность, ведущий метод прогнозирования структуры белка, занимает очень много времени, поскольку последовательность запросов должна быть выровнена по всему шаблону в базе данных. Работа на добровольных началах - это просто отличный шанс для предсказания структуры белка.

Наша цель - разработать новую практическую программу потоков, которая может учитывать парное взаимодействие. Доказано, что общий случай (рассматриваются все парные контакты) задачи NP-труден. Итак, мы обратимся к использованию вложенного графа для описания частей контактов шаблона (так же, как ковариационная модель для анализа вторичной структуры РНК), что может быть выведено с точки зрения вычислительной эффективности.

Учитывая шаблон T и последовательность запросов S, структура программы выглядит следующим образом:

Представлять шаблон несколькими вложенными графиками.
Здесь мы используем итеративный алгоритм для решения этой проблемы, в каждом раунде используем динамическое программирование для построения оптимального вложенного графа и удаляем все содержащиеся в нем контакты из исходного графа контактов.

Выровняйте каждый вложенный граф с последовательностью запросов.
Мы используем CRF (условные случайные поля) для моделирования этой проблемы. CRF - это вероятностная модель, и ее можно легко добавить.
Объединить выравнивания вместе.

Каждый вложенный граф даст выравнивание между шаблоном и запросом. Мы можем объединить их в одно выравнивание на уровне апостериорной матрицы вероятностей, используя технику вероятностной согласованности, или построить окончательную модель независимо, используя MODELLER, и затем выбрать лучшую.

Прогресс

Спасибо всем вам! Мы завершили первую версию TreeThreader. Хотя контактная информация о дальнем расстоянии еще не рассматривается, эта версия имеет сопоставимые характеристики по сравнению с современными методами, такими как HHpred.

Мы рассмотрим дальнейшие контакты и учтем эту информацию в нашей следующей версии TreeThreader. Кроме того, наш TreeThreader принял участие в CASP10 (Эксперимент в сообществе, по критической оценке, методов прогнозирования структуры белка), одном из конкурсов прогнозирования структуры, в котором тестируется большинство современных методов. Мы сообщим о нашей работе в CASP10, как только будут опубликованы официальные результаты CASP10.
Моделирование молекулярной динамики

Введение

LAMMPS - это пакет моделирования молекулярной динамики с открытым исходным кодом, распространяемый SandiaNationalLaboratories.
Благодаря CAS @ Home, исследовательская группа в CNMM, Университет Цинхуа, использует универсальный интерфейс передачи заданий LAMMPS для запуска нескольких различных проектов, которые требуют крупномасштабного моделирования молекулярной динамики.

Первый проект LAMMPS, который будет запущен подобным образом CNMM, направлен на выполнение атомистического моделирования для изучения диффузии и транспорта молекулярного газа через наноразмерные каналы. Исследователи этого проекта - Ю Ван и Йозеф Эллингсен, главный исследователь - ЧжипинСюй.

Мотивация этого исследования заключается в разработке высокоэффективной и недорогой фильтрации для удаления летучих органических соединений (ЛОС) из азота и кислорода. Другими словами, это фундаментальное исследование новых способов фильтрации потенциально опасных химических веществ из воздуха, которым мы дышим.

Исследуемые фильтры основаны на иерархических сетях с участием наноструктурированных материалов. Расчеты, выполненные добровольцами, при статистическом анализе могут обеспечить профили свободной энергии для молекулярной диффузии.
Интерфейс передачи заданий LAMMPS / BOINC, используемый в этих исследованиях, разработан в сотрудничестве между Институтом физики высоких энергий, CAS, Лабораторией космических наук, Калифорнийский университет в Беркли, и CNMM, Университет Цинхуа. Интерфейс LAMMPS / BOINC доступен для других ученых для использования и адаптации для собственных исследований. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, свяжитесь с CAS@home.

Пекинский электронный позитронный коллайдер
Введение

BES является детектором общего назначения, работающим на BEPC (Пекинский электронный позитронный коллайдер), и был запущен в строй в 1984 году, а производство - в 1989 году. Основные обновления были применены как на BEPC, так и на BES в период с 1995 по 1998 год, следовательно, BEPC обновлен до BEPCII, и BES является BESII и BESIII. BESIII - текущий детектор, работающий на BEPCII. BES - это первая экспериментальная установка для физики элементарных частиц, разработанная и реализованная в самом Китае и включающая несколько субдетекторов. Как детектор, BES составляет около 6 м в длину, 7 м по высоте и ширине и весит около 500 тонн. BESIII применяет множество передовых технологий детекторов из разных стран мира и подобен «глазу» BEPCII для захвата и измерения субчастиц, образующихся при столкновениях e + и e-, для изучения основной единицы и взаимодействия между частицами вещества на уровень микроструктуры. BESIII является единственным в мире детектором, который работает в области энергий от 2 до 5Gev, и около 200 физиков из 27 мировых исследовательских институтов присоединились к сотрудничеству BESIII для проведения исследований по физическим теориям, таким как сильные взаимодействия и слабые взаимодействия в области энергии Тау-Шарм.
Как и в других расчетах HEP-эксперимента, для BESIII обычно существует 3 вида вычислений:

Имитационные вычисления (также называемые вычислениями Монте-Карло): для имитации столкновений, происходящих внутри детектора.
Реконструкция вычислений: передача необработанных данных, полученных с детектора или сгенерированных с помощью моделирования, в данные с физическим значением.
Анализ Вычисления: Тест против физических теорий, основанных на восстановленных данных.

Среди всех этих 3-х вычислений BESIII SimulationComputing является наиболее подходящим для волонтерских вычислений, потому что для этого требуются очень ограниченные входные данные. Однако программное обеспечение, которое используется для запуска BESIII-моделирования (BOSS, BES OfflineSoftware), очень зависит от платформы, поэтому для выполнения заданий BESIII-вычислений в BOINC необходимо использовать технологии виртуальных машин.

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/
1_6922460.jpg

maxresdefault.jpg

[SETI_home_v8]

Попали в SETI: добровольные вычисления для скептиков, оптимистов и искушенных кранчеров

СПОЙЛЕР »

Попали в SETI: добровольные вычисления для скептиков, оптимистов и искушенных кранчеров
10 юня 2020 Научно-популярное

Природа настолько очистилась, что на набережную реки Мойки в Санкт-Петербурге вернулись бобры, а к проектам добровольных распределенных вычислений — интерес общества. В этом тексте, однако, вы не увидите описания всем известных инициатив volunteer computing.

Технический писатель Selectel Ульяна Малышева поговорила с руководителями нескольких проектов распределенных вычислений, кранчерами (так называют волонтеров) и даже админом российского сайта BOINC. Что привлекает, а что отталкивает в подобном волонтерстве? Почему «золотой век» добровольных вычислений в России завершился в 2010 году? О каких проектах вы можете не знать, даже если давно в «теме»? Ответы — под катом.
Для тех, кто не знаком с основными понятиями добровольных распределенных вычислений, мы составили мини-словарь кранчера. Если же вы опытный, ждем в комментариях. Поделитесь своей историей и мнением: видите ли вы смысл в таком волонтерстве?

В 2020 году коронавирус вызвал новую волну интереса к добровольным распределенным вычислениям. Проект Folding@home, который на данный момент занимается исследованием SARS-CoV-2 (COVID-19), по суммарной производительности обошел все суперкомпьютеры, входящие в топ-500 по миру.

По состоянию на май он «насобирал» мощностей на 2,3 экзафлопса — в проект вкладывались и волонтеры, и компании. VMware не только выделил проекту вычислительные ресурсы, но и позволил подключаться к Folding@Home через платформу vSphere. А Selectel пожертвовал мощности серверов с графическими ускорителями NVIDIA GeForce GTX 1080.

К слову, первый в мире экзафлопсный компьютер должен был появиться в 2021 году. Компания Intel обещала построить машину, производительность которой составит квинтиллион операций в секунду. В итоге мощнее распределенного «компьютера», собранного Folding@home буквально по флопсам, похоже, он уже не станет.

Причины успеха

Folding@home можно назвать феноменом среди проектов добровольных вычислений. Многие из них довольствуются лишь несколькими терафлопсами «внимания». Причин такого успеха несколько.

Понятная и актуальная проблема. Коронавирус коснулся всех. Нередко проекты той же платформы BOINC критикуют за неясность исследовательской цели и сложно переносимый на жизнь результат.

Распространение информации в СМИ. Среди проектов добровольных вычислений есть звезды — SETI@home, Rosetta@home, Einstein@home. Вместе с тем, до 80-85% других инициатив не выходят за рамки форумов и своих страниц на сайте BOINC.

Информирование о результатах. Folding@home постоянно на связи с волонтерами, ученые готовы рассказывать о проделанной работе. Отсутствие новостей о проекте — одна из причин охлаждения волонтеров к добровольным вычислениям.

Кроссплатформенность. Клиент Folding@home можно скачать для Windows, macOS и целого ряда дистрибутивов Linux.

С еще двумя частыми причинами скептического отношения к добровольным вычислениям Folding@home не справляется. Однако их нивелирует социальный вес проекта.

Нет гарантии получения результата (либо он будет спустя долгое время). Действительно, многие проекты добровольных вычислений существуют больше десяти лет. Но за эти годы произошло очень мало реальных достижений, понятных людям.

Александр Андреев, администратор российского сайта BOINC

Люди хотят впечатляющих результатов. Руководители SETI@home не обнаружили инопланетян, а инициаторы Rosetta@home не открыли универсальную вакцину. Это становится аргументом в пользу признания проектов добровольных вычислений неэффективными. Но важно понимать, что наука — это про маленькие шаги и неочевидные открытия. Например, в ходе работы Einstein@home ученые гравитационные волны не зафиксировали, но как побочный эффект научились открывать новые пульсары. А расчеты проекта LHC@home серьезно помогали работе Большого адронного коллайдера (БАК). Любые промежуточные результаты проектов идут в работу, становятся частью научных публикаций. Просто, к сожалению, не все проекты находят время нас об этом уведомлять.

Значительный расход энергии. Добровольные вычисления также ругают за экономическую нерентабельность. Часто проекты рекомендуют жертвовать мощности GPU — в таких случаях work unit считается быстрее, но и энергии потребляет немало. Этот пункт, однако, становится более раздражающим, когда волонтеры теряют стимул участия в проектах.

Ответ скептикам

По данным, актуальным на 9 июня 2020 года, число активных участников платформы BOINС составляет 105 790 человек, к работе подключены 727 784 компьютера. Только за один этот день к сообществу присоединились более 70 новых добровольцев.

Участие в проектах добровольных вычислений — это не всегда про рациональность. Опросив кранчеров, выяснили, что обычно мотивирует присоединяться к инициативам, несмотря на некоторые их очевидные минусы.

Ощущение вклада в развитие науки

Участие в проектах дает чувство причастности к решению сложной проблемы человечества — будь то математическая задача или вызов с большим социальным выхлопом.

Дмитрий Кострюков, старший системный инженер Selectel, опыт кранчера — 9 лет

Я присоединился к BOINC примерно 9 лет назад — подключил не только ПК, но и мобильный телефон. Тогда выбрал Folding@home и Rosetta@home. Мотивировала сама идея добровольных распределенных вычислений. С минимальными затратами, буквально «с миру по нитке», можно решать научные задачи, которые в будущем улучшат жизнь человечества. Также меня раздражала мысль, что у меня в распоряжении есть крутая технология — ноутбук. Но нередко его силы уходят на запуск Chrome и загрузку Google Sheets. Хотелось придать большую ценность технологиям, зашитым в современных гаджетах. Ведь раньше на гораздо менее мощных процессорах рассчитывали полеты в космос и «640 Кб хватало всем».

Получение личных бонусов и признания

Активные (да и пассивные) участники получают сертификаты, подтверждающие их вклад в науку. Также большинство проектов награждают кранчеров бейджами в зависимости от количества «вложений» человека в проект и результатов этой помощи. Любой участник может попасть в проектный топ и стать «пользователем дня». Также существует кросс-проектный некомандный рейтинг, попасть в который — особая честь.

Наталия Никитина, научный сотрудник лаборатории телекоммуникационных систем Института прикладных математических исследований КарНЦ РАН, руководитель RakeSearch (BOINC)

Все участники проекта автоматически попадают в общий рейтинг, ранжируемый по количеству вложенных мощностей. Такие топы — стандартный для сообщества BOINC формат. Все личные достижения сохраняются навсегда, что также важно для многих людей в сообществе. Люди видят, что есть самые разнообразные вычислительные задачи, что их можно успешно решать по определенными алгоритмам. Даже небольшой вклад имеет значение и может привести к удачному результату. Хозяева компьютеров, на которых были сделаны маленькие, но значимые открытия, награждаются бейджами (каждый месяц разными).
Причастность к сообществу, рейтинги и гонка за кредитами

На платформе BOINC устраивают и челленджи, и целые чемпионаты. Ежегодно на ней проводится личная «Формула-1» для кранчеров — Формула BOINС, где команды соревнуются по количеству мощностей, вложенных в проекты.

Чемпионат состоит из марафона и спринтов. Марафон учитывает очки, полученные за все виды участия команд в проектах BOINC. Спринты подразумевают под собой концентрацию команд на одном проекте, о котором сообщают за 24 часа до старта спринта. Таким образом, платформа привлекает внимание сообщества ко всем инициативам, а не только к тем, в которых выгодно участвовать.

На BOINC есть и несколько команд из России. Одна из самых крупных — Russia Team. Сейчас в ее составе 2 388 участников, из них активных — 164. Группа российских кранчеров занимает 32 место в рейтинге, учитывающем более 100 000 команд со всего мира.

Александр Андреев, администратор российского сайта BOINC

В «золотое время» распределенных вычислений в России — это примерно «нулевые» годы — создание команды было событием. Звучали планы о формировании национальной «сборной». Мы выстраивали тактику, чтобы вырваться в лидеры. Каждая уважающая себя команда имела свой сайт и форум. Конечно, всегда находятся те, кто считает, что такие соревнования ¬— это антинаучно, что они подрывают саму идею добровольных вычислений. С другой стороны, состоять в какой-то группе (в играх — это гильдия, клан) — естественная социальная потребность человека.

Никита Кунец, системный администратор Selectel, опыт кранчера — 4 года

Для кого-то такие элементы геймификации являются дополнительной мотивацией для участия в проектах, использующих добровольные вычисления. Лично я год назад решил, что для меня это не главное. И направил свои ресурсы в проект Science United, который агрегирует исследования в разных научных областях. Там нет кредитов, бейджей и рейтинга. Люди просто вкладываются, потому что могут и хотят.

Количество участников из России, которые когда-либо подключались к проектам BOINC, на момент написания текста составляет 52 547 человек. Это примерно 0,4 % от общего населения страны. Действующих участников и того меньше — этот показатель держится на уровне 1300-1400 человек. Мировая BOINC-позиция РФ на основе RAC — 33 (из 277 стран, представленных на платформе).

Очевидно, что такое волонтерство — не для всех. Более того, начинающие кранчеры нередко испытывают быстрый спад мотивации: скачали ПО, неделю «погоняли» задачи и закрыли историю.

Как не перегореть на старте и справиться с распространенными проблемами «новичков»? Составили список советов вместе с опытными волонтерами.
1. Готовьтесь к тому, что первый пользовательский опыт может быть ужасен. Перед вами перечень проектов, вы не понимаете, как в них участвовать, а их странички, кажется, не обновлялись с момента открытия платформы BOINC не отличаются приятным интерфейсом. К этому привыкаешь, когда сосредотачиваешься на пользе, которую можешь принести обществу.
2. Адаптироваться на платформе помогут сайты-агрегаторы, где представлены сразу несколько исследований из разных областей науки. Вы сможете выбрать себе один-два проекта по душе и не тратить время на изучение всех существующих инициатив.
3. Оцените свои возможности. Если вы запускаете вычисления всего на 30 минут в день, вы особо никому не поможете. Этого времени слишком мало, чтобы компьютер успел завершить поставленную проектом задачу. Промежуточные результаты не учитываются и не сохраняются. Если вы получили work unit, но компьютер не справился с расчетами за выделенное время, считайте, ваш процессор прогрел воздух впустую. Незавершенная задача просто передается другому пользователю, причем все вычисления производятся заново.
4. Выбирая проекты, обратите внимание на менее крупные. Folding@home и Rosetta@home, например, у всех на слуху. Но количество задач даже у них ограничено — вам может просто не приходить работа или приходить редко.
5. На первых порах ваш счетчик кредитов может расти слабо. Не разочаровывайтесь и не отказывайтесь от волонтерства. Отнеситесь к этому как к долгосрочной инвестиции, пробуйте разные проекты. В какой-то момент вы найдете для себя идеальную формулу «контрибуции» ресурсов и будете радоваться маленьким победам.
6. Если у домашнего ПК есть видеокарта NVIDIA, некоторые проекты могут работать на ней и вычислять намного быстрее. Еще и отапливать комнату зимой.
7. Шутки шутками, но, если ваш компьютер сильно греется, подумайте об оптимизации. По умолчанию тот же BOINC будет использовать ЦПУ на 100%. Но в настройках клиента вы можете снизить это значение, например, до более комфортных 80%. Также убедитесь, что дали разрешение на работу приложения только на время простоя процессора.
8. Хороший вариант — запускать компьютер на ночь и идти спать. Лучший — купить виртуальную машину у облачного провайдера и запустить там BOINC 24/7.
9.
Никита Кунец, системный администратор Selectel, опыт кранчера — 4 года

У меня поднято три хоста в Облачной платформе исключительно для вычислений BOINC. Так может сделать любой: поднять хост (даже с минимальными характеристиками 1 CPU, 2 GB RAM, 10 GB HDD), например, на Облачной платформе Selectel, и считать задачи там. Отмечу, правда, что при 1 CPU задачи будут обрабатываться не очень быстро. Настраивать работу BOINC в облаке будет чуть сложнее. В качестве инструкции рекомендую эту статью на Arch Wiki.

Андрей Крюков, сотрудник отдела разработки и сопровождения VMware в Selectel

Мой CPU перегревался от нагрузки — AMD Ryzen 7 3700x нагревался до ~90 градусов. Как следствие — раздражающий шум системы охлаждения. Но у меня компактный корпус ПК, и компоненты я подбирал не для постоянной нагрузки. Когда задействовал графический процессор для вычислений, проблема с перегревом решилась — компьютер работал на штатных 70-75 градусах.
Как вычислить свой проект

Вы всегда можете зайти на сайт BOINC и выбрать любой проект, который вам покажется интересным. В таком случае обычно выигрывают инициативы, о которых пишут в СМИ, либо те, которые занимаются понятными вещами — прогнозом погоды, изучением болезней, поиском лекарств и так далее. Поэтому мы решили больше рассказать о проектах, которым не достается такого внимания.

Made in Russia

На платформе BOINC есть два проекта, инициированных российскими учеными. Оба посвящены вопросам математики. Руководители проектов рассказали, зачем им нужны мощности и каких результатов они добились благодаря волонтерам.

Gerasim@home

Чем занимается:
1. Решением задач дискретной оптимизации (поиск наиболее эффективных эвристических методов);
2. Исследованием свойств диагональных латинских квадратов.

Эдуард Ватутин, доцент Юго-Западного государственного университета (кафедра вычислительной техники), научный руководитель проекта Gerasim@home

За годы реализации проекта волонтеры «посчитали» более 20 числовых рядов, связанных с ДЛК. Большинство из полученных цифр были до этого неизвестны. Результаты представляют фундаментальный интерес для математики. Также мы составили коллекцию из порядка 10 млн канонических форм ортогональных диагональных латинских квадратов. Тройку в их составе мы не нашли, зато обнаружили и описали множество комбинаторных структур на их базе. Сейчас анализируем свойства этих ДЛК, ищем закономерности. Построение коллекции продолжается.

Обо всех результатах мы пишем на странице проекта в Wikipedia, на форуме. Также я сообщаю о свежих новостях на своей странице во «ВКонтакте», с тегом #OLDS. В целом, данное направление живет и развивается. Нам проект на BOINC дает неплохие вычислительные мощности для решения имеющихся задач.

RakeSearch

Чем занимается: исследованием свойств диагональных латинских квадратов.

Наталия Никитина, научный сотрудник лаборатории телекоммуникационных систем Института прикладных математических исследований КарНЦ РАН, руководитель проекта RakeSearch

Одна из целей проекта — заинтересовать людей математикой, рассказывая в научно-популярной форме о сути проводимых вычислений. Я не раз становилась свидетелем, как из простого любопытства вырастает глубокое увлечение наукой. Люди начинают проявлять больше интереса к проектам, высказывают свои идеи по оптимизации процесса вычислений. Так, на форуме RakeSearch активно обсуждают программный код проекта — он открыт для всех участников. Один из волонтеров, знакомый со специфическими особенностями языка программирования, предложил вариант существенного ускорения вычислений. И мы его успешно внедрили. Буквально на днях мы завершили исследовать свойства пространства ДЛК 10 ранга. Сейчас взяли паузу на обработку полученных результатов и временно не раздаем задачи волонтерам. Но закрывать проект пока не планируем.

Проекты-агрегаторы

Существуют инициативы, под «крышей» которых реализуются сразу несколько исследований. Подключение к таким проектам позволяет вкладывать мощности сразу в несколько научных областей либо легко «перекидывать» их с одного исследования на другое.

World community grid

Сайт-агрегатор с приятным интерфейсом сразу предлагает ознакомиться с актуальными проектами. Сейчас их семь, на любой вкус. Присоединившись к WCG, вы поможете исследованиям, посвященным микробиому, детскому раку, СПИД, туберкулезу и даже прогнозированию дождей в Африке. Без исследования COVID-19 тоже не обошлось.

Еще несколько проектов, на которые стоит обратить внимание

nanoHUB@home

Этот проект собирает мощности для сообщества nanoHub, в которое входят ученые и студенты со всего мира. Научная область — нанотехнологии. У сообщества есть сайт, где в открытом доступе лежат материалы и инструменты для исследований и обучения в области нанотехнологий. Мощности добровольцев идут в основном на построение различных симуляций.

GPUGRID

Из названия можно понять, что в рамках данной инициативы котируются только мощности графических процессоров. Они идут на создание биомолекулярных симуляций высокого качества. Пользуются пожертвованиями волонтеров испанские ученые из Университета Помпеу Фабра в Барселоне. Из плюсов: у сообщества есть живой Twitter, в котором публикуются все важные новости и обновления проекта.

Надеемся, этот текст вдохновил вас на вступление в ряды волонтеров проектов добровольных вычислений. Пандемия коронавируса заставила переосмыслить многие вещи, и переосмысление отношения к volunteer computing — лишь одно из них.
Ссылки:
https://3dnews.ru/1008352
https://flings.vmware.com/vmware-app...r-folding-home
https://selectel.ru/about/newsroom/n...koronavirusom/
https://boinc.berkeley.edu/
https://boinc.ru/
https://wiki.archlinux.org/index.php/BOINC
http://slc.tl/sFAZQ
https://www.worldcommunitygrid.org/r...AllProjects.do

-94-qrrozasiziaj1ppv74ojab8.jpg

g7nspfhimxnzfaoyvzlioayqyhk.png

inyhxggszlp7ayfobv-7pfqwlpi.jpeg

k2qndg_3a98w-b7mtwhxepr4rlc.png

u_voviua-eilnfmo36l98u_-dim.png

[SETI_home_v8]

Проект Minecraft@Home.

Многие новые участники присоединились к объявлению SalC1 и опубликованию нашего проекта на сайте BOINC. Мы приветствуем и надеемся увидеть всех участников, чтобы увидеть вклад сообщества, развитие и достижения.

Minecraft@Home - это исследовательский проект направлен на изучение фундаментальных законов вселенной Minecraft, чтобы дать ответы на вопросы, касающиеся возможностей и истинных границ данной игры, у которых пока нет ответов.

Minecraft в настоящее время является самой продаваемой видеоигрой всех времен. Хотя мы не имеем никакого отношения к Microsoft, Mojang или разработке самого Minecraft; этот проект родился по необходимости. У многих членов сообщества есть желание подтолкнуть к изучению истинных границ данной игры, у которых пока нет ответов.

Список Minecraft @ Home позволяет пользователям более эффективно присоединиться к проекту. Добровольные вычислительные ресурсы необходимы для успеха нашего исследования, поскольку некоторые элементы требуют больших объемов вычислительной мощности для получения результатов.

Как многие, возможно, видели в последней партии рабочих модулей, у нас был ряд ошибок и проблем. Мы считаем, что они в основном сглаживаются.

BOINC - это опыт обучения для всех нас. Технологии грид-вычислений очень новы для нас, поэтому, конечно, были некоторые проблемы с изучением.

Мы просим сообщество поддержать нас, поскольку мы совершенствуем наши рабочие процессы разработки и планируем выпустить больше проектов и интересных новостей в ближайшие недели.

Если вы пропустили наше предыдущее объявление о рекордном кактусе, обнаруженном Minecraft@Home, посетите наш Twitter: https://twitter.com/minecraftathome

Если вы являетесь экспертом BOINC, разработчиком или иным образом увлечены Minecraft и нашим проектом; Пожалуйста, присоединяйтесь к нашему Discord! https://discord.gg/xVFh9bp

Организаторы проекта завершили бета-тестирование и отправили на обработку 1 млн. 200 тыс. заданий в программе BOINC. https://boinc.ru/forum/
sm.0fe20042_0bb8_4781_82f4_7130f928b021.0.750.jpg

[SETI_home_v8]

Большой адронный коллайдер - кольцевой ускоритель

СПОЙЛЕР »

Большой адронный коллайдер - кольцевой ускоритель

Большой адронный коллайдер - кольцевой ускоритель заряженных частиц на встречных пучках с кольцом длиной 26,65 км, проходящим под территориями Швейцарии и Франции. Реализация проекта CMS объединит мировой опыт создания и эксплуатации больших экспериментальных установок, накопленный во всем мире на протяжении последних десятилетий. Подобно тому, как открытие атомной структуры, волновых свойств материи и квантовой механики в начале ХХ столетия обеспечило быстрое развитие науки и технологий, результаты экспериментов на LHC не только дадут возможность установить фундаментальные законы физики частиц, но и могут привести к открытиям, которые определят генеральное развитие науки и технологии в XXI веке.
Проект ускорителя задуман как крупномасштабная международная программа. России было предложено участвовать в его создании. Договоренность закреплена в Протоколе об участии в проекте, подписанном 14 июня 1996 г. CERN и Миннауки России по поручению Правительства Российской Федерации. Согласно этому документу российские институты и промышленные предприятия произведут высокотехнологичное оборудование на сумму 200 млн швейцарских франков в течение 10 лет. Финансовый вклад России, определяющий масштаб последующего участия российских физиков в экспериментах на коллайдере, должен составить 133 млн швейцарских франков, а инвестиции CERN и других западных партнеров в Россию - более 66 млн швейцарских франков. Несмотря на то что финансовый вклад России составит менее 5% общей стоимости проекта, реальная доля участия российских физиков в последующих экспериментальных исследованиях на этом уникальном комплексе составит в среднем 16%. Это результат признания значительного интеллектуального и технологического вклада российских ученых в развитие физики высоких энергий вообще и в осуществление проекта LНС, в частности.
Новый ускоритель будет установлен в уже существующем в CERN кольцевом тоннеле, созданном для электронно-позитронного коллайдера LЕР, и станет крупнейшим в мире ускорителем заряженных частиц.
Ввод ускорителя в строй намечен на 2006-2007 гг. На коллайдере будут изучаться столкновения двух пучков протонов с суммарной энергией 14 ТэВ/протон. Эта энергия в миллионы раз больше энергии, выделяемой в единичном акте термоядерного синтеза.
Россия принимает участие как в строительстве ускорителя, создании детекторов, так и в последующих научных исследованиях с их использованием. Координатором проекта от России и стран-участниц RDMS является ОИЯИ (г. Дубна).
На ускорителе LНС планируется проведение экспериментов ATLAS, СМS, ALICE, LНСb, для каждого из которых на кольце ускорителя будет построен свой инструмент - детектор частиц. В центре каждого детектора будут сталкиваться протоны с частотой около 800 млн раз в секунду. Каждое столкновение даст около 10 млн единиц информации. Для обработки этой информации создаются совершенное электронное оборудование и математическое обеспечение, а также разрабатывается новейшая информационная технология GRID.
Детектор СМS - универсальный физический прибор целью которого является регистрация новых частиц высоких энергий. На этом приборе будут проверяться положения "стандартной модели" физики частиц, в частности, механизм Хиггса, согласно которому все частицы приобретают массы при взаимодействии с "хиггсовскими полями", заполняющими все пространство. На детекторе попытаются обнаружить новую частицу (хиггсовский бозон), связанную с этими полями. Будут проверяться следствия теории SUSY - концепции "суперсимметрии" - стоящей за пределами "стандартной модели". Теория SUSY объясняет, почему при разных взаимодействиях могут возникать разные силы, теория также может объяснить наличие "темного" вещества, ответственного за ускорение расширения Вселенной. На детекторе будет проверяться предположение о том, что кварки и лептоны не являются фундаментальными частицами, а также будет производиться поиск новых неизученных явлений. В целом детектор СМS будет иметь 15 млн индивидуальных детекторных каналов, контролируемых мощными компьютерами. Общая масса 12 500 т; высота 15 м; длина 21,6 м, магнитное поле 4 Тл.
В разработке детектора участвуют более 60 научных организаций из 33 стран мира. В июне 1999 г. ассоциированным членом коллаборации СМS стал ГУП ЦВТТ НИКИЭТ. Но еще с 1997 г. ГУП ЦВТТ НИКИЭТ принимает участие в разработке механических конструкций торцевых адронных калориметров совместно с Лабораторией физики высоких энергий ОИЯИ (г. Дубна) и Институтом физики высоких энергий (г. Протвино).
Сложность задачи, поставленной перед ГУП ЦВТТ НИКИЭТ, заключалась в том, что система крепления торцевых адронных калориметров должна обеспечивать точность изготовления и монтажа конструкции весом -300 т на уровне десятых долей миллиметра с учетом деформаций и перемещений под действием как веса, так и больших сил, создаваемых магнитным полем напряженностью 4 Тл. При этом должно быть гарантировано точное позиционирование передней мюонной станции, измеряющей траектории мюонов с точностью до десятка микрон.
В сентябре 1999 г. между Минатомом России, ОИЯИ и Государственным комитетом по науке и технологиям Республики Беларусь был подписан документ "Соглашение по организации технического сопровождения изготовления механических конструкций торцевых адронных калориметров, контролю качества и приемке готовой продукции", в соответствии с которым на ГУП ЦВТТ НИКИЭТ возложена ответственность:
за подготовку полного комплекта рабочей конструкторской документации механической части торцевых адронных калориметров, включая монтажное оборудование;
проведение прочностных расчетов силовых конструкций торцевых адронных калориметров;
входной контроль материалов, из которых изготавливаются детали механических конструкций в соответствии с техническими требованиями;
поставку материалов на ГП "МЗОР" (Республика Беларусь) по согласованному перечню в пределах средств, выделяемых Минатомом России и Минпромнауки России в соответствии с графиком;
приемку готовой продукции.
ГУП ЦВТТ НИКИЭТ поручено разработать технологию монтажа торцевых адронных калориметров в CERN и нестандартное монтажное оборудование. Проделанная работа получила положительное заключение службы технической безопасности CERN.
По итогам выполнения названного выше комплекса работ получен дополнительный заказ CERN на разработку технологии и производство заготовок (плиты и прутки) с повышенными прочностными характеристиками из кремнистой латуни ЛК75-0,5, который выполнен в 2000 г. ГУП ЦВТТ НИКИЭТ, ИЦ ИЦП МАЭ и ОАО "Красный Выборжец" совместно разработали технические условия на производство горячекатаных латунных плит и холоднодеформируемых прутков. Совместно с ОАО "Ижорские заводы" внесены изменения в технические условия на изготовление стальных плит толщиной 134-138 мм из стали 03Х20Н16АГ6. Контроль качества промышленных партий металлопродукции проведен испытательным центром ИЦП МАЭ. Выполнено около 1400 испытаний по определению химического состава и механических свойств при различных нагрузках. Многие результаты испытаний контролировались CERN.
В 2000 г. на ГУП ЦВТТ НИКИЭТ была возложена ответственность за монтаж торцевых адронных калориметров и интерфейсной системы на детекторе CMS. В ноябре 2002 г. успешно осуществлен монтаж первого торцевого адронного калориметра с интерфейсной системой.
С 2000 г. ГУП ЦВТТ НИКИЭТ совместно с Лабораторией физики высоких энергий ОИЯИ участвует в создании передней мюонной станции и оборудования для ее монтажа на детекторе. ГУП ЦВТТ НИКИЭТ уже проведены испытания теплотехнической надежности электроники передней мюонной станции.
Здесь мы приводим интервью с д.ф.-м.н. Владиславом Ивановичем Манько, руководителем проекта ALICE / PHOS на строящемся в ЦЕРН'е (Женева) Большом адронномколлайдере( LHC ). Оригинальная статья находится тут.
Бытует мнение, что ЦЕРН обеспечил работой 650 российских физиков-ядерщиков. Насколько это утверждение верно?
В.И.М. В этом вопросе акценты расставлены несколько неверно. Действительно, российские физики участвуют во всех 4-х экспериментах, запланированных на LHC, а также в сооружении самого коллайдераLHC . Эту возможность им предоставило Правительство Российской Федерации, подписавшее Соглашение с ЦЕРН'ом об участии России в подготовке и проведении экспериментов на LHC. Работу российских физиков в ЦЕРН'е оплачивает Министерство промышленности, науки и технологий России. Разработки и создание оборудования для экспериментов и ускорителя оплачивают два российских министерства – Министерство по атомной энергии и Министерство промышленности, науки и технологий. Так что верно утверждение - Россия вносит серьезный вклад (пока на уровне создания оборудования) в строительство Большого АдронногоКоллайдера в ЦЕРН'е. Единственный крупный физический проект, идущий под руководством российских физиков, это – большой электромагнитный спектрометр ALICE / PHOS для эксперимента ALICE. Но и в других экспериментах в разном объеме также задействованы российские физики. А дальше, после запуска LHC, российские физики в зависимости от завоеванных на сегодняшнем этапе позиций будут проводить эксперименты, вне сомнения, на передовых рубежах науки.
В чем суть экспериментов по проекту ALICE?
В.И.М. Проект ALICE / PHOS осуществляют несколько российских институтов во главе с Курчатовским. Это - ИФВЭ (Протвино), Российский федеральный ядерный центр (Саров) и ОИЯИ (Дубна). Кроме российских, в проекте участвуют ещё 9 институтов из 7 стран.
ALICE (A L arge I on C ollider E xperiment) - единственный эксперимент с тяжелыми ионами на будущем коллайдере LHC (другие 3 эксперимента связаны с физикой элементарных частиц). Главная цель эксперимента – создать в лаборатории сгусток кварк-глюонной плазмы, найти её сигналы и исследовать свойства. Единственный чистый, неискажённый сигнал – это электромагнитное излучение, для исследования которого и предназначается электромагнитный спектрометр ALICE / PHOS. Фазовый переход в кварк-глюонную плазму может произойти при энергиях столкновения тяжелых ядер, которые планируется достичь на ускорителе LHC. Ранее (с 1987 года) эксперименты с кварк-глюонной плазмой проводились в ЦЕРН'е на ускорителе SPS , в настоящее вре- мя они продолжаются в Брукхэйвенской национальной лаборатории ( BNL ) на коллайдере RHIC ( R elativistic H eavy I on C ollider), а затем будут продолжены на новом уровне с помощью детектора ALICE на LHC .
Один из основных параметров при столкновении тяжелых ионов – это энергия в системе центра масс. В ЦЕРНовской программе на SPS эта энергия (т.н. "корень из S") была 17ГэВ на пару нуклонов, на RHIC она составляет 200ГэВ на пару нуклонов, на LHC она составит уже 5.5ТэВ (5500ГэВ) на пару нуклонов. Именно при такой энергии столкновения тяжелых ядер может сформироваться долгоживущий (конечно, по ядерным масштабам) сгусток кварк-глюонной плазмы. И исследовать ее – одна из задач ученых Курчатовского института. В земных условиях кварк-глюонная плазма может быть сформирована только путем столкновения разогнанных до сверхскоростей тяжелых ионов. Кварк-глюонная плазма – это то состояние вещества, в котором находилась наша Вселенная в первые мгновения после Большого взрыва в течение первых 10-5 секунд. Затем Вселенная стала быстро расширяться, кварк-глюонная плазма перешла в нормальную материю. Сейчас физики пытаются воспроизвести это первоначальное состояние в Земных условиях.
Традиционный вопрос - не случится ли вследствие этого эксперимента образование новой Вселенной и гибель нашей?
В.И.М. Не произойдет. Этот вопрос остро стоял перед запуском RHIC. Дискутировался вопрос, не образуется ли в результате эксперимента черная дыра, в которой погибнет наша Вселенная, или, по меньшей мере, наша Земля. Для снятия опасений была создана специальная комиссия, которая пришла к выводу, что вероятность такого развития событий просто равна нулю, потому что события будут разворачиваться на очень небольших масштабах, образовавшийся сгусток кварк-глюонной плазмы будет иметь масштабы атомного ядра и "жить" очень короткое время. Для Земли ничего страшного не произойдет.
Возвратимся к эксперименту ALICE?
В.И.М. На рис. 1 показано столкновение двух ядер (они на рисунке выглядят не как сферы, а в виде плоских дисков, приобретя такую форму за счет лоренцева сжатия). Теория предсказывает, что переход к состоянию кварк-глюонной плазмы наступит по достижении плотности энергии ~2ГэВ/фм 3 (кубический ферми). Для сравнения, плотность энергии в нормальном ядре 0.17ГэВ/фм3. При превышении нормальной ядерной плотности больше, чем в 10 раз может наступить фазовый переход в состояние кварк-глюонной плазмы. Последняя отличается от нормальной материи тем, что кварки и глюоны в ней являются свободными (тогда как в нормальной материи имеет место явление конфайнмента, т.е. ни кварки, ни глюоны свободно не существуют).
Ядра на подлёте друг к другу. Из-за огромных скоростей, близких к световым, происходит их лоренцево сжатие в продольном направлении, и поэтому они выглядят как плоские диски.
Начальная фаза столкновения. Происходят жёсткие столкновения, создаётся огненный сгусток экстремально возбуждённой материи. При условии, что превышена критическая плотность энергии (> 2ГэВ/фм 3) или, другими словами, превышена критическая температура (200МэВ), происходит фазовый переход в кварк-глюонную плазму. Из сгустка вылетают только фотоны, для которых длина свободного пробега много больше размеров сгустка.
Расширение и охлаждение сгустка. При понижении температуры до критической происходит обратный переход из кварк-глюонной плазмы в обычную адронную материю. На всех этапах этой эволюции продолжают вылетать рождающиеся фотоны. Адроны, имеющие длину свободного пробега значительно меньше размеров сгустка, испытывают перерассеяния и меняют свои характеристики в ходе эволюции сгустка.
Завершающая фаза эволюции сгустка (замораживание – freeze-out). Размеры сгустка становятся больше длины свободного пробега для сильного взаимодействия. Все взаимодействия прекращаются, характеристики адронов больше не меняются (состояние системы "замораживается»"). Начинается разлёт адронов (часть из них или продукты их распадов попадают детекторы)
Экспериментальная база для формирования кварк-глюонной плазмы в Земных условиях – это три ускорителя в мире. Два уже существуют (ускоритель SPS в ЦЕРН'е, на котором ядерная программа пошла с 1987 года; затем RHIC в BNL, запущенный в 2000 году), один строится ( LHC в ЦЕРН'е). На коллайдере RHIС энергия пучков 100ГэВ на нуклон, при столкновении в центре масс получается 200ГэВ на нуклонную пару, в LHC – энергия пучков 2750 ГэВ/нуклон, что соответствует 5500ГэВ на пару нуклонов в системе центра масс. На SPS - неподвижная мишень, энергия пучка ядер свинца 160ГэВ на нуклон, но из-за неподвижности мишени в итоге получается 17ГэВ на пару нуклонов в системе центра масс. Все эти эксперименты очень дорогие, проводятся на уникальных ускорителях только в рамках крупных международных проектов, и Россия участвует во всех.
Какова специфика, привносимая в эксперименты именно Курчатовским институтом?
В.И.М. У Курчатовского института сложилась уникальная специализация - физика фотонов, рождаемых при столкновениях ускоренных тяжелых ядер. Фотоны представляют собой очень важный, уникальный инструмент такого рода исследований по одной простой причине. Фотоны испускаются из сгустка непосредственно в момент их рождения без дальнейшего взаимодействия. Дело в том, что фотоны взаимодействуют только электромагнитным образом, их сечение взаимодействия мало, и, следовательно, их длина свободного пробега намного превышает размеры сгустка. Поэтому они вылетают из сгустка в момент своего образования, и тем самым несут неискажённую информацию о его свойствах. Эволюция здесь такая – образуется сгусток плазмы, он постепенно расширяется, охлаждается, в конце концов, его размеры становятся таковыми, что прекращается всякое взаимодействие, и частицы, которые родились при столкновении, разлетаются и доходят до детектора. Родившиеся адроны следуют за эволюцией системы, несут информацию только о последней стадии, когда все остыло (условно остыло, там тоже высокие температуры порядка 90МэВ). Поэтому при регистрации адронов трудно извлечь информацию о ранних стадиях. Тогда как фотоны испускаются на разных стадиях эволюции, следят за эволюцией, и, измеряя температурный спектр фотонов, можно установить и начальную температуру, и дальнейший ее ход.
Курчатовский институт участвовал в исследованиях, связанных с кварк-глюонной плазмой с самого начала исследований, и с самого начала выбрал для себя физику фотонов. Сначала мы построили большой электромагнитный спектрометр, в котором было 10000 детекторов на базе свинцовых стекол.
Где был установлен этот спектрометр?
В.И.М. Спектрометр сначала был установлен на SPS (ЦЕРН). В 1997 году он переехал на RHIC и сейчас вошел в состав эксперимента PHENIX в BNL. Это до сих пор - один из самых больших спектрометров в мире. С его помощью был получен фундаментальный результат – измерен спектр прямых фотонов (опубликован в Phys. Rev. Lett. в 2000 г., это – первый и пока единственный в мире результат). Дело в том, что обнаружение прямых фотонов - очень трудная задача. У них небольшие и сечение возникновения (в результате их рождается очень мало), и сечение взаимодействия. Но в процессе столкновения рождается много адронов, p0-мезонов. Последние, распадаясь, дают два фотона, что создает огромный неустранимый физический фон при регистрации прямых фотонов. Наш спектрометр, благодаря высокой чувствительности, зарегистрировал именно трудно уловимые прямые фотоны.
Таким образом, наша специализация – физика фотонов в столкновениях ядер сверхвысоких энергий. Естественно, мы с этой же физикой вошли и в эксперимент ALICE, в котором специально для этих исследований создается новый фотонный спектрометр PHOS (P HOton S pectrometer) . Проект идет под руководством Курчатовского института. Для этого спектрометра мы выбрали в качестве сцинтиллятора кристаллы вольфрамата свинца PbWO 4 (PWO).
Почему выбраны именно кристаллы вольфрамата свинца?
В.И.М. А дело в том, что для такого рода исследований необходим материал детектора, у которого был бы минимально возможный радиус Мольер и минимальная радиационная длина, чтобы детектор был компактным (для возможности размещения вблизи точки столкновений). Существенное значение имеет радиус Мольер, который определяет поперечный размер электромагнитного ливня. Мольер долго занималась свойствами электромагнитных ливней и ввела понятие радиуса Мольер. Дело в том, что, когда в любой материал попадает фотон высокой энергии, он рождает, как известно, электрон-позитронную пару. Дальше эта пара начинает тормозиться, рождает т.н. тормозные фотоны, и фотоны опять порождают пары – начинается лавинный процесс, т.н. электромагнитный ливень. Этот ливень как раз и преобразуется в сцинцилляционных кристаллах во вспышку света. Точнее, электроны и позитроны начинают возбуждать атомы среды, в которую они попали. Если это – не сцинциллятор, то возбуждается черенковское излучение (так, в свинцовых стеклах мы наблюдаем черенковское излучение). В итоге электромагнитный ливень покрывает в детекторе некоторое пространство. А поскольку в процессе столкновения рождается огромное количество частиц, и если это число частиц попадает на ваш кристалл, он просто "засвечивается", и вы ничего не обнаруживаете. Как раз поперечный размер ливня определяется радиусом Мольер, и нужно выбрать материал с минимальным радиусом Мольер. Тогда вы можете поставить детектор максимально близко к событию, в частности в случае ALICE это – 4.5 метра.
Выбор материала кристалла мы сделали в 1993 г., просмотрев очень много материалов, остановились на PWO. К тому времени это был совершенно новый кристалл, разработанный впервые в Советском Союзе, в Харькове (по-моему), хотя, может быть, разработки велись и в других организациях. Мы на него поставили. Он отвечал двум основным требованиям – он тяжелый (чтобы иметь подходящий радиус Мольер) и является сцинциллятором (т.е. дает максимально яркую вспышку света).
Как развивались события после выбора подходящего для детектора кристалла?
В.И.М. В 1993 году на разработку технологии выращивания кристалла PWO мы получили грант INTAS, и уже тогда много сделали совместно с харьковским предприятием "Монокристалл". Параллельно технология выращивания кристаллов PWO была поставлена на богородицком заводе при участии ИФТТ РАН, Курчатовского института и ряда других институтов (о чем ПерсТ сообщал в вып. 19 с.г.). Богородицку во многом помогли финансовые вливания со стороны ЦЕРН'а через грант МНТЦ – 13 млн. долл. К этому времени этот же кристалл был утвержден для другого церновского детектора CMS (C ompact M uon S olenoid ), на который необходимо было 80 тыс. кристаллов (на ALICE требуется 20 тысяч). Поначалу и CMS, и ALICE обеспечивались кристаллами из Богородицка (мы исследовали богородицкие кристаллы на своем оборудовании). Но в 1999 г. стало ясно, что богородицкий завод не может произвести кристаллы для обоих экспериментов в требуемые сроки (оба эксперимента должны быть запущены в одном и том же году – 2007). Западные физики из CMS, обеспечившие получение гранта МНТЦ, жестко поставили условие обеспечения в первую очередь эксперимента СMS, т.к. это был их вклад в этот эксперимент. В результате оказались под угрозой полного срыва сроки подготовки детектора для эксперимента ALICE.
Тогда мы вспомнили о новом заводе в Апатитах, который сейчас называется "Северные кристаллы". Этот завод к 1989 г. успели построить, но так и не запустили. В своё время непосредственное отношение к строительству завода имел Президент Курчатовского центра академик Е.П.Велихов. К сожалению, прекрасное оборудование, завезенное на завод, даже не успели распаковать, а тем более запустить. Завод простоял (точнее, "пролежал") без работы до 1999 года. К 2001 году мы его реанимировали и в 2002 г. уже поставили в ЦЕРН первые 500 высококачественных кристаллов PWO. Здесь необходимо подчеркнуть, что восстановление завода "Северные кристаллы" в Апатитах, развитие и оптимизация технологии, развёртывание массового производства кристаллов для эксперимента ALICE - всё это стало возможным только благодаря Министерству по атомной энергии Российской Федерации, которое оказало и продолжает оказывать определяющую финансовую поддержку РНЦ "Курчатовский Институт".
Большую роль в становлении технологии сцинцилляционных кристаллов в Апатитах сыграл Станислав Феликсович Бурачас - один из самых крупных специалистов по неорганическим сцинцилляционным монокристаллам, с которым Курчатовский институт еще в 1993 году ставил технологию на харьковском «Монокристалле». Бурачас согласился переехать в Аппатиты и быстро поставил там технологию производства кристаллов PWO. Он и сейчас работает на этом заводе. В 2000 г. на завод пришло новое руководство, которое сыграло определяющую роль в преодолении ряда трудных организационных проблем, возникших при восстановлении завода.
Сейчас работа идет в тесной кооперации. В Курчатовском центре организован аттестационный центр, одна из задач которого 100% контроль всех монокристаллов. Контролируются оптические характеристики кристаллов (световыход, зависимость световыхода от времени, прозрачность), радиационная стойкость. В результате совместных усилий удалось существенно повысить световыход кристаллов, повысить их радиационную стойкость. В основе технологии, как и в Богородицке – метод Чохральского, но многие &quotknow-how" принадлежат "Северным кристаллам". Оба российских производителя – богородицкий завод и "Северные кристаллы", имеют одинаково высококачественные кристаллы. Посмотрите на фотографию (рис.2) наших кристаллов, произведенных заводом "Северные Кристаллы" (это фото обошло многие зарубежные научные издания). Такими кристаллами, продуктами высоких российских технологий, можно гордиться!
Апатиты обеспечат плановые сроки поставок кристаллов для ALICE?
В.И.М. Да, былое напряжение снято. На сегодня мы уже отправили в ЦЕРН 3600 кристаллов, количество, достаточное для изготовления первого модуля (всего их должно быть 5). Наша задача в следующем году обеспечить сборку этого модуля. Мы уже изготовили прототип детектора на 256 каналов, который успешно прошел предварительные испытания, в том числе и на пучках ускорителя в ЦЕРН.
По проекту ALICE / PHOS будет изготовлено 5 детекторных модулей, внутри каждого 3584 кристалла PWO. Для увеличения световыхода спектрометр будет охлаждаться до температуры -25? С, достигаемой без больших затрат. Вся система охлаждения делается в Сарове.
"Северные кристаллы" – один из самых больших российских заводов-производителей монокристаллов. На нем имеется 180 ростовых установок, из них 35 – выполняют заказ ALICE, обеспечивая производство 300 кристаллов в месяц (расширение упирается в финансы). Эта производительность позволит нам в плановые сроки обеспечить создание своего детектора. В 2006 году мы должны установить детектор на пучок и в 2007 году приступить к захватывающим экспериментам.
Фотоны в ALICE – это наше всё?
В.И.М. Проект ALICE / PHOS (и создание оборудования, и планирование будущих экспериментов) идет под руководством российских физиков. Кристаллы PWO для электромагнитного спектрометра ALICE / PHOS – главный вклад России в эксперимент ALICE. Решающую роль в его обеспечении играет МинАтом, который вносит определяющий финансовый вклад. Значительные средства предоставляют также Минпронауки и Курчатовский центр. После контроля всех кристаллов в Курчатовском аттестационном центре они отправляются в ЦЕРН, где также работает наша группа физиков, занятых контролем кристаллов непосредственно на пучках и сборкой детектора.
Свет от сцинциллятора регистрируется лавинными полупроводниковыми фотодиодами, которые предоставляются японскими участниками проекта. Как уже было упомянуто, в проекте участвуют учёные ещё 7 стран, но основа детектора – кристаллы вольфрамата свинца создаются в России, и весь проект идёт под руководством российских учёных.
Так что, ответ на вопрос звучит скорее так – "Фотонная физика в ALICE – вся наша!".
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/

world-community-grid-large-750.jpg

[SETI_home_v8]

Физики просят помощи интернет-пользователей в обработке данных Большого адронного коллайдера

Группа физиков, работающих с Большим адронным коллайдером (БАК), решила сделать эту физическую установку в буквальном смысле слова ближе всем интернет-пользователям. Любой желающий может установить у себя программу-клиент, которая во время простоя будет проводить расчеты в интересах проекта, а затем отсылать их на сервер, сообщает РИА "Новости".

Специалисты Европейской организации ядерных исследований (ЦЕРН) заявляют, что предоставили людям самим шанс заняться поисками гипотетической частицы - бозона Хиггса с помощью программы LHC@Home 2.0, доступной для любого обладателя персонального компьютера, подключенного к интернету.
Первое тестовое приложение, созданное в рамках данной программы, Test4Theory, сейчас проходит стадию бета-тестирования, принять участие в котором ученые предлагают всем желающим.

С помощью новой платформы ученые смогут моделировать результаты столкновений частиц, а затем, сравнивая их с реальными столкновениями в ускорителях, находить отклонения от теории и, следовательно, новые частицы и взаимодействия.

LHC@Home 2.0 - один из проектов Центра гражданской кибернауки (Citizen Cyberscience Centre), созданного при партнерстве ЦЕРНа, Института обучения и исследований ООН и университета Женевы.

Программа представляет собой традиционное клиентское решение для распределенного анализа данных, поступающих с коллайдера. Она позволит использовать невостребованные мощности пользовательских ПК для обработки огромных объемов информации, поступающих с БАКа - при очень низких расходах.

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/
1522826896169696596.jpg

[SETI_home_v8]

В США обнародован доклад о поиске внеземной жизни
Feb 17, 2020

Международная команда астрономов представила официальные данные о результатах массового поиска космических радиосигналов, которые могли бы стать доказательством существования внеземной жизни. Исследования были проведены при помощи самого крупного радиоприемника в мире - обсерватории в Грин-Бэнк (США).

Как сообщает EurekAlert, исследование было проведено компанией BreakthroughListen, базирующейся в Калифорнийском университете в Беркли. Доклад о полученных результатах был оглашен на ежегодном заседании Американской ассоциации содействия развитию науки (AmericanAssociationfortheAdvancementofScience).

Команда во главе с аспиранткой Университета Пенсильвании Софией Шейх использовала метод под названием транзитная фотометрия. Он позволяет обнаружить чрезвычайно малые отклонения в спектре видимого света, когда некий космический объект проходит межу нами и какой-либо звездой.

Этот метод широко используется для поиска экзопланет. В данном случае астрономы анализировали сведения, полученные при помощи радиотелескопов Parkes в Австралии и GreenBank в США. Они искали радиосигналы от 20 ближайших звезд в так называемом C-диапазоне - это радиоволны с частотой от четырех до восьми гигагерц.

"Об этом регионе много говорилось ранее, но никогда в нем не проводился целенаправленный поиск, - объясняет София Шейх. - Если бы у других цивилизаций были телескопы, подобные нашему, они бы знали, что в Солнечной системе есть планеты, перекрывающие свет звезды, и даже знали бы, что на Земле существует жизнь. Именно так мы открыли тысячи других экзопланет, поэтому можно предположить, что именно так и другие разумные виды находят планеты. И если они знают, что мы здесь, то могут подать нам сигнал".

Однако, как следует из доклада, Шейх и ее команда пока не нашли никаких технических радиосигналов, которые могли бы указать на существование внеземной цивилизации. Тем не менее, проведенный анализ позволил сократить масштабы поиска, который будет продолжен.
"Мы не нашли никаких инопланетян, - заявил на брифинге для СМИ главный исследователь BreakthroughListen Эндрю Симон. - Но надо учитывать, что мы установили очень строгие ограничения на присутствие в галактике технологически развитых внеземных видов - в пределах радиочастотного спектра 4-8 гигагерц. Полученные результаты позволят тем, кто пожелает улучшить проведенный эксперимент, подняться еще одну ступеньку".

Добавим, что в рамках проекта астрономы направляли телескоп на каждую звезду в течение пяти минут, а потом на такое же время отводили его в сторону. Затем процесс повторяли еще дважды.

В результате были пойманы сотни радиосигналов, которые поначалу были идентифицированы как необъяснимые. Впрочем, объяснение им все-таки нашлось. В большинстве случаев это были земные радиопомехи, а в четырех случаях "инопланетные" сигналы оказались сигналами от пролетающих искусственных спутников.

По итогам исследования компания BreakthroughListen опубликовала почти два петабайта данных. В июне прошлого года был также обнародован петабайт данных, полученных от радио- и оптических телескопов. Объем информации так велик, что исследователи призвали общественность искать вместе с ними данные о потенциальных сигналах от интеллектуально развитых цивилизаций. www.boinc.ru
7a2f683515f5.jpg

[SETI_home_v8]

Команда World Community Grid'sFightAIDS @ Home собралась на совещании Центра HIVE

Автор: исследовательская группа FightAIDS @ Home.11 февраля 2020 г.
Исследователи FightAIDS @ Home недавно встретились в Калифорнии, чтобы обсудить свои планы на будущее проекта.

15 и 16 января 2020 года Центр ВИЧ (ВИЧ-взаимодействия в процессе вирусной эволюции) провел свою ежегодную зимнюю встречу лицом к лицу в Ла-Холье, штат Калифорния, в Исследовательском институте Скриппса. Шестьдесят пять ученых, являющихся членами HIVE со всей страны, присутствовали. Этот финансируемый Национальным институтом здравоохранения США центр был основан директором-основателем профессором Артуром Олсоном, который также инициировал проект FightAIDS @ Home (FAAH) по сетке World Community Grid (WCG) в 2005 году. FAAH и WCG играют важную роль в работе Центра, который объединяет их вычислительные исследования с экспериментальными исследованиями вирусологов, молекулярных биологов, структурных биологов и химиков в рамках HIVE.

На собрании было представлено последнее исследование группы FAAH, в которое вошли работы группы Леви из Университета Темпл, а также лаборатории Олсона в Исследовательском институте Скриппса.
Группа Леви описала текущие вычисления, которые они делают, чтобы найти новые лекарственные препараты-кандидаты. Они используют World Community Grid для оценки и ранжирования соединений, которые были ранее идентифицированы путем виртуального скрининга на молекулу капсида и его сборки. Капсид является новой мишенью ВИЧ для разработки лекарств, и эта новая мишень имеет решающее значение в процессе вирусной инфекции.

Группа Олсона описала новые предварительные виртуальные экраны против капсида, которые могут создавать «ингибиторы самоубийства», соединения, химически связанные с целевым белком. В этом подходе используется химия, разработанная для члена HIVE и лауреата Нобелевской премии Барри Шарплса в Scripps. Обсуждались планы запуска новой виртуальной кампании скрининга с использованием этой химии против капсида на FightAIDS @ HOME.

На двухдневной встрече была освещена последняя работа HIVE по пониманию структуры и функции ВИЧ и того, как инфицированные клетки человека взаимодействуют с вирусом в течение его жизненного цикла. Основное внимание в исследовании уделяется пониманию эволюции вируса и его последствий как для разработки лекарственного средства, так и для поиска лекарства от его устранения или полного подавления вируса в организме человека. Была выражена благодарность за важный вклад, который добровольцы World Community Grid внесли в работу Центра ВИЧ.

Рисунок 1. Участники встречи ВИЧ-инфицированных лицом к лицу,
Январь 2020, Ла Холья, Калифорния

Рисунок 2. Группа FAAH на собрании HIVE (слева направо): Рон Леви, Арт Олсон, Джулия Бьянко, АвикБисвас, Нанджи Дэн, Циньфан Сунь, СтефаноФорли.

Хотите принять участие в борьбе с ВИЧ, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/forum/

https://www.scripps.edu/hive_center/index.html
https://www.worldcommunitygrid.org/r...ah/overview.do
https://ronlevygroup.cst.temple.edu/...up_people.html
http://mgl.scripps.edu/projects
faah_update_fig2.jpg

faah_update_fig1.jpg

[SETI_home_v8]

Компьютерный кластер команды проекта "РадиоАстрон" 09.07.2020

Сегодня связался с одним человеком из команды проекта "РадиоАстрон", чтобы узнать конфигурацию их компьютерного кластера. В ответ на мое письмо он предоставил эту ссылку. Там на 5-й странице написано, что кластер изначально состоял из 10 узлов и 100 процессоров общей производительностью в 1 Тфлопс/сек (на тесте Linpack), а также системы хранения данных объемом 200 ТБ; скорость передачи данных была 10 Гб/сек.

ftp://jet.asc.rssi.ru/outgoing/yyk/R...k_No3_2012.pdf


После расширения кластера он получил следующие характеристики:


- онлайн система хранения данных для сбора информации - 450 Тб


- онлайн система хранения данных для обработки данных - 85 Тб


- онлайн система хранения данных для обработки результатов - 310 Тб


- система хранения архивных данных на жестком диске - 4 500 Тб


- система хранения архивных данных на магнитных данных - 4 500 Тб


- система резервного хранения данных - 20 Тб


- совокупный объем системы хранения данных - примерно 10 Пб


- мощность - 1 Тфлопс/сек


- каналы передачи данных по сети со скоростью 1 и 10 Гб/сек


- Интернет-соединение - 800 Мб/сек


ftp://jet.asc.rssi.ru/outgoing/yyk/R...03898-main.pdf
radioastron.v2.rgb-forscreen.jpg

radioastron-5let.jpg

unnamed.jpg

unnamed.png

image4.jpg

[SETI_home_v8]

Мировое сообщество объединяется, чтобы найти биомаркеры рака.
17 июня 2020 г.

Резюме

Сойер создал команду World Community Grid, чтобы помочь ускорить исследования после того, как у его отца был диагностирован рак мозга. В ходе этого процесса он нашел глобальное сообщество добровольцев, которые помогают ученым в Научно-исследовательском институте в Крембиле находить биомаркеры рака, которые могут улучшить диагностику и лечение.

Знакомьтесь, Сойер

Сойер действительно увлекается компьютерами. Свой первый компьютер он создал в возрасте восьми лет, а через пару лет основал собственную компанию, в которой он построил и продал более 20 компьютеров. В возрасте 11 лет он начал строить криптоминеры.

Затем его отцу Бретту поставили диагноз рак мозга.

Краткие факты о раке и биомаркерах

Рак является второй по значимости причиной смерти во всем мире, на его долю приходится примерно 9,6 миллиона смертей, или один из шести случаев смерти, в 2018 году. (Более подробную информацию и факты о раке см. На сайте Всемирной организации здравоохранения).

Рак начинается из-за генетических или экологических изменений, которые мешают биологическим механизмам, которые контролируют рост клеток. Эти изменения могут быть обнаружены в образцах тканей благодаря наличию их уникальных химических показателей, таких как ДНК, белки или метаболиты, которые вместе известны как «биомаркеры». Группа таких биомаркеров называется подписью.

Структура биомаркеров может определить, подвержен ли человек развитию конкретной формы рака, а также может предсказать прогрессирование заболевания, помогая предложить лучшее лечение для данного человека. Например, два пациента с одной и той же формой рака могут иметь разные исходы и по-разному реагировать на одно и то же лечение из-за своего уникального генетического профиля в сочетании с потенциально различным образом жизни.

Хотя уже известно, что некоторые биомаркеры связаны с определенными видами рака - в основном выявляются пациенты, которым грозит риск (например, мутации BRCA1 или BRCA2 при раке молочной железы и яичников), еще многое предстоит открыть. Вычислительные исследования могут помочь ускорить процесс обнаружения, но исследователям нужны огромные вычислительные мощности, чтобы сделать это возможным.

Помощь больным раком и поиск сообщества

Сойеру было всего 11 лет, когда его отец (на фото слева вверху) начал лечение рака головного мозга, но он провел некоторое исследование, нашел проект World Margrid Grid, посвященный картографированию маркеров рака, и понял, что может помочь. «У меня были эти мощные криптоминеры в моем подвале, и я понял, что могу использовать World Community Grid для них, чтобы помочь людям с раком, как мой папа», - говорит он.

Вот как это работает: люди со всего мира присоединяются к World Community Grid, загружая безопасную программу на свои компьютеры или устройства Android. И когда их устройства имеют какую-либо неиспользуемую вычислительную мощность, они автоматически проводят сравнение данных, чтобы определить потенциальные биомаркеры в фоновом режиме для доктора Игоря Юрисика в Научно-исследовательском институте Krembil в Торонто.

В течение нескольких месяцев Сойер не только пожертвовал значительное количество вычислительного времени на своих собственных машинах, чтобы помочь найти биомаркеры рака, но он также создал команду World Community Grid под названием Sawyer Cancer Fighting Network.
«Сойер запустил веб-сайт команды сам - он даже не пустил меня в комнату, пока работал над этим», - говорит Бретт. «Это было довольно удивительно. Рак может заставить человека чувствовать себя очень одиноким, но теперь вместо того, чтобы быть только со мной, речь шла обо всех, кто болен раком».

Сначала Сойер планировал пригласить в свою команду только друзей и семью. Первоначальная цель команды состояла в том, чтобы пожертвовать 100 лет вычислительного времени проекту «Картография маркеров рака». Но затем к ней присоединились другие волонтеры World Community Grid. Через онлайн-форум World Community Grid Сойер встретился с двумя волонтерами («OldChap» из Великобритании и «русалкой» из Дании), которые помогали рекламировать сеть борьбы с раком Сойера и собирали собственные контакты, чтобы присоединиться. Всего за несколько месяцев Сеть борьбы с раком Сойера достигла своей первоначальной цели и поставила перед собой цель. теперь они стремятся пожертвовать 1000 лет вычислительной мощности для картирования маркеров рака к сентябрю 2020 года.

«Изначально я создал команду для поддержки исследований рака, но по пути я нашел сообщество». говорит Сойер.

Бретт, его жена Сьюзен и Сойер поддерживали связь со своими новыми онлайн-друзьями, так как Сеть Сойера по борьбе с раком продолжает расти. Их отношения были особенно важны сейчас, когда OldChap начал собственное лечение рака. «Общение с этими двумя волонтерами World Community Grid и поддержка команды Сойера сделали чудеса для отношений в нашем доме».

«Мы благодарны всем волонтерам Мирового сообщества по изучению грид-карт и картирования рака», - говорит д-р Игорь Юрисика, главный исследователь по картированию маркеров рака. «Без их помощи наше исследование было бы невозможно.

«Хотя мы воодушевлены успехами нашего и наших коллег, перевод исследований в более успешное лечение и профилактику займет некоторое время. Приятно осознавать, что мы работаем над этим как с глобальной командой, поскольку только вместе мы можем решить эти сложные задачи. проблемы «.

Сойеру сейчас 14 лет. Помимо мастерства в компьютерах, он любит математику. Он участвует в баскетболе и теннисе, бегает по пересеченной местности, играет на пианино, гитаре и саксофоне. Он также с нетерпением ждет возможности сыграть роль Мальволио в постановке «Двенадцатой ночи» в театре Фолджера в Вашингтоне.

За два года, прошедшие после первой операции на мозге Бретта, у него была вторая операция, а также лучевая и химиотерапия. Его лечение продолжается, но он говорит: «Мой доктор говорит, что мое состояние« стабильное и постоянное », и это отличное достижение».

На момент написания этой статьи команда Сойера прошла более 40 процентов пути к своей цели - 1000 лет безвозмездного вычислительного времени. «World Community Grid действительно дала мне чувство общности», - говорит Сойер. «Я чувствую, что люди действительно заботятся обо мне».

Любой, у кого есть компьютер или устройство Android и подключение к Интернету, могут присоединиться к сети борьбы с раком Сойера и пожертвовать вычислительные мощности для поиска биомаркеров рака.
Хотите принять участие в борьбе с Раком, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru/forum/
https://www.helpsawyerfightcancer.com/how-to-join
Team_Photo.jpg

Sawyer1.jpg

Sawyer_and_Brett.jpg

[SETI_home_v8]

Проект по сохранению микробиома должен продолжаться!
Исследовательская группа по проекту «Микробиомный иммунитет»
11 мая 2020 г.
Исследования во время пандемии важнее, чем когда-либо. Вот как команда проекта «Иммунитет к микробиомам» продолжает прогрессировать, работая дома.
Триллионы бактерий живут внутри и на наших телах. Проект по иммунитету микробиомов использует вычислительную мощность World Community Grid для изучения белков, продуцируемых этими бактериями, которые кодируются в их геномах. Это помогает ученым понять роль микробиома в заболевании.
Мы хотим поблагодарить всех наших волонтеров за помощь в пожертвовании ценного компьютерного времени! На данный момент мы провели более 300 000 последовательностей белков по нашему конвейеру. Благодаря прогнозируемым моделям и нашему новому методу функциональных аннотаций мы наконец-то начали углубляться в анализ наших данных!
Весенняя встреча по проекту «Микробиомная иммунитет» была виртуальной, а не личной в этом году.
Верхний ряд (слева направо): Мария Маранга, Ричард Бонно, ТомашКосчулек
Средний ряд (слева направо): Юлия Келер Леман, Павел Щербяк, Даниэль Беренберг
Нижний ряд (слева направо): Дуглас Ренфрю, ВладмирГлигориевич, Крис Чандлер
Не изображено: Томми Ватанен
Мы должны были встретиться в Нью-Йорке в марте на нашем очередном общем собрании. Однако из-за пандемии COVID-19 эта встреча не могла состояться лично. Вместо этого у нас было несколько часов видеозвонков через Zoom в эти три дня, 18-20 марта. Во встрече приняли участие исследователи из США (Нью-Йорк), Польши и Новой Зеландии. Трудно было найти время, подходящее для всех в этих трех разных часовых поясах по всему миру, но мы справились.
Прогресс
Наша статья о функциональной аннотации из последовательности и структуры (вы можете проверить препринт здесь) была отправлена и в настоящее время находится на рассмотрении. Мы держим пальцы скрещенными для положительных отзывов!
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/786236v1
Мы также работаем над еще двумя работами, которые углубляются в данные, собранные в ходе этого проекта, как экспериментальные, так и наши прогнозы. Для этого мы начали работать с базой данных, которая делает эти данные легко доступными и анализируемыми для нас как для группы, а затем для всего научного сообщества и для всех вас! Многое еще предстоит сделать, но позвольте заверить вас, что мы делаем успехи. Для решения этих проблем у нас также есть несколько новых членов в нашей группе, которые могут помочь нам. Польская команда становится еще больше благодаря аспиранту и докторантуре, а у нашей команды в Нью-Йорке есть еще один инженер-программист, который помогает нам в настройке баз данных. Добро пожаловать в нашу команду: Павел, Мария и Крис.
https://amarolab.ucsd.edu/news.php
Из других важных событий, член исследовательской группы Брин Тейлор успешно защитила кандидатскую диссертацию 14 апреля. В соответствии со временем ее защита осуществлялась с помощью Zoom, что означало, что большая группа членов семьи, друзей и коллег могла присутствовать. Поздравляю, доктор Тейлор!
Наша исследовательская деятельность всегда включала удаленную работу и онлайн-общение. В эти трудные времена мы работаем так же усердно, как и всегда, и надеемся, что все волонтеры World Community Grid принимают меры для обеспечения безопасности и здоровья. Благодарим Вас за постоянную поддержку!
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/
mikrobiom.jpg

[SETI_home_v8]

СПОЙЛЕР »

Открытые данные распределенных вычислений
13.10.2009 / № 39 / с. 2 / Наука и общество Борис Штерн
Современные крупные эксперименты или наблюдения стоят сотни миллионов, а то и миллиарды долларов. В них участвуют многие десятки, сотни, а то и тысячи соавторов. Их списки в публикациях (как правило, в алфавитном порядке) называются в народе «братскими могилами», и поделом — из них совершенно непонятно кто реально получал результат и делал статью, а кто просто имел какое-то отношение (зачастую весьма формальное) к созданию установки. Таким образом, теряются индивидуальность и свобода исследователя. Происходит «индустриализация» некоторых областей науки со всеми ее «прелестями», типа административной иерархии и доминирования корпоративной политики над наукой. Это реальная проблема некоторых направлений, чреватая деградацией и тупиком. Наиболее перспективный рецепт против деградации — принцип открытых данных, уже зарекомендовавший себя в астрофизике и биологии. Открытые данные не только противоядие от обезличивания научных исследований. Это еще и новый путь людей в большую науку, отменяющий «научную провинцию», дающий шанс совершить научное открытие любому человеку в любом конце мира.
Два маленьких фрагмента из открытых данных эксперимента BATSE, наблюдавшего небо в мягких гама-лучах на протяжении 9 лет. Приведены кривые счета двух детекторов из восьми за время одной орбиты (около 1час. 45 мин.). На кривых видны следующие события. Сверху – до 51800 с – сильный шум от источника Лебедь Х-1, далее зашедшего за горизонт Земли. 54050 с – Лебедь Х-1 вновь показывается над горизонтом, 54560 с – высыпание частиц в магнитосфере Земли, 55000 с – солнечная вспышка, 56300с – восход Крабовидной туманности. http://trv-science.ru/2009/10/13/otkrytye-dannye/2-1-2/
Снизу – 78500 с – высыпание частиц, 79550 с – закат Лебедя Х-1, 80250 с – нетриггерный гамма-всплеск, пропущенный авторами эксперимента. 81700 – восход Лебедя Х-1, 83030 – еще один нетриггерный гамма-всплеск. Синусоподобные изменения в темпе счета – широтные вариации фона частиц, фон выше, когда станциязалетает в высокие широты.
Что понимается под открытыми данными?
Любой научный результат должен быть опубликован в открытой печати, иначе это не результат. Он может иметь справочный характер, например быть каталогом каких-нибудь объектов. В этом случае результат научной работы сам по себе не дает каких-либо новых выводов, но он необходим для дальнейшего продвижения и будет использован многими исследователями. Однако имеющиеся в литературе и в открытом доступе в сети объемные данные справочного характера — еще не то, о чем идет речь. Она идет о гигантских массивах сырой (или прошедшей лишь очевидную первичную обработку) информации, непосредственно выдаваемой аппаратурой. Как правило, эта информация остается в распоряжении авторов эксперимента. Иногда данными делятся, типа «мы вам — данные, вы нас — в соавторы». Иногда ими не делятся вообще. А бывает и так, что данные выкладываются в сеть, в открытый доступ: берите, кто хочет, и ройтесь в них, сколько заблагорассудится.
Это и есть открытые данные. Конечно, сами массивы информации — еще полдела, они должны сопровождаться полной информацией о свойствах и погрешностях аппаратуры, описанием структуры данных и т.п. Смысл в открытых данных появляется там, где их объем велик, а содержащаяся в них информация столь разнообразна, что ее хватит на многих «копателей» («dataminers» — термин, вошедший в обиход). Перейдем к примерам.
Самая масштабная инициатива по открытым данным принадлежит американской Национальной аэрокосмической администрации (NASA). В свое время они приняли принципиальное решение: все данные с аппаратов NASA, будучи оплачены налогоплательщиками, должны быть открытыми для всех. И этот принцип в целом соблюдается.
Например, снимки «Хаббла» или марсианских орбитальных аппаратов являются открытыми в исходном виде: не как обработанные jpeg-и, а как попиксельные данные в разных спектральных диапазонах. А другой известный аппарат, гамма-обсерватория «Комптон», оставила среди прочего массивы отсчетов детекторов гамма-квантов со всей Вселенной за 9 лет непрерывных наблюдений, и чего там только нет! Наконец, сейчас, в сентябре, открыты данные гамма-телескопа «Ферми», которыми мы воспользовались для построения изображения, открывающего данный выпуск газеты.
Еще один пример больших массивов данных, открытых для всеобщего изучения, — геном человека и других животных. Но это уже предмет для других авторов.
Коллизия интересов?
С какой стати авторы эксперимента должны выкладывать для всеобщего пользования свои драгоценные данные, добытые в результате многолетних трудов? В них вложена часть души в расчете на урожай в виде приоритетных научных результатов! Это с одной стороны. С другой стороны, откуда у авторов огромные средства на эксперимент? От налогоплательщиков! И последние вправе сказать: данные — на бочку! — они получены на деньги общества и должны быть общественным достоянием. А некоторые авторы могут возразить: зачем обществу сами данные? За государственные деньги заказан результат — научные факты, и мы эти факты излагаем в открытых научных статьях. И вот в этом месте воображаемые авторы совершенно не правы.
Срез трехмерной карты Вселенной, точками изображены галактики и скопления галактик. Мы находимся в центре. Радиус круга – около двух миллиардов световых лет
Зачем общество оплачивает удовлетворение любопытства ученых? Ради научных фактов? Как правило, в наименьшей степени ради них самих. Оно оплачивает саму систему выработки и организации знаний, методологию научного поиска и развития вкуса людей к поиску, наконец, налогоплательщики оплачивают воспроизводство носителей и добытчиков знаний. Рядовой налогоплательщик вряд ли понимает это, но интуитивно чувствует, что, платя за науку, в накладе не останется. И не остается. И вот именно ради этих целей данные должны быть открытыми. Обществу важно, чтобы с ними работало как можно больше людей, чтобы исследователи конкурировали друг с другом и учились выжимать из данных все, что можно, оттачивали мастерство и придумывали новые приемы и методы.
Есть и еще один аспект: посторонние исследователи, взгляд которых свеж и не замылен, обычно легко обнаруживают в данных всякий брак, систематические погрешности, пропущенные авторами, и т.п. И к тому же открытость требует досконального документирования всего эксперимента и описания всех погрешностей. Таким образом, открытые данные -это еще и способ контроля за качеством эксперимента.
…Итак, принцип открытости данных нужен обществу, но не лишит ли он исследовательские коллективы мотивации к разработке и созданию сложных установок? Ведь кто-то другой может увести из-под носа результаты, да еще и свой нос будет совать в самую кухню, где еще водятся всякие жучки (в просторечии «баги») и тараканы. В целом, чем сильней команда эксперимента, тем меньше ее должна беспокоить открытость данных.
Впрочем, есть достаточно простой компромисс — временное эмбарго на данные. То есть они выкладываются в сеть с задержкой, например, на полгода, что позволяет команде выловить всех жучков и тараканов и успеть снять сливки. Если это «богатые» данные, со сложной универсальной установки — «молока» там хватит на многих.
А тем временем в Европе…
В то время как NASA последовательно придерживается принципа открытых данных, в Старом Свете с этим сложней. Впрочем, Европейское космическое агентство ESA, по крайней мере в крупных экспериментах, следует если не принципу полной открытости, то хотя бы принципу конкурсности и прозрачности в вопросе доступа к данным. Возьмем для примера миссию «Интеграл» — большой аппарат, наблюдающий в рентгеновском и мягком гамма-диапазонах. В отличие от орбитальных обсерваторий «Комптон» и «Ферми», у него сравнительно узкое поле зрения, и встает вопрос, что наблюдать. Изначально был запланирован ряд очевидных приоритетных наблюдений, например скан плоскости Галактики. На оставшееся время проводится открытый конкурс заявок любых исследователей из стран-участниц (Россия входит в их число) на наблюдения разных объектов. Заявки рассматриваются экспертным комитетом, куда входят люди из разных стран, в том числе и из России. Победившие заявки утрясаются по срокам и включаются в программу наблюдений. Победители наделяются правами на данные (data rights), т.е. они, и только они, получают данные именно на то, что запрашивали в заявке. Но в поле зрения кроме заявленных объектов попадает много чего еще. И тут проводится второй тур заявок — на бесхозные объекты в запланированных полях наблюдения. Победители, и только они, получают данные по запрошенным объектам. Конкурс, как правило, невелик, и зачастую права на данные получают вопреки ужасающе низкому научному уровню обоснования.
По-моему, это более-менее разумная схема, во всяком случае -первый тур. Будь моя воля, я бы отменил второй тур и открыл бы все данные. Правда, они и так открываются со временем.
С национальными европейскими проектами все не так. Для примера возьмем итальянский (с российским участием) эксперимент PAMELA — магнитный спектрометр в космосе. Основное предназначение — измерение потока античастиц и (вдруг!) антиядер. Тут не то что речи нет об открытых данных, тут ощущается дух свирепого собственника. Мой знакомый, русско-финский профессор, обратился к команде «Памелы» с запросом по поводу данных о низкоэнергетических частицах, которые не относятся к основной цели эксперимента. Это в большинстве частицы солнечного происхождения, несущие информацию об активности Солнца и земной магнитосфере. Он спросил, на каких условиях может получить эти данные. И получил ответ: ни на каких.
С «Памелой» также связан довольно известный скандал. Они показали на конференции предварительные данные, кто-то сфотографировал их из зала и опубликовал (со ссылкой) в теоретической работе. Авторы эксперимента разразились гневными реляциями, расценивая это как нарушение авторского права. Теоретик поступил не очень солидно, но реакция команды «Памелы», по-моему, куда больше противоречит духу науки и, если честно, вызывает у меня полное неприятие. Либо не демонстрируйте результаты, либо не запрещайте их воспроизводить и цитировать. Доклад на конференции — это запуск результатов в открытый научный оборот, и понятие копирайта на картинку с результатами — чистый абсурд.
А как насчет Большого адронного коллайдера?
Экспериментальная физика высоких энергий производит огромные массивы разнообразных данных, которых тоже хватает на многих исследователей. Подходит ли принцип открытых данных для физики высоких энергий? Думаю, что большинство экспериментаторов ответят — нет. Подозреваю также, что они при этом будут неправы. Тут, конечно, есть техническая проблема — гигантский объем данных. Но она не фатальна: пусть данные будут открыты хотя бы для профессионалов, имеющих к ним доступ по специальным каналам с быстрым трафиком. Гораздо большая проблема — в психологии, традициях и организационных принципах, сложившихся в физике высоких энергий. Сейчас данные не являются открытыми даже в пределах огромных коллективов — за них торгуются, их распределяют, а публикуют результаты все равно в «братских могилах». Индивидуальность исследователя проявляется разве что в докладах на конференциях. Сложившиеся традиции отталкивает от данной области науки людей, для которых самостоятельность и свободный поиск являются важнейшими ценностями.
Это — в общем, теперь пару слов о Большом адронном коллайдере, который стоит несколько миллиардов евро. Поток информации с его установок будет беспрецедентным: чтобы его переварить, потребуются распределенные вычисления огромного числа массивов компьютеров в разных концах мира (система «grid»). Уметь управляться с таким потоком информации — уже большое достижение и ценнейший опыт. Далее, количество информации сжимается -сигналы с детекторов превращаются в события с параметрами вылетевших лептонов и адронных струй. И с этой сжатой информацией (ее поток только с установки CMS составит порядка 30 мегабайт в секунду) уже можно делать физику.
Будь я большим начальником, представляющим интересы налогоплательщиков, я бы сказал:
— Так и быть, в течение года (условного) после физического пуска обрабатывайте данные как привыкли, открывайте или закрывайте бозон Хиггса и суперсимметричные частицы, публикуйтесь братскими могилами, а по истечении года — данные на бочку (в открытый доступ), вместе с детальной документацией!

Я не являюсь никаким начальником, поэтому меня никто не послушает, да и нет такого начальника, который мог бы на этом настоять (может, и к лучшему, а то бог знает что еще может прийти в голову начальнику). Поэтому остается только пропагандировать эту идею и искать сторонников. Это путь не быстрый, поэтому вряд ли данные БАК будут открыты, пока они еще теплые. А жаль, поскольку открытый доступ к ним существенно повысил бы суммарную квалификацию физиков, уровень развития методов обработки и интерес к науке. Да и вытрясли бы из БАКа больше.
Just do it http://trv-science.ru/2009/10/13/otkrytye-dannye/2-4/
Этот фрагмент — только для очень любопытных и компьютерно-грамотных людей, особенно для тех, в ком бьется горячее сердце хакера. Последним не надо огорчаться, что все описанное ниже легально разрешено. Итак, для примера, учимся доставать и читать свежие данные «Ферми».
Все архивы данных NASA лежат на мощных серверах, где не бывает проблем с трафиком, и достаются либо через анонимный доступ по протоколу ftp, либо через обычный веб-браузер. Пойдем вторым путем, сюда: http://fermi.gsfc. nasa.gov/cgi-bin/ssc/LAT/WeeklyFiles. cgi и скачиваем файлы с названием типа LAT_allsky_239557417.000_ V01.fits — их там больше полусотни, каждый — недельный улов Ферми, их вес — от 300 до 400 мегабайт, так что связь на вашем конце должна быть хорошей.
Данные оформлены в стандарте fits, распространенном в астрономии и астрофизике. На том же сайте есть весь необходимый софт, чтобы читать данные и работать с ними. Я бы не рекомендовал целиком полагаться на этот софт — тогда вы становитесь его рабом и мало чему научитесь. Лучший путь — воспользоваться читалкой fits-файлов Fv (http://heasarc.gsfc. nasa.gov/ftools/fv), которая может конвертировать данные в обычный ASCII-файл и потом работать с ним своими средствами. В результате вы получаете 200 млн гамма-квантов с направлениями и временами прихода, с их энергией и рядом технических данных, нужных для более профессионального анализа. На этом этапе вы как бы получаете хороший, но любительский телескоп, в который вы можете любоваться Вселенной в гамма-лучах за год с лишним наблюдений, изучать переменность объектов и имеете некий шанс открыть нечто ускользнувшее от внимания предшественников.
Если же вам захотелось сделать нечто более серьезное, например изучить спектры каких-либо объектов, вам нужно еще разобраться, как устроена функция отклика детектора, скачать соответствующие файлы и освоить метод «forward folding», позволяющий грамотно работать с данными в условиях реальной жизни, где все перекошено и смещено. Это уже кухня настоящего исследователя, которой, увы, владеют далеко не все из считающих себя таковыми.
«Ферми» — это только для примера. Есть и другие, еще более богатые архивы. Например, архив эксперимента BATSE, наблюдавшего все небо в жестком рентгеновском и мягком гамма-диапазонах на протяжении 9 лет (см. рис. 2). Вероятно, самый захватывающий по своей неисчерпаемости — Сло-ановский цифровой обзор неба (www.sdss.org). Это детальное картографирование Вселенной, причем в трехмерии, поскольку снимаются спектры галактик и определяется красное смещение. Данные, конечно, открыты, и в исследовании Вселенной, по данным SDSS, участвуют сотни волонтеров, среди которых есть и профессионалы, и любители. Временами они находят что-то совершенно новое, например какие-нибудь экзотические, ранее неизвестные типы галактик. Ничто не мешает любому читателю взять да и присоединиться к ним.
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/

23-250x248.jpg

2.11-250x251.jpg

[SETI_home_v8]

Folding@home - виртуальная битва за благо человечества
02 июня 2010

Скоро отметит первый юбилей самый мощный в мире проект в сфере распределенных вычислений - Folding@Home. Сотни тысяч людей создали сеть компьютеров, в два раза обгоняющую по производительности самый быстрый суперкомпьютер. Но есть ли результаты?
Без малого десять лет назад, в октябре 2000-го, был запущен проект ученых из Стэндфордского университета, получивший название Folding@home. Идея его была насколько благой, настолько и фантастической. Это сейчас мы привыкли ко всяким облачным игрушкам, вроде антивирусов или даже целых компьютеров. А в далеком 2000-м возможность объединиться всем миром и, овладев тайной свертывания молекул белка, одолеть такие страшные недуги, как болезни Паркинсона и Альцгеймера, склероз, коровье бешенство, диабет второго типа, рак и многие, многие другие, казалась настоящим чудом. И сделать-то для этого надо было всего ничего: просто установить на свой компьютер специальную программку, которая будет использовать свободные вычислительные мощности для обработки относительно небольших порций данных, скачиваемых с главного сервера. Когда расчет закончен, результаты закачиваются туда же, и цикл повторяется снова и снова. Учитывая, что у многих компьютеры работали круглосуточно уже тогда, возможность серьезно помочь человечеству, ничего, по сути, не делая, понравилась многим.
Очень скоро счет участников пошел на тысячи, потом поддержка Folding@home появилась в Google Toolbar, и это сразу увеличило число активных доноров вычислительных ресурсов примерно на 20 000. К пятилетию проекта в нем насчитывалось уже 200 000 активных машин, а производительность обещала перевалить за две сотни терафлопс. Но настоящий рывок случился 22 марта 2007-го, когда вышла версия клиента для PlayStation 3. Процессор Cell, используемый в игровой консоли, оказался потрясающе эффективным для задач Folding@home, и в считанные дни производительность проекта превысила отметку 900 терафлопс - это примерно в четыре раза выше результатов, достигнутых без участия PlayStation.

Консоли PlayStation несколько лет составляли основную мощь проекта Folding@home.


На этом графике хорошо видно, как резко выросла производительность после появления клиента для PS3.

В апреле 2009-го производительность примерно 400 000 систем, постоянно участвующих в Folding@home, достигла внушительных пяти петафлопс. Это в два с нелишним раза больше, чем может сегодня обеспечить самый мощный компьютер планеты - Jaguar (напомним, его производительность составляет 2,3 петафлопс). Правда, с тех пор Folding@home немного сдал, и, по данным на 16 мая, он выдает "всего" 3,4 петафлопс. При изучении сводной статистики проекта многих может удивить, что традиционные процессоры вносят весьма незначительную лепту - около 290 терафлопс. Зато GPU компании Nvidia суммарно выдают больше 1,3 петафлопс, а второе и третье место делят GPU ATI и PlayStation 3 (880 и 883 терафлопс соответственно). Да, архитектура x86 пока идеальна далеко не везде.

Таблица, демонстрирующая баланс сил в Folding@Home на 6 утра 16 мая 2010 года. Как видим, обычные компьютеры сильно уступают по эффективности PlayStation 3, но и консолям удается конкурировать с GPU, лишь благодаря высокой численности.

Всего с момента старта вычислений клиент Folding@Home был установлен более чем на 4,2 миллиона машин, и на сегодня данный проект является самым мощным в сфере распределенных вычислений, что подтверждает и Книга рекордов Гиннесса.
Приятно отметить, что россияне находятся в авангарде проекта, и команда TSC! Russia держит пятое место в мире по скорости и второе - по числу активных пользователей. Их конкуренты из команды Russia сейчас на 54-м месте по скорости, но учитывая, что всего команд 181 012, результат очень неплохой. Нередко, приходя в проект ради борьбы с болезнями, люди исптывают азарт и желание поднять свою команду в рейтинге, тогда как все остальное отходит на второй план. Это не страшно, потому что, какой бы ни была мотивация, все идет на пользу дела. Вот только какого дела?
⇡#Если забыть про цифры
За десять лет Folding@home существенно изменился. Остались в прошлом, прямо скажем, недостаточно качественные версии клиента, имеющие привычку рушиться и уносить с собой результаты расчетов за сутки. Нынешние версии, как для CPU, так и для GPU, довольно стабильны, и сейчас не услышишь историй, как десять crash подряд заставили пламенного альтруиста плюнуть на благо человечества и покинуть проект. Остались в прошлом и подозрения, что под видом борьбы с раком идет расчет какой-нибудь гадости, вроде нового вида бактериологического оружия: практически все данные проекта поступают в открытом виде, и если бы там пряталось что-то нехорошее, это давно бы вычислили. В конце концов, нигде нет столько параноиков, как в тусовке альтруистов.
Скорее, некоторое снижение популярности Folding@home связано с вопросом, который начинают задавать все больше людей - "А чего, собственно, удалось достигнуть за десять лет?" Оно, конечно, не жалко запустить на постоянно работающем компьютере или игровой консоли программку, пусть это и приведет к росту ежемесячного счета за электричество на 100-200 рублей за одну машину (процессоры и, тем более, видеокарты под нагрузкой "едят" драматически больше, чем в режиме uTorrent+Miranda). Но хотелось бы узреть хоть какой-то очевидный результат!

Примерно такую картинку можно увидеть на экране, если запустить клиент в графическом режиме. Чем мощнее машина, тем больше разноцветных шариков.

На официальном сайте проекта об этом говорят весьма уклончиво. Цитируем: "Мы достигли определённых успехов. Вы можете прочитать об этом на странице Наука, на нашей странице Награды, или перейти по ссылке Результаты". По линкам обнаруживается список наград за саму платформу и перечень статей, написанных по результатам вычислений. Последний кажется довольно большим, но когда вспоминаешь, что 54 работы написаны за все десять лет, начинают терзать смутные сомнения. В конце концов, зная производительность ученой братии, пять с небольшим статей в год - это негусто.
Но может быть, работы настолько глубоки, что количество не имеет никакого значения? Если вы в достаточной мере владеете научным английским и разбираетесь в биологии, можете ответить на этот вопрос сами, ознакомившись с кратким описанием каждой работы. К сожалению, автор этой статьи, не может похвастаться такими знаниями, и ему пришлось прибегнуть к консультации профессора кафедры биомедицинского инжиниринга из Ben-Gurion University of the Negev (Израиль), давшего ее на условиях анонимности. По мнению профессора, если сравнить проект с попыткой понять принцип работы автомобиля, сейчас можно было бы говорить о постижении причин, из-за которых колеса сделали круглыми, а не квадратными. Но есть еще некоторые сомнение по поводу восьмиугольников. Все же остальное, от устройства двигателя внутреннего сгорания и климат-контроля до формулы краски кузова, не изучено вообще никак. Тем не менее, профессор считает Folding@home достаточно полезным и даже рекомендует подключаться к нему своим студентам. Парадокс? Ничуть не бывало. "Folding@home сильно напоминает тыкание пальцем в небо. Но иногда в науке это срабатывает, плюс нельзя переоценить важность чувства причастности к важному делу, возникающего у молодых исследователей. Да и палец сейчас стал таким мощным, что того и глядишь, попадет в нужное место".

В современной науке еще осталось место колбочкам и пробиркам. Однако без компьютеров решить многие задачи попросту невозможно - уж слишком велик объем информации.

Справедливости ради, следует заметить, что вопросы о конкретных результатах "здесь и сейчас" обычно задают новички, плохо представляющие, как работает современная наука. Между тем, участники со стажем ощущают себя кем-то вроде старателей, помогающих ученым отгр!!!!! пустую породу. Привлекать к этой неблагодарной работе высокооплачиваемых профи (читай - суперкомпьютеры) бессмысленно, они вступят в бой, когда найдут первые золотые слитки. Но случится это (если, конечно, случится) нескоро, хотя с появлением новых мощных GPU и действительно многоядерных CPU дело может пойти поживее: уже сегодня руководители проекта обещают вскорости достичь производительности порядка 100 петафлопс. То есть число пальцев, устремленных в небо, существенно увеличится…
В текущей (6.23) версии клиента Folding@home есть возможность регулировать уровень загрузки процессора, и потому его можно без ущерба для удобства работы запускать даже на очень слабеньких системах. Работает клиент на всех популярных операционных системах, так что его можно ставить даже на продвинутые NAS. А вот ставить или нет - решайте сами. Физический износ компьютера не ускорится, но шуметь он, скорее всего, будет заметно больше, да и придется ежемесячно платить несколько сотен рублей за электричество сверх обычной суммы (чем мощнее процессор и видеокарта - тем больше). Но зато, когда рак и болезнь Альцгеймера, наконец, одолеют, вы сможете почувствовать себя одним из победителей. Ну, или ваши дети. Или внуки.
Кстати, российские суперкомпьютеры никак не войдут в мировой TOP-10, а проект Союзного государства "СКИФ-ГРИД", который должен этот вход обеспечить, еще не вышел на проектную мощность. А что если создать национальный проект распределенных вычислений и устанавливать клиент на все компьютеры, закупающиеся в рамках федеральных программ? Ну и, конечно, выложить версию с поддержкой вычислений на GPU в открытый доступ. Неужели не наберем четыре с небольшим сотни терафлопс, как у самого мощного российского суперкомпьютера "Ломоносов"? Главное - придумать - что будет полезно и важно вычислять в первую очередь. Ждем ваших идей в комментариях к этой статье.
www.Boinc.ru

biotechnology.jpg

client_graphics.jpg

FAH-tflops.jpg

playstation_3.jpg

table_of_clients.jpg

[SETI_home_v8]

Синтетическое соединение может быть полезным для разработки лечения вируса Зика

Автор: исследовательская команда OpenZika
23 июля 2020 г.

Резюме
Когда исследовательская группа OpenZika завершила свою работу над World Community Grid, они определили многообещающее соединение в продолжающемся поиске методов лечения Zika.

Члены команды OpenZika Brazil (слева направо): Мелина Моттин, Каролина Андраде, Бруна Соуза и Пауло Рамос.

Члены американской команды OpenZika в Collaborations Pharmeceuticals (слева направо): доктор Шон Экинс, Дэниел Фоил, Кимберли Цорн, Ана Пул Рубио, Дженнифер Кляйн, Мэгги Хапси, Томас Лейн, Андреа Барри (бизнес-консультант)

Background

Проект OpenZika был создан для выявления потенциальных способов лечения людей, зараженных вирусом Зика. В частности, проект нацелен на ключевые белки, которые вирус использует для выживания и распространения в организме, основываясь на том, что известно о сходных заболеваниях, таких как лихорадка денге и желтая лихорадка. Чтобы разработать методы лечения, исследователи стремились определить, какие из миллионов химических соединений могут эффективно воздействовать на эти ключевые белки.

Исследователи выяснили, какие химические соединения могут быть эффективными против кристаллической структуры геликазы апо NS3 (апо означает, что белок не был связан ни с чем, например, с кофактором, ингибитором или нуклеиновой кислотой). Геликаза NS3 важна, потому что это компонент вируса Зика (ZIKV), который позволяет ему размножаться. Вы можете узнать больше о геликазах здесь.

https://www.worldcommunitygrid.org/r...ka/overview.do
https://www.nature.com/scitable/defi.../helicase-307/
Потенциальное лечение
https://www.nature.com/srep/

В конце 2019 года исследователи OpenZika опубликовали статью в Scientific Reports, в которой изложены их работы, показывающие, что синтетическое соединение под названием FAM E3 может ингибировать инфекцию ZIKV, блокируя стадию репликации генома. Благодаря работе по молекулярной стыковке с сеткой World Community Grid исследователи смогли предсказать возможное взаимодействие между FAM E3 и геликазой ZIKV NS3. Основываясь на результатах молекулярной стыковки, исследователи исследовали взаимодействие in vitro и продемонстрировали, что FAM E3 может связываться и стабилизировать NS3.

https://www.nature.com/articles/s41598-019-54169-z#Ack1
Вы можете прочитать статью здесь. Результаты могут быть полезны для дальнейшей разработки противовирусных препаратов Zika, а также для лучшего понимания того, как именно это синтетическое соединение ингибирует репликацию вируса.

Другие новости

https://www.sciencedirect.com/scienc...458?via%3Dihub

Как и многие ученые с большим опытом исследований инфекционных заболеваний, команда OpenZika в настоящее время выполняет работу, связанную с SARS-CoV-2. В мае команда опубликовала в Drug Discovery Today обзор проектов по обнаружению наркотиков для SARS-CoV-2. В этом документе упоминается, что они узнали из опыта предыдущих проектов, включая проект OpenZika.

Исследовательская группа также приступила к написанию новой статьи о результатах виртуального скрининга проекта на геликазу NS3 и протеазу NS2B-NS3, результаты которых получены in vitro на ZIKV, а также на белках.

Спасибо многим волонтерам по всему миру, которые поддержали этот проект во время работы над World Community Grid.

[SETI_home_v8]

RakeSearch: Карельский научный центр РАН и добровольные вычисления

https://rake.boincfast.ru/rakesearch/

В научной среде для разгадки сложных задач и поиска наиболее эффективных решений принято объединяться, так как вместе гораздо легче и быстрее можно найти ответы на интересующие общество вопросы. И с развитием технологий люди “научили” свои компьютеры такому же принципу. С 90-х годов прошлого века стали очень популярны вычислительные системы на основе добровольных вычислений (Volunteer computing), когда объединяются не только люди, но также вычислительные ресурсы их компьютеров. В результате, одновременно множество персональных компьютеров с разных уголков нашей планеты выполняют вычисления по выбранной задаче в фоновом режиме. Сформировалось целое направление Desktop Grid.

“Desktop Grid — это объединение в качестве единого логического «суперкомпьютера» большого количества неспециализированных вычислителей (офисных рабочих и персональных компьютеров, ноутбуков и даже смартфонов) относительно невысокой производительности.”

На сегодняшний день, добровольные вычисления используются в поиске лекарства от коронавируса - это огромные вычислительные мощности. Широко известны проекты PrimeGrid, занимающийся поиском простых чисел, SETI@Home, в котором в течение 20 лет проводился поиск космических радиосигналов внеземного происхождения, и Folding@Home, проект моделирования свёртывания молекул белка.

На базе Карельского научного центра РАН в Институте прикладных математических исследований уже порядка 10 лет занимаются развитием технологии Desktop Grid. В частности, ученые уже реализовали проект по поиску компонентов для лекарственного препарата от Пемфигуса (пузырчатка обыкновенная - тяжелое аутоимунное заболевание), используя добровольные вычисления. На данный момент, научная команда института работает над проектом RakeSearch, призванном решать математические задачи. Уже в феврале этого года CNews сообщил об итогах сравнительного тестирования производительности процессоров «Эльбрус-8C» и различных моделей Intel и AMD, для исследования которых были использованы ресурсы тематического проекта RakeSearch.

Мы решили узнать у соавтора проекта RakeSearch Наталии Никитиной о том, как родилась идея проекта и поделится опытом добровольных вычислений в различных областях науки.

"Институт прикладных математических исследований КарНЦ РАН интересует приложение технологии Desktop Grid к решению междисциплинарных научных задач. Именно с этой целью создавался проект RakeSearch, соавтором которого я являюсь”

Что такое латинский квадрат?

Латинский квадрат – это математический объект, представляющий собой таблицу размером n*n, заполненную n элементами множества M так, что в каждой строке и каждом столбце каждый элемент из M встречается точно 1 раз.

Диагональный латинский квадрат – это латинский квадрат, в котором элементы на главной и побочной диагонали не повторяются.

Латинский Квадрат

“Наши коллеги из Юго-Западного государственного университета (Курск) уже давно исследуют квадраты на базе проекта добровольных вычислений Gerasim@home. Как побочная ветвь исследований возникла идея поиска строчно-перестановочных пар ОДЛК (Ортогональных диагональных латинских квадратов). Идея принадлежит Максиму М. из Москвы, который увлекается квадратами в качестве хобби. Идея оказалась достаточно оригинальной, чтобы запустить отдельный проект RakeSearch. Это проект добровольных вычислений. Латинские квадраты - это лишь пример исследования. Аналогично наша группа могла бы содействовать поиску лекарств, например, у нас уже есть один реализованный проект в данном направлении, он также был на основе добровольных вычислений. По сути, тематика проектов добровольных вычислений не ограничивается медициной и математикой, это может быть любая вычислительная задача, которая поддается разделению на множество независимых подзадач”.

Расскажите о Вашем опыте совместной работы с научными командами в сфере добровольных вычислений?

“Мы стараемся создавать проекты на основе контактов с научными группами. В случае с поиском компонента лекарства от Пузырчатки обыкновенной - с немецкой группой. Этот контакт закрепился, когда я была на стажировке в Германии по программе DAAD. В случае исследования квадратов - с российскими учёными из ЮЗГУ (Курск). Для RakeSearch КарНЦ РАН выделил нам сервер, и далее мы создали проект RakeSearch, который был запущен в августе 2017 года. В основе лежит известная программная платформа BOINC. Существует много проектов в мире на основе этой платформы. Сейчас и наша группа вносит определенный вклад в её популяризацию, оптимизацию и развитие. На протяжении всей работы проекта росло количество участников проекта. Все они - это члены сообщества добровольных вычислений, которых привлекла тематика проекта или желание помочь. Кроме того, вычислительные ресурсы, пожертвованные нашему проекту, учитываются в общем рейтинге сообщества добровольных вычислений. Поскольку проект занял своё место среди других BOINC-проектов по всему миру, то и участники появились из разных городов и стран”.

RakeSearch, аналогично любому научному вычислительному проекту, способен небольшими усилиями привлечь вычислительные мощности множество людей по всему миру.

“Например, если бы какая-то научная группа биологов КарНЦ РАН захотела провести виртуальный скрининг для поиска лекарства от клещевого энцефалита или любой другой болезни, то за считанные недели можно было бы привлечь десятки и сотни компьютеров, готовых работать на протяжении нескольких месяцев или лет по заданной тематике. Это похоже на целый суперкомпьютер, который предоставлен совершенно бесплатно энтузиастами. Конечно, для этого нужно опубликовать научную цель проекта, держать участников в курсе прогресса исследований и рассказывать о промежуточных результатах. Возможно также создание локальной Desktop Grid в рамках одной организации”.

В каком направлении сейчас идут исследования в RakeSearch?

«Сейчас в проекте RakeSearch исследуются свойства латинских квадратов для приложений в области информационной безопасности и криптографии. Эту научную задачу поставил Олег Заикин, ведущий научный сотрудник Института динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН, г. Иркутск.


Какие есть промежуточные результаты проекта RakeSearch?

“В проекте RakeSearch промежуточные результаты представляют собой пары ОДЛК (ортогональных диагональных латинских квадратов) и графы ОДЛК, которые выглядят для сторонних наблюдателей очень красиво”.

Полный список находок проекта можно посмотреть в виде графов (https://rake.boincfast.ru/rakesearch/graphs.html ) и пар ОДЛК (https://rake.boincfast.ru/rakesearch/odls_results.php).
5yhDRv-0ITc.jpg

CFl82RXJsws.jpg

e16FgqsFrKs.jpg

gnWQVNCJ6Ec.jpg

GolRxco_mrQ.jpg

[SETI_home_v8]

Августовское обновление: OpenPandemics - COVID-19
13 августа 2020

Резюме

OpenPandemics - COVID-19 запущен в мае, и работа только началась. Узнайте больше о прогрессе ученых на данный момент, а также о сотрудничестве, которое поможет продвинуть исследования в ближайшие недели и месяцы.

Исследовательская группа OpenPandemics
Вверху: Стефано Форли, Паоло Говерна, Андреас Тиллак, Жером Эберхардт

В центре: Джулия Бьянко, Батууджин Бурендей, Диого Сантос-Мартинс, Мартина Маритан

Внизу: Мэтью Холкомб, Кристина Гарза
Щелкните здесь, чтобы узнать больше о команде.
https://www.worldcommunitygrid.org/r...researchers.do

Задний план

OpenPandemics - COVID-19 был создан, чтобы помочь ускорить поиск методов лечения COVID-19. Подробнее о деталях работы можно узнать на сайте исследовательской группы.

https://www.worldcommunitygrid.org/r...n1/overview.do
https://forlilab.org/opn-update-7-20/

Анализ данных

С момента запуска OpenPandemics - COVID-19 в мае в рамках проекта были проверены миллионы химических соединений, которые могут быть потенциальными средствами лечения болезни. Скрининг все еще продолжается, но исследовательская группа проанализировала полученные к настоящему времени результаты (45,7 миллиона запусков и 2,3 миллиарда поз) и сузила начальную группу примерно до 1500 соединений (0,00003% от общего количества стыкованных лигандов! ), которые были отобраны из-за их взаимодействия с белками-мишенями и требуют дальнейшего анализа.

Из текущей группы из 1500 соединений исследователи проведут ручной анализ, чтобы определить около 100 наиболее многообещающих, которые затем отправят своим сотрудникам для дальнейшего лабораторного тестирования. (Вы можете увидеть список соавторов внизу страницы участников исследования.)

Пока продолжается это тестирование, они будут продолжать анализировать полученные от нас данные и присылать нам новые работы.
https://www.worldcommunitygrid.org/r...researchers.do


Дополнительное сотрудничество

Главный исследователь находится в контакте с командой европейских ученых из Структурной группы по коронавирусу, чтобы помочь улучшить качество результатов всех фундаментальных исследований SARS-CoV-2. Команда собирает и обрабатывает данные о структуре белков вирусов SARS-CoV и SARS-CoV2, которые постоянно производятся исследователями по всему миру. Они уточняют опубликованные данные и выполняют статистическую проверку и диагностику структур для исправления экспериментальных ошибок или колебаний.

Грантовая премия

Лаборатория Форли недавно получила награду Фонда Бакстера для молодых исследователей за определение новых химических соединений в качестве перспективных кандидатов на разработку лекарств.
https://www.scripps.edu/news-and-eve...oundation.html

Версия GPU

Команда разработчиков World Community Grid начинает создавать рабочие блоки для первоначального альфа-тестирования. Их текущая проблема заключается в создании рабочих единиц, которые могут работать как на CPU, так и на GPU, вместо того, чтобы создавать две разные версии, что усложняет проект. Следующим шагом в рамках IBM будет проверка безопасности новой версии. Работа продолжается, и пока нет оценок, когда она будет завершена.

Возможные публикации

Исследователи работают над несколькими статьями. Один из них - это статья об истории AutoDock (программное обеспечение, на котором работает OpenPandemics, созданное в Scripps Research). Если статья будет принята, она будет опубликована в начале 2021 года.
Они также представили документ, описывающий разработку и применение протоколов для исследования ковалентных ингибиторов (включая протокол реактивного стыковки, используемый в OpenPandemics).
Был представлен еще один документ, в котором описывается их совместная работа с командой Национальной лаборатории Ок-Ридж и NVIDIA по запуску моделирования для выявления новых молекул против вируса SARS-CoV2.
https://www.ornl.gov/
https://www.nvidia.com/en-us/

Текущее состояние рабочих единиц

Доступно для скачивания: 4882 партии
В процессе: 2052 партии (16 101 394 единицы работы)
Выполнено: 5 459 партий (2587 партий за последние 30 дней,
в среднем 86 партий в день)
Предполагаемое отставание: 56 дней
Щелкните здесь, чтобы узнать больше о ежемесячных обновлениях проекта World Community Grid. https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=632

c13062dd31629548a88a5d79e62c6824.jpg

dd6d9a3241e9bfe9ab1e70fd7ea85f9e.jpg

virus-b.jpg

[SETI_home_v8]

Августовское обновление: отображение маркеров рака

21 августа 2020

Резюме

Исследователи Mapping Cancer Markers продолжают анализировать данные маркеров рака легких, работая с технической командой World Community Grid над новыми рабочими единицами саркомы.

Члены лаборатории Jurisica Lab, исследователи, занимающиеся картированием маркеров рака

Background

Картирование раковых маркеров направлено на выявление маркеров, связанных с различными типами рака. В рамках проекта анализируются миллионы точек данных, собранных из тысяч образцов тканей здоровых и злокачественных пациентов. К ним относятся ткани с раком легких, раком яичников и саркомой.

https://www.worldcommunitygrid.org/r...m1/overview.do


Сравнивая эти разные точки данных, исследователи надеются определить шаблоны маркеров для разных видов рака и сопоставить их с различными результатами, включая реакцию на различные варианты лечения.

Маркеры рака легких

Первый набор рабочих единиц, обработанный волонтерами World Community Grid, помог исследовательской группе найти маркеры рака легких. С тех пор исследовательская группа анализирует данные, а также анализирует данные по рабочим подразделениям по раку яичников и продолжает присылать нам рабочие блоки по саркоме.

Исследователи составили первоначальное резюме своих выводов о признаках рака легких, и главный исследователь обращается к своим коллегам-клиницистам, чтобы узнать их мнение о значимости некоторых результатов проекта.

Бета-тестирование новых рабочих единиц саркомы


Техническая группа World Community Grid позаботилась о незначительной проблеме с недавно запущенными модулями для работы с бета-саркомой. В ближайшем будущем мы можем провести дополнительное бета-тестирование; если это произойдет, мы разместим уведомление на нашем форуме объявлений о бета-тестировании, чтобы заинтересованные добровольцы могли принять участие. (Вы можете проверить свои настройки здесь, чтобы узнать, подписались ли вы на бета-тестирование.)
https://www.worldcommunitygrid.org/f...eads?forum=181
https://www.worldcommunitygrid.org/m...etaProfiles.do

Текущее состояние рабочих единиц

Доступно для скачивания: 842 партии

В процессе: 941 партия (7 392 542 единицы работы)

Выполнено: 64 955 партий (691 партия за последние 30 дней,

в среднем 23 партии в день)

Предполагаемое отставание: 36 дней

Щелкните здесь, чтобы узнать больше о ежемесячных обновлениях проекта World https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=632
C8vmURHUIAAo9ME.jpg

[SETI_home_v8]

THOR Challenge 2020 приглашает вашу команду поддержать гуманитарные исследования
1 сен 2020

Резюме

THOR Challenge возвращается уже пятый год. Узнайте, как вы и ваша команда можете участвовать в то время, когда гуманитарные научные исследования важны как никогда.
https://www.crunchersansfrontieres.org/

Этот год был годом беспрецедентных проблем для большей части планеты. Поэтому в связи с текущими глобальными проблемами, с которыми мы все вместе сталкиваемся, команда CRUNCHERS SANS FRONTIERES выпустила THOR Challenge 2020, который отмечает пятый год проведения этого мероприятия.
https://www.crunchersansfrontieres.org/

Ниже приведены основные правила THOR Challenge 2020:

Начинается 7 сентября и длится пять недель.

В течение первых четырех недель команды THOR Challenge ранжируются по общему времени работы (TRT).

На пятой неделе команды THOR Challenge Pure ранжируются по своим очкам World Community Grid.

Все активные проекты World Community Grid включены в Challenge этого года.

Вы можете узнать больше о структуре THOR Challenge в этом сообщении на форуме Томаса Х.В. Дюпон, капитан команды CRUNCHERS SANS FRONTIERES.

https://www.worldcommunitygrid... t,0#636802

По состоянию на 1 сентября в Challenge этого года приняли участие 58 команд. И, как и в прошлом году, в этом году Challenge - это два соревнования в одном, поэтому в THOR Challenge Pure будут две команды-победители.
https://www.worldcommunitygrid.org/f...ffset,0#636802

Если вы капитан команды, зарегистрируйте свою команду сегодня. А если вы являетесь членом команды, сообщите своему капитану, что вы хотите, чтобы команда участвовала в проекте, поддерживающем исследования COVID-19, рака и микробиома человека. https://www.worldcommunitygrid.org/t...llengeId=10187
https://www.worldcommunitygrid.org/r...n1/overview.do
https://www.worldcommunitygrid.org/r...p1/overview.do

Спасибо за поддержку THOR Challenge и World Community Grid!
THOR-Challenge-2020.jpg

[SETI_home_v8]

Суперкомпьютеры для обучения нейросетей заменили сетью распределенных вычислений

Maksim Riabinin, Anton Gusev / arXiv.org, 2020

Российские программисты разработали платформу для распределенного обучения больших нейросетей. Она адаптирована для сети из множества разных по мощности компьютеров, любой из которых в любой момент может выйти из процесса. Как и в проектах научных распределенных вычислений, например, Folding@home, такой подход позволяет с помощью множества добровольцев создать сеть, вычислительная мощность которой будет сопоставима с передовыми суперкомпьютерами. Разработчики описали платформу в препринте, доступном на arXiv.org, а также опубликовали на GitHub код пре-альфа версии.
https://learning-at-home.github.io

Эффективность работы нейросетевых моделей во многом зависит от их размера и от размера обучающей выборки. Например, лидирующая на момент написания заметки модель обработки естественного языка — GPT-3 — имеет 175 миллиардов параметров и была обучена на 570 гигабайтах текстов. Но для обучения подобного масштаба требуется соответствующая вычислительная мощность, которая из-за дороговизны зачастую недоступна исследовательским группам, не входящим в состав крупных IT-компаний.

Во многих областях науки есть проекты распределенных вычислений, решающие эту проблему с помощью волонтеров: любой человек с доступом к интернету может установить у себя программу, которая будет в фоновом режиме проводить нужные ученым вычисления. Вместе, тысячи или даже миллионы компьютеров бесплатно предоставляют ученым вычислительную сеть с мощностью лидирующих суперкомпьютеров: в 2020 году мощность сети биомолекулярных симуляций Folding@home перешла рубеж в один экзафлопс и продолжила расти. Но сети распределенных вычислений имеют недостатки: каждый компьютер может в любой момент отключиться или передавать данные медленно и нестабильно, а кроме того, не все типы вычислений одинаково легко разбиваются на подзадачи для распределения по отдельным вычислительным узлам.

Максим Рябинин (Maksim Riabinin) из Высшей школы экономики и Яндекса вместе с коллегой Антоном Гусевым (Anton Gusev) разработали платформу Learning@home, позволяющую распределять обучение нейросетевых моделей на множество компьютеров. В основе платформы лежит метод коллектива экспертов, при котором за обработку разных входящих данных отвечают определенные «эксперты» — отдельные алгоритмы или компьютеры. Разработчики предложили разбивать слои обучаемой нейросети на набор экспертов. Каждый из экспертов может иметь свою специализацию, к примеру, выступать в качестве части нейросети сверточного или другого типа.

Схема работы сети
Maksim Riabinin, Anton Gusev / arXiv.org, 2020
Поделиться

Сеть компьютеров для обучения или выполнения нейросетевых алгоритмов имеет децентрализованную структуру, а каждый из ее вычислительных узлов состоит из трех частей: исполняющей среды, управляющей части и DHT-узла. Исполняющая среда непосредственно отвечает за вычисления, то есть выступает в качестве эксперта. Управляющая часть принимает входящие данные, выбирает подходящих для их обработки экспертов и собирает данные вычислений. А DHT-узел — это часть распределенной хэш-таблицы, в которой сеть хранит свои данные.

Схема узла сети
Maksim Riabinin, Anton Gusev / arXiv.org, 2020
Поделиться


Авторы опубликовали код, который они использовали для первичной проверки работоспособности платформы, на GitHub, но отметили, что пока его не стоит рассматривать как готовую к использованию библиотеку. Также они отметили, что платформа в нынешнем виде будет иметь типичные недостатки одноранговых сетей, в том числе высокую нагрузку на сетевую инфраструктуру, а также подверженность специфичным для такого сетей атакам, возможность которых произрастает из их архитектуры, а не конкретной реализации.

Исследователи со всего мира работают не только над совершенствованием программной части нейросетей и их обучения, но и над аппаратной. Одно из перспективных направлений — это нейроморфные чипы, которые по своей архитектуре повторяют организацию и принцип работы биологических нейронных сетей, и имеют в своем составе синапсы, дендриты и аксоны, позволяющие более точно имитировать межнейронное взаимодействие. Среди них можно выделить чисто нейроморфные чипы от IBM и Intel, а также представленный в прошлом году китайскими разработчиками гибридный чип, в котором совмещены блоки для классических и импульсных искусственных нейросетей.
Григорий Копиев

a1eef27252dc3a8ae20e6ccc9b15a7ab.jpg

df9c95cb6ff9c64e974cc1156545ae7b.jpg

fea8e5d99b54fdb877349b453acb1eb7.jpg

[SETI_home_v8]

ДЕСЯТЫЙ ЮБИЛЕЙ ПЕРВОГО ОТКРЫТИЯ EINSTEIN @ HOME

Опубликовано 10 сен 2020

Десять лет назад Einstein @ Home опубликовал свое первое астрономическое открытие. Радиопульсар J2007 + 2722 был обнаружен в июле 2010 года с помощью нашего поиска радиопульсаров с помощью анализа данных радиотелескопа Аресибо. Открытие появилось в печати 10 сентября 2010 года. Более подробная статья об открытии была опубликована позже.

https://science.sciencemag.org/conte.../1305.abstract
https://iopscience.iop.org/article/1...X/773/2/91/pdf
https://einsteinathome.org/de/conten...2722-discovery

Добровольцами Einstein @ Home, ответственными за открытие, были Крис и Хелен Колвин из Эймса, штат Айова, и Даниэль Гебхардт из Университета Майнца, Musikinformatik, Германия. Узнайте больше об их перспективах десять лет спустя на наших форумах.

На сегодняшний день поиск радиопульсаров Einstein @ Home обнаружил 55 новых пульсаров по данным радиотелескопов Аресибо и Паркса. С 2011 года Einstein @ Home также занимается поиском данных с гамма-спутника Fermi. На сегодняшний день опубликовано 25 открытий в области гамма-излучения, и ожидается их открытие. Используемые методы являются новыми и первоначально были разработаны для непрерывных гравитационно-волновых поисков.

Эти непрерывные поиски гравитационных волн все еще продолжаются на Einstein @ Home. Хотя они еще не нашли никаких источников, они по-прежнему являются наиболее чувствительными из всех проводимых поисков непрерывных гравитационных волн.

Последнее открытие, полученное в результате поиска гамма-пульсаров Ферми с помощью Einstein @ Home, только что было отправлено для публикации в Astrophysical Journal Letters и доступно здесь. Это довольно интересно: PSR J1653−0158 - двойной пульсар-рекордсмен. Нейтронная звезда в ее центре вращается 508 раз в секунду, что делает ее одной из самых быстро вращающихся из когда-либо существовавших. Орбитальный период 75 минут является самым коротким из когда-либо наблюдавшихся в подобных двойных пульсарах, а поверхностное магнитное поле пульсара, возможно, является самым слабым из известных на сегодняшний день. PSR J1653−0158 - второй двойной пульсар, обнаруженный в гамма-лучах. Фактически, поскольку он невидим на радиоволнах, его нельзя было найти другими способами.
Я хотел бы поблагодарить все сотни тысяч добровольцев Einstein @ Home за вашу постоянную поддержку. Без вас наши открытия и последующая наука не были бы возможны.

опубликовано от имени Брюса Аллена, директора Einstein @ Home
https://arxiv.org/abs/2009.01513

25f060ef8e26c1012d3e137b97a5226d.jpg

640_pulsar_zoom.jpg

distributedc.jpg

images (1).jpg

загружено.jpg

[SETI_home_v8]

Высокопроизводительные вычисления в каждый дом

Евгений Ивашко
Опубликовано 06.10.2009
Этот контент является частью серии:Распределенные вычисления
1. Введение
Что делает ваш компьютер, когда ничего не делает? Пользователи одной из альтернативных операционных систем знают, что самый прожорливый процесс – это «System Idle»: как правило, он «съедает» около 90% ресурсов процессора. А чем занят ваш компьютер?
Выполните команду uptime, чтобы узнать среднюю загруженность системы. Если в этот момент ваш компьютер не занимается перекодированием видео или компиляцией ядра, то, скорее всего, средняя загруженность будет невелика – ниже 1.0. Такие действия, как просмотр Интернет-страниц, редактирование офисных документов и загрузка файлов с помощью торрент-клиента почти незаметны (с точки зрения производительности) для современных компьютеров.
Как же можно с пользой потратить время «безделья» компьютера? Ответу на этот вопрос и посвящена статья. Я расскажу вам, как можно заставить свою машину работать на благо человечества. В следующей статье речь пойдет о том, как создать собственный сервер распределенных вычислений.

2. Загадочная «решетка»
Речь пойдет об одной из форм распределенных вычислений (в международной терминологии такие вычисления называют GRID – решетка) – Volunteer Computing. Сначала поясним термины.
GRID – это объединение нескольких компьютеров для решения единой вычислительно сложной задачи, разбитой на подзадачи. Каждый компьютер решает несколько подзадач, а результаты отдельных вычислений объединяются. Основное преимущество GRID в том, что она может состоять из компьютеров, находящихся друг от друга на тысячи километров и имеющих различные характеристики (как аппаратные, так и программные). Задачу объединения этих разнородных компьютеров выполняет промежуточное программное обеспечение, которое (виртуально) связывает все компьютеры через Интернет в единый суперкомпьютер. Идея GRID возникла в 1990-х годах, когда с развитием средств компьютерных коммуникаций объединение географически удаленных друг от друга компьютеров стало более дешевым, простым и потенциально более мощным средством повышения производительности, чем наращивание мощности одного-единственного суперкомпьютера.
Существуют различные виды GRID. Volunteer Computing – это форма реализации GRID-вычислений, специфика которой заключается в использовании времени простоя компьютеров обычных пользователей по всему миру. На текущий момент самым крупным проектом Volunteer Computing как по числу участников, так и по суммарной мощности является Folding@home – проект по проведению компьютерной симуляции свертывания молекул белка, запущенный в октябре 2000 года учеными из Стэнфордского университета. Однако речь в этой статье пойдет не о Folding@home, а о втором по величине проекте – системе BOINC. Причина проста – в отличие от специализированного Folding@home, проект BOINC предоставляет возможность участия в самых разнообразных научных проектах, начиная от взлома криптографических систем и заканчивая поиском внеземных цивилизаций!

Производительность
По состоянию на момент написания статьи, BOINC насчитывает 340 тысяч активных компьютеров, а суммарная производительность компьютеров участников проекта составляет 1,9 Петафлопа. Это почти в 2 раза превышает производительность мощнейшего современного суперкомпьютера IBM Roadrunner. Статистику проекта BOINC можно увидеть на официальной странице http://boinc.berkeley.edu/

3.1. Что такое BOINC
SETI@HOME – это некоммерческий проект по поиску внеземного разума с помощью анализа радиосигналов с радиотелескопа Аресибо.

SETI (Search for Extra Terrestrial Intelligence, Поиск ВнеЗемного Разума) – это направление исследований, направленное на обнаружение разумной жизни за пределами Земли. Основной метод – исследование радиосигналов, которыми пронизан космос. Ученые пытаются найти радиосигналы, источники которых не могут быть природными.

Сигналы с радиотелескопов содержат, в основном, шум (от внеземных источников и электроники приемников) и искусственные земные сигналы, такие как сигналы телевидения, радаров и спутников. Современный проект SETI анализирует данные в цифровой форме. Большая вычислительная мощность позволяет покрыть поиском больше частотных диапазонов с лучшей чувствительностью. SETI, следовательно, имеет неограниченную потребность в вычислительной мощности.

Предыдущие проекты SETI использовали специализированные суперкомпьютеры, выполнявшие основной объем анализа данных. В 1995 году Дэвид Андерсон (David Anderson) запустил проект по обработке данных SETI на виртуальном суперкомпьютере, состоящем из множества компьютеров, подключенных к сети Интернет, и организовал проект SETI@home (SETI на дому) для апробирования этой идеи. Проект SETI@home был запущен в мае 1999 года, а в 2005 году полностью перешел на платформу BOINC.

Выступление Дэвида Андерсона, посвященное SETI@HOME, распределенным вычислениям и BOINC, можно найти на YouTube: http://www.youtube.com/watch?v=8iSRLIK-x6A (EN).
BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing – открытая платформа Университета Беркли для сетевых вычислений) – это свободная (распространяется под лицензией GNU LGPL) программная платформа для проведения распределенных вычислений (если точнее, то Volunteer Computing). Система BOINC была разработана в Калифорнийском университете в Беркли под руководством Дэвида Андерсона (David Anderson) командой, создавшей легендарный проект SETI@home. Основным мотивом разработки системы послужила нехватка свободных вычислительных мощностей для обработки данных, поступающих от радиотелескопов. Именно поэтому разработчики решили привлечь вычислительные ресурсы и объединить сообщества нескольких научных проектов. Для решения этой масштабной задачи и была создана программная платформа BOINC.

Система BOINC состоит из программы-клиента, общей для всех BOINC-проектов, составного сервера (термин «составной сервер» означает, что физически сервер может состоять из нескольких отдельных компьютеров) и программного обеспечения. Для выполнения распределенных вычислений используется архитектура клиент-сервер.
Пользователи, передающие вычислительные мощности BOINC-проектам типа SETI@home, «зарабатывают» кредиты, начисляемые за выполнение отдельных подзадач. Эти кредиты нужны только для создания духа соревновательности среди участников проекта – пользователи, имеющие наибольшее число кредитов, имеют шанс «засветиться» на главной странице проекта.

3.2. Установка
Установка программы-клиента BOINC в Linux проста до невозможности – пользуясь любимым пакетным менеджером, установите из репозитариев пакеты boinc-client, boinc-manager и boinc-gui. Если вы предпочитаете пользоваться новейшим программным обеспечением или если ваш дистрибутив Linux не имеет пакетного менеджера/репозитариев (а такие еще остались?), то получить установочный пакет свежей версии программы можно со страницы загрузки официального сайта проекта (ищите адрес сайта в разделе «Ссылки» под номером 1).
Вне зависимости от способа, которым вы установили программу-клиент, все основные файлы вы найдете в своем домашнем каталоге в подкаталоге BOINC – здесь находятся не только исполняемые файлы, но и файлы настроек, а также данные, необходимые для обсчета заданий. (Благодаря этому вы можете с легкостью «заставить работать» на один проект все компьютеры вашей корпоративной сети).

Для начала нужно запустить графический менеджер программы:
user: /home/user/run_manager
При первом запуске вам будет предложено подключиться к какому-либо проекту, упрощать этот процесс будет специальный помощник (см. рисунок 1).

Рисунок 1. Добавление проектов BOINC

На следующем шаге нужно будет выбрать проект, к которому вы хотите присоединиться, затем ввести свой электронный адрес и придумать пароль, а потом, возможно, потребуется завершить регистрацию на сайте самого проекта. В частности, на сайте можно выбрать команду (например, «Russia Team») или даже создать свою собственную (я создал команду «Linux users Team» на проекте Climateprediction.net, присоединяйтесь!). Команды, как и отдельные участники, тоже участвуют в неформальном соревновании «Собери больше кредитов!».

К сожалению, описаний проектов менеджер BOINC при регистрации не предоставляет, поэтому выбором придется озаботиться заранее, например, просмотрев списки проектов, представленные по адресам в разделе «Ссылки» ([6]). Не все так гладко и с предлагаемыми менеджером проектами, например, Einstein@home требует значительных аппаратных ресурсов, а SHA-1 Collision Search Graz уже не предоставляет заданий для обработки...

3.3. Работаем на благо науки!
Сразу после регистрации в проекте, программа-клиент BOINC начнет загрузку данных, необходимых для выполнения заданий. Учтите, что в зависимости от проекта этот этап может занять довольно продолжительное время и повлиять на вашу статистику полученного Интернет-трафика. Проекту ClimatePrediction.net понадобилось загрузить более 100 MБ, прежде чем начать обсчитывать первое задание.
Еще больше времени необходимо на вычисления по заданию: главное окно показывает текущий прогресс обсчета задания, затраченное время и оценку времени, необходимого для завершения задания (см. рисунок 2).

Рисунок 2. Выполнение задания

Помимо такого (упрощенного) вида окна программы-клиента BOINC, есть и более информативный расширенный вид – нажмите на кнопку Advanced View в правом нижем углу (см. рисунок 3).

Рисунок 3. Расширенный вид окна программы-клиента BOINC

Теперь вы можете получить большое количество дополнительной информации по проекту, в котором участвуете: различную статистику, информацию об использовании ресурсов компьютера, файлы, которые необходимо загрузить для расчета задания и многое другое! Все это скрывается за кнопками и пунктами меню с интуитивно понятными надписями, поэтому подробно останавливаться на этих возможностях мы не будем. Задержимся только на одной из них...
На вкладке «Задания» выделите строчку с заданием – тогда станут активными кнопки на панели слева (как на рисунке 3). Нажмите кнопку «Показать графику», и вашему взору предстанет замечательная картинка – это та самая модель, которую обсчитывает ваш компьютер. Поиграв управляющими клавишами (см. подсказки слева: T – температурная карта, R – снег и дождь, P – давление, C – облачность, S – запуск/остановка вращения глобуса, G – показать/скрыть сетку, H – помощь), можно наблюдать что-то аналогичное показанному на рисунке 4.
Рисунок 4. Расчет климатической модели по проекту ClimatePrediction.net

Конечно, какую картинку вы увидите – это зависит от проекта. Ничто не мешает вам поискать для себя что-то более интересное.

Еще одно замечание практического плана. На рисунках 2 и 3 видно, что общее время, необходимое для расчета задания, превышает 200 часов. Конечно, не каждый (особенно домашний) компьютер имеет время непрерывной работы порядка 10 суток. Для того чтобы не потерять все результаты расчетов при выключении компьютера, BOINC устанавливает контрольные точки. Кнопка «Информация» на вкладке «Задания» покажет, в том числе, и информацию о времени последней контрольной точки – при выключении компьютера вы потеряете лишь порядка 15 минут работы процессора.

3.4. Настройка программы-клиента «под себя»
Пользователю дается большой контроль над программой-клиентом BOINC с помощью различных настроек. Некоторые из этих настроек специфичны для проекта, другие являются общими и влияют на работу программы в целом. В расширенном виде окна программы-клиента выберите пункт меню «Дополнительно» – «Настройки клиента». Здесь вы можете указать такие параметры использования компьютера, что работа программы-клиента BOINC будет практически незаметна! Вы можете ограничить объем используемых для распределенных вычислений ресурсов процессора. Кроме всего прочего, можно указать, будет ли программа-клиент запускать на обсчет задания в то время, когда пользователь активно использует компьютер, или работа над распределенным проектом начнется только после определенного времени простоя процессора.
В качестве настройки, специфичной для проекта, можно указать минимальный и максимальный объем работ, который программа-клиент выполнит для указанного проекта между двумя подключениями к серверу. Когда объем оставшихся работ окажется ниже минимального значения, программа-клиент свяжется с сервером проекта и запросит столько заданий, сколько указано в значении максимального объема работ. Во время этого сеанса связи программа-клиент также отчитается о завершенных заданиях. Эта возможность полезна, если по каким-то причинам необходимо минимизировать количество выходов в Интернет.

Вы можете ограничить скорость загрузки заданий из Интернет, объем используемого программой-клиентом BOINC дискового пространства и оперативной памяти... Все эти настройки интуитивно понятны, и не составит труда изменить их так, чтобы работа на благо человечества не мешала вашим личным интересам.

Если вы до сих пор не определились, какому именно проекту отдать свободные силы своего компьютера, не переживайте! Вы можете участвовать сразу в нескольких проектах («Сервис» –«Добавить проект» в расширенном виде окна программы или кнопка «Add Project» – в упрощенном) – по умолчанию программа-клиент BOINC будет каждые 60 минут (этот параметр тоже можно изменить) переключаться между заданиями различных проектов.

3.5. Некоторые технические подробности
Как уже говорилось выше, распределенный проект BOINC состоит из составного сервера, раздающего задания клиентам и собирающего результаты, и множества подключаемых к серверу программ-клиентов, выполняющих основную работу по получению результатов.
Каждая программа-клиент подключается к серверу и получает задание на обработку. Через некоторое время, когда задание выполнено, программа-клиент снова подключается к серверу и передает ему результаты (а также получает новое задание). За выполнение задания зарегистрированный участник проекта, которому принадлежит программа-клиент, получает кредиты – баллы, характеризующие процессорное время, потраченное на проведение вычислений.
Однако в этой схеме для проекта распределенных вычислений спрятан ряд опасностей. Во-первых, программа-клиент, получившая задание, может по различным причинам никогда не выйти снова на связь с сервером. Например, если участник проекта, которому принадлежит программа-клиент, потерял интерес к проекту. Во-вторых, участники проекта (опять же по различным причинам) могут посылать неверные результаты. Это еще более опасно для проекта, чем просто отсутствие результата, так как одно-единственное неверно посчитанное задание может стать причиной полного фиаско проекта! И, в-третьих, участники проекта могут попытаться получить больше кредитов, чем они заработали. Конечно, так как заработанные кредиты используются только для статистики, эта опасность на первый взгляд не так уж страшна... Однако проблема лежит в психологии сохранения сообщества. Не такое уж большое число пользователей заинтересованы именно в помощи научному исследованию, большая часть пользователей будут раздражены «читерами» и, как следствие, разочарованы проектом, и перестанут уделять ему время.

Первую проблему система BOINC обходит просто – назначая конечный срок, к которому программа-клиент должна вернуть результат вычислений (например, на рисунке 3 видно, что конечный срок, к которому нужно вернуть результат задания – это 19 мая 2010 года).
Вторая проблема решается за счет передачи одного и того же задания нескольким пользователям (это называется избыточными вычислениями). Для каждого задания количество дублирующих друг друга исполнителей индивидуально, но значение по умолчанию платформы BOINC равняется пяти. Когда программа-клиент отчитывается о проведенных вычислениях, сервер сравнивает результаты, присланные разными участниками. Результат, принятый «кворумом» программ-клиентов, считается правильным, а неверные ответы отвергаются. Участники, вернувшие серверу неверные результаты, не получают кредитов. Число программ-клиентов, составляющее «кворум», также может быть указано для каждого задания в отдельности, а значение по умолчанию равняется трем. Кстати, именно из-за такой формы проверки результатов вы будете наблюдать задержки в подсчете заработанных кредитов.

Третью проблему BOINC решает так же, как и проблему неправильных ответов – выполняя избыточные вычисления. Если пользователь завышает значение кредитов, которые он должен получить, то он увеличивает также значение кредитов, которые получат честные пользователи. Это снижает ущерб от обмана.

3.6. Подведение итогов
Использование распределенных вычислений – новый шаг в развитии научных исследований. Ученые со всего мира разрабатывают проекты, которые требуют проведения большого числа расчетов, а программная платформа BOINC дает возможность присоединиться к этим проектам всем желающим, не требуя ни специализированного образования, ни особых аппаратных ресурсов. Все, что нужно – скачать и установить программу-клиент.
Однако это далеко не все, что можно было бы рассказать о BOINC. Например, BOINC умеет использовать для вычислений GPU (Graphics Processing Unit) видеокарты NVIDIA. Вы можете создавать обложки («скины») для программы-клиента, запускать программу-клиента на разных компьютерах под одной учетной записью, управлять работой программы-клиента без графического интерфейса и даже найти свой украденный компьютер с помощью BOINC! Ну и, конечно же, любой человек может создать свой собственный проект распределенных вычислений на основе BOINC.
Начните с этой страницы http://boinc.berkeley.edu/wiki/User_manual официального сайта, а в случае затруднений обратитесь на русскоязычный форум: http://boinc.ru/forum/.

В следующей статье мы подробно остановимся на том, как создать свой собственный сервер BOINC. Кто знает, быть может, это послужит появлению новых отечественных проектов распределенных вычислений? А пока подождем, когда на полную мощность будет запущен российский проект DrugDiscovery@Home (смотрите адрес сайта в разделе «Ссылки» под номером 9), созданный и поддерживаемый интернациональной командой разработчиков и находящийся в стадии альфа-тестирования.

4. Заключение
Есть множество способов помочь другим людям. Одни из этих способов отнимают очень много времени, другие – денег... Но есть и такие, что не требуют значительных вложений ни сил, ни средств. Почему бы не воспользоваться ими? Участвуйте в проектах распределенных вычислений! Быть может, именно ваш вклад окажется решающим для нового технологического рывка! Разработка нового поколения лекарств, поиск внеземных цивилизаций и моделирование молекул – все это требует вычислительных ресурсов, которыми вы можете поделиться без ущерба для себя.

Похожие темы
• Официальный сайт проекта BOINC: http://boinc.berkeley.edu/ (EN).
• Информационный портал научной направленности, посвященный распределенным вычислениям: http://gridclub.ru/. Поддерживается командой сотрудников Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН.
• Один из старейших российских сайтов распределенных вычислений: http://distributed.ru/.
• Одно из старейших международных сообществ распределенных вычислений: http://distributed.net/ (EN).
• Сайт, посвященный проектам на основе платформы BOINC и поддерживаемый российской командой распределенных вычислений "Russia Team": http://boinc.ru/. Присоединиться к самой команде (выбрав соответствующий проект) можно на этой странице: http://www.boinc.ru/team/russia_team.htm.
• Ознакомиться со списками распределенных проектов можно на следующих страницах: http://boinc.berkeley.edu/wiki/Project_list (EN), http://distributed.ru/wiki/pro и http://boinc.ru/projects/projects.htm.
• Официальный сайт проекта по предсказанию погоды: http://www.climateprediction.net/ (EN).
• Довольно-таки подробная статья о распределенных вычислениях на Wikipedia: http://ru.wikipedia.org/wiki/Распределенные_вычисления.
• Российский проект DrugDiscovery@Home обитает здесь: http://drugdiscoveryathome.com/ (EN). Ждем запуска в рабочем режиме и присоединяемся!
• Подробнее о лицензии GNU LGPL: http://ru.wikipedia.org/wiki/GNU_Les...Public_License.

1.jpg

2.jpg

3.jpg

4.jpg

[SETI_home_v8]

Еженедельный обзор новостей и заметок для MLC@Home
21 сентября 2020 г.
https://www.mlcathome.org/mlcathome/....php?id=82#509
Новый клиент (v9.61) вышел из тестирования и развернут в основном приложении MLDS, а WU набора данных 3 отсутствуют! На данный момент мы выпустили только 10 WU для каждого графика, и в будущем мы увеличим это число как минимум до 100. Для WU набора данных 3 требуется приложение MLDS версии не ниже 9.61, а все предыдущие версии приложения устарели. Кроме того, приложения MLDStest теперь помечены как бета-версии, что требует от пользователей указания предпочтений «запускать тестовые приложения» для участия в тестировании. Пожалуйста, подумайте о том, чтобы сделать это, поскольку тестирование на mldstest на этот раз выявило многие проблемы перед широким развертыванием, но также поймите, что это нестабильно, и вы можете не получить признание за WU, развернутые через приложение для тестирования.
Подготовка к выпуску Dataset 4 (MNIST и TrojAI) продолжается. Написание статей продолжается до крайнего срока конференции в конце месяца.
Новости:
Выпущен набор данных 3 WU: 100 автоматов для моделирования, 100+ моделей на граф. Для работы WU требуется больше времени при соответствующем увеличении кредита! Кроме того, требования к памяти на WU упали ниже 350 МБ!
В следующие несколько недель основное внимание будет уделено мониторингу WU набора данных 3, чтобы убедиться в отсутствии проблем, и написанию документов.
Мы сделаем официальный выпуск предварительного набора данных (1 + 2), когда у нас будет, по крайней мере, 1000 примеров каждого типа машин, и мы приближаемся!
Новый сервер еще не отправлен от производителя, но должен быть доставлен «в любой момент».
Мы не забыли про значки! На данный момент мы сосредоточены только на бумаге и новом поколении WU. Тем не менее, если волонтеры захотят предложить потенциальные дизайны значков, заходите на форумы и присоединяйтесь к обсуждению.
Снимок состояния проекта:
Задачи
Заданий готово к отправке 13588
Выполняемые задачи 22210
Пользователи
С кредитом 767
Зарегистрирован за последние 24 часа 62
Хосты
С недавним кредитом 2044
Зарегистрировано за последние 24 часа 15
Текущий гигафлопс 35869,59
images.jpg

загружено.jpg

BOINCconproyectos.png

[SETI_home_v8]

AMD поддержала распределенные вычисления в исследованиях COVID-19

Опубликовано: 19.09.2020

Подпроект (пока единственный) TN-Grid gene @ home получает доступ к двум серверам с процессорами Epyc и восьми вычислительным картам Radeon Instinct (MI50) в течение одного года в рамках гранта AMD на исследования COVID-19. К сожалению, было бы слишком обременительно передавать на аутсорсинг серверные услуги TN-Grid этим машинам, так что влияние на проект BOINC останется управляемым. Вместо этого ресурсы следует использовать, например, для тестирования алгоритмов, основанных на глубоком обучении.

AMD расширяет финансирование высокопроизводительных вычислений COVID-19 на другие исследовательские институты

Наш проект gene@home (осуществляемый в Университете Тренто, Италия) был выбран AMD в качестве бенефициара финансирования высокопроизводительных вычислений COVID-19, см. Официальное объявление: https://www.amd.com/de/corporate/hpc- фонд
Мы очень благодарны за это пожертвование, оно предоставит нам доступ к высокопроизводительным вычислительным узлам для продвижения наших исследований. Дополнительную информацию и комментарии можно найти здесь: https://gene.disi.unitn.it/test/forum_thread.php?id=291 (англ.)
16 сентября 2020 г.

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/


amd-7nm-ryzen-navi-feature_large.jpg

[SETI_home_v8]

Кранч-центр команды "Russia Team" для проекта SAT@home аккаунта BOINC.RU.
http://www.boinc.ru/team/russia_team.aspx

Работа в режиме 24/7 на пользу Российской науки.

Проект достиг заявленной суммы. Это большой успех.

И возможен он стал только благодаря Вам – тем, кто поверил в нас и нашу идею, тем, кто поддержал наш проект информационно и материально. Огромное спасибо всем нашим спонсорам.

Так вышло, что одновременно и параллельно со сбором средств на «Кранч-центр» нашлись желающие пожертвовать и часть комплектующих для сборки компьютера. Это существенно экономит материальные затраты и позволяет нам подумать не о «минимально приемлемом процесcоре типа INTEL i5 (по возможности - i7).» Теперь можно замахнуться на нечто более серьезное.

Конкретно, мы считаем, что уже собранной суммы нам должно хватить на приобретение мощного 6-ти ядерного процессора XeonE5-2620v2 и материнской платы, рассчитанной на установку двух таких процессоров. Это позволяет в дальнейшем модернизировать компьютер, установив второй процессор и получить в итоге мощную вычислительную систему из 12-ти реальных вычислительных ядер (или 24-х в общей сложности с гипертрейдингом).

Но ведь впереди еще более 20 дней. И, возможно, этот проект еще кого-то сможет заинтересовать. И, инвестировать в него гораздо интересней, если видеть перед собой новую и ясную цель. И достигнув первоначальной цели мы решили поставить перед собой новую, более амбициозную цель и вместе с Вами попытаться её достичь.

Новая цель – собрать средства для сборки мощной двухпроцессорной системы на базе процессоров XeonE5.
Если мы сумеем собрать сумму в 80000 рублей (с учетом налогов и отчислений) можно рассчитывать на системы на базе 2-х процессоров XeonE5-2620v2 2.0Ггц и 32ГБ ОЗУ

Если сумма сбора превысит 100 000 рублей, то появится возможность поставить более мощные процессоры - XeonE5-2630v2 2.6ГГц
Ну, вот такие оптимистичные цели мы ставим перед собой и перед Вами, конечно. Давайте вместе попытаемся их достичь.

Общественное участие в научных исследованиях.

Существует интересная компьютерная технология, позволяющая каждому желающему оказать поддержку научным исследованиям. Это - распределенные научные вычисления, которые оказывают серьезную помощь во многих научных исследования. Для таких вычислений жертвуют вычислительное время своих компьютеров многие добровольцы, зачастую объединяясь в команды.

Команда "Russia Team" - одна из крупнейших отечественных команд, участвующих в этом добровольческом движении. Команда поддерживает многие научные проекты, но в первую очередь нам хочется помогать отечественным ученым, предоставляя время работы своих компьютеров для выполнения научных исследований.

Как происходит такая компьютерная помощь?

Добровольцы с использованием интернета и специального программного комплекса (BOINC-менеджера) получают данные, которые обрабатываются на компьютере. После обработки результаты отправляются в научный центр для дальнейшего анализа и использования.

Кому конкретно мы хотим помогать?

Сегодня в приоритете два российских проекта:

SAT@home - проект Института динамики систем и теории управления Сибирского отделения РАН

OPTIMA@home - проект Института системного анализа РАН
О проекте SAT@home мы рассказывали в газете "Троицкий вариант - Наука", в статье "Охотники за квадратами».

Проекты занимаются исследованиями в области молекулярной динамики (OPTIMA), а также математики и криптографии (SAT).

Почему мы разместили это объявление?

Оба проекта имеют доступ к высокопроизводительным научным вычислительным ресурсам, но их недостаточно. И для исследований нужны дополнительные вычислительные мощности. Такие мощности и предоставляют сотни и тысячи добровольных участников из разных стран. Но к сожалению, большинство волонтеров не могут себе позволить постоянно держать включенными дома свои компьютеры. Удорожание электроэнергии, шум вентиляторов, выделяемое тепло заставляют ограничивать время работы домашних компьютеров. И страдает от этого научный проект.

Для чего нужны деньги?

Средства нужны для приобретения компьютера.

Разумеется, для эффективного использования станция должна быть достаточно мощной, поэтому в качестве минимально приемлемого процесcора рассматривается ЦП типа INTEL i5 (по возможности - i7). Кроме того, само "железо" должно быть достаточно надежным и качественным. Исходя из этих начальных требований и была определена минимальная стоимость проекта (с учетом налоговых и комиссионных отчислений, принятых на Boomstarter). На даном этапе комплектование отдельной графической платой для расчетов не планируется (эта экономия идет в пользу более мощного процессора). В случае, если собранный бюджет превысит минимальный запланированный, то будут рассмотрены варианты по дополнительному оснащению графической вычислительной системой и повышению общих вычислительных параметров станции, для возможного участия и в других научных проектах.

Где будет установлен компьютер?

Наши друзья из московского научного института предложили использовать выделенное серверное помещение с кондиционированием и электропитанием для размещения общекомандной вычислительной станции, способной работать круглосуточно и без выходных. Вот эту идею постоянно работающего, исключительно на нужды научных проектов, компьютера нам и хотелось бы воплотить в жизнь. Компьютер будет считать не в пользу кого-то из участников (кранчеров) и не стоять у кого-то дома. Он будет установлен в этом помещении и выполнять научную работу под флагом команды "Russia Team" , под общекомандным аккаунтом - BOINC.RU, в пользу проектов и всей команды.
Кстати, в этом помещении уже "трудится" подобный общекомандный компьютер другой российской команды - "Crystal Dream".

Отчет о результатах этого проекта (как при успешном завершении, так и в случае неудачного сбора средств) будет опубликован на сайте BOINC.RU.
Благодарю всех за внимание и надеюсь на Вашу поддержку.

Частые вопросы

Какова результативность научных вычислений, которые выполняются в названных Вами научных проектах?

Вы хотите просто купить себе новый компьютер?

Почему Вы собираете обычный (хоть и мощный) системный блок?
Сейчас Кранч-центр команды "Russia Team" - это компик в Пензе - AMD Ryzen 9 3900X 12-Core Processor.

http://gerasim.boinc.ru/users/viewHo...x?hostid=46792
Показывает фантастические результаты! Никакие Ксеоны и рядом не валялись. Поздравляю всех нас!

Отличный командный сервер!

Считает разные проекты. Сейчас, в основном, Герасима.

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/
og_og_151204566323714541.jpg

K8E9R9I8Z_Q.jpg

[SETI_home_v8]

Используйте свою силу - мощь компьютера.

(21.09.2020) Используйте свою силу - мощь компьютера. Например, с помощью «распределенных вычислений» очень легко продвигать исследования РНК.

Исследование после работы - не поднимая пальца. Тут подойдет волшебное слово: распределенные вычисления (DC). Все, что вам нужно сделать, это включить компьютер (ладно, для этого, возможно, придется согнуть палец), и CPU или GPU (видеокарта) будут участвовать в научных проектах со своей вычислительной мощностью.

(«Кластер смартфона» с жидкостным охлаждением (слева), 6S РНК E. coli (голубой) в комплексе с бета-субъединицей РНК-полимеразы E. coli (темно-зеленый))

Например, для борьбы с SARS-CoV-2. Например, платформа Folding @ home, координируемая Стэнфордским университетом, в настоящее время моделирует неструктурный белок 8 (NSP8), один из двух кофакторов основной вирусной полимеразы NSP12, с целью поиска возможных мишеней для лекарств. В общем, Folding @ home - это симуляция молекулярной динамики. Предпринята попытка найти стабильную конформацию белка путем «виртуального встряхивания» аминокислотной цепи, которая изначально была развернута.

https://foldingathome.org/

Огромная вычислительная мощность

«Вместе мы сильны» - подходящий слоган для платформы DC. И на самом деле, команда разработчиков «домашних бабочек белка в домашних условиях» недавно сообщила на bioRxiv, что более миллиона человек приняли участие в проекте SARS-CoV-2 и вместе создали «первый в мире« экзафлопсный компьютер »». . Что примерно соответствует вычислительной мощности человеческого мозга на нейронном уровне.

https://www.biorxiv.org/content/10.1...06.27.175430v2

В Германии потенциал распределенных вычислений также давно признан - как для самой науки, так и для ее передачи общественности (ключевое слово: Citizen Science). Некоммерческая организация Rechenkraft.net e. V. базируется в Марбурге. «Изначально Rechenkraft.net был онлайн-сообществом компьютерных энтузиастов, которые хотели работать над крупными научными проектами на своих частных компьютерах», - говорит Майкл Вебер, председатель правления ассоциации и химик. «В то время в архитектуре ЦП не было никаких функций энергосбережения, так что в лучшем случае разница составляла 15 Вт вне зависимости от того,
простаивает ли обычный ПК или работает с полной нагрузкой. Оставлять вещи включенными, не рассчитывая на них, было пустой тратой энергии ». Если учесть, что офисным приложениям в то время требовалось только 5% загрузки процессора, у вас действительно оставалось много« свободной энергии ». «Ощутимо обессилен».

https://www.rechenkraft.net/

Расчет ставок для науки

Именно так поступали начинающие основатели клуба и принимали участие в глобальных проектах DC как команда. На международном уровне они в основном входили в десятку лучших, - с гордостью сообщает Вебер. Кроме того, они начали перечислять все текущие проекты DC по всему миру для других компьютерных энтузиастов с научным чутьем и публиковать информацию в Интернете. Любой желающий мог выбрать свой любимый проект - будь то в эволюционной биологии, астрофизике или исследовании рака - и начать вычисления. «Гражданская наука в чистом виде», - говорит Вебер. Наконец, «поскольку наш энтузиазм по поводу этой темы продолжал расти» и чтобы иметь возможность участвовать в дальнейшем и сделать DC более популярным, в конце 2004 года была основана «Ассоциация содействия образованию, исследованиям и науке с помощью сетевых компьютеров».

Однако в конечном итоге членам клуба было слишком скучно считать в расчетах только других. Вот почему в 2009 году они начали свой первый проект DC: RNA World. РНК, потому что ей поставили диагноз «нехватка вычислительной мощности для этой важной темы исследования».

«Вопреки другим предположениям, мы рассматриваем клетки как« РНК-машины », в которых белки в основном всегда выполняют одни и те же стандартные задачи. (...) Для нас больше всего привлекает все еще малоизвестная «вселенная РНК», - объясняет Вебер.

http://www.rnaworld.de/rnaworld/

Чтобы восполнить эти пробелы в знаниях, RNA World изначально занималась простой идентификацией семейств РНК в недавно секвенированных геномах всех классов организмов. Задача непростая, потому что, по словам Вебера, нужно учитывать не только первичную последовательность, но и вторичную структуру. А это означает больше вычислительных усилий и обязательно экспериментальных данных. «Данные поступают из обычных общедоступных баз данных генома EMBL-EBI (Европа) или NCBI (США), при этом наше внимание до сих пор было сосредоточено на европейских базах данных. Мы извлекаем известные семейства РНК из базы данных Rfam, которая, как известно, была устаревшей в то время (и остается до сих пор) ».

Полная идентификация

Для идентификации используется программный пакет INFERNAL, изначально предназначенный для компьютеров под управлением Linux. Чтобы заставить пакет работать на более широко используемых компьютерах с операционной системой Windows (лучше подходящих для проектов Citizen Science), код был быстро переработан. Также в обмен на первоначальных разработчиков Шона Эдди и Эрика Навроцки, которые тогда работали в исследовательском кампусе HHMI Janelia Farm в США.
https://academic.oup.com/bioinformat...22/2933/316439
«Что касается принципа работы, RNA World / INFERNAL берет на себя геном вновь секвенированного организма и использует« стохастические контекстно-свободные грамматики »для систематического картирования всех известных семейств РНК на основе так называемого ковариационного подхода. Кроме того, RNA World позволяет. Например, на основе результатов лабораторных экспериментов мы можем создать наши собственные модели ковариации РНК и последовательно искать для них гомологичных членов семейства в новых наборах данных генома », - объясняет Вебер.

Почти 20 000 компьютеров с более чем 6 000 участников рассчитывают на RNA World. В исключительных случаях решение арифметической задачи может занять целый год. Это показывает настойчивость многих участвовавших в этом ученых-граждан. «Мы хотели показать, что сообщество людей, заинтересованных в науке, может держать свечу перед профессиональными учреждениями в области биоинформатики даже в свободное время». И это сработало. «Основанием для этого является хорошее общение между обеими сторонами», - говорит Вебер.

«RNA World» в настоящее время находится в переходной фазе, добавляет химик. Завершаются последние, более сложные арифметические задачи, а затем система программного обеспечения подвергается капитальному ремонту и оснащается новыми приложениями. B. Разрешить моделирование молекулярного докинга, виртуального скрининга и молекулярной динамики. «Конечно, все основано на свободно доступном программном обеспечении с открытым исходным кодом», - добавляет Вебер.

Исправление выпущено

Также необходимо провести работу, чтобы обеспечить более быструю сортировку, обработку и публикацию результатов. «Новичку легко недооценить объем данных, которые вас ждут. Несколько раз с нами случалось, что независимые исследовательские группы университетов публиковали результаты, полученные с помощью RNA World ».
Однако также возможно сотрудничество, при котором исследователи снабжают суперкомпьютер RNA-World своими данными. Вебер: «У нас вы можете использовать простую веб-форму, чтобы выбрать нужное приложение, загрузить файлы проекта, и результаты будут представлены в виде загрузки после завершения. Я не знаю ни одной активной распределенной вычислительной системы, которая предлагает этот подход ». Единственное требование - это регистрация и предварительное участие хотя бы в нескольких вычислительных задачах в RNA World. Все желающие могут связаться с Rechenkraft.net e. Отчет V., а также предложения по программному обеспечению, которое можно интегрировать в RNA World.

Между тем ассоциация энтузиастов постоянного тока даже превратилась в целое tecSPACE, открытую мастерскую с 3D-принтером, лазерным резаком / гравером, рабочей средой виртуальной реальности, осциллографом, лабораторным источником питания, паяльной станцией, микроскопом и фрезерным станком с ЧПУ, которые бесплатно доступны для всех людей с хорошими идеями. «В биоинформатике мы хотим продвигать идею OpenPharma, которая позволяет любознательным людям заниматься своими собственными исследовательскими проектами», - говорит Вебер. «По сути, для нас также важно показать, что альтруистические действия в кооперативном сообществе могут быть более мощными, чем коммерческие услуги, основанные на конкуренции».

Кэтлин Грансалке https://www.laborjournal.de/editorials/2091.php
Фото: Rechenkraft.net e. В.

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/

citizencyberlab-talkgenf-2015mwfinalccl-151125201013-lva1-app6891-thumbnail-4.jpg

michael-weber-rechenkraftnet-from-volunteers-to-scientists-2-638.jpg

[SETI_home_v8]

Распределенные вычисления на графических процессорах NVIDIA

Вместе мы становимся еще более мощными: Сворачивание на GPU получает преимущество, благодаря поддержке NVIDIA cuda!
Поддержка CUDA приходит в Folding@Home, чтобы дать графическим процессорам NVIDIA большой прирост скорости, и вам не нужно ничего делать для ее активации!

Сворачивание на графических процессорах составляют огромную часть вычислительной мощности Folding@Home, что позволяет нам помогать таким проектам, как проект по открытию научных лекарств COVID Moonshot, оценивать тысячи молекул в неделю в их стремлении создать новое недорогое безпатентное бесплатное лечение COVID-19.
https://youtu.be/VnyaAmM1nhE

COVID Moonshot (@ covid _ moonshot) использует способность Folding@Home оценивать тысячи молекул в неделю, синтезируя сотни этих молекул в стремлении разработать безпатентный препарат для COVID-19, который можно будет принимать как простую таблетку 2 раза в день.

С сегодняшнего дня ваши вычисления на графических процессорах только что получили большую мощность! Благодаря инженерам NVIDIA наши GPU-ядра Folding @Home - основанные на инструментарии OpenMM с открытым исходным кодом - теперь поддерживают CUDA, позволяя запускать GPU-проекты значительно быстрее. Типичные GPU получат прирост скорости на 15-30% в большинстве Folding@Home проектов, резко увеличивая как научную пропускную способность, так и количество очков в день (PPD).

Еще более захватывающим является то, что COVID Moonshot Sprints - которые используют специальные функции OpenMM для оценки того, насколько плотно потенциальные терапевтические средства будут ингибировать SARS-CoV-2 основную вирусную протеазу - могут видеть ускорение до 50-100% на многих GPU, помогая нам значительно ускорить наш прогресс в направлении лечения. Следить за ходом Moonshot можно в Twitter.

Чтобы увидеть эти повышения скорости, вам не придется ничего делать - новая версия 22 ядра с индексом 0.0.13 будет автоматически развертываться в течение следующих нескольких дней на многих проектах, автоматически загружая CUDA-версию ядра и библиотеки компиляторов среды выполнения CUDA, необходимые для ускорения нашего кода. Если у вас есть графический процессор NVIDIA, в журнале клиента будет видно, что будет запущено более быстрая версия CUDA с индексом 0.0.13.

Чтобы добиться максимальной производительности нового ядра с поддержкой CUDA, обязательно обновите драйверы NVIDIA! Нет необходимости устанавливать CUDA Toolkit.

Хотя core22 0.0.13 должен автоматически включать поддержку CUDA для архитектур Kepler и NVIDIA GPU более поздних версий, при возникновении каких-либо проблем обратитесь в Folding Forum за помощью в устранении неполадок. Как члены команды Folding@Home, так и волонтеры сообщества могут помочь в разборе любых проблем.

Помимо поддержки CUDA, core22 0.0.13 включает в себя ряд bugfix и новых научных функций, а также более полезную информацию, отображаемую в журналах.

Мы невероятно благодарны всем тем, кто внес свой вклад в разработку последней версии ядра графического процессора Folding@home, особенно:
Peter Eastman, ведущий разработчик OpenMM(Stanford)
Joseph Coffland, ведущий разработчик Folding@Home (Cauldron Development)
Adam Beberg, главный архитектор, распределенных систем (NVIDIA) и оригинальный соавтор Folding@Home почти 21 год назад!

Мы хотели бы выразить особую благодарность Дженсену Хуангу и всем в NVIDIA за их невероятную поддержку Folding@Home, которая недавно была представлена на недавнем мероприятии по запуску NVIDIA GeForce RTX 30 Series:
https://youtu.be/E98hC9e__Xs

Кроме того, эти улучшения были невозможны без невероятного усилия всех волонтеров Folding@Home, которые помогли нам проверить многие ревизии сборок, особенно PantherX, Anand Bhat, Jesse_V, Bruce, toTOW, davidcoton, mwroggenbuck, artoar_11, rhavern, hayesk, muziqaz, Zach Hillard, _r2w_ben, bollix47, joe_h, ThWuensche и все остальные, кто проверил ядро и обеспечил обратную связь.

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/

dhfr-benchmark-2048x1164.jpg

speedups-horizontal-median.png

speedups-horizontal-moonshot.png

spike-benchmark-2048x1032.jpg

[SETI_home_v8]

О команде TSC! Russia

СПОЙЛЕР »

О команде TSC! Russia
1) Кто мы ?
Мы - одна из наиболее успешных и крупных команд распределённых вычислений не только в России, но и в мире. Наша цель - помочь человечеству в изучении различных областей медицины с помощью компьютерного моделирования.

2) Распределённые вычисления (РВ) - что это?
РВ - довольно увлекательное занятие. Ставится определённая цель, решить которую путём обычного ручного перебора или, например, одним персональным компьютером пока не под силу человеку. Тогда сотни тысяч компьютеров по всему миру сообща пытаются найти решение. Достигается очень высокая вычислительная мощность! Получается своего рода суперкомпьютер, но он не принадлежит какой-либо фирме или правительству, нет отдельного помещения, в котором размещается всё "железо". Участие только на добровольной основе, за это не платят, а получаемые результаты общедоступны и бесплатны для использования (во всяком случае это справедливо для проектов РВ, поддерживаемых нашей командой).

3) Что означает наше название?
TSC! Russia = The Succesful Crunchers! Russia. Дословно - "Успешные кранчеры России!". Кранчер - это тот, кто принимает участие в распределённых вычислениях.

4) Что мы делаем? Принципы нашей работы.
Вкратце, наши компьютеры используются для помощи учёным. Мы выступаем в роли своебразных волонтёров, принимая участие в решении определённых задач, поставленных организаторами. Делаем мы это путём предоставления свободной вычислительной мощности наших ПЭВМ (ПК).

5) Каковы приоритеты нашей команды? Какие задачи мы решаем?
Проектов РВ довольно много, но далеко не все имеют чёткие цели и смысл. Основная политика команды - принимать участие только в проектах РВ, приносящих реальную пользу.
Учитывая это, мы пришли к решению, что лучше всего будет поддерживать медицинские проекты, так как реальный эффект от них может появиться через несколько лет и он не останется незамеченным. Человечество сможет избавиться от страшных болезней, таких как: СПИД, ВИЧ, диабет типа II, болезнь Альцгеймера, Паркинсона, Крейтцфельдта-Якоба (коровье бешенство), склероз и различные формы онкологических заболеваний. Во всём этом можете принять участие и вы!

6) Сколько нас?
Поддерживая в своё время разные проекты, одни из которых закончились удачно, другие - не очень, мы включали в себя от нескольких сотен, до нескольких тысяч участников! На данный момент (март 2013 г.) в проекте Folding@Home, согласно статистики extremeoverclocking.com, наша команда насчитывает более 9500 участников, активными (т.е. считающими непрерывно) из них являются более 500 человек.
В проекте Rosetta@Home, согласно статистики boinc.bakerlab.org, в нашей команде числится почти 1800 человек, из которых почти 250 являются активными.

7) Зачем это нужно? Тем ли мы занимаемся?
Во-первых, мы не хотим просто сидеть на месте, мы ищем новые методы борьбы со страшными болезнями, с которыми сейчас, к сожалению, человеку еще не справиться.
Во-вторых, мы обращаем бездействие системы (которое может доходить до 99% всего рабочего времени при обычной офисной работе) в полезные расчёты, то есть ту энергию, которая тратится на питание вашего компьютера, можно направить на пользу науки. И мы делаем это совершенно бескорыстно, искренне желая помочь людям. Как бы пафосно это ни звучало, это остаётся правдой.
Пройдя по ссылке "Моя борьба с раком", можно прочитать о судьбах людей, кому пришлось столкнуться с такими страшными болезнями, как рак и т.д.

8) Как же всё-таки выполняется наша работа?
1 - из интернета скачивается программа-клиент;
2 - для неё закачиваются ядро и задания, при их обсчёте вы можете быть offline;
3 - по окончании рассчётов, клиент отправляет результаты на сервер, после чего Вам зачисляются очки за посчитанные задания.

Вопросы о проектах, поддерживаемых командой:

9) История участия команды
TSC! Russia - старейший участник медицинских проектов РВ. В 2002-2004 годах команда считала проект "TSC", пока не стали изветны определённые факты, ставящие под сомнение целесообразность и правдивость заданий организаторов.
Параллельно с этим TSC! Russia участвовала в русском проекте MD@Home, на поддержку которого у создателя впоследствии не хватило средств. Наибольших успехов мы добились в проекте "Find-a-Drug", где нам не было равных по количеству и качеству проделанной работы.

10) Приоритетные проекты
После окончания Find-a-Drug наша команда была поставлена перед тяжёлым выбором. В итоге мы решили поучаствовать в очередном медицинском проекте - Folding@Home (F@H), изучающем фолдинг (процесс свёртывания/развёртывания) белков. Кроме того, довольно продолжительное время в качестве дополнительно поддерживаемого считался проект Rosetta@Home (R@H). На данный момент можно уверено сказать, что F@H и R@H для нашей команды равноценны.

11) Соревновательный элемент
Да, помимо идеологии, РВ также включает в себя увлекательные соревнования в скорости. Соревноваться можно в зачёте стран, команд или в личном зачёте. Если хотите заявить о себе - РВ для вас!
Вот такие "спортивные успехи" есть у нашей команды:
- 2 место в русском "MD@Home";
- долгое время остававшееся 1-ым место в проекте TSC, до тех пор, пока мы не покинули его;
- 1 место в "Find-a-Drug" среди команд, Россия также заняла 2 место среди всех стран, опередила нас лишь США;
- по состоянию на март 2013 г.: в Folding@Home мы занимаем 5-е место по общему количеству очков и 7-е по скорости счёта; в Rosetta@Home 1-е место как по общему количеству очков, так по скорости счёта.

12) Захотели помочь?

[TSC!] Хочу присоединиться к команде и начать считать (Вам сюда)

Жизнь команды:

13) Помимо рассчётов, чем ещё живёт команда? Есть ли какие-нибудь развлечения?
1. Среди активных участников команды в соответствующей теме проводятся розыгрыши различных призов.
2. У нас есть практика проводить встречи команды. Обычно мы собираемся где-нибудь в кафе или баре и за чашечкой кофе или чего-нибудь покрепче делимся друг с другом своими проблемами, обсуждаем проекты или просто позитивно проводим время. Встречи проводятся не только в Москве и Петербурге, главное всё правильно организовать.
3. Вряд ли это можно назвать развлечением, но однажды мы просто решили скинуться и купить командный сервер. В итоге потратив чуть более 100 тысяч рублей, мы собрали 48-ядерного монстра. Конфигурацию и фото можно посмотреть тут.

Если Вы не нашли ответ на свой вопрос или боитесь что-либо спросить в темах, задавайте вопросы в ЛС участникам форума со статусом "TSC! Russia member", мы всегда поможем по мере сил и возможностей.
Для подозрительных и сомневающихся
Чтобы ответить на несколько типичных вопросов, касающихся проблемы "Чем НА САМОМ ДЕЛЕ занимаются проекты распределённых вычислений?", я решил создать этот FAQ.
Он основан на личном опыте, информации от организаторов проектов РВ и от товарищей по нашей и другим командам распределённых вычислений, а также размещённой на различных сайтах в Интернете.

Q. Почему вы занимаетесь распределёнными вычислениями (РВ)? Это секта? Может, за это платят?
A. Идея распределённых вычислений, как мы её понимаем, в том, что неспециалисты помогают специалистам, предоставляя безвозмездно вычислительные мощности, что значительно дешевле, нежели арендовать суперкомпьютеры, а тем более собирать их самим. Как правило, важнейшим стимулом для этого выступает то, что взамен организаторы обещают направить эти мощности на некоторые полезные для всех людей или значительного их числа цели. Например, это могут быть поиск лекарств или способов лечения болезней, исследования в области фундаментальной или прикладной науки. Наша команда не поддерживает проекты, которые очевидно не имеют научной ценности, а пытаются привлечь к себе внимание денежными призами или исключительно состязательным, спортивным элементом. Никакого религиозного компонента. Просто нам нравится идея, что мощности наших компьютеров могут вдруг оказаться полезными для всех людей, а не только для нас лично. Хотя мы в основной массе не ждём никакого материального поощрения, мы нормально относимся к тому, что кто-то может считать только ради обгона в статистике - это их личное дело. В конечном итоге такой подход в рамках одного проекта распределённых вычислений приносит точно такую же пользу, что и вычисления исключительно по идейным соображениям.

Q. Где гарантия, что вы считаете именно то, что обещают организаторы проекта, а не, скажем, взламываете коды нашей разведки для ЦРУ, не рассчитываете ядерную бомбу для террористов, не помогаете американскому ВПК совершенствовать биологическое или химическое оружие?
A. Здесь много гарантий.
Во-первых, если говорить об оружии, никто не выложит в открытый доступ программное обеспечение для его создания. Ведь у вас на компьютере есть и вычислительный модуль, и данные, и результаты, и все они проверяемы (и даже, в большинстве проектов, никак не шифруются).
Во-вторых, если говорить о бактериологическом, биомолекулярном, токсинном и т. п. оружии, это не то, что может быть рассчитано нынешним уровнем мощностей ЭВМ. Все достижения одного из мощнейших проектов РВ - Folding@home - меркнут на фоне простой попытки рассчитать взаимодействие химического вещества с тысячами возможных белков человеческого организма. А расчёты ядерного оружия требуют несопоставимой с возможностями РВ скорости связи между вычислительными узлами. Баллистика? Да её с логарифмической линейкой в 19 веке рассчитывали. Тут просто не нужны такие мощности, всё давно посчитано на простейшей технике. Если же речь о шифрах, то нужно быть очень наивным, чтобы полагать, что РВ могут эффективно использоваться для серьёзной дешифровальной работы. Дело в том, что, даже если бы мощности какого-нибудь проекта и хватило на вскрытие современных шифров с достаточной надежностью ключей, то, увы, годы работы ушли бы на 1 шифр, который утратил бы ценность к моменту завершения расчётов.
В-третьих, военные вообще не страдают нехваткой средств, у них есть более эффективные способы проведения нужных им расчётов с высокой секретностью полученных результатов. Впрочем, как уже говорилось, мы легко можем увидеть, что именно считаем, по файлам входящих данных и исходящих результатов.

Q. А где гарантия, что заявленные цели будут достигнуты? Вдруг дело закончится парой статей в научных журналах и удачно защищённой диссертацией?
A. А вот таких гарантий нет и быть не может. Максимум, чего мы можем добиваться - это стараться поддерживать только, или преимущественно, проекты, имеющие солидную научную, кадровую и финансовую базу, по возможности проверенные временем, не имеющие видимых даже неспециалисту проблем. Мы принимаем во внимание возможность того, что из-за объективных или субъективных проблем проект может закончиться безрезультатно или прерваться до завершения (если таковое вообще планируется).

Q. Допустим, проект достиг своих целей. Пусть это лекарство от болезни, открытие в области физики или что-то ещё практически полезное для людей. И где гарантия, что организаторы не запатентуют его и не будут извлекать сверхприбыли?
A. Такой гарантии обычно нет. Это возможный исход событий в случае успеха того или иного проекта РВ. ОДНАКО: патенты не мешают вам покупать мобильные телефоны GSM, принимать аспирин и застёгивать куртки застёжкой "молния". Даже если поначалу кто-то будет извлекать сверхприбыли, всё-таки лучше иметь лекарство от болезни дорого, чем не иметь вообще. А со временем и оно будет продаваться по нормальной цене.

Q. Так и где же хоть один реальный результат проекта, который тянется уже годы?
A. А что именно понимается под реальным результатом? Проекты РВ ставят различные цели, но если бы просто большой объём вычислений мог, скажем, создать лекарство от любой болезни сам по себе, уже многие суперкомпьютеры мира успели бы посчитать в этом направлении, и лекарства от всех болезней стали бы реальностью. Простота достижения результата в РВ обратно пропорциональна его полезности (в том числе и потому, что всё, что было можно относительно просто сосчитать полезного, было сосчитано и без РВ, остались задачи сложные, чрезвычайно сложные или не такие сложные, но и не слишком коммерчески привлекательные).

Основная роль РВ в области борьбы с болезнями - это "обогащение руды", то есть фильтрация явно бесполезных направлений движения и отбор потенциально полезных. Если брать проекты, которые занимаются конкретно поиском лекарств, - они выбрасывают заведомо неэффективные вещества, но не гарантируют того, что оставшиеся вещества не принесут вреда, побочных эффектов, не будут случайно "обезврежены" какими-то веществами в человеческом теле и т. п. Моделируется только взаимодействие некоей цели с конкретным веществом в определённых условиях. Иными словами, позитивно оцененное проектом вещество может и подавлять рак, но при этом вызывать кому, смерть или необратимое слабоумие. Кроме того, в реальной клеточной среде оно может вести себя иначе, чем в водной среде, которая обычно используется для упрощения расчётов силами РВ.

Если же брать РВ в области биохимии, как все "фолдинги", изучающие сворачивание белков, то они и вовсе не ставят цели создать лекарство в ходе расчёта. Они лишь показывают, как создаётся и приобретает свои свойства белок, а уже на основе этих знаний учёные могут предположить, что может повлиять на этот процесс, попробовать поискать нужные для этого вещества и способы. В этом направлении результаты есть, наука уже получила немало полезной информации от проектов типа Folding@home, Rosetta@home и др.
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/

96410_O.jpg

[SETI_home_v8]

Cancer Computer использует списанные серверы для борьбы с раком и коронавирусом

Крупные компании регулярно обновляют свои серверы, чтобы получать больше вычислительной мощности и уменьшать затраты на их содержание. Старое же аппаратное обеспечение обычно отправляется на переработку или вовсе выбрасывается, но бывают и исключения.
Например, канадская благотворительная организация Cancer Computer предлагает использовать такое оборудование для медицинских исследований.

Организация была основана 5 лет назад и с тех пор накопила 14 300 процессорных ядер, что даёт ей вычислительную систему, соответствующую по производительности среднему университетскому кластеру в США или Канаде. В большинстве случаев Cancer Computer получает оборудование от корпоративных партнёров, которые желают посодействовать исследованиям.

Как можно догадаться по названию, главной целью организации Cancer Computer является борьба с раком. Исследования в данной области как раз нуждаются в высокопроизводительных вычисления. Однако одним лишь раком исследования не ограничиваются, и канадская организация помогает бороться и с другими опасными заболеваниями, а также поддерживает исследования в области нейробиологии через проект Rosetta@Home.

Теперь же Cancer Computer присоединилась к глобальной борьбе с COVID-19. Отмечается, что организация направила на помощь в исследованиях в данной области все свободные вычислительные мощности, которые теперь помогают исследователям из Вашингтонского университета в Сиэтле искать лечение от коронавируса.

Подавляющее большинство серверов, полученных Cancer Computer за пять лет существования построены на процессорах Intel, однако также есть несколько дюжин серверов на процессорах AMD и системы с GPU-ускорителями. По словам представителей организации, им бы хотелось заполучить больше систем на AMD, так как они показали свою высокую эффективность в некоторых биологических вычислениях.

На данный момент большинство вычислительных мощностей Cancer Computer располагает в тех учреждениях, которые будут их использовать, выступая своего рода посредником между коммерческими организациями и исследователями. Это самые различные университеты и институты в Канаде и США. Ещё часть пожертвованных серверов располагается на обычных хостингах и частных площадках, а в будущем организация планирует расширить присутствие в коммерческих ЦОД.

В итоге же масса исследователей может получить доступ к тому или иному объёму вычислительных мощностей. К тому же работа Cancer Computer помогает сократить количество электронных отходов. Отмечается, что всё больше организаций понимают важность продления срока службы вычислительных систем, и поддерживают инициативы, подобные Cancer Computer.

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
CancerComputer-Home-OGImage.jpg

https___cdn.cnn.com_cnnnext_dam_assets_170124155824-04-ai-system-detects-skin-cancer.jpg

Breast_Cancer_AI.jpg

[SETI_home_v8]

ПОСЛЕДНИЕ ОТКРЫТИЯ EINSTEIN@HOME

Опубликовано 22 окт 2020 9:42:44 UTC

Я с гордостью объявляю о последнем открытии Einstein@Home, которое было опубликовано сегодня в Astrophysical Journal Letters. Это идентифицирует пульсар типа «черная вдова» по данным телескопа Large Area Telescope на борту спутника Fermi. Наше открытие раскрывает природу загадочного источника, впервые обнаруженного два десятилетия назад спутником EGRET. Теперь мы знаем, что источник энергии в центре этого источника - замечательная двойная система, состоящая из пульсара, находящегося на близкой орбите с очень легкой звездой. Если вы хотите узнать больше, статья находится в открытом доступе и доступна

https://iopscience.iop.org/article/1...41-8213/abbc02


Вот . Спасибо тысячам добровольцев, которые сделали это открытие возможным, пожертвовав свое компьютерное время Einstein@Home, и тем, чьи компьютеры впервые обнаружили PSR J1653−0158: И-Шэн Ву из Таоюаня, Тайвань, и Дэниел Скотт из Анкени, Айова. , США.
4swilrv9p3x41.jpg

63961d80-8641-11ea-9ecc-b6dd41a706e2.png

30272747-afb0a4a4-96fe-11e7-88b0-2748e893160a.jpg

images.jpg

[SETI_home_v8]

Astrarium - бесплатный open-source планетарий для Windows

Привет любителям астрономии!

Хочу поделиться своим хобби-проектом - бесплатным open-source планетарием Astrarium.

Работает под Windows, показывает положения 8 больших планет и их спутников (используются алгоритмы VSOP87), Солнца, Луны (ELP2000), астероидов и комет, поддерживает дипскай каталоги NGC/IC, звездные каталоги BSC и Tycho2. Планетарий может строить треки движения небесных тел, показывать эфемериды на выбранный момент времени или диапазон дат, генерировать календарь астрономических явлений и многое другое.

Программа построена на модульной архитектуре, поэтому функционал зависит от подключенных модулей (плагинов).

Программа portable, не требует установки, будет работать из любой папки. Подключение к сети не обязательно, но желательно - программа скачивает изображения Солнца с сайта SOHO, а также обновляет элементы орбит малых спутников планет с NASA HORIZONS.

Ссылка на сайт программы: https://astrarium.space/
Ссылка на репозиторий GitHub: https://github.com/Astrarium/Astrariu
1603973412127948013.png

1603973413112938531.png

1603973414138779899.png

1603973415191428695.jpg

1603973417127316648.png

[SETI_home_v8]

Всем привет – Это MilkyWay!

Прошло много времени с тех пор, как мы обновили эту ветку. Многое произошло с MilkyWay @ home, и я хотел бы обсудить некоторые новые вещи, которые мы здесь делаем.

В настоящее время мы работаем на MilkyWay @ home и оптимизируем карликовую галактику-прародитель Орфанного потока, используя данные цифрового обзора неба Слоуна (SDSS), а также данные камеры темной энергии, чтобы они соответствовали южному концу Орфанского потока. В прошлом мы тестировали MW @ home с смоделированными данными, чтобы увидеть, сможем ли мы точно извлечь правильную массу и радиальный профиль образца карликовой галактики из ее приливных потоков. После исправления нескольких ошибок в коде Earth Mover Distance и сбора данных в областях, где их не было, мы, наконец, готовы использовать наш код на реальном устройстве.

В дополнение к новым запускам мы все ближе приближаемся к выпуску еще одной версии MW @ home с рядом новых функций. Одна из самых важных функций, которые мы добавляем, - это способность MW @ home соответствовать орбитам приливных потоков, которые мы оптимизируем. В прошлых версиях орбиту (определяемую двумя позиционными параметрами и трехмерными параметрами скорости) приходилось вручную устанавливать в файле lua, отправляемом со всеми рабочими блоками. Используя звездные данные, мы могли бы вычислить пять параметров, необходимых для того, чтобы орбита нашей карликовой галактики прослеживала путь наблюдаемых приливных потоков. Однако это не всегда надежный метод выбора орбиты. Карликовые галактики не являются бесконечно малыми точками и, таким образом, прослеживают несколько самовзаимодействующих орбит, фаза которых смешивается, поскольку приливные силы заставляют сегменты карликовой галактики ускоряться вперед или отставать. Кроме того, в некоторых случаях ориентация приливного потока может не отражать его истинный орбитальный путь. В случае Сиротского Потока скорость звезд в его южном хвосте ПЕРПЕНДИКУЛЬНО движется к приливному потоку из-за гравитационных рывков Большого Магелланова Облака. Чтобы учесть эту изменчивость и хаос, помимо подбора массы и радиального профиля карликовой галактики-прародителя, мы также планируем одновременно подобрать ее орбиту.

Еще одна новая функция в следующей версии - добавление LMC. Новые оценки массы БМО оценивают ее примерно в 10% от общей массы Млечного Пути. Это вносит значительный нестатический компонент в систему Млечного Пути, который необходимо учитывать при моделировании. Однако добавить БМО с этой массой не так просто, как вставить точечную частицу с соответствующей массой в нашу симуляцию. По мере того как БМО тянется к Галактике Млечный Путь, наша Галактика также притягивается БМО, переводя нашу систему в ускоряющуюся систему отсчета. Таким образом, мы должны корректировать положения и скорости всех частиц для каждого временного шага, чтобы учесть сдвиги в системе отсчета Млечного Пути.

Последняя функция, над которой мы все еще работаем, добавляем в MW @ home, - это обработка GPU для nbody. Подобно тому, как Separation в MW @ home использует приложения GPU для быстрого извлечения потоков с неба, мы планируем реализовать вычисления на GPU, чтобы ускорить наши длительные симуляции. Ни для кого не секрет, что приложениям NBody требуется больше времени для запуска между увеличением тел и добавлением более сложных потенциалов. К тому же подгонка орбиты и расчеты LMC только увеличивают время выполнения. Хотя мы все еще исправляем некоторые ошибки, мы надеемся, что добавление совместимости с графическим процессором поможет всем сэкономить время и ускорить эти вычисления.

В общем, мы были заняты RPI, собирая новые звездные данные для оптимизации и отладки новых предстоящих функций. Мы приносим свои извинения за то, что не проявляем такой активности в этих обсуждениях, как в прошлом, и будем стараться, чтобы обновления приходили по мере того, как будут сделаны новые открытия. Спасибо всем за терпение и поддержку.

Всем привет – Это MilkyWay!

MilkyWay @ home рассчитывает массу и радиальный профиль Орфанного потока на основе его приливных обломков и распределения звезд. Это полезно, потому что дает нам представление о содержании темной материи в потоке. Он работает, проверяя случайные наборы параметров против приливного течения и видя, какой набор параметров лучше всего подходит. Каждый компьютер в этом проекте получает набор параметров и выполняет симуляцию Nbody. Хорошо это или плохо, компьютер отправляет оценку вероятности обратно на главный сервер, и мы используем алгоритм дифференциальной эволюции для создания более точных наборов параметров для тестирования. Мы продолжаем использовать этот алгоритм до тех пор, пока наша совокупность наборов параметров не сойдется до максимальной вероятности.

Одним из самых больших препятствий для этого проекта было определение того, можно ли определить содержание темной материи только по звездным данным. Однако тестирование кода на MW @ home показывает, что с учетом тестового приливного потока, сгенерированного из заранее определенных параметров, MW @ home действительно может вернуть эти параметры. Кроме того, наш последний набор запусков возвращает наборы параметров, которые имеют смысл в целом. Так да. Ожидания нашего проекта оправдались.

Спасибо, что проявили интерес к нашему исследованию.

Если вас не интересуют детали, лежащие в основе этих тестов, или специфика проекта, пожалуйста, пропустите этот комментарий. Этот комментарий не является новостью, поэтому вы не упускаете ничего важного для проекта.

Я узнал, что многие из добровольцев нашего проекта не знакомы с тем, что проект фактически делает за кулисами, поэтому я кратко опишу, что такое Приложение разделения и что оно делает.

Milkyway @ home имеет два проекта: Первый, оригинальный проект - приложение для разделения. Второй проект - N-body (который я здесь обсуждать не буду, но не стесняйтесь спрашивать Эрика о деталях, если вам интересно). Приложение Separation предназначено для сбора большого количества звезд выключения Главной последовательности (звезд, которые переходят из стадии «жизни», в которой находится наше Солнце, чтобы стать звездами-гигантами), и использовать эти данные для поиска субструктуры в пределах нашего Млечного Пути. Это делается с использованием данных Sloan Digital Sky Survey и PanStarrs.

Идея состоит в том, что в Млечном Пути много звездных потоков. Эти потоки образуются из карликовых галактик, падающих в Млечный Путь и растягивающихся из-за сил того же типа, которые вызывают приливы на Земле. Эти потоки являются очень чувствительными индикаторами гравитационных полей, создаваемых нашей Галактикой. Обнаруживая и анализируя эти потоки, можно получить информацию о гравитационных силах в различных областях Млечного Пути. Затем эту информацию можно использовать для определения того, где находится темная материя в пределах Млечного Пути, поскольку области, богатые темной материей, должны создавать гораздо более сильные гравитационные силы, чем мы ожидаем, просто глядя на то, сколько там светлой материи. Обнаружив темную материю, мы намного ближе к пониманию того, что такое темная материя.

Приложение Separation пытается подогнать несколько моделей потоков (в основном цилиндров) к фоновой модели Млечного Пути на небольшой полосе неба. Затем на основе этих входных данных он строит модель ожидаемого расположения звезд в регионе и сравнивает ее с наблюдаемыми данными, которые мы получаем из крупномасштабных съемок. Это делается с помощью сотен тысяч попыток проб и ошибок, при этом лучшие попытки используются для создания следующего поколения попыток (см. Раздел «Дифференциальная эволюция», если вам интересен этот процесс). Когда вы запускаете рабочую единицу для приложения разделения, вы выполняете вычисления для одного из этих испытаний.
Результаты, которые мы получаем от запуска приложения разделения, должны указывать нам, где наиболее вероятно, что эти потоки расположены в полосе данных. Комбинируя данные из многих полос, вы можете следить за потоками на больших участках неба. По большей части эти результаты выглядят как потоки, которые мы видим в небе. Однако в некоторых случаях некоторые результаты потока из полосы не будут выглядеть как поток из-за того, как оптимизатор подобрал их. Вместо того, чтобы выбросить эти данные, я хочу посмотреть, пытается ли оптимизатор «сказать» нам что-то - то есть, возможно, в этом месте нет потока, но есть что-то еще, и мы просто не Я недостаточно хорошо понимаю результаты, чтобы сказать, что это такое. Может быть, оптимизатор делает все возможное, чтобы соответствовать потокам, которые существуют в реальной жизни, но выходят за пределы диапазона данных, которые мы используем. Может быть, оптимизатор выдаст странные результаты, когда в небе всего 3 потока, а вы пытаетесь уместить 4 модельных потока, или наоборот. Цель этих тестов - выяснить, какие входные данные возвращают какие выходные данные оптимизатора. Это позволит нам более уверенно интерпретировать результаты оптимизатора и, возможно, сделать еще больше открытий, чем мы могли бы в противном случае!

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/
61MYNyY4lgL._AC_SL1001_.jpg

projecttomap.jpg

[SETI_home_v8]

OpenPandemics - COVID-19 приближается к первому этапу лабораторного тестирования потенциальных методов лечения

СПОЙЛЕР »

Автор: Исследовательская группа OpenPandemics
29 октября 2020 г. Резюме

В этом обновлении команда Forli Lab из Scripps Research дает нам взгляд на три вирусных белка, которые они изучают в настоящее время, и описывает свои планы на ближайшее будущее.

Background

https://www.worldcommunitygrid.org/r...researchers.do
Наша команда в Scripps Research проводит симуляции молекулярного моделирования, чтобы найти возможных кандидатов для разработки методов лечения COVID-19. Чтобы добиться успеха, мы сотрудничаем с World Community Grid, чтобы получить огромные вычислительные мощности, необходимые для проведения миллионов смоделированных лабораторных экспериментов.

В этом обновлении мы познакомим вас с тремя вирусными белками, которые мы в настоящее время изучаем, обрисовываем наши планы по изучению большего количества белков с помощью World Community Grid и дадим вам знать, где мы находимся в процессе получения. потенциальных методов лечения для наших сотрудников лаборатории для тестирования. (Мы близки!)

Но сначала член исследовательской группы доктор Мартина Маритан создала инфографику о проекте, чтобы помочь обрисовать полный процесс исследования. Вы можете щелкнуть здесь, чтобы увидеть полную информацию.

Кроме того, вот определения нескольких терминов, которые помогут вам лучше понять наше обновление.
https://forlilab.org/wp-content/uplo...c_mmaritan.png

Поза лиганда: поза лиганда - это одно из возможных расположений для данной молекулы. В рамках этого проекта у нас есть несколько поз лиганда для каждого химического соединения, и мы выбираем лучшую.
Молекулярная стыковка: этот процесс представляет собой изучение того, как две или более молекулы подходят друг другу, например, как белок в клетке человека или вирусе сочетается с химическим соединением.

В OpenPandemics - COVID-19 мы можем масштабно использовать этот процесс, благодаря огромной вычислительной мощности World Community Grid, путем виртуального скрининга миллионов химических соединений, чтобы увидеть, какие из них могут связываться с белками вируса SARS-Cov2, вызывающего COVID -19.

Вирусные белки: это белки, генерируемые вирусом (в этом проекте SARS-Cov2).

Управление данными и анализ

В предыдущем обновлении мы подробно рассказали, как нам удалось сжать результаты дальше, чем это возможно при традиционном сжатии данных, передавая только переменные позы каждого лиганда (которые мы технически называем «геном»). Это краткая информация о том, что происходит после «регидратации» этих поз, или, другими словами, о том, как мы анализируем результаты.

Все создаваемые вами данные анализируются в несколько этапов. Первый этап происходит, когда мы получаем пакеты (или партии единиц работы) из World Community Grid. Мы анализируем каждую содержащуюся в них позу лиганда (каждый пакет содержит около полумиллиона поз) и фиксируем конкретные взаимодействия с белком-мишенью. Эти взаимодействия могут быть водородными связями, неполярными взаимодействиями или, что наиболее важно для реактивной стыковки, возникновением химической реакции между чястями белка и целевыми остатками.

Эта информация вместе с геномом результата - это то, что мы храним в нашей базе данных результатов для следующего этапа анализа. В настоящее время благодаря вашим целенаправленным усилиям вы создали в общей сложности около 6,8 миллиарда поз лигандов, занимающих около 20 ТБ памяти. Хотя это большой объем данных - и мы недавно обновили наш сервер базы данных, увеличив объем хранилища (250 ТБ!) Именно по этой причине, - это все еще примерно столько, сколько потребуются отдельные координаты для каждой позы. Хотя этот этап анализа является наиболее затратным с точки зрения вычислений, в настоящее время мы можем анализировать примерно в четыре раза больше пакетов в день, чем мы получаем, используя только один вычислительный узел.

Второй этап анализа включает несколько уровней фильтрации по всему набору результатов с использованием взаимодействий, которые мы зафиксировали на первом этапе. Мы начинаем с широкого фильтра, основанного на энергии лиганда и взаимодействиях с остатками, представляющими интерес для данной мишени. Этот запрос к базе данных возвращает идентификаторы отдельных поз. Затем эти позы классифицируются по критериям выбора, которым они соответствуют. Эти критерии выбора специфичны для конкретной цели и включают такие вещи, как «взаимодействует с x, но не взаимодействует с y», «водородные связи с z» и другие. Наконец, позы лигандов, отвечающие всем наиболее важным критериям, регидратируются (т.е. восстанавливаются их фактические трехмерные координаты) и сохраняются в качестве потенциальных кандидатов. В настоящее время на этом этапе анализа выявляется около 20 000 потенциальных кандидатов из 6,8 миллиардов поз лиганда.

Заключительный этап анализа - вручную отобрать наиболее перспективные молекулы для экспериментального тестирования нашими сотрудниками. Процесс выбора состоит из визуального осмотра пристыкованных поз для оценки нескольких аспектов, которые необходимы этим молекулам для связывания белка, но которые часто не моделируются должным образом при стыковке. Комплементарность формы - один из этих аспектов: молекула должна хорошо помещаться в белковый карман, без чрезмерного пустого пространства между молекулой и белком. Другой важный аспект - деформация - молекула не должна вступать в неблагоприятное взаимодействие с собой, чтобы поместиться в кармане.

Из 20 000 потенциальных кандидатов мы отобрали около 70 молекул для экспериментального тестирования и в ближайшее время собираемся их заказать! (См. Раздел «Создание виртуальных молекул РЕАЛЬНОСТЬ» ниже.)

Текущие пакеты

Текущие пакеты нацелены на три вирусных белка (см. Видеоролики выше, созданные членом исследовательской группы доктором Жеромом Эберхардтом): nsp3, nsp5 и nsp15. Это первый раз, когда молекулы состыковываются с nsp5 и nsp15.

Все молекулы содержат акриламидную группу, которая может вступать в реакцию с некоторыми цистеинами вирусных белков. Все эти акриламидсодержащие молекулы доступны в базе данных ZINC или напрямую у наших поставщиков химических веществ, что гарантирует их разумную цену или простоту синтеза иным способом.

Новые цели

Пока мы продолжаем готовить пакеты для текущих целей, мы уже изучаем новые, для которых мы проведем следующие просмотры. Один из них - неструктурный белок 8 (nsp8).

Подобно другим коронавирусам, SARS-CoV-2 представляет 16 неструктурных белков, которые являются высококонсервативными и выполняют различные функции, включая образование комплекса репликации-транскрипции. Среди них Nsp8 представляет собой коронавирусный неструктурный белок, который вместе с nsp7 взаимодействует и регулирует РНК-зависимую РНК-полимеразу (nsp12 или RdRp), которая катализирует синтез вирусной РНК во время инфекции. По сути, nsp8 и nsp7 действуют как кофакторы, стимулирующие полимеразную активность nsp12, играя ключевую роль в цикле репликации и транскрипции вируса.

https://www.rcsb.org/structure/6NUR

Со структурной точки зрения, nsp8 принимает разные конформации в зависимости от взаимодействующего партнера, в частности, он находится в «закрытой конформации», когда он связан с nsp7, и в «открытой конформации», когда он связан с nsp12. Мы начали наше исследование с тройного комплекса nsp7-nsp8-nsp12 (Pdb id: 6NUR), сосредоточив внимание сначала только на белке nsp8 на границе с nsp12, который представляет собой два остатка цистеина 114 и 142 соответственно.
http://www.gervasiolab.com/

В сотрудничестве с лабораторией Gervasio мы решили изучить доступность этих карманов, содержащих остатки цистеина, с помощью динамического моделирования в воде и сорастворителе. Впоследствии тщательный отбор структур nsp8, полученных из динамики, будет затем использоваться в качестве входных мишеней для виртуального скрининга библиотек реактивных фрагментов.

Делаем виртуальные молекулы РЕАЛЬНЫМИ

Мы работаем с поставщиком химикатов Enamine, который предоставит физические аналоги молекул, которые были состыкованы с помощью World Community Grid. Эти молекулы взяты из их РЕАЛЬНОЙ базы данных, набора молекул, для которых у них запланирован синтетический путь, но которые не обязательно были синтезированы в прошлом. Их РЕАЛЬНЫЙ каталог содержит 1,36 миллиарда молекул, которые мы можем сразу проверить и синтезировать по запросу. Это позволяет нам исследовать больше химического пространства, чем мы могли бы с существующими физическими библиотеками.

https://enamine.net/
Это означает, что вскоре мы отправим молекулы нашим сотрудникам для проверки результатов нашего скрининга и, надеюсь, приблизим нас на шаг к первым ингибиторам!

Спасибо всем, кто поддерживает OpenPandemics - COVID-19!
https://youtu.be/w5wih7IuzhE
https://youtu.be/PF2aodj6MmA
https://youtu.be/KLO87YlBTIQ

[SETI_home_v8]

Увлечение молодого человека к информатике рака живет
29 сен 2020 Резюме

Ян Лоусон Ван Тох, стажер лаборатории Jurisica Lab, трагически скончался в 2007 году во время первого года обучения в аспирантуре. Его память чтится Фондом Яна, который помогает молодым ученым начать карьеру в области информатики рака.

Будучи студентом, изучающим биомедицинские вычисления в Королевском университете в Онтарио, Канада, Ян Лоусон Ван Тох активно искал возможности в своей области обучения, включая стажировку в Jurisica Lab для участия в работе по информатике рака. Ян работал над инструментами, которые разрабатываются, чтобы помочь ученым и медицинскому персоналу лучше прогнозировать, находить и лечить различные типы рака.

По окончании учебы Ян был принят в аспирантуру факультета медицинской биофизики Университета Торонто. Он также продолжал работать в Jurisica Lab в качестве аспиранта, где он был в команде, разрабатывающей NAVIGaTOR, инструмент для визуализации и анализа 2-D и 3-D графиков, который, например, позволяет исследователям одновременно визуализировать миллионы взаимодействий с белками и тем самым начать определять, какие взаимодействия вызывают мутацию здоровых клеток в раковые. Но, к сожалению, жизнь и работа Яна были прерваны, когда он умер от болезни сердца на первом году обучения в аспирантуре.

Чтобы почтить память Яна, его родители и лаборатория Jurisica Lab создали фонд Яна в онкологическом центре принцессы Маргарет в Торонто. Фонд поддерживает стажировки, награды за выдающиеся достижения в области исследований в области информатики рака и серию лекций с участием некоторых ведущих ученых мира в области вычислительной биологии. Более 10 лет IBM помогала поддерживать эту работу, выступая одним из спонсоров награды за выдающиеся научные работы на ежегодной Международной конференции по вычислительной биологии.

http://www.cs.toronto.edu/~juris/ismbawardees.htm
Участники Ian's Ride в 2016 году. (Нажмите на изображение, чтобы увидеть его в увеличенном виде.)

http://www.team-ian.org/about-the-ride/

Ian’s Ride начал свою деятельность в 2009 году, чтобы помочь собрать деньги для Фонда, при этом члены Jurisica Lab участвовали как райдеры, так и вспомогательный персонал. Первые два года гонщики команды участвовали в Enbridge Ride to Conquer Cancer. Впоследствии, чтобы гарантировать, что все собранные деньги будут направлены на цели Фонда Яна, команда начала свою собственную поездку, которая охватила 270 км от Здания компьютерных наук в Королевском университете в Кингстоне, Онтарио (альма-матер Иэна). в Монреаль.

Возраст участников поездки варьировался от 19 до 82 лет, среди них было несколько сотрудников IBM из Канады. В дополнение к самой поездке участники поддержали исследование, предоставив исследователям образцы слюны. Эти образцы были проанализированы в рамках исследования по определению молекулярных механизмов, как физическая активность может влиять на рак, как для профилактики, так и для лечения. В настоящее время исследователи ожидают данных о секвенировании РНК из собранных образцов, чтобы продолжить следующие шаги в исследовании.

Из-за продолжающейся пандемии COVID-19 в этом году поездка Иэна была сокращена до нескольких гонщиков. Но помимо поездки, страсть Яна к информатике рака живет благодаря работе студентов, которым помогает Фонд. Работа этих студентов, в свою очередь, помогла с анализом данных по проекту Mapping Cancer Markers, который в настоящее время выполняется в World Community Grid.

https://www.worldcommunitygrid.org/r...m1/overview.do
Узнайте больше о Ian’s Ride и Ian’s Fund здесь.
http://www.team-ian.org/about-team-ian/
TI-at-the-bench-_lg_.jpg

[SETI_home_v8]

Обновление Folding@Home SARS-CoV-2 (10 марта 2020 г.)

Это обновленная информация об усилиях Folding@Home по оказанию помощи исследователям во всем мире в борьбе с COVID-19.

После начального контроля качества и ограниченных этапов тестирования команда Folding@Home выпустила начальную волну проектов, имитирующих белки-мишени с потенциальной лекарственной активностью SARS-CoV-2 (вирус, вызывающий COVID-19) и связанный с ним вирус SARS-CoV (для которого доступно больше структурных данных) в полном объеме на Folding@Home. Большое спасибо большому количеству участников Folding@Home, которые до сих пор помогали нам, работая в режимах бета-версий или в расширенном режиме.

Эта начальная волна проектов направлена на лучшее понимание того, как эти коронавирусы взаимодействуют с человеческим рецептором ACE2, необходимым для проникновения вируса в клетки-хозяева человека, и как исследователи могли бы вмешиваться в них посредством создания новых терапевтических антител или небольших молекул, которые могут нарушать их взаимодействие.

В ближайшие дни мы надеемся воспользоваться некоторыми из новых структурных биологических и биохимических данных, которые быстро публикуются исследователями по всему миру, которые работают над пониманием этих вирусов и стратегий по их победе. Эта работа была в основном распространена на серверах предпечати, таких как bioRxiv и chemRxiv, которые направлены на то, чтобы сделать исследования быстро доступными как для других исследователей, так и общественности для других ученых, чтобы они могли широко оценить и немедленно начать опираться на них. Мы также наладили несколько новых сотрудничества с другими лабораториями, где, как мы надеемся, Folding@Home окажет ценную поддержку в исследованиях COVID-19.

В то время как мы быстро выпустим наборы данных моделирования для использования или анализа другими, мы стремимся искать альтернативные конформации и скрытые карманы внутри наиболее многообещающих лекарственных целей, которые можно увидеть только при моделировании, а не в статических рентгеновских структурах. Мы надеемся, что эти структуры - однажды подтвержденные новыми сложными данными скрининга - могли бы помочь направить кампании виртуального скрининга или нацеливание на новые карманы, для которых еще не были доступны атомистические структуры.

Ниже мы приводим краткие описания проектов. Обратите внимание, что все входные файлы доступны на GitHub здесь, чтобы другие исследователи могли воспользоваться их преимуществами: https://github.com/foldingathome/coronavirus

Этот репозиторий будет развиваться в ближайшие дни по мере добавления новых проектов и документации. Мы начнем публиковать наборы данных со структурами на общедоступных серверах, как только у нас появятся полезные данные для отчета.

Во всех проектах используется новое ускоренное ядро Core22, основанное на движке биомолекулярного моделирования OpenMM с открытым исходным кодом.

Домен RBD SARS-CoV-2 в комплексе с человеческим рецептором ACE2 (PDBID: 6vsb, 6acg) [http://dx.doi.org/10.1126/science.abb2507, http://dx.doi.org/10.1371/journal.ppat.1007236]

Проект 11741: Домен связывания рецептора коронавируса SARS-CoV-2 (вызывающий COVID-19) в комплексе с человеческим рецептором ACE2. атомы: 165550, очки: 15396

Проект 11746: Домен связывания рецептора коронавируса SARS-CoV-2 (вызывающий COVID-19) в комплексе с человеческим рецептором ACE2 (структура, альтернативная 11741). атомы: 182699, очки: 16615
Основная протеаза SARS-CoV-2 в комплексе с ингибитором N3 (PDBID: 6lu7) [Пока не опубликовано]

Проект 11742: Коронавирусная протеаза SARS-CoV-2 (вызывающая COVID-19) протеазы в комплексе с ингибитором. атомы: 62227, очки: 9405

Проект 11743: Коронавирусная протеаза SARS-CoV-2 (вирус, вызывающий COVID-19) - потенциальная лекарственная мишень. атомы: 62180, очки: 9405

Домен RBD SARS-CoV-2 в комплексе с Fab-фрагментом нейтрализующего антитела S230 человека (PDBID: 6nb7, 6nb8, 2ghv) http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2018.12.028 (как для 6nb7, так и 6nb8), http://dx.doi.org/10.1074/jbc.M603275200

Проект 11744: Домен связывания с рецептором коронавируса SARS-CoV (вирус, вызывающий SARS), захваченный антителом SARS-CoV S230. атомы: 109578, очки: 7608

Проект 11745: Домен связывания рецептора SARS-CoV (вызывающий вирус SARS) коронавируса, мутировавший в SARS-CoV-2 (вирус, вызывающий COVID-19), захваченный антителом SARS-CoV S230. атомы: 110370, очки: 7685

Чтобы связаться с нами для обсуждения сотрудничества или данных, пожалуйста, напишите нам по адресу: foldathome@choderalab.org
Особая благодарность аспиранту TBCP Rafal Wiewiora и аспиранту CBM Ivy Zhang за их работу по моделированию этих структур на основе существующих экспериментальных данных и подготовке этих проектов, а также всем участникам Folding@Home, которые помогают сделать эту работу возможной!

~ Команда Chodera lab SARS-CoV-2 и Консорциум Folding @ home ~

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
FAH_19Apr_2020.png

FAH_Stats_08_04.png

protease_inhibitor-1024x688.png

sars-2_ab.png

sars-2_ace2_1-1024x762.jpg

[SETI_home_v8]

Вы можете внести свой вклад в изучение COVID-19, присоединившись к программе Folding@Home

Вы можете внести свой вклад в изучение COVID-19, присоединившись к программе Folding@Home по ссылке https://foldingathome.org/iamoneinamillion/
Впервые Folding@Home был запущен в 2000 году учеными Стенфордского университета для моделирования процессов свёртывания/развёртывания молекул белка, чтобы лучше понимать причины возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, таких как Альцгеймера, Паркинсона, диабет 2 типа, болезнь Крейтцфельдта — Якоба (коровье бешенство), склероз и различных форм онкологических заболеваний.

В чем его принцип?

Устанавливая приложение на свой ПК, вы становитесь участником проекта по распределенным вычислениям. Для выполнения своей работы Folding@home объединяет компьютеры в международную сеть для решения сложных вычислительных задач.
Клиентская программа Folding@Home запускается в фоновом режиме и выполняет вычисления лишь в то время, когда ресурсы процессора не полностью используются другими приложениями. Программа-клиент Folding@home периодически подключается к серверу для получения очередной порции данных для вычислений. После завершения расчётов их результаты отсылаются обратно. Участники проекта могут видеть статистику своего вклада. Каждый участник может запустить программу-клиент на одном или более компьютерах, может вступить в одну из команд (информация с сайта - Wikipedia)
Кстати, принцип проекта схож с Биткойн, но вычислительные мощности он тратит на моделирование свертывания молекул белка и, впоследствии, поиска новых лекарств.
Как это связано с COVID – 19?

Сейчас вычислительные мощности сети Folding@Home используются, в том числе, для поиска вакцины от коронавируса.

К примеру, компания NVIDIA призвала геймеров установить приложение на свои ПК, чтобы использовать мощности их игровых компьютеров для борьбы с COVID-19.

Что вы еще можете сделать?

1. 1. Рассказать почему вы в проекте. Поделиться личным опытом, связанным с заболеваниями, изучаемыми Folding@home.
2. Разместить свою историю на Youtube , Facebook , в Instagram или Twitter с хэштегом #iamoneinamillion

Поделитесь информацией о приложении со своими близкими и у них тоже будет возможность внести свой вклад.
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

kovid.jpg

img770710282.jpg

[SETI_home_v8]

Ваш компьютер может помочь в поиске лекарства от рака и СПИДа".

Предстоящие изменения кода помогут улучшить отображение маркеров рака

3 декабря 2020 Резюме

В этом обновлении группа исследователей Mapping Cancer Markers объясняет, как относительно небольшое изменение кода может сильно повлиять на способность проекта анализировать маркеры для различных типов сарком.

Background

Картирование раковых маркеров направлено на идентификацию маркеров (иногда называемых сигнатурами), связанных с различными типами рака. В рамках проекта анализируются миллионы точек данных, собранных из тысяч образцов тканей здоровых и злокачественных пациентов. До сих пор это были ткани с раком легких, раком яичников и саркомой. Но мы расширяем наши возможности работы с наборами данных. Скоро будут внесены изменения в код для улучшения проекта Mapping Cancer Markers. Эти изменения расширят возможности приложения Mapping Cancer Markers работать с наборами данных с несколькими метками и позволят ему искать в них более конкретные сигнатуры.

Рисунок 1A
Fig-1E--fine-grained-changes.jpg

(вверху): это представляет набор данных саркомы с семью подтипами образцов. При сопоставлении маркеров рака можно использовать набор данных с несколькими метками как есть и искать мультиклассовые (один против всех) сигнатуры. (Программное обеспечение проекта теперь может это сделать.)
Перед набором данных о саркоме проект проанализировал наборы данных о раке легких и яичников, оба из которых имеют двоичные метки. В нашем наборе данных о раке легких образцы помечены как «рак» или «без рака». В нашем наборе данных по яичникам образцы помечены как короткая или длительная выживаемость. Набор данных саркомы состоит из нескольких меток и маркирует образцы с семью различными подтипами саркомы (см. Рисунок 1A выше).

Рисунок 1B
Fig-1B--binary-split.jpg

На рисунке 1B (выше) показано, как MCM может уменьшить саркому до двоичного набора данных, разделив подтипы на две группы и ища двоичные сигнатуры. (Программное обеспечение проекта теперь может это сделать.)

Рисунок 1С
Fig-1C--binary-split-alt.jpg

На рисунке 1C показан альтернативный вариант сокращения двоичного набора данных. (Программное обеспечение проекта теперь может это сделать.)

Если в наборе данных есть двоичные метки, Mapping Cancer Markers найдет сигнатуры, которые могут предсказать эту двоичную метку. Однако с помощью набора данных с несколькими метками мы можем направить отображение маркеров рака для поиска либо двоичных, либо многоклассовых сигнатур (примеры см. На рисунках 1B и 1C выше).

В настоящее время проект ищет оба в наборе данных по саркоме. Сигнатура мультиклассовой саркомы отличает каждый подтип от любого другого; учитывая любой образец саркомы, он диагностирует конкретный подтип рака. Бинарная сигнатура саркомы отличает одну группу подтипов от остальных, но не отличает конкретные подтипы. Например, среди семи подтипов саркомы есть два подтипа леймиосаркомы (ЛМС), мягкотканная и маточная. Mapping Cancer Markers в настоящее время направлен на поиск двоичных сигнатур, которые отличают LMS от остальных.

Рисунок 1D

Fig-1D--fewer-subtypes.jpg

На рисунке 1D показано, как новые возможности картирования онкологических маркеров позволят рабочему подразделению сосредоточиться на определенных подтипах. Исключенные образцы выделены серым цветом и перечеркнуты. (Новый код.)

Рисунок 1E
Fig-1E--fine-grained-changes.jpg

На рис. 1Е показаны новые возможности картирования онкологических маркеров в полном объеме, за исключением отдельных образцов и изменения их меток.

Обозначенные образцы обведены черным контуром. (Новый код.)

Планируя переход проекта к саркоме, мы поняли, что у наших экспертов по саркоме были научные вопросы о саркоме, которые они хотели изучить, и которые требовали большей гибкости в дизайне рабочих единиц, чем это было возможно с существующим приложением. Они хотели изучить различия между двумя или более конкретными подтипами саркомы и исключить другие из анализа (см. Рисунок 1D). (Например, они хотели изучить биомаркеры, которые различают подтипы LMS.)

К сожалению, возможность исключения образцов не была встроена в исходное приложение Mapping Cancer Markers. Работая вместе, команда Mapping Cancer Markers разработала небольшое расширение для приложения, которое добавит необходимые возможности, обеспечит дополнительную гибкость для будущих потребностей и сохранит обратную совместимость, минимизируя при этом общие изменения кода (рисунок 1E). За последние месяцы волонтеры World Community Grid обработали тысячи рабочих единиц для бета-тестирования нового кода. Эти изменения дают нам возможность вносить мелкие корректировки, которые адаптируют набор данных к конкретному вопросу, который будет исследовать каждое рабочее подразделение.

Спасибо всем, кто поддерживает Mapping Cancer Markers.

Хотите принять участие в борьбе против рака с туберкулезом, тогда, Вам сюда:
https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru

[SETI_home_v8]

Исследовательские эксперименты по ВИЧ в программе Boinc…

Быстрые конформационные колебания неупорядоченного слитого пептида ВИЧ-1 в растворе.
Описание

Конформационно гибкий слитый пептид (FP) ВИЧ-1 незаменим при вирусной инфекции клеток-хозяев из-за его способности встраиваться в фосфолипидные мембраны и прочно связываться с ними. Имеются противоречивые сообщения о мембранно-связанной структуре FP, а информация о структуре раствора ограничена, однако такая структура является мишенью для нового класса антиретровирусных ингибиторов. Совокупность явных симуляций молекулярной динамики растворителя, начатая с неупорядоченной FP ВИЧ-1 (время агрегирования ∼30 мкс), показала, что, хотя подавляющее большинство конформаций преимущественно лишены вторичной структуры, как спонтанное образование, так и быстрое взаимопревращение локальных элементов вторичной структуры возникают, подчеркивая структурную пластичность пептида. Поэтому даже в таком быстром масштабе времени FP представляет собой разнообразный и гибкий конформационный ансамбль в решении. Кластеризация вторичной структуры показывает, что наиболее заметными упорядоченными элементами являются α- и 3-10-спиральные подмножества мембраносвязанных конформаций, в то время как обнаружено, что следовые популяции в пределах 2 Å RMSD всех полных мембраносвязанных конформаций уже существуют в ансамбле решений. . Поскольку связанные с ингибитором конформации FP обнаруживаются редко, ингибиторы FP могут функционировать, модулируя конформационный ансамбль и связываясь с нефузогенными структурами FP. Термодинамическая характеристика наиболее заметных упорядоченных нефузогенных структур может облегчить будущий дизайн улучшенных ингибиторов FP. тогда как обнаружено, что следовые популяции в пределах 2 Å RMSD всех полных мембраносвязанных конформаций уже существуют в ансамбле раствора. Поскольку связанные с ингибитором конформации FP обнаруживаются редко, ингибиторы FP могут функционировать, модулируя конформационный ансамбль и связываясь с нефузогенными структурами FP. Термодинамическая характеристика наиболее заметных упорядоченных нефузогенных структур может облегчить будущий дизайн улучшенных ингибиторов FP. тогда как обнаружено, что следовые популяции в пределах 2 Å RMSD всех полных мембраносвязанных конформаций уже существуют в ансамбле раствора. Поскольку связанные с ингибитором конформации FP обнаруживаются редко, ингибиторы FP могут функционировать, модулируя конформационный ансамбль и связываясь с нефузогенными структурами FP. Термодинамическая характеристика наиболее заметных упорядоченных нефузогенных структур может облегчить будущий дизайн улучшенных ингибиторов FP.

Публикации
• Venken T, Voet A, De Maeyer M, De Fabritiis G, Sadiq SK, Быстрые конформационные флуктуации неупорядоченного слитого пептида ВИЧ-1 в растворе. Журнал химической теории и вычислений, 2013. doi: 10.1021 / ct300856r

Моделирование созревания протеазы ВИЧ
Теги WU: HIVPR
Описание

Один из самых интригующих аспектов всего процесса созревания ВИЧ - это то, как впервые появляется «ножничный» белок, протеаза. Здесь необходимо понять парадокс типа курицы и яйца, потому что каждая зрелая молекула протеазы происходит из незрелой формы и связана длинными полипротеиновыми «веревками», которые она перерезает. Итак, если «ножницы» изначально находятся в «веревке», как первые «ножницы» освобождаются? Чтобы ответить на этот вопрос на атомарном уровне точности, необходимо провести молекулярно-динамическое моделирование с текущим пределом вычислительной мощности. Технология GPUGRID позволяет нам успешно решать эту проблему, и мы смогли показать, что первые «ножницы» могут освободиться от «веревки», на которой они скованы. Увлекательно, он делает это путем связывания одного из своих концов, первоначально соединенного с другим белком в «веревке», со своим собственным активным сайтом, который, в свою очередь, выполняет разрезание. Это событие лежит в основе всего процесса созревания, и если протеазу ВИЧ можно остановить, пока она еще созревает, то вирусная частица в целом не может стать зрелой. Доступ к зарождающимся структурам протеазы ВИЧ представляет собой новую и важную цель для разработки АРВ-препаратов в борьбе с ВИЧ / СПИДом.

Публикации https://youtu.be/TfiiPMXm_Us
• С.К. Садик, Ф. Ноэ и Г. Де Фабритиис, Кинетическая характеристика критического этапа созревания протеазы ВИЧ-1, PNAS, опубликовано в Интернете 26 ноября 2012 г.
________________________________________
Молекулярное моделирование гибкости протеазы ВИЧ
Теги WU: HIVPR
Описание

Вирусные частицы (вирионы) ВИЧ становятся зрелыми и заразными благодаря действию вирусного фермента, известного как протеаза ВИЧ, который действует как пара «ножниц», разрезая длинные полипротеиновые цепи в форму, которая затем формирует структуру нового вирион. Структура, динамика и функция этого очень гибкого белка были тщательно изучены и привели к появлению многих антиретровирусных ингибиторов (АРВ), которые сегодня лечат ВИЧ ограниченным образом. Однако полный процесс, с помощью которого протеаза меняет форму для выполнения своей функции, все еще недостаточно изучен на атомарном уровне, потому что такие изменения происходят в трудноразрешимых в вычислительном отношении временных масштабах. Понимание конформационных изменений, происходящих в протеазе, имеет центральное значение при разработке нового класса АРВ-препаратов на основе структуры, которые могут воздействовать на протеазу в ее альтернативных конформациях. Технология GPUGRID позволяет нам получить доступ к этим альтернативным формам, обеспечивая основу для улучшенного лечения ВИЧ / СПИДа.

Публикации
• С.К. Садик и Г. Де Фабритиис, Явная динамика растворителя и энергетика открытия и закрытия лоскута протеазы ВИЧ-1, Proteins 78, 2873 (2010)

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
images (1).jpg

images.jpg

F0667FC0-74E9-4176-BE3D-5B790C766BA2_w1200_r1.jpg

[SETI_home_v8]

Эксперименты по исследованию нервных расстройств в программе Boinc.
Динамические и кинетические элементы функциональной селективности µ-опиоидных рецепторов.

Хотя терапевтический эффект опиоидных анальгетиков в основном объясняется активацией µ-опиоидного рецептора (MOR), ведущей к передаче сигналов G-белка, их побочные эффекты в основном связаны с передачей сигналов β-аррестина. Чтобы пролить свет на динамические и кинетические элементы, лежащие в основе функциональной селективности MOR, мы провели высокопроизводительное молекулярно-динамическое моделирование MOR, связанного с классическим опиоидным препаратом (морфином) или сильным агонистом, зависимым от G-белка (TRV-130), с высокой пропускной способностью около полумиллисекунд. ). Статистический анализ моделей состояния Маркова, построенных с использованием этого большого набора данных моделирования в сочетании с теорией информации, впервые позволил: а) идентифицировать четыре различных метастабильных региона вдоль пути активации, б) кинетические свидетельства различного динамического поведения рецептора, связанного с классический опиоидный агонист или опиоидный агонист, связанный с G-белком c) идентификация кинетически различных конформационных состояний, которые должны использоваться для рационального дизайна функционально селективных лигандов, которые в конечном итоге могут быть разработаны в улучшенные лекарственные средства; d) характеристика множественных путей активации / дезактивации MOR и e) предположение на основании рассчитанных временных масштабов перехода о том, что конформационные изменения MOR не являются лимитирующим этапом в активации рецептора.

Публикации
Капур А., Мартинес-Розелл Г., Проваси Д., де Фабритиис Г., Филизола М., Динамические и кинетические элементы функциональной селективности µ-опиоидных рецепторов. Научные отчеты 2017. doi: 10.1038 / s41598-017-11483-8

Распознавание многотельных кофакторов и субстратов в ферменте мио-инозитолмонофосфатазе.

Молекулярное распознавание редко является проблемой двух тел: белок-лиганд, поскольку оно часто связано с динамическим взаимодействием нескольких молекул, которые вместе контролируют процесс связывания. Мио-инозитолмонофосфатаза (IMPase), лекарственная мишень для биполярного расстройства, зависит от ионов 3 Mg (2+) в качестве кофактора для ее каталитической активности. Хотя кристаллографическая поза докаталитического комплекса хорошо охарактеризована, процесс связывания, посредством которого взаимодействуют субстрат, кофактор и белок, по существу неизвестен. Здесь мы охарактеризовали кооперативное связывание кофактора и субстрата с помощью крупномасштабной молекулярной динамики. Наше исследование показало, что первый и второй ионы Mg (2+) идентифицируют связывающий карман с быстрой кинетикой, тогда как третий ион представляет собой гораздо более высокий энергетический барьер.

Связывание субстрата может происходить в сотрудничестве с кофактором, или только с бинарным или тройным комплексом кофактор-IMPase, хотя последний сценарий происходит на несколько порядков быстрее. Наше атомарное описание трехчастичного механизма предлагает особенно сложный пример реконструкции пути и может оказаться особенно полезным в реалистичных контекстах, где вода, ионы, кофакторы или другие сущности взаимодействуют и модулируют процесс связывания.
Публикации

Ферруз Н., Тресадерн Г., Пинеда-Лусена А., Де Фабритиис Г., Многотельное распознавание кофакторов и субстратов на молекулярном уровне в ферменте мио-инозитолмонофосфатаза. Научные отчеты 2016. doi: 10.1038 / srep30275

http://www.multiscalelab.org/gianni/...t=Publications

Раскрытие роли мембранных липидов в модулировании активности ферментов
Теги WU: FAAH
Описание
Липиды и мембраны, которые они образуют, являются одной из основных функциональных единиц всего живого, от бактерий до человека. Исторически они привлекали меньше внимания исследователей, чем другие биомолекулы, потому что они рассматривались в первую очередь как каркас, на котором белки, ДНК и РНК могли функционировать и разделяться. Однако в последнее время становится ясно, что липиды и их состав в мембранах играют ключевую функциональную роль, облегчая или ослабляя различные процессы, такие как передача сигналов и активность белков. В недавней работе, опубликованной в Biochemical Journal, мы даем механистическое объяснение того, как липиды мембран модифицируют активность фермента амид гидролазы жирных кислот (FAAH), облегчая связывание. Кроме того, мы показываем беспристрастное связывание липида и андамида с ферментом. Справа вы можете увидеть видео, показывающее процесс привязки.эндоканнабиноидной системы , и важен для широкого спектра биологических функций, включая память, иммунный ответ, голод и боль.

Это исследование было проведено в сотрудничестве с доктором Энрико Дайнезе из Университета Терамо, Италия.
Публикации

E. Dainese, G. De Fabritiis, A. Sabatucci, S. Oddi, C. Angelucci, C. Di Pancrazio, T. Giorgino, N. Stanley, B. Cravatt и M. Maccarrone, Мембранные липиды являются ключевыми модуляторами эндоканнабиноид-гидролаза FAAH, Biochem J. 2014 Feb 1; 457 (3): 463-72. PDF можно найти здесь

Молекулярное моделирование дофаминового рецептора D2 в условиях физиологической ионной силы
Теги WU: JAN
Описание

Было показано, что ионы натрия играют важную роль в связывании антипсихотических препаратов с дофаминовым рецептором D2. Понимание механизма, индуцированного натрием, представляет большой интерес для разработки будущих лекарств для лечения шизофрении.
С помощью молекулярной динамики мы моделируем подвижность ионов натрия и ее влияние на динамические свойства рецептора D2 в условиях физиологической ионной силы.

Технология GPUGRID позволяет нам обрабатывать полностью атомную систему, в которой рецептор D2 встроен в двухслойную мембрану, содержащую в общей сложности 61 000 атомов, и увеличивает производительность вычислений до микросекунд.

Исследование проводилось в сотрудничестве с доктором Яной Селент из Университета Помпеу Фабра.
Публикации

Дж. Селент, Ф. Санс, М. Пастор и Г. Де Фабритиис, Индуцированные эффекты ионов натрия на дофаминергические рецепторы, связанные с G-белком, PLOS Computational Biology, 6, e1000884 (2010)

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

komp_tehn_protiv_koronavirusa_add_fig6_703.jpg

[SETI_home_v8]

Мы участвуем в проекте OpenPandemics и ищем лекарство от COVID-19.

OpenPandemics - COVID-19

Проблема COVID-19 - это заболевание, вызываемое SARS-CoV2, вирусом семейства коронавирусов. Эти вирусы вызывают заболевания, которые поражают главным образом дыхательную систему человека и, возможно, другие основные органы. COVID-19 может привести к серьезному заболеванию или даже смерти.

На момент запуска этого проекта не существует лечения, лекарства или вакцины от COVID-19.

Предложенное решение

Ученые Scripps Research проводят симуляции молекулярного моделирования, чтобы найти возможных кандидатов для разработки методов лечения COVID-19, но для успеха им нужны огромные вычислительные мощности для проведения миллионов смоделированных лабораторных экспериментов.

Таким образом, Scripps Research сотрудничает с World Community Grid, инициативой IBM по социальному воздействию, которая позволяет любому, у кого есть компьютер и подключение к Интернету, пожертвовать вычислительную мощность своего устройства, чтобы помочь ученым изучить самые большие проблемы в мире в области здравоохранения и устойчивого развития. Используя предоставленные вычислительные мощности, ученые, стремятся идентифицировать многообещающие химические соединения для дальнейших лабораторных испытаний.

Исследовательская группа хочет не только помочь найти лекарства от COVID-19, но и создать набор инструментов с открытым исходным кодом для быстрого реагирования, который поможет всем ученым быстро искать способы лечения будущих пандемий. И в соответствии с политикой открытых данных World Community Grid, все данные и инструменты, разработанные в рамках этого проекта, будут свободно использоваться в научном сообществе.

Основная цель проекта - поиск потенциальных методов лечения COVID-19, поэтому изучение белков SARS-CoV2 (вируса, вызывающего COVID-19) является высшим приоритетом.

Кроме того, ученые хотят бороться не только с нынешней чрезвычайной ситуацией, но и подготовиться к тем, которые, скорее всего, последуют. Будущие пандемии могут возникнуть в результате прогрессирующего накопления мутаций, которые в конечном итоге могут привести к новому варианту вируса. Именно это произошло, когда вирус SARS-CoV1 мутировал и превратился в SARS-CoV2. Таким образом, исследовательская группа включает белки SARS-CoV1 и других вирусов, которые будут изучены как часть OpenPandemics –COVID-19, что поможет им оценить, насколько сложно будет найти, или разработать молекулы, способные преодолеть неизбежные мутации.

Как ты можешь помочь

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 имитацию эксперимента в фоновом режиме, который поможет спрогнозировать эффективность конкретного химического соединения в качестве возможного лечения COVID-19. Грид-сервер, чтобы сообщить ему, что он завершил моделирование, которое автоматически и безопасно отправляется нам.

Все это происходит незаметно, пока вы занимаетесь своими обычными делами, например, набираете электронное письмо, просматриваете Интернет, или когда ваш компьютер простаивает, но включен.
World Community Grid получает результаты, которые вы отправляете обратно (часто называемые рабочими единицами или исследовательскими задачами), объединяет их с сотнями тысяч результатов других добровольцев со всего мира и отправляет их исследовательской группе Scripps. Затем исследователи начинают сложную работу по анализу данных. Хотя этот процесс не происходит в одночасье, он ускоряет то, что в противном случае заняло бы много лет или даже было бы невозможным.

https://www.worldcommunitygrid.org/j...jectToAdd=opn1

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

cellspace_infographic_mmaritan.jpg

[SETI_home_v8]

Поиск инопланетян вернется! Проект SETI эволюционирует в PANOSETI

В апреле этого года, после обработки данных из Аресибо за 20 лет, мы ввели добровольческий компонент SETI @ home в режим гибернации. Сейчас мы работаем над заключительным этапом анализа данных: разрабатываем алгоритмы и программное обеспечение для подавления радиопомех, а также для выявления и ранжирования потенциальных радиосигналов от внеземных цивилизаций.

https://setiathome.berkeley.edu/nebula/

Эта система называется Nebula.

Он предоставляет веб-интерфейс, который позволяет просматривать все наши последние результаты. Мы также используем Nebula для анализа данных программы Arecibo SERENDIP SETI и обзора неба FAST SETI. Возможно, вы слышали печальную новость о том, что в этом месяце рухнул телескоп Аресибо. Мы проводили эксперименты SETI в Аресибо в течение 35 лет, и многие из вас анализировали данные Аресибо с помощью SETI @ home.

Новые проекты SETI: PANOSETI

Мы завершили строительство спектрометра SERENDIP SETI с 20 миллиардами каналов для телескопа FAST диаметром 500 метров в Китае, и вместе с нашими китайскими коллегами мы начали трехлетний обзор неба SETI на FAST.

Вы можете прочитать о нашем сотрудничестве с FAST SETI в техническом документе или посмотреть видео. https://arxiv.org/pdf/2002.02130.pdf
Вместе с нашими коллегами из Гарварда, Калифорнийского технологического института и Калифорнийского университета в Сан-Диего мы разрабатываем обсерваторию SETI нового типа под названием PANOSETI, которая одновременно исследует все небо на предмет видимых и инфракрасных импульсов света, возможно, исходящих от внеземной цивилизации. или новые астрофизические явления. https://youtu.be/ANJLjsAeajY

Мы построили прототип в обсерватории Лик и разрабатываем планы строительства двух куполов, каждый из которых оборудован 45 телескопами, направленными в разные стороны. Вы можете прочитать о PANOSETI здесь и здесь.
https://news.berkeley.edu/story_jump...other-planets/

https://oirlab.ucsd.edu/PANOSETI.html

Запрос: Мы понимаем, что 2020 год был трудным для многих людей, но если вам посчастливилось поддержать эти проекты в этом году, мы действительно могли бы воспользоваться вашей помощью.

Мы будем использовать ваш вклад для проведения окончательного анализа данных SETI @ home Arecibo, а также для запуска новых проектов SETI в обсерваториях FAST и PANOSETI. Чтобы сделать пожертвование, нажмите здесь.
https://setiathome.berkeley.edu/sah_donate.php

Спасибо за поддержку. С наилучшими пожеланиями от команды SETI @ home, Дэвид Андерсон, Джефф Кобб, Эрик Корпела, Мэтт Лебофски, Райан Ли, Вэй Лю и Дэн Вертимер

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]

Новый телескоп для поиска лазерных импульсов от жизни вокруг других планет

СПОЙЛЕР »

Новый телескоп для поиска лазерных импульсов от жизни вокруг других планет

Роберт Сандерс,
2 МАРТА 2020 ГОДА

Электронная почта схема новой обсерватории SETI В каждой обсерватории PANOSETI будет расположен геодезический купол из 80 инновационных телескопов, которые смогут отображать около одной трети неба каждую ночь в поисках субсекундных импульсов света от разумных цивилизаций в нашей галактике. (Изображение любезно предоставлено Шелли Райт, UCSD) Пытаются ли развитые цивилизации в нашей галактике связаться с нами с помощью лазерных лучей? Команда астрономов из Калифорнийского университета в Сан-Диего, Калифорнийского университета в Беркли, Гарвардского университета и Калифорнийского технологического института строит пару обсерваторий «мухи-глаз», чтобы выяснить это.

В начале февраля ученые завершили установку двух прототипов телескопов в обсерватории Лик возле Сан-Хосе, Калифорния, первого из сотен запланированных телескопов для проекта Panoramic SETI или PANOSETI для импульсного оптического SETI ближнего инфракрасного диапазона всего неба. Восемьдесят из этих телескопов диаметром полтора фута будут собраны в геодезический купол, похожий на фасеточный глаз мухи, для сбора оптических и инфракрасных сигналов с большого участка неба в Северном полушарии в поисках расщепления. -секундные вспышки оптического или инфракрасного света. «Цель состоит в том, чтобы искать очень короткие, но мощные сигналы от развитой цивилизации.

Поскольку они такие краткие и, вероятно, будут редкими, мы планируем проверять большие участки неба в течение длительного периода времени », - сказал Дэн Вертимер из Калифорнийского университета в Беркли, который участвовал в поисках внеземного разума (SETI) для поиска последние 45 лет и является главным научным сотрудником Исследовательского центра SETI в Беркли. «Это первое широкомасштабное исследование явлений, составляющих менее секунды». Каждая обсерватория PANOSETI со своим геодезическим телескопом будет снимать около одной трети неба каждую ночь в поисках короткоживущих астрономических вспышек, длящихся от секунд до наносекунд, или миллиардных долей секунды.

Обсерватории будут построены парами на расстоянии до мили друг от друга, чтобы обеспечить стереофонический обзор ночного неба, необходимый для подтверждения и исключения световых вспышек, исходящих из атмосферы, а не из глубокого космоса. Купол астрографа обсерватории Лик под звездным небом Два прототипа телескопа PANOSETI были установлены в недавно отремонтированном куполе астрографа в обсерватории Лик.

PANOSETI будет использовать конфигурацию из множества телескопов SETI, чтобы обеспечить одновременный мониторинг всего наблюдаемого неба. (Фото Лори Хэтч) «Развертывание двух телескопов PANOSETI теперь предлагает нам новое окно в то, как Вселенная ведет себя в наносекундном масштабе времени», - сказала Шелли Райт, доцент физики Калифорнийского университета в Сан-Диего и главный исследователь проекта. Райт впервые работала с Вертимером 20 лет назад, когда она была студенткой Калифорнийского университета в Санта-Крус. Она была научным сотрудником Калифорнийского университета в Беркли с 2009 по 2011 год. Райт и ее команда, в которую входят Пол Горовиц из Гарварда, а также астрономы Лика и Калифорнийского технологического института, в конечном итоге надеются построить несколько пар этих обсерваторий с 80 телескопами по всему миру, чтобы получить изображения всего неба.

Два прототипа телескопа в настоящее время установлены и проходят испытания в куполе Astrograph в Лике, который принадлежит и управляется обсерваториями Калифорнийского университета (UCO) в интересах астрономов всей системы UC. «Это позволяет нам протестировать нашу оптику, нашу электронику, наши детекторы, наше программное обеспечение и получить некоторые предварительные данные, чтобы быть уверенными, прежде чем мы начнем полное производство», - сказал Вертимер, который также является председателем SETI Мэрилин и Уотсон Альбертс в Калифорнийском университете. Беркли. Райт и ее команда сейчас оценивают места для обсерваторий и надеются начать строительство обсерваторий и производство телескопов в следующем году. https://saw.physics.ucsd.edu/

Адаптация технологий от ПЭТ-сканеров и маяков PANOSETI включает в себя две новые для астрономии технологии: инновационную, легкую, плоскую пластиковую линзу, аналогичную пластинкам Френеля в маяках, для фокусировки оптического и инфракрасного света; и очень быстрые оптические и инфракрасные детекторы, впервые разработанные для диагностических медицинских сканеров ПЭТ (позитронно-эмиссионной томографии).

Дэн Вертимер за работой Дэн Вертимер (справа) работает с коллегой Джеромом Мэйром над проектом NIROSETI. (Фото Лори Хэтч)
У одиночного телескопа PANOSETI очень широкое поле зрения: 10 градусов на 10 градусов, ширина 20 полных лун. http://seti.harvard.edu/
Такой широкий угол обзора стал возможен благодаря конструкции объектива со сжатием, впервые использованной почти 200 лет назад для уменьшения веса объектива и уменьшения его фокусного расстояния. Команда также разрабатывает специализированные камеры для каждого телескопа, которые могут точно измерять, когда прибывает каждый фотон.

Большинство современных телескопов, которые ищут кратковременные астрономические явления, такие как сверхновые, - Pan-STARRS на Гавайях и транзиентный центр Цвикки в Паломарской обсерватории в Сан-Диего - хорошие примеры - собирают свет, который становится ярче и тускнеет в течение нескольких секунд или месяцев. Стандартные устройства с зарядовой связью (ПЗС), которые есть в каждой камере и телефоне, подходят для этого. Но ПЗС не могут улавливать вспышки света с миллионной долей секунды. https://panstarrs.stsci.edu/

Матрицы лавинных фотодиодов ПЭТ-сканеров, получившие название кремниевых фотоумножителей, могут. Они были разработаны, например, для обнаружения фотонов света от аннигиляции позитронов, испускаемых радиоактивными индикаторами, вводимыми пациентам для обнаружения метастазов рака. И телескопы с линзами Френеля, и детекторы лавинных фотодиодов намного дешевле, чем существующие варианты, что делает возможными обсерватории с несколькими глазами. https://www.ztf.caltech.edu/

Исследователи надеются, что уникальная способность этих телескопов одновременно отображать большие участки неба с помощью световых вспышек менее миллисекунды откроет невиданные ранее астрономические явления, если не сообщения других цивилизаций.
Шелли Райт Астроном Калифорнийского университета в Сан-Диего Шелли Райт, бывший научный сотрудник Калифорнийского университета в Беркли, возглавляет проект PANOSETI. (Фото Лори Хэтч)

«PANOSETI исследует Вселенную во временном масштабе с миллиардной долей секунды, временном масштабе, который земляне еще плохо изучили», - сказал Вертимер. «Когда астрономы исследуют неизведанное пространство параметров, они обычно находят нечто удивительное, чего никто не предсказывал.

PANOSETI может открывать новые астрономические явления или сигналы от инопланетян ». Зачем разумной цивилизации общаться с нами с помощью наносекундных вспышек? «Один из способов общаться или привлечь ваше внимание - это вспышка, как маяк, - сказал Вертимер. «Это очень эффективно, потому что это яркая, интенсивная вспышка.
https://oirlab.ucsd.edu/NIROSETI.html

Если вы вложите много энергии в короткое время, средняя энергия может быть небольшой, но мгновенная яркость может быть невероятно большой. Это похоже на быстрые радиовсплески, которые появляются на тысячную долю секунды. Но когда они включены, они - самая яркая вещь в небе, и вы можете увидеть их за миллиард световых лет от нас ». Berkeley SETI уже управляет оптическим телескопом в Lick - Automated Planet Finder - который ищет лазерные сигналы с других планет, хотя он также не видит вспышек света в доли секунды. Калифорнийский университет в Сан-Диего и Калифорнийский университет в Беркли также работают над новым прибором, который в настоящее время работает в Лике, оптическим прибором SETI в ближнем инфракрасном диапазоне (NIROSETI), который является первым прибором, предназначенным для поиска сигналов от инопланетян в ближнем инфракрасном диапазоне длин волн.

Большинство проектов SETI Калифорнийского университета в Беркли собирают радиоданные с телескопов, таких как телескоп Аресибо в Пуэрто-Рико, телескоп Грин-Бэнк в Западной Вирджинии и телескоп Паркса в Австралии. Последние два направляются Breakthrough Listen, проектом под руководством Калифорнийского университета в Беркли, поддерживаемым 10-летним обязательством компании Breakthrough Initiatives, основанной в 2015 году Юрием и Джулией Милнер, на 100 миллионов долларов для исследования Вселенной, поиска научных доказательств существования жизни за пределами Земли, и поощрять общественные дебаты с планетарной точки зрения.

Программа исследований и оснащения PANOSETI стала возможной благодаря поддержке и интересу Франклина Антонио. Усилия Калифорнийского университета в Беркли по проекту PANOSETI поддерживаются Национальным научным фондом (1407804) и фондом председателя SETI Мэрилин и Уотсон Альбертс. Фонд семьи Блумфилдов поддерживает исследования SETI в Калифорнийском университете в Сан-Диего в оптической и инфракрасной лаборатории CASS, а исследования SETI Гарварда поддерживаются Планетарным обществом. Другими сотрудниками Калифорнийского университета в Беркли являются Райан Ли, Вей Лю, Сэмюэл Хаим-Вейсманн и Эндрю Симион, директор Breakthrough Listen.

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

astrographUCO-750px.jpg

werthimer-niroseti750px.jpg

Wright-LaurieHatchphoto-750px.jpg

[SETI_home_v8]

Владельцы нового флагмана Xiaomi смогут поучаствовать в распределенных вычислениях программы Boinc

28.12.2020 https://4pda.ru/2020/12/28/380061/

Xiaomi Mi11 — первый смартфон на базе новейшего флагманского процессора Snapdragon 888 от Qualcomm. Владельцы этого аппарата смогут использовать мощь чипсета для игр, съёмки видео и фото в высоком разрешении и других ресурсоёмких задач. Как стало известно, при желании они даже смогут принять участие в разных научных исследованиях.

Производительность нового процессора Snapdragon 888 для многих может оказаться избыточной. Поэтому в Xiaomi придумали, как с пользой использовать эту мощь. Новый флагман Mi11 стал официальным мобильным вычислительным терминалом, сертифицированным BOINC.

BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) — разработанная в Калифорнийском университете Беркли открытая программная платформа, позволяющая всем желающим пожертвовать часть производительности своих компьютеров для разных исследований, таких как обнаружение внеземной цивилизации, изучение гравитационных волн, поиск лекарств от самых опасных заболеваний — рака, СПИДа и даже коронавируса.

Пока неясно, позволят ли владельцам Xiaomi Mi11 выбирать, хотят ли они делиться производительностью своих смартфонов. Обычно это происходит добровольно и тогда, когда устройство не используется.

[SETI_home_v8]

Описание PANOSETI – нового телескопа для проекта SETI

PANOSETI - это новый оптический и ближний инфракрасный (350 - 1650 нм) прибор, разработанный для значительного расширения текущего фазового пространства Поиска внеземного разума (SETI). Обсерватория SETI Pulsed All-Sky в ближнем инфракрасном оптическом диапазоне (PANOSETI) будет специализированным объектом SETI, целью которого является увеличение площади исследуемого неба, охваченных длин волн, количества наблюдаемых звездных систем и продолжительности мониторинга. Эта обсерватория будет предлагать оптическую технологию "все наблюдаемое небо" и широкополосную импульсную техносигнатуру в ближней инфракрасной области и астрофизический переходный поиск, который позволит исследовать все северное полушарие. Последний проведенный эксперимент будет искать переходные импульсные сигналы, возникающие в масштабе от наносекунды до секунды.

PANOSETI

Подробнее ~ 10000 квадратных градусов мгновенного поля зрения
Видимое и ближнее инфракрасное покрытие

Высокоскоростные инфракрасные детекторы, работающие по совпадению
Астрономия с высоким разрешением

Эксперимент PANOSETI

Быстрое разрешение по времени (от наносекунд до секунд) практически не исследовано и представляет собой предел наблюдений с существующими наземными и космическими объектами, особенно потому, что объекты не могут представлять большой охват неба с высокими рабочими циклами. Даже с этими ограничениями новые автоматизированные переходные источники находят в более коротких временных масштабах (в секундах), например, ASASSN-15lh.
Послесвечение гамма-всплеска можно наблюдать в течение от нескольких секунд до нескольких часов после первоначального инициирующего события, но не было известных наблюдений, которые простирались бы от миллисекунд до секунд для быстрого отслеживания (заштрихованная область). GRB 080319B, самый яркий гамма-всплеск, зарегистрированный в 2008 году, находится над осью ординат на высоте 10 ^ (51) эрг с-1. Изменчивость звезд из-за катаклизмических переменных, цефеид и звездных вспышек обычно меньше 1034 эрг / с.

PANOSETI сможет исследовать световые переходные и переменные явления от наносекунд до секунд (серая область).

Инструмент PANOSETI

Этот инструмент предназначен для поиска техносигнатур путем обнаружения нано-секундных световых импульсов, которые могли быть испущены, например, для целей межзвездной связи или передачи энергии. Мы представляем концептуальный проект прибора, основанный на сборке 198 преломляющих 0,5-метровых телескопов, образующих мозаику двух геодезических куполов. Такая конструкция обеспечивает регулярную схему гексагональных собирающих апертур, которая оптимизирует площадь основания прибора, диаметр апертуры, чувствительность прибора и общее поле обзора. Мы также представляем оптические характеристики некоторых линз Френеля, предназначенных для разработки специальной панорамной обсерватории SETI (PANOSETI), которая значительно увеличит исследуемую площадь неба (стерадианы на купол), охват диапазона длин волн, количество наблюдаемых звездных систем, исследованное межзвездное пространство и продолжительность времени, контролируемого по сравнению с предыдущими оптическими и ближними инфракрасными искателями техносигнатур.

Инновационная аппаратура

Мы будем использовать детекторы многопиксельного счетчика фотонов (MPPC) для оптического (300-850 нм) и ближнего инфракрасного (850-1650 нм) длин волн. MPPC - это массив независимых лавинных фотодиодов режима Гейгера (APD), выходы которых суммируются на одном терминале; этот одиночный пиксель демонстрирует превосходное разрешение по высоте импульса, поскольку каждый подпиксель генерирует либо полностью насыщенный импульс, либо находится в состоянии покоя. Эта программа является результатом сотрудничества Калифорнийского университета в Сан-Диего, Гарвардского университета, Калифорнийского университета в Беркли, Калифорнийского технологического института и Института SETI.

Члены команды: Шелли Райт (PI, UCSD), Франклин Антонио (Qualcomm), Майкл Аронсон (специалист по электронным упаковкам), Сэмюэл Хаим-Вейсманн (Беркли), Марен Козенс (UCSD), Фрэнк Дрейк (Институт SETI), Пол Горовиц (Гарвард), Эндрю Ховард (Калифорнийский технологический институт), Райан Ли (Беркли), Вей Лю (Беркли), Жером Мэр (UCSD), Рик Раффанти (Techne Instruments), Эндрю Симон (Беркли), Ремингтон Стоун (Обсерватория Лика), Ричард Трефферс (Starman Systems), Авинаш Уттамчандани (Гарвард), Дэн Вертимер (Беркли, Лаборатория космических наук) Для получения дополнительной информации о PANOSETI,
пожалуйста, прочтите наши доклады SPIE за 2018 год.

https://oirlab.ucsd.edu/OIRpubli.html

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
PANOScience.png

Earth1e.jpg

[SETI_home_v8]

Folding@home: Покажем буржуям, чего стоят наши валенки, балалайки и медведи!

Компьютерное железо

Жила-была отечественная команда распределенных вычислений TSC! Russia. Жила мирно, никого не трогала, но плавно двигалась вверх в командном рейтинге. И всё было бы и дальше тихо, спокойно и замечательно, если бы не обогнали они западную Overclock.net, поднявшись с 8 места на 7.

Буржуи засуетились и начали подтягивать дополнительные мощности с целью вернуть себе лидерство под девизом «we cant let the Russians win!».
Наши про это прознали, и естественно, их это задело. Логично рассудив «а чем мы хуже?», под лозунгом "Покажем им, чего стоят наши валенки, балалайки и медведи!" TSC! Russia включились в борьбу.

Началось противостояние команд. Поскольку OCN стали наращивать мощности уж очень активно, наши начали сливать, почти уступив заветное место в рейтинге.

Тогда было принято решение подтянуть внекомандные ресурсы, хотя бы на время — чтобы поставить заносчивых соперников на место.

На призыв случайно наткнулся и я. И, знаете, заинтересовался =). Поэтому решил предложить и хабражелезячникам.

Интересовались проектами распределенных вычислений, но не знали, с чего начать? Отличный повод определиться!

Уже участвуете, но сами по себе? Присоединяйтесь к команде!

Компьютер работает круглые сутки, а в основном выполняет роль качалки? Займите его другими полезными делами!

Присоединиться на время или как постоянный участник — решать уже вам самим.

В любом случае, как сказал один из членов команды:
Наше состязание с буржуями только на пользу науке. И они нехило раскочегарились, и мы заметно поднажали.

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

folding-home-470-petaflops-1.jpg

[SETI_home_v8]

Присоединяйтесь к Avast для поддержки проекта Folding@home по исследованию COVID-19!

СПОЙЛЕР »

Присоединяйтесь к Avast для поддержки проекта Folding@home по исследованию COVID-19!

Monika Seidlová, 16 апреля 2020

Поделитесь свободными вычислительными мощностями своего компьютера для поиска лекарства от COVID-19 и других болезней.
Многие из нас интересуются, каким образом можно помочь в поиске способов лечения и предотвращения эпидемии COVID-19.

Самое малое, что мы все можем сделать, — это следовать руководству местных властей, чтобы помочь остановить распространение болезни, и, по возможности, оставаться дома. Но есть способы сделать нечто большее, даже если вы на самоизоляции.

Возможно, вы слышали о проекте под названием Folding@home. Это проект, основанный в 2000 году в Стэнфордском университете. Сеть Folding@home сегодня является одной из крупнейших в мире компьютерных сетей, предназначенных для поиска лекарств от различных заболеваний.

Folding at Home получил беспрецедентный всплеск добровольцев в разгар пандемии коронавируса, и теперь проект поддерживает более миллиона устройств. Сеть объединяет обычных людей, которые добровольно делятся частью вычислительных мощностей своих компьютеров для нужд проекта. Эти данные помогают ученым разрабатывать вакцину.
«Эта важная работа может помочь нам определить паттерны белка и, возможно, понять, как остановить эту болезнь. Количество участников проекта значительно возросло. По вычислительной мощности мы обошли самые современные суперкомпьютеры. Все это стало возможным благодаря великодушию людей, предлагающих свободную часть своих вычислительных мощностей для поиска лекарства», — говорит доктор Грег Боумен, главный научный сотрудник проекта Folding@home.

Мы уверены, что проекты, подобные FAH, очень важны для ускорения исследований, связанных с такими вирусами как COVID-19, и хотим помочь поддержать усилия проекта FAH и поощрить наше сообщество стать его добровольными участниками.

Пользователи Avast могут посетить наш сайт Folding@home, чтобы узнать о том, как установить и запустить программное обеспечение FAH. Также вы найдете ответы и на другие вопросы.

Добровольцы предоставляют часть ресурсов своих компьютеров глобальной сети, занятой поиском вакцины от коронавируса. Программа Folding@Home запускается в фоновом режиме и выполняет вычисления, когда ресурсы процессора не полностью используются другими приложениями. Данные, созданные вашим компьютером, отправляются обратно в Folding@home, где они будут добавлены в общий массив информации и проанализированы.

Из разговора с Грегом Боуменом мы узнали, что к проект уже привлек большое количество новых добровольцев, но есть два способа, которыми мы можем им помочь. Во-первых, мы можем сделать проект более известным, сообщая пользователям о нем с помощью наших продуктов и привлекая их в качестве новых участников.

Во-вторых, мы можем помочь в устранении некоторых проблем, возникающих при подключении большего количества добровольцев, оказывая поддержку с настройкой серверов, автоматизацией и выстраиванием инфраструктуры проекта в целом.

«Важно сохранить возможность принимать новых участников для получения еще большего потенциала, но при этом нам необходимо быстро масштабировать нашу собственную архитектуру, чтобы поддерживать добавленные ресурсы. В обоих случаях компания Avast смогла нам помочь», — рассказал доктор Боумен.

Когда вы запустите Folding@home, программа будет использовать часть ресурсов ЦП, дискового пространства и пропускной способности сети. Вы можете сами контролировать, когда и сколько ваших ресурсов будет ей использоваться.

Может показаться, что мы проводим за компьютерами целые сутки. Но даже самый заядлый геймер не использует свой ноутбук круглосуточно. Пока вы спите, свободная часть ваших вычислительных мощностей может помогать ученым искать выход из кризиса, связанного с COVID-19.
Чтобы принять участие в проекте, посетите нашу страницу Avast Folding@home и узнайте, как подключить свое устройство к работе по противодействию коронавирусу. Пользователи Avast могут также подключиться к проекту, воспользовавшись сообщением, которое они могут увидеть в продуктах Avast.
https://www.avast.ru/folding-at-home
https://www.avast.ru/folding-at-home
Наш ID команды: 236798. Присоединяйтесь!

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]

А вот кто то уже чип М1 в компьютере Мас мини, от Эппл использует в проекте Rosetta@Home
photo_2021-01-22_23-05-40.jpg

[SETI_home_v8]

Эксперименты по исследованию Рака в программе Boinc, проект GPUGRID.net

СПОЙЛЕР »

Эксперименты по исследованию Рака в программе Boinc, проект GPUGRID.net
Характеристика частично упорядоченных состояний во внутренне неупорядоченном N-концевом домене p53 с использованием моделирования молекулярной динамики миллисекунды.
Описание

Изучение внутренне неупорядоченных белков изолированно является важным шагом для понимания их сложного динамического поведения. В частности, возникновение частично упорядоченных состояний не исследовалось глубоко. Экспериментальная характеристика таких частично упорядоченных состояний остается неуловимой из-за их переходной природы. Молекулярная динамика смягчает это ограничение благодаря своей способности исследовать биологически релевантные временные рамки, сохраняя при этом атомистическое разрешение. Здесь миллисекундные несмещенные модели молекулярной динамики были выполнены в примерной N-концевой области p53. В сочетании с современными моделями состояния Маркова, имитационное моделирование выявило существование нескольких частично упорядоченных состояний, составляющих [Формула: см. Текст] 40% равновесной совокупности. Некоторые из наиболее релевантных состояний имеют спиральные конформации, похожие на связанную структуру p53 с Mdm2, а также новые элементы [Formula: see text] -sheet. Это подчеркивает потенциальную сложность, лежащую в основе энергетической поверхности изначально неупорядоченных белков.
Публикации

• Herrera-Nieto P, Pérez A, De Fabritiis G, Характеристика частично упорядоченных состояний во внутренне неупорядоченном N-концевом домене p53 с использованием миллисекундного моделирования молекулярной динамики. Научные отчеты 2020. doi: 10.1038 / s41598-020-69322-2

Вычислительная и экспериментальная характеристика NF023, кандидатного противоракового соединения, ингибирующего сборку cIAP2 / TRAF2.
Описание

Белковые взаимодействия являются основой многих важных физиологических процессов и в настоящее время являются многообещающими, но трудными целями для открытия лекарств. В этом контексте ингибиторы взаимодействий, опосредованных апоптозом (IAP), имеют решающее значение для выживания раковых клеток; Было показано, что взаимодействие BIR1 домена cIAP2 с TRAF2 приводит к рекрутированию cIAP на TNF-рецептор, способствуя активации пути выживания NF-κB. В этой работе, используя комбинированный подход in silico-in vitro, мы идентифицировали лекарственную молекулу, NF023, способную нарушать взаимодействие cIAP2 с TRAF2. Мы продемонстрировали in vitro его способность вмешиваться в сборку комплекса cIAP2-BIR1 / TRAF2 и провели тщательную характеристику этого соединения. s механизм действия посредством 248 параллельных несмещенных моделей молекулярной динамики продолжительностью 300 нс (всего почти 75 мкс выборки всех атомов), которые идентифицировали множественные режимы связывания с доменом BIR1 cIAP2 посредством кластеризации и стыковки ансамбля. Таким образом, NF023 является многообещающим разрушителем межбелкового взаимодействия, представляющим отправную точку для разработки модуляторов выживания клеток при раке, опосредованных NF-κB. Это исследование представляет собой модельную процедуру, которая показывает использование крупномасштабных методов молекулярной динамики для типизации неразборчивых взаимодействующих элементов.

Публикации
• Cossu F, Sorrentino L, Fagnani E, Zaffaroni M, Milani M, Giorgino T, Mastrangelo E, Расчетная и экспериментальная характеристика NF023, кандидатного противоракового соединения, ингибирующего сборку cIAP2 / TRAF2. Журнал химической информации и моделирования 2020. doi: 10.1021 / acs.jcim.0c00518

Антагонист дофаминового рецептора D3 обнаруживает скрытый карман в аминергических GPCR.
Описание

Недавнее увеличение числа рентгеновских кристаллических структур рецепторов, связанных с G-белком (GPCR), сделало возможным разработку лекарств на основе структуры (SBDD). Эти структуры показали, что GPCR являются высокодинамичными макромолекулами, функция которых зависит от их внутренней гибкости. К сожалению, использование статических структур для понимания связывания лиганда может потенциально вводить в заблуждение, особенно в системах с изначально высокой степенью конформационной гибкости. Здесь мы показываем, что стыковка набора соединений дофаминового рецептора D3 с существующей рентгеновской кристаллической структурой рецептора дофамина D3 (D3R), связанного с этиклопридом, приводила к позы, которые не соответствовали результатам, полученным в экспериментах по сайт-направленному мутагенезу. Мы преодолели ограничения статической стыковки с помощью крупномасштабного высокопроизводительного моделирования молекулярной динамики (МД) и моделей состояния Маркова (МСМ), чтобы определить альтернативную позу,
соответствующую данным мутаций. Новая поза поддерживает критические взаимодействия, наблюдаемые в рентгеновской кристаллической структуре D3R / этиклоприда, и предполагает, что загадочный карман формируется из-за сдвига высококонсервативного остатка F.

Публикации
• Ferruz N, Doerr S, Vanase-Frawley MA, Zou Y, Chen X, Marr ES, Nelson RT, Kormos BL, Wager TT, Hou X, Villalobos A, Sciabola S, De Fabritiis G, антагонист дофаминовых рецепторов D3 обнаруживает скрытый карман в аминергических GPCR. Научные отчеты 2018. doi: 10.1038 / s41598-018-19345-7

Путь проникновения лиганда из бислоя мембраны к рецептору, связанному с липидом G.
Описание

Процесс связывания через мембранный бислой липидоподобных лигандов с белковой мишенью является важным, но малоизученным процессом распознавания на атомном уровне. В этой работе нам удалось разрешить связывание липидного ингибитора ML056 со сфингозин-1-фосфатным рецептором 1 (S1P1R) с помощью беспристрастного моделирования молекулярной динамики с совокупной выборкой более 800 мкс. Путь связывания представляет собой многоступенчатый процесс, состоящий из диффузии лиганда в двухслойной створке для контакта с «мембранным вестибюлем» в верхней части TM 7, последующего перемещения из этого обращенного к липидам вестибюля в ортостерическую связывающую полость через канал, образованный TMs 1 и 7 и N-конец рецептора. Разворачивание N-концевой альфа-спирали увеличивает объем канала при входе лиганда, помогая достичь кристаллографической позы, которая также соответствует предсказанной благоприятной позе. Шкалы времени релаксации процесса связывания показывают, что связывание лиганда с «преддверием мембраны» является этапом, ограничивающим скорость, во временной шкале, измеряемой в несколько микросекунд. Мы комментируем важность и параллели процесса связывания в контексте других исследований связывания.

Публикации
• Стэнли Н., Пардо Л., Фабритиис Г. Д., Путь входа лиганда из мембранного бислоя в рецептор, связанный с липидом G-белком. Научные отчеты 2016. doi: 10.1038 / srep22639

Кинетическая модуляция неупорядоченного белкового домена путем фосфорилирования
Теги WU: KIDc22
Описание

Не все белки имеют естественную структуру, и те, которые не имеют структуры, называются внутренне неупорядоченными белками (IDP). Хотя у них нет структуры, у них есть много важных ролей в клеточной биологии, которые все еще полностью изучены. Они часто обнаруживаются мутировавшими при многих формах рака в местах, контролирующих экспрессию генов и внутриклеточную коммуникацию. В этой работе мы показываем, что обычная химическая модификация IDP, известная как фосфорилирование, может заставить одного IDP, известного как KID, изменить свое поведение. Мы также показываем, что это может иметь важные последствия для белковых взаимодействий, которые влияют на все виды вещей, например, какие гены экспрессируются и как сигналы передаются внутри клетки.

Публикации
• Н. Стэнли. и другие. Кинетическая модуляция неупорядоченного белкового домена путем фосфорилирования. Nat. Commun. 5: 5272 (2014)

Визуализация индуцированного связывания SH2-фосфопептида.
Описание

Примерно 100 белков в геноме человека содержат домен SH2, распознающий небольшие гибкие фосфопептиды. Поэтому важно понимать атомистические детали способа связывания этих пептидов и конформационных изменений, которые происходят при связывании. Здесь мы получили несколько событий спонтанного связывания между доменом p56 lck SH2 и пептидом pYEEI в пределах 2 Å RMSD от кристаллической структуры и с кинетическими скоростями, совместимыми с экспериментами с использованием высокопроизводительного моделирования молекулярной динамики. Связывание достигается в две фазы: быстрые контакты заряженного фосфотирозина и затем перегруппировка лиганда, включающая стабилизацию двух важных петель в домене SH2. Эти наблюдения дают представление о путях связывания и индуцированных конформациях комплекса SH2-фосфопептид, которые,

Публикации
• Джорджино Т., Бух И., Де Фабритиис Г., Визуализация индуцированного связывания SH2-фосфопептида. Журнал химической теории и вычислений, 2012. doi: 10.1021 / ct300003f

Вычислительное моделирование устойчивости EGFR к цетуксимабу с одной мутацией при лечении колоректального рака
Теги WU: EGFR
Описание

Внеклеточная мутация S468R рецептора эпидермального фактора роста (EGFR) была недавно идентифицирована как причина устойчивости к цетуксимабу, широко используемому препарату для лечения колоректального рака. Здесь мы определили свободную энергию связывания Fab V (H) -V (L) доменов цетуксимаба и эндогенного лиганда EGF с EGFR дикого типа и S468R EGFR с помощью высокопроизводительной молекулярной динамики. Эта работа предлагает возможный механизм сопротивления с точки зрения усиления конкуренции, гипотеза, которая может быть дополнительно подтверждена экспериментально.

Публикации
• I. Buch, N. Ferruz и G. De Fabritiis, Компьютерное моделирование устойчивости EGFR к цетуксимабу в отношении одиночной мутации при лечении колоректального рака, J. Chem. Инф. Модель., 2013, 53 (12), с. 3123–3126

Молекулярное моделирование аффинности связывания пептида SH2 и лиганда
Теги WU: pYEEI, SH2
Описание

SH2 - это белковый домен, участвующий во взаимодействиях белок-белок. Этот конкретный домен играет важную роль в клеточной коммуникации в процессах передачи сигналов для роста и развития клеток. Однако конечной целью проведения таких симуляций является не расширение знаний об этой конкретной системе, а использование ее в качестве модели для разработки методов расчета сродства связывания белок-белок.

Такие методы будут очень полезны, например, при изучении того, почему определенные неправильные формы белков перестают взаимодействовать с другими белками-партнерами, как способ объяснения заболеваний, при которых возникают подобные механизмы.

Публикации
• I. Buch, SK Sadiq и G. De Fabritiis, Оптимизированный потенциал расчетов средней силы стандартной свободной энергии связи, J. Chem. Теория вычисл., 7, 1765–1772 (2011)

• I. Buch, MJ Harvey, T. Giorgino, DP Anderson и G. De Fabritiis, Моделирование молекулярной динамики всех атомов с высокой пропускной способностью с использованием распределенных вычислений, J. Chem. Инф. и Мод. 50, 397 (2010)

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

2011_11_EGFR.jpg

kinetic_change_2.jpg

[SETI_home_v8]

В Folding@Home насчитывается уже 23 проекта по исследованию COVID-19. Подключились геймеры. 16 марта 2020 https://youtu.be/0faG7yIrDio
Биотехнологии, Здоровье

На прошлой неделе основатели Стэнфордского проекта Folding@Home предложили добровольцам объединить процессорные мощности в общей системе для исследования COVID-19. Данные, поступающие от проекта, будут оперативно направлять в лаборатории по всему миру.

В рамках проекта распределенных вычислений уже добавлено 23 новых проекта. Folding@Home позволяет исследователям использовать пожертвованные циклы CPU и GPU для имитации сворачивания белка.
Изначально было добавлено три новых проекта (11741, 11742 и 11743). Затем исследователи из Мемориального онкологического центра Слоана Кеттеринга, Вашингтонского университета в Сент-Луисе и Университета Темпл добавили еще 20 проектов.
https://youtu.be/NTLU1anxe8c
Вот текущие идентификаторы проекта Folding@Home, которые соответствуют исследованию COVID-19: 11741, 11742, 11743, 11744, 11745, 11746, 11747, 11748, 11749, 11750, 11751, 11752, 11759, 11760, 11761, 11762, 11763, 11764, 14328, 14329, 14530, 14531 и 14532.

Чтобы начать работу с Folding@Home, нужно загрузить клиент Folding@Home и установить его. Клиент будет автоматически настроен для легкого использования ресурсов процессора ПК для выполнения сворачивания белка при входе в Windows. Графический процессор будет использоваться только в том случае, если поддерживается его аппаратное и программное обеспечение. При желании увеличить нагрузку на процессор и графический процессор можно щелкнуть правой кнопкой мыши значок Folding@Home в своей системе Windows и выбрать уровни «Легкий», «Средний» или «Полный». Однако, чем выше интенсивность, тем медленнее будет работать компьютер, тем больше тепла он будет генерировать и тем больше электроэнергии будет использовать.

Чтобы проверить, над каким проектом работает ПК, или изменить некоторые настройки программы через веб-интерфейс, можно выбрать опцию «Веб-контроль», как показано на рисунке. Это откроет веб-страницу, показывающую текущую работу.

Между тем модераторы сабреддита «PC Master race» призвали владельцев мощных игровых видеокарт присоединиться к Folding@Home. Компания Nvidia также обратилась к потребителям с призывом предоставить ученым вычислительные мощности своих видеокарт.
https://habr.com/ru/news/t/491752/
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
Скриншот 30-01-2021 112123.png

6mnfchayvsyeokg26sx-sfjeyak.jpeg

3e985e4d164e940d7a274b2a21d52623.jpg

[SETI_home_v8]

Использование зонтичного проекта распределенных вычислений в рамках учебного курса

СПОЙЛЕР »

Использование зонтичного проекта распределенных вычислений в рамках учебного курса
И.И. Курочкин
Институт проблем передачи информации РАН
Предлагается использовать грид-системы из персональных компьютеров и мобильных устройств в учебном процессе. В качестве платформы организации проектов распределенных вычислений предлагается BOINC, как самая распространенная платформа для добровольных распределенных вычислений. Организация зонтичного проекта распределенных вычислений дает возможность студентам не только изучать особенности функционирования грид-систем, но и одновременно проводить небольшие численные эксперименты.
Ключевые слова: BOINC, распределенные вычисления, зонтичный проект, гридсистемы из персональных компьютеров, вычислительный эксперимент.
1. Введение.
В рамках распределенных вычислений, представляющих собой способ решения трудоемких вычислительных задач с использованием компьютеров, объединенных в вычислительную
систему, особый интерес представляют добровольные вычисления (volunteer computing). Это распределенные вычисления с использованием добровольно предоставленных вычислительных ресурсов.
Существует несколько платформ для организации распределенных вычислений: Globus [1],
HTCondor [2], Legion, но самой распространенной на текущий момент является BOINC [3, 4].
Программное обеспечение BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) –
это открытое некоммерческое программное обеспечение для организации распределенных вычислений на персональных компьютерах. BOINC имеет клиент-серверную архитектуру и состоит из клиентской части и серверной. Является универсальной платформой для вычислений в
различных областях (математика, молекулярная биология, медицина, астрофизика, телекоммуникации и др.). Клиентская часть может устанавливаться на все распространенные операционные системы: Windows, Linux, Mac OS, FreeBSD и др.
Серверная часть предназначена для управления проектом распределенных вычислений.
Проекты распределенных вычислений на базе платформы BOINC делятся на 2 типа: публичные проекты с участием добровольцев [5, 6] и закрытые (внутренние) проекты с использованием имеющихся у организации вычислительных средств [7, 8].
На базе платформы BOINC развернуто около 100 проектов добровольных распределенных
вычислений, к которым подключены около 16 миллионов компьютеров по всему миру [4].
Большинство проектов добровольных распределенных вычислений – научные проекты ведущих мировых университетов и научных организаций. Суммарная вычислительная мощность
компьютеров добровольцев превосходит вычислительную мощность современных суперкомпьютеров и составляет порядка 150 petaFLOPS.
Большинство проектов имеет задачу, которая может разбиваться на множество независимых подзадач. При таком разбиении алгоритм вычисления для каждой подзадачи одинаков,
меняется только набор входных данных. Такой тип задач называется «bag of tasks» [9], или задача с разделением по данным. Каждая подзадача может быть посчитана независимо от других,
а завершение расчета численного эксперимента происходит при выполнении всего множества
подзадач.
Распределенные системы из персональных компьютеров (ГСПК) или desktopgrid[11], в англоязычной литературе, имеют ряд ограничений, которые необходимо учитывать при организации численных экспериментов:
• Гетерогенность узлов распределенной системы, и как следствие разная скорость
расчета;
• Автономность расчетов на различных узлах, и, как следствие, невозможность постоянной координации расчетов между узлами;
• Ненадежность связей и возможное отключение вычислительных узлов
• Непостоянное время непрерывной работы узла и трудность расчета длительных заданий;
• Наличие ошибок и задержек при расчетах;
• Необходимость разработки вычислительных приложений для популярных типов
вычислительных узлов;
• Необходимость взаимодействия с сообществом добровольцев.
2. Опыт работы с платформой BOINC
Центр распределенных вычислений Института проблем передачи информации Российской
академии наук (ЦРВ ИППИ РАН) является координатором по развитию ГСПК в России и является организатором российского отделения Международной федерации грид-систем из персональных компьютеров (Russian chapter of International Desktop Grid Federation).
В течение нескольких лет при участии ЦРВ ИППИ РАН были запущены проекты добровольных распределенных вычислений:
• SAT@home – решение задач с помощью SAT-подхода;
• Optima@home – решение задач конечномерной оптимизации;
• NetMax@home – математическое моделирование телекоммуникационных сетей;
• Acoustics@home – решение задач акустического исследования морского дна.
Налажено взаимодействие с российским сообществом добровольцев. Проведены два социологических исследования по определению мотивации добровольцев[10] и по составлению рейтингов проектов добровольных распределенных вычислений.
Осуществляется постоянное взаимодействие с другими научными организациями, использующими добровольные распределенные вычисления[13], в том числе при обучении студентов и аспирантов: ФИЦ ИУ РАН(г.Москва), ИДСТУ СО РАН (г.Иркутск), ПетрГУ(г.Петрозаводск),
ИПМИ КарНЦ РАН (г. Петрозаводск), ЮЗГУ(г.Курск), ТОИ ДВО РАН (г .Владивосток), МИСиС (г.Москва), НРЦ Курчатовский институт (г. Москва).
С 2016 года под руководством автора студентами, в рамках научно-исследовательской работы, были выполнены следующие :
• Реализовано вычислительное приложение BOINC-проекта для расчета на
видеокарте;
• Реализованы вычислительные приложения BOINC-проекта для расчета на центральном процессоре;
• Проведена доработка подсистемы обеспечения целостности данных при проведении вычислений на ГСПК;
• Проведены исследования по повышению отказоустойчивости серверной части
BOINC;
• Подобран состав программного обеспечения для разворачивания BOINC-проектов,
в том числе зонтичных;
• Разработана методика тонкой настройки параметров BOINC-проектов.
3. Описание BOINC-проекта
3.1 Серверная часть проекта
На рис.1 показана принципиальная схема взаимодействия пользователей ГСПК на платформе BOINC с серверной частью проекта добровольных распределенных вычислений.
Серверная часть BOINC-проекта состоит из нескольких сервисов(daemons), осуществляющими отправку заданий и получения/проверки результатов, веб-сервера, СУБД, а также базы
данных входных данных и результатов. Платформа BOINC предоставляет множество настроек
для повышения надежности получаемых результатов в проекте, в том числе параметры репликации и распределения подзадач на вычислительные узлы ГСПК.
Серверная часть BOINC-проекта разворачивается на операционной системе Linux c использованием веб-сервера Apache и СУБД MySQL. Для повышения надежности функционирования серверной части BOINC-проекта имеет смысл разворачивать серверную часть на виртуальной машине в облаке. В этом случае можно выделить соразмерные ресурсы для функционирования серверной части проекта.
Для BOINC-проекта, развернутого на облачной платформе xen 7.0, на операционной системе Debian Jessie 8.7.1, характерны следующие параметры выделяемых ресурсов:
• 2 виртуальных ядра;
• 4 ГБ оперативной памяти;
• 100 ГБ диска, которые могут быть разделены
40ГБ – / (основной раздел);
o 20ГБ – /var/log;
o 40 ГБ – /boinc-data (входные/выходные данные).
3.2 Мотивация добровольцев
Участие в проектах добровольных вычислений не приносит добровольцам или кранчерам(cruncher), предоставляющим свои вычислительные мощности, никакой выгоды и зачастую требует определенных затрат на покупку необходимого оборудования, оплату электроэнергии.
Основными движущими факторами, мотивирующими добровольцев участвовать в проектах
добровольных вычислений, являются [10]:
• Осознание своей причастности к научным открытиям;
• Помощь науке;
• Спортивный интерес.
Для поддержания спортивного интереса среди кранчеров, в BOINC была введена система
баллов, начисляющая определенное количество очков, в зависимости от объемов выполненных
вычислений. Системы начисления баллов в BOINC могут варьироваться в зависимости от проекта и учитывать его особенности, что позволяет разрабатывать наиболее подходящие и объективные механизмы начисления баллов.
Некоторые проекты подразумевают начисление различных виртуальных призов за вклад
пользователей в вычислительные мощности проекта. Данные призы имеют вид специальных
изображений (badges), отображающихся на веб-странице проекта напротив имени пользователя. Они символизируют различные достижения в области вычислений, например суммарный
объем проведенных вычислений, средний дневной показатель, время участия в проекте.
Кроме перечисленных способов повышения интереса добровольцев к проекту, существуют
необходимые условия работы проекта добровольных распределенных вычислений:
• публикация новой информации на сайте проекта;
• поддержка наличия большого количества заданий, готовых к отправке;
• обеспечение обратной связи с администрацией проекта;
• наличие контрольных точек при выполнении заданий на вычислительных узлах.
Выполнение этих условий позволит удержать в проекте уже заинтересовавшихся кранчеров.
3.3 Разворачивание проекта.
Не смотря на кажущуюся простоту разворачивания нового проекта, необходимо выполнить
достаточно большое количество работ. Далее приводится примерный список работ с разделением на 4 раздела.
1. Технические затраты
1.1. Создание вычислительного приложения с сохранением промежуточных результатов
1.2. Создание генератора входных заданий
1.3. Создание валидатора и агрегатора результатов
1.4. Тонкая настройка параметров серверной части BOINC-проекта
2. Организационные затраты
2.1. Регистрация домена
2.2. Информационный сайт проекта
2.3. Общее описание научной и административной группы проекта
2.4. Организация соревнований в проекте
3. Взаимодействие с кранчерами (привлечение новых ресурсов и удержание имеющихся)
3.1. Научно-популярное описание научной составляющей проекта
3.2. Регулярное научно-популярное описание проводимых численных экспериментов
3.3. Регулярная публикация на сайте проекта полученных результатов
3.4. Взаимодействие с сообществом кранчеров
3.5. Ведение блога проекта и публикация ссылок на научные статьи
4. Дополнительные затраты
4.1. Разработка и внедрение системы начисления баллов
4.2. Разработка настройка системы выдачи виртуальных призов
4.3. Дизайн сайта и информационного сайта проекта
4.4. Персонализация полученных промежуточных результатов, когда доброволец
может узнать, что именно он считает в данный момент. Дополнительно возможна визуализация
результатов.
Очень часто возникают ситуации, когда научная группа успешно разворачивает BOINCпроект, но выполняет только техническую часть из приведенного выше списка работ. При этом
поддержке проекта внимание не уделяется или занижается ее значимость. В результате после
активного старта приходит этап застоя, когда в проекте, в том числе на сайте проекта, ничего
не меняется, текущие ошибки не исправляются, новые результаты не публикуются. Это приводит к закономерной потере интереса к проекту, оттоку добровольцев и как результат существенному уменьшению вычислительной способности проекта.
Далее приводятся частые ошибки при разворачивании и поддержке проектов добровольных распределенных вычислений:
• Отсутствие контрольных точек (checkpoints) в расчетном приложении
• Отсутствие обратной связи с администрацией проекта
• Отсутствие научно-популярного описания численного эксперимента на сайте проекта
• Длительное отсутствие новых заданий и простой проекта
• зависание компьютеров добровольцев при работе вычислительного приложения
• Возникновение ошибок при расчетах у большей части
• Длительное время расчета заданий (более 1 суток)
• Отсутствие оценки времени работы каждой подзадачи.
Составление списка работ и оценка затрат при разворачивании и сопровождении проекта
добровольных распределенных вычислений – залог его успешного функционирования и увеличения вычислительной мощности.
4. Зонтичный проект.
Под зонтичным проектом подразумевается проект, в котором есть несколько независимых
вычислительных приложений. В клиентской части BOINC есть функционал, который позволяет
пользователю выбирать расчетные приложения для запуска как показано на рис.2. В качестве
примера зонтичного проекта можно привести World Community Grid, который сопровождается
компанией IBM и сопровождает эксперименты медицинской тематики.[12]
Использование зонтичного проекта добровольных распределенных вычислений позволяет
существенно уменьшить затраты на организацию и сопровождению проекта. Фактически необходимо только доработать вычислительное приложение и составить небольшое описание проводимого эксперимента. В соответствии со списком работ необходимо реализовать только техническую часть (п.1) и научно-популярное описание проводимого эксперимента (п.3.2).
Остальные работы выполняются организаторами зонтичного проекта, так как они имеют больший опыт по сопровождению проектов добровольных распределенных вычислений.
Появляется возможность проводить численные эксперименты различной длительности:
длинные(более 6 месяцев), средние (1-6 месяцев) и короткие(менее 1 месяца). А также эксперименты различных научных групп. Потребности нескольких научных групп в вычислительном ресурсе будут превышать потребности одной научной группы. Как следствие, зонтичный проект будет постоянно содержать подзадачи для вычисления в интересах одного или нескольких экспериментов. При этом вычислительные приложения могут использовать разные ресурсы для расчета (CPU, GPU, Intel Xeon Phi).
Аудитория уже функционирующего зонтичного проекта будет в разы больше аудитории
отдельного проекта распределенных вычислений даже после начального этапа, когда количество добровольцев в проекте невелико.
Использование зонтичного проекта позволяет проводить небольшие эксперименты с минимальными затратами на существующем проекте с большой вычислительной мощностью.
5. Использование BOINC-проекта в образовательном процессе
Изучение проектов добровольных распределенных вычислений целесообразно проводить в
рамках специальных курсов технических специальностей в ВУЗах. Предлагается изучать не
только теоретические принципы организации вычислений в ГСПК, но и реализовать работающее вычислительное приложение в рамках зонтичного проекта добровольных распределенных
вычислений на платформе BOINC.
Серверная часть зонтичного проекта разворачивается преподавателем до начала работы
студентов. Добавление вычислительных ресурсов осуществляется как преподавателем, так и
студентами или третьими лицами.
В рамках разработки вычислительного приложения для BOINC-проекта студентом должны
быть реализованы следующие этапы:
1. Создание автономного вычислительного приложения;
2. Адаптация приложения для работы в ГСПК на платформе BOINC;
3. Автоматизация генерации входных данных;
4. Обработка и агрегирование результатов;
5. Проверка корректности результатов и обработка ошибок;
6. Проведение численного эксперимента на ГСПК.
Использование ГСПК и платформы BOINC позволяет гибко привлекать вычислительные
мощности. Добавление персонального компьютера или ноутбука в ГСПК может быть осуществлено любым пользователем, для этого необходимо установить клиент BOINC и подключить вычислительный узел к соответствующему проекту. Удаление узла тоже не составляет труда и может быть выполнено несколькими способами: удаление клиента BOINC, прекращение участия в проекте, приостановка работы проекта.
Использование зонтичного проекта позволяет создать для группы студентов одну ГСПК из
нескольких десятков вычислительных узлов, а не 10-20 ГСПК с одним или несколькими вычислительными узлами в каждой грид-системе. Осуществление работы студентами в одной
ГСПК позволяет единым образом оценивать различные аспекты выполнения работы, так как
создать равные начальные условия.
Использование достаточного количества различных вычислительных узлов позволяет приблизить работу создаваемой учебной ГСПК к реальной грид-системе. Кроме того, преподаватель может управлять «своими» ресурсами и применять на них сценарии возникновения нештатных ситуаций. Это позволит оценить устойчивость приложений и их эффективность при
возникновении ошибок и задержки вычислений.
Использование зонтичного проекта дает возможность проводить вычисления одновременно несколькими вычислительными приложениями, по одному приложению на каждого студента. Ошибки, отладочный режим и некорректная работа одного вычислительного приложения не
будут влиять на работу других приложений. Студенты смогут выполнять задания и получать
результаты асинхронно.
Предлагается оценивать работу студентов по нескольким критериям:
• Теоретические знания;
• Разработка вычислительного приложения;
• Адаптация приложения для ГСПК;
• Эффективность использования ресурсов ГСПК;
• Автоматизация генерации входных данных и обработки результатов работы;
• Анализ результатов и устойчивость к ошибкам.
6. Выводы
Использование зонтичного проекта добровольных распределенных вычислений на платформе BOINC позволяет студенту изучить различные аспекты функционирования ГСПК, особенности разработки приложений для грид-систем и получить опыт проведения вычислительного эксперимента на реальной распределенной системе.
Использование платформы BOINC и зонтичного проекта позволяет существенно сократить
аппаратные требования для разворачивания серверной части проекта распределенных вычислений. Результаты работы студентов могут быть оценены по нескольким критериям, а использование одного зонтичного проекта позволяет преподавателю облегчить получения результатов работы для каждого студента.
Использование зонтичного проекта распределенных вычислений также возможно при дистанционном обучении.
Литература
1. I Foster, C Kesselman “Globus: A metacomputing infrastructure toolkit”, International Journal
of High Performance Computing Applications 11 (2), 1997, pp.115-128.
2. M.J. Litzkow, M. Livny, M.W. Mutka “Condor-a hunter of idle workstations”, Distributed
Computing Systems, IEEE,1988.
3. D.P. Anderson “BOINC: a system for public-resource computing and storage”, Grid Computing, IEEE, 2004.
4. The server of statistics of voluntary distributed computing projects on the BOINC platform.
http://boincstats.com.
5. Vatutin E.I., Titov V.S. Voluntary distributed computing for solving discrete combinatorial
optimization problems using Gerasim@home project // Distributed computing and grid-technologies
in science and education: book of abstracts of the 6th international conference. Dubna: JINR, 2014.
6. Francesco Asnicar, Nadir Sella, Luca Masera, Paolo Morettin, Thomas Tolio, Stanislau Semeniuta, Claudio Moser, Enrico Blanzieri, Valter Cavecchia "TN-Grid and gene@home Project: Volunteer Computing for Bioinformatics"// CEUR Workshop Proceedings. Proceedings of the Second
International Conference BOINC-based High Performance Computing: Fundamental Research and
Development (BOINC:FAST 2015). Vol. 1502. Technical University of Aachen, Germany, 2015. pp.
1-15
7. Chernov I., Nikitina N. Virtual screening in a desktop grid: Replication and the optimal quorum // 13th International Conference, PaCT 2015. Petrozavodsk, Russia, August 31 – September, 2015.
Proceedings. — Lecture Notes in Computer Science. Parallel Computing Technologies. — Switzerland : Springer International Publishing, 2015. — P. 258–267.
8. Ivashko E., Golovin A. Partition Algorithm for Association Rules Mining in BOINC-based
Enterprise Desktop Grid. Lecture Notes in Computer Science. Parallel Computing Technologies 13th
International Conference, 2015, 268–272, Springer.
9. Benoit, et al., ,Scheduling Concurrent Bag-of-Tasks Applications on Heterogeneous Platforms,&rdquo, IEEE Trans. Computers, vol. 59, no. 2, pp. 202-217, Feb. 2010.
10. Yakimets V.N., Kurochkin I.I. The voluntary distributed calculations in Russia: the sociological analysis//In the collection: INFORMATION SOCIETY: EDUCATION, SCIENCE, CULTURE
AND TECHNOLOGIES of the FUTURE Works XVIII of the joint conference "Internet and Modern
Society" (IMS-2015). ITMO university, St. Petersburg, 2015. P. 345-352.

[SETI_home_v8]

Новая группа телескопов для проекта SETI – PANOSETI

https://dps.ucsd.edu/media-events/ar...eep-space.html

Два телескопа PANOSETI установлены в недавно отремонтированном куполе астрографа в обсерватории Лик. PANOSETI будет использовать конфигурацию из множества телескопов SETI, чтобы обеспечить одновременный мониторинг всего наблюдаемого неба. Фото © Лори Хэтч.

https://www.ucsd.edu/
https://www.berkeley.edu/
https://www.ucolick.org/
https://www.harvard.edu/

Инновационные телескопы для обнаружения новых сигналов из глубокого космоса 19 февраля 2020 г. | Синтия Диллон Два первых в своем роде телескопа, готовых к коллективному изображению всего наблюдаемого неба в текущем поиске внеземного разума (SETI), теперь установлены в Куполе астрографа в обсерватории Лик, принадлежащей и управляемой обсерваториями Калифорнийского университета (UCO). ) в интересах астрономов в системе UC. Два новых устройства, входящие в планируемую коллекцию больших линз, могут помочь исследователям проекта Panoramic SETI (PANOSETI) обнаружить новые астрономические явления или сигналы из глубокого космоса. По словам исследователей проекта из Калифорнийского университета в Сан-Диего, Калифорнийского университета в Беркли, обсерваторий Калифорнийского университета и Гарвардского университета, PANOSETI является первым в своем роде специализированным набором телескопов, способных искать сигналы в быстрой области времени. https://oirlab.ucsd.edu/PANOSETI.html

Это импульсные сигналы, возникающие между временными шкалами от наносекунды до секунды - либо от искусственного происхождения (например, связь ETI), либо от астрофизических явлений (например, аналогов быстрых всплесков радиоволн). Шелли Райт, доцент кафедры физики Калифорнийского университета в Сан-Диего и главный исследователь проекта, проектировала и работала над созданием PANOSETI как одной из первых специализированных обсерваторий SETI в оптическом и ближнем инфракрасном диапазонах. Окончательный проект PANOSETI будет иметь 80 телескопов на обсерваторию и две локации. Выбор площадки продолжается, и исследовательская группа надеется начать строительство и эксплуатацию обсерватории в следующем году. https://seti.berkeley.edu/

«Развертывание двух телескопов PANOSETI теперь предлагает нам новое окно в то, как Вселенная ведет себя в наносекундных временных масштабах», - сказал Райт. «Вся наша команда невероятно рада приступить к этому новому этапу нашей амбициозной программы». Проект, впервые разработанный в 2018 году, направлен на создание специальной оптической обсерватории SETI для мгновенного изображения всего наблюдаемого неба - примерно 10 000 квадратных градусов. В финальном проекте планируется создать сотни телескопов для достижения такого огромного покрытия неба. Что отличает программу, так это то, что один телескоп PANOSETI отображает 10 градусов на 10 градусов - для справки, размер Луны Земли составляет половину градуса. В настоящее время команда исследует ночное небо и продолжает развивать свою большую обсерваторию.

«PANOSETI исследует Вселенную во временном масштабе с миллиардной долей секунды, временном масштабе, который земляне еще плохо изучили», - сказал Дэн Вертимер, главный технолог исследовательского центра SETI Калифорнийского университета в Беркли и соисследователь.
«Когда астрономы исследуют неизведанное пространство параметров, они обычно находят нечто удивительное, чего никто не предсказывал. PANOSETI может открывать новые астрономические явления или сигналы от E.T. » Эта первая пара телескопов PANOSETI знаменует собой важную веху для тестирования системы и проведения уникальных наблюдений, позволяющих делать новые открытия астрофизических переходных и переменных явлений. При поддержке сотрудников обсерватории Лик исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего и Калифорнийского университета в Беркли могут управлять этими первыми телескопами, предназначенными для SETI, и куполом астрографа из своего кампуса.

«Мы очень рады видеть историю передовых исследований, продолженных астрономами Калифорнийского университета с использованием обсерватории Лика. Двойной астрограф в обсерватории Лик представлял собой фотографический обзор северного неба, начатый в 1941 году с использованием двух расположенных бок о бок преломляющих телескопов. Почти 80 лет спустя команда Шелли устанавливает несколько расположенных бок о бок преломляющих телескопов в одном куполе астрографа для новой съемки. Сходство поразительно: несколько телескопов одинакового размера, большое поле зрения и обзор северного неба в поисках далеких и близких источников », - сказал Мэтью Шетроне, заместитель директора UCO.

Окончательный проект PANOSETI будет иметь 80 телескопов на обсерваторию и две локации. Выбор площадки продолжается, и исследовательская группа надеется начать строительство и эксплуатацию обсерватории в следующем году.

В полную исследовательскую группу входят: Шелли Райт (PI), Марен Козенс, Аарон Браун, Жером Мэр и Джеймс Уайли из Калифорнийского университета в Сан-Диего; Дэн Вертимер, Райан Ли, Вей Лю, Эндрю Симон и Самуэль Хаим-Вайсманн из Калифорнийского университета в Беркли; Пол Горовиц и Авинаш Уттамчандани из Гарварда; Фрэнк Дрейк, Институт SETI; Эндрю Ховард, Калифорнийский технологический институт; Ремингтон Стоун, Обсерватория Лика; Франклин Антонио, Qualcomm; Майкл Аронсон, специалист по электронной упаковке; Ричард Трефферс, Starman Systems и Рик Раффанти, Techné Instruments.

Программа исследований и оснащения PANOSETI стала возможной благодаря поддержке и интересу Франклина Антонио; Фонд семьи Блумфилдов (исследование SETI в Калифорнийском университете в Сан-Диего в оптической и инфракрасной лаборатории CASS); NSF ([грант 1407804], усилия SETI Калифорнийского университета в Беркли, связанные с PANOSETI), Фонд премии прорыва (Калифорнийский университет в Беркли), а также Фонд председателей SETI Мэрилин и Уотсон Альбертс (Калифорнийский университет в Беркли) и Планетарное общество (Гарвардский SETI). Ликовый астрограф был отремонтирован за счет подарков Роберта В. Зикера и корпорации Rust-Oleum.

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
загружено.jpg

panoseti_captioned.jpg

[SETI_home_v8]

О числах Ван дер Вардена – программа Boinc.

http://www.vdwnumbers.org/index.php
Сегодня (2/2/2021) мы повторно запустили проект после принятия к публикации статьи о нашем предыдущем этапе (см. Arxiv). Цели нашего исследования на этапе 2 - сосредоточиться на двухцветном корпусе, для которого мы обнаружили несколько улучшений в памяти и эффективности вычислений. Последняя итерация проекта обнаружила 12 новых границ, а текущая должна найти около 5. Странные свойства в наших лучших простых числах заставили нас сохранять результаты для каждого простого числа (короче говоря, лучшие простые числа p кажутся такими, что p -1 имеет несколько факторов). Вы можете отслеживать наш прогресс в разработке и просматривать здесь часто задаваемые вопросы, а также публиковать сообщения на досках сообщений или сообщать мне (id = 1) о любых проблемах. Вы также можете проверить наши последние оценки здесь и последнее использованное здесь простое число.

Van Der Waerden Numbers - это исследовательский проект, в котором используются компьютеры, подключенные к Интернету, чтобы найти более точные нижние границы этих чисел. Жирным шрифтом в таблице ниже показаны границы, которые были улучшены или обнаружены в этом проекте. Вы можете принять участие, загрузив и запустив бесплатную программу, которая работает на вашем компьютере, когда вы ее не используете. Чтобы принять участие, загрузите и запустите BOINC и добавьте проект vdwnumbers.org/vdwnumbers. Он работает только с компьютерами под управлением Windows и Linux. Вы также можете прочитать наши правила и политику. Это проект Дэниела Монро.

Background

Последовательность цветов BRRBBRRB (где B - синий, а R - красный) не имеет равномерно распределенной подпоследовательности длиной 3, которая имеет тот же цвет. Однако, если вы добавите B в конец, вы получите BRRBBRRBB, который имеет тот же цвет B в положениях 1,5 и 9, которые равномерно разделены на 4 точки. Если вы добавите R в конец, вы получите BRRBBRRBR, в котором R находится в положениях 3, 6 и 9. Фактически, только с двумя цветами нет последовательности длиной 9 из Bs и R, которая не имеет подпоследовательности. из 3 одинаковых цветов. Теорема Ван дер Вардена утверждает, что для любого числа цветов r и длины k достаточно длинная последовательность всегда имеет равномерно распределенную подпоследовательность того же цвета. Наименьшая длина, гарантированно имеющая равномерно распределенную подпоследовательность, называется числом Ван дер Вардена и обозначается W (k, r). Например, W (3,2) = 9. Этот проект направлен на поиск лучших нижних границ для чисел Ван-дер-Вардена путем поиска таких последовательностей, как BRRBBRRB. См. Таблицу результатов ниже. Вот как работает программа. Возьмите простое число n (показано в скобках в таблице) и примитивный корень этого числа. Например, пусть n равно 11. Обратите внимание, что длина цвета W (4,2) 4,2 имеет 11 в скобках. Давайте использовать примитивный корень 2. 2 - это примитивный корень 11, потому что его степени до 2 ^ 10 [2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024] по модулю 11 (остаток при делении на 11) все разные и равный [2,4,8,5,10,9,7,3,6,1], который мы окрашиваем в красный, синий, красный, синий цвета. Теперь все, что нам нужно сделать, это изменить порядок этой последовательности, получив [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]. Мы можем добавить цвет 11, который должен быть синим. Рабунг доказал, что при определенных условиях мы можем объединить еще 3 копии этой 11-членной последовательности, избегая при этом 4, расположенных равномерно одного цвета. Мы можем добавить 34-й член, так что будем. Существование этой последовательности из 34 доказывает, что W (4,2) больше 34.

В этом проекте началось использование метода циклической застежки-молнии с кодом, совместно используемым Rabung и Lotts. Результаты с использованием метода циклической застежки-молнии показаны выше. Z = заархивирован один раз, ZZ = заархивирован дважды. > означает, что фактическое число неизвестно, но мы знаем, что оно больше этого числа. Числа в скобках - простые числа, которые мы использовали для нахождения последовательностей.

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
Скриншот 07-02-2021 130453.png

[SETI_home_v8]

Интернет-пользователи помогают ученым в поиске лекарства от COVID-19
https://youtu.be/2hch7xm2J38

[Lesnik75]

Цитата (SETI_home_v8) »

Интернет-пользователи помогают ученым в поиске лекарства от COVID-19

[SETI_home_v8]

В Крыму началась модернизация одного из самых больших полно подвижных радиотелескопов в мире — РТ-70 (антенная система П-2500). Его введение в эксплуатацию запланировано на конец апреля — начало мая 2021 года. В дальнейшем аппарат должен принять участие в новых космических программах.



Вот бы создать под него отдельный проект в боинк, и все научные данные передавать в этот проект для добровольных вычислений, а также закрепить за ним один из наших институтов, пусть студенты учатся, программы пишут под него и вообще ведут его разработку. Пиарить по телеку раз в месяц. Но это же утопия, да...

https://youtu.be/j6_NmoW76Bo

[SETI_home_v8]

Проект Asteroids@home. … Есть ли в нем что-то ценное?

СПОЙЛЕР »

Проект Asteroids@home. … Есть ли в нем что-то ценное?
От AlexA -25.10.2020
https://boinc.ru

Почему появилась эта заметка?

Проект работает уже несколько лет, и в ходе знакомства с ним мне пришлось искать людей, независимых экспертов, так сказать, которые могли бы пояснить имеется ли потенциальная (и реальная) польза от этого проекта? Стоит ли тратить свои мощности и время на помощь ему. Таким консультантом для меня оказался Леонид Еленин, российский астроном, открыватель нескольких комет и астероидов. Т.е. человек не по наслышке знакомой с интересующей нас темой. Вот и появилась мысль собрать «в кучу» информацию о проекте и его комментарии, данные как в специализированных форумах, так и в личной переписке, для того, чтобы суть этого проекта стала немного яснее.

Для начала немного о проекте (вольный перевод с сайта проекта)

Проект добровольных распределенных вычислений Asteroids@home занимается тем, что пытается выяснить ранее неизвестные параметры различных астероидов. На сегодняшний день известны сотни тысяч астероидов и каждый день происходит открытие десятков и сотен новых объектов. Хотя общее количество известных астероидов велико, о физических свойствах отдельных объектов известно очень мало. Для значительной части «населения» известен только размер тел. Другие физические параметры (форма, период вращения, направление оси вращения, …) известны только для нескольких сотен объектов.

Идея проекта состоит в том, что астероиды обычно имеют неправильную форму и при этом вращаются, поэтому количество солнечного света, которое они рассеивают по направлению к наблюдателю, меняется со временем. Это изменение яркости во времени называется световой кривой. Форма световой кривой зависит от формы астероида, а также от геометрии обзора и освещения. Если будет собрано достаточное количество световых кривых, наблюдаемых при различных геометриях, то можно восстановить уникальную физическую модель астероида методом обращения световых кривых.

Проект Asteroids@home имеет цель значительно расширить наши знания о физических свойствах астероидов. Приложение BOINC использует фотометрические измерения астероидов, наблюдаемые профессиональными съемками. Данные обрабатываются с использованием метода инверсии светового изгиба, и получается трехмерная модель формы астероида вместе с периодом вращения и направлением оси вращения.

Поскольку фотометрические данные, полученные при съемках всего неба, обычно невелики во времени, период вращения не является «видимым» непосредственно в этих данных, и необходимо провести сканирование огромного пространства параметров, чтобы найти наилучшее решение. В таких случаях инверсия световой кривой занимает очень много времени, и распределенные вычисления — единственный способ эффективно справиться с фотометрированием сотен тысяч астероидов. Более того, чтобы выявить систематические ошибки в методе и восстановить реальное распределение физических параметров в популяции астероидов, необходимо обработать большие наборы данных «синтетических» (искусственных) популяций.

Проект неоднократно публиковал данные о полученных результатах. И вот в конце сентября 2019 года были опубликованы сотни новых полученных моделей астероидов. доступен на arXiv и скоро должен появиться в журнале Astronomy and Astrophysics.

Там сказано, что:

«…Свойства вращения (направление оси вращения и период вращения) и модели грубой формы астероидов могут быть восстановлены по их интегрированной яркости при измерении по различным геометриям обзора. Эти физические свойства необходимы для создания общей картины структуры и динамического развития основного пояса. Количество моделей формы и вращения может быть увеличено не только при наличии новых данных, но также путем объединения независимых наборов данных и их инвертирования. Нашей целью было получить новые модели астероидов путем обработки легкодоступной фотометрии. Мы использовали фотометрию астероидов, собранную в базе данных фотометрии Обсерватории Лоуэлла с фотометрией из второго Выпуска данных Gaia. В обоих источниках доступны данные для, примерно, 5400 астероидов. В рамках проекта распределенных вычислений Asteroids@home мы применили метод инверсии кривой блеска к каждому астероиду, чтобы найти его модель выпуклой формы и состояние вращения, которое соответствует наблюдаемой фотометрии. Из-за ограниченного числа точек данных Gaia DR2 и низкой фотометрической точности данных Лоуэлла нам удалось получить уникальные модели только для ~ 1100 астероидов. Тем не менее, 762 из них — новые модели, которые значительно расширяют текущую базу данных о 1600 моделях астероидов. Наши результаты демонстрируют важность комбинированного подхода к инверсии астероидной фотометрии. Хотя наши модели в целом согласуются с моделями, полученными путем раздельной инверсии данных Лоуэлла и Гайи, комбинированная инверсия является более надежной, параметры модели более ограничены, и во многих случаях уникальные модели можно реконструировать, когда одних отдельных наборов данных недостаточно.»

На Астрофоруме о проекте насколько раз высказался Леонид Еленин ( LeonidOS ), который знаком с некоторыми из организаторов этого проекта. Свожу тут воедино его ответы из личной переписки и посты с форума. Его согласие мной было получено.

17 ноября 2019:

Надеюсь в те 1100 астероидов, входят те, для которых период, ось вращения и форма уже были восстановлены. Данные Лоувелла действительно очень слабые с точки зрения фотометрами, а у Гайи слишком разряженные ряды. Я работал с несколькими кривыми блеск из сотен точек просто для определения периода вращения, для определения формы нужны десятки кривых блеска с хорошим покрытиям по фазовым углам, особенно важны кривые при больших фазовых углах.

23 ноября 2019:

Работа интересная и до ее прочтения, я относился к проекту с бОльшим скептицизмом.
Приводится сравнение с базой LCDB, т.е. с данными, полученными «классическим» способом. И в большей степени они совпадают.

С восстановлением формы, конечно, вопросов уже больше. Ведь для этой задачи нужны не абы какие данные, а кривые блеска полученные на больших фазовых углах. А при малых фазовых углах мы практически не получаем информации о форме. В целом, эта задача близка к черной магии и вызывает большое число вопросов.

Рад что проект не заглох и работа идет.

На днях проект опубликовал новые полученные данные на arXiv.

Опять «вольный» перевод:

Модели астероидов, восстановленные по фотометрии ATLAS
Дж. Дюреч , Дж. Тонри , Н. Эразмус , Л. Денно , А. Н. Хайнце , Х. Флюеллинг , Р. Ванко
Система последнего предупреждения о столкновении с землей астероидов (ATLAS) — это обзор всего неба, в первую очередь направленный на обнаружение потенциально опасных астероидов, сближающихся с Землей. Помимо астрометрии астероидов, он также производит их фотометрические измерения, которые содержат информацию о вращении астероидов и их форме. Чтобы увеличить текущее количество астероидов с известной формой и состоянием вращения, мы реконструировали модели астероидов на основе фотометрии ATLAS, которая была доступна примерно для 180 000 астероидов, наблюдавшихся в период с 2015 по 2018 год. Мы использовали метод инверсии кривой блеска, реализованный в Asteroid@home по обработке фотометрии ATLAS примерно для 100 000 астероидов с более чем сотней отдельных измерений яркости. Сканируя период и пространство параметров полюса, мы выбрали наиболее подходящие модели, которые, согласно нашей настройке, единственное решение обратной задачи. Мы получили ~ 2750 уникальных моделей, 950 из них уже реконструированы по другим данным и опубликованы.

Остальные 1800 моделей новые. Около половины из них являются лишь частными моделями с неограниченной эклиптической долготой полюса. Наряду с формой и вращением мы также определили для каждого смоделированного астероида его цветовой индекс с помощью голубого и оранжевого фильтра, использованного в обзоре ATLAS. Мы также показываем корреляции между показателем цвета, альбедо и наклоном функции фазового угла. Текущий анализ — это первая инверсия фотометрии астероидов ATLAS, и это первый шаг в использовании огромного научного потенциала, которым обладает фотометрия ATLAS. ATLAS продолжает наблюдения, и в будущем эти данные вместе с другими независимыми фотометрическими измерениями.

Опять же за комментариями обратился к Леониду, как специалисту в данной и смежных областях. 23 октября он прокомментировал эту новость таким образом:

Статью прочел. Вопросов нет. Для определения оси вращения, а тем более формы, нужны длинные ряды измерений при максимальном диапазоне фазовых углов, причем при малых ФУ измерения для восстановления формы практически бесполезны. Они отмечают, что данных то много, но форму смогли рассчитать лишь для 3000 объектов. Проект мне нравится, если бы я сейчас работал с BOINC, то, наверное, отдал бы ему предпочтение. Тем более да, некоторых из авторов знаю лично.

Затем разговор перешел на тему использования ГПУ в расчетах, чем сейчас и занимаются организаторы проекта:

Конечно, дело интересное. Я кстати, до реконструкции формы так и не дошел. Определял период вращения и ориентацию оси вращения. Форма — это немного магия и там да, нужно много вычислений. Графкарты самое то для этого.

Для чего я тут это всё написал. Проекты распределенных вычислений часто упрекают в отсутствии реальных результатов. Возможно часто оно так и есть. Но вот в данном случае, получается нечто интересное. Причем, как видите, в том числе и по мнению тех, кто достаточно хорошо и профессионально разбирается в данной теме.

ann1068a.jpg

11-0.jpg

moon-color-hillshade-blue.jpg

Moon-J14-Thebe.jpg

unnamed (1).png

[KoloMolo]

Цитата (SETI_home_v8) »

Проект Asteroids@home. … Есть ли в нем что-то ценное?

Добрый день. А есть вариант работы Boinc с внешнего диска, с флэшки? Если есть, то как это должно выглядеть. Спасибо

[SETI_home_v8]

Цитата (KoloMolo) »

Добрый день. А есть вариант работы Boinc с внешнего диска, с флэшки? Если есть, то как это должно выглядеть. Спасибо

Это лучше вам поспрашивать на сайте https://boinc.ru там на форуме есть знающие люди..

[SETI_home_v8]

Текущее состояние радиотелескопа в Аресибо, вид из космоса.

Спутниковый снимок от "Maxar".

Возможно это уже демонтаж...
https://www.space.com/arecibo-observ...tellite-images
r5GjxALFY8nBLbsHnPMJtB (1).jpg

r5GjxALFY8nBLbsHnPMJtB.jpg

[SETI_home_v8]

ОПУБЛИКОВАНЫ РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОГРАММЫ ПОИСКА ВСЕГО НЕБА В LIGO O2.

Опубликовано 9 Мар 2021 12:43:29 UTC
Результаты нашего поиска по всему небу непрерывных гравитационных волн в общедоступных данных из второй серии наблюдений LIGO (O2) теперь опубликованы в The Astrophysical Journal. В публикации описан поиск с лучшей чувствительностью, когда-либо достигнутой при таком обзоре всего неба до 500 Гц.

Огромное сердечное спасибо всем, кто сделал эту работу возможной, пожертвовав работу своих компьютеров!

Прочтите публикацию в открытом доступе «Einstein @ Home All-sky Search for Continuous Gravitational Waves in LIGO O2 Public Data» и узнайте больше о нашем исследовании в нашем видео на YouTube «Searching for Continuous Gravitational Waves».

https://iopscience.iop.org/article/1...38-4357/abc7c9
http://www.youtube.com/watch?v=7xIAHdDipNg

[SETI_home_v8]

Проект GPUGRID.net

СПОЙЛЕР »

Проект GPUGRID.net
GPUGRID.net - это добровольный проект распределенных вычислений для биомедицинских исследований Университета Помпеу Фабра в Барселоне (Испания). GPUGRID состоит из множества видеокарт (GPU), объединенных вместе, чтобы обеспечить высокопроизводительное моделирование биомолекулярных процессов на всех атомах. Молекулярные симуляции, выполняемые нашими добровольцами, являются одними из наиболее распространенных типов, выполняемых учеными в этой области, но они также являются одними из самых требовательных к вычислениям и обычно требуют суперкомпьютера. Запуск GPUGRID на графических процессорах вводит новшества в добровольческие вычисления, предоставляя приложения класса суперкомпьютеров в рентабельной инфраструктуре, что существенно повлияет на методы проведения биомедицинских исследований.
http://www.upf.edu/

Наша деятельность преследует исключительно научные и академические цели, с неоценимой помощью всех добровольцев, которые жертвуют вычислительные мощности проекту GPUGRID.net для продвижения научных исследований. Мы хотели бы поблагодарить их всех здесь.

ДЖАННИ ДЕ ФАБРИТИИС, PhD // Главный исследователь

Рамон-и-Кахаль из Университета Помпеу Фабра (UPF). Он имеет докторскую степень по химии Лондонского университета и итальянскую лауреат по прикладной математике Болонского университета. Он был научным сотрудником EPRSC (Великобритания) по программе электронной науки в Центре вычислительных наук Университетского колледжа Лондона. Ранее он работал в начинающей компании в Италии, чтобы оказывать передовую и информированную поддержку принятию решений биотехнологическим и фармацевтическим компаниям. Также он работал в суперкомпьютерном центре CINECA.

ТОНИ ДЖОРГИНО, PhD // Ученый

Тони Джорджино - научный сотрудник Института биофизики Итальянского национального исследовательского совета (IBF-CNR). Он имеет степень по физике (Университет Пизы, 2001 г.) и докторскую степень в области биоинженерии и биоинформатики (Университет Павии, 2005 г.). До 2011 года он был научным сотрудником лаборатории вычислительной биофизики и биохимии Университета Помпеу Фабра (GRIB-UPF). Его исследовательские интересы включают применение архитектур ускорителей (GPU) и высокопроизводительных вычислительных архитектур (таких как BOINC и GPUGRID.net) для моделирования сложных биологических систем, взаимодействий белок-белок и белок-лекарство.

МЭТТ ХАРВИ // Разработчик

Системный аналитик высокопроизводительных вычислений в Имперском колледже Лондона. Он имеет степень в области астрофизики и информационных технологий Университетского колледжа Лондона (UCL). В 2002-2005 гг. Работал в Центре вычислительных наук UCL. Ранее он работал инженером-программистом в секторе финансовых банковских услуг. В настоящее время он защищает докторскую степень в Университете Помпеу Фабра.

СТЕФАН ДОЕРР // Аспирант

Стефан Дорр - доктор наук, научный сотрудник Университета Помпеу Фабра. Он имеет степень в области компьютерных наук Университета Крита (UOC) и степень магистра компьютерных наук с применением в области биологии Технического университета Берлина (TUB). Его интересы заключаются в разработке методов ускорения молекулярного моделирования, а также в разработке инструментов для анализа биомолекулярных систем.

ЖЕРАР МАРТИНЕС // аспирант

Имеет степень бакалавра биомедицинских наук в университете Барселоны (UB) и степень магистра биоинформатики в университете Помпеу Фабра (UPF). Увлечен веб-дизайном / разработкой и в настоящее время защищает докторскую степень по молекулярному моделированию в надежде раскрыть молекулярные механизмы, связанные с клинически значимыми заболеваниями.

ПАБЛО ЭРРЕРА // аспирант

Пабло имеет степень в области биохимии Автономного университета Мадрида (UAM) и степень магистра биоинформатики Автономного университета Барселоны (UAB). Его главный интерес - изучение внутренне неупорядоченных белков / областей и их взаимодействия с партнерами по связыванию, а также связывание лиганд-белок и создание лекарств.

АДРИА ПЕРЕС // аспирант

Адриа Перес имеет степень бакалавра биохимии Автономного университета Барселоны (UAB) и степень магистра биоинформатики Университета Помпеу Фабра (UPF). В настоящее время он работает над своим докторским проектом о дизайне белков и антител, разрабатывая метод in-silico для инженерии белков для улучшения их функциональности.

adria_bw.jpg

gerard_gpugrid.png

gianni_bw.png

matt_bw.png

PHN_GPUgrid.jpg

[SETI_home_v8]

Einstein@Home - открытие гамма-пульсаров в данных Fermi-LAT

СПОЙЛЕР »

Einstein@Home - открытие гамма-пульсаров в данных Fermi-LAT
Информация

Einstein@Home ищет данные с телескопа большой площади (LAT) на борту космического гамма-телескопа Ферми НАСА в поисках сигналов от гамма-пульсаров. Пульсары - очень компактные звезды с экстремальными физическими свойствами по сравнению с обычным веществом. Это быстро вращающиеся нейтронные звезды, излучающие импульсы, наблюдаемые в диапазоне от радио до гамма-излучения.

Поиск новых пульсаров представляет собой огромную вычислительную задачу, потому что их частота вращения, положение на небе и другие параметры заранее неизвестны и должны быть покрыты плотной сеткой точек поиска. Количество точек сетки, необходимых для покрытия таких многомерных пространств параметров, огромно и делает "подходы грубой силы" вычислительно невыполнимыми. Мы разработали новые и гораздо более эффективные методы анализа данных для добровольного распределенного суперкомпьютера Einstein@Home, который входит в число 25 самых быстрых компьютерных систем в мире.

Einstein @ Home позволил открыть новые гамма-пульсары, которые ранее были недоступны для вычислений. Эти открытия гамма-пульсаров вносят важный вклад в продвижение нашего (но очень плохого) понимания этих звездных объектов, их распространения и их роли в нашей Вселенной. Как всегда, мы чрезвычайно благодарны всем нашим волонтерам, особенно тем, чьи компьютеры способствовали этим новым открытиям.

Сказать "мы бы не справились без вас!" было бы ужасным преуменьшением!

Обзоры новых гамма-пульсаров Einstein@Home (FGRP1)

Поиски гамма-пульсаров в Einstein@Home начались в 2011 году с использованием данных Fermi-LAT за 3 года. До этого поиск в академических вычислительных кластерах выполнялся «в автономном режиме». Однако вычислительные затраты на эти поиски быстро растут со временем, и поэтому эти поиски быстро стали невозможными. Гораздо большая вычислительная мощность, предлагаемая Einstein@Home, позволила продолжить поисковые работы с использованием более длинных наборов данных, которые обеспечивают повышенную чувствительность и больший потенциал для открытий. Четыре новых пульсара были обнаружены в первом обзоре гамма-пульсаров Einstein @ Home Fermi (FGRP1).

https://einsteinathome.org/gammarayp...ies.html#FGRP1
Публикация
https://doi.org/10.1088/2041-8205/779/1/L11

FGRP4

В 2014 году мы начали четвертый обзор Einstein@Home для гамма-пульсаров, или «FGRP4». Этот поиск включает в себя много новых достижений, которые мы узнали в ходе наших предыдущих поисков и изучения методов слепого поиска. Кроме того, мы смогли использовать превосходные данные «Pass 8» от команды Fermi-LAT и искать в более длинных наборах данных, чем когда-либо прежде. В совокупности эти улучшения привели к тому, что FGRP4 стал нашим самым чувствительным исследованием на сегодняшний день. С публикацией в Science Advances открытия двух миллисекундных пульсаров (J1035-6720 и J1744-7619) мы опубликовали все открытия пульсаров, сделанные во время FGRP4. Это 23 новых пульсара, почти треть всех гамма-пульсаров, обнаруженных в результате слепых поисков того времени.

http://advances.sciencemag.org/content/4/2/eaao7228
https://einsteinathome.org/gammarayp...ies.html#FGRP4
https://doi.org/10.1088/2041-8205/809/1/L2
https://doi.org/10.3847/2041-8205/832/1/L15
https://doi.org/10.3847/1538-4357/834/2/106
https://doi.org/10.1126/sciadv.aao7228

FGRP5

После успеха FGRP4, мы начали пятую итерацию нашего обзора, на этот раз поиск пульсаров в неидентифицированных пульсароподобных источниках гамма-излучения, обнаруженных в центральной части Млечного Пути, с использованием данных за почти 9 лет. Позже FGRP5 был расширен для поиска пульсаров в источниках из последнего Четвертого каталога источников Fermi-LAT (4FGL) с использованием данных за 11,5 лет.

На сегодняшний день мы сделали 14 новых открытий пульсаров в FGRP5: 3 из начальной партии источников внутри Галактики и 11 из источников 4FGL; и независимо повторно обнаружил один пульсар, недавно открытый в радиообзоре.

FGRP5 все еще продолжается, поэтому мы надеемся на новые открытия в ближайшем будущем и готовим публикацию с полной информацией о недавно обнаруженных пульсарах.

https://einsteinathome.org/gammarayp...ies.html#FGRP5

FGRPB1

Помимо отдельных обзоров пульсаров (серия FGRPX), Einstein@Home также ищет двойные гамма-пульсары. Эти поиски на порядки труднее, чем отдельные обзоры пульсаров; Орбитальное движение пульсара модулирует его импульсный сигнал, и для этого требуются три дополнительных параметра, описывающих размер, период и фазу орбиты.
Оптические наблюдения за кандидатами в «черную вдову» и «красноспинных» двойников могут ограничить эти параметры, уменьшая пространство поиска до более управляемого (но все же огромного!) объема.

В FGRPB1 были обнаружены два двойных миллисекундных пульсара: чрезвычайно компактный пульсар «черная вдова», PSR J1653-0158, чья 75-минутная орбита является самой короткой из всех известных двойных пульсаров; и PSR J2039-5617, пульсар "красного цвета" с интересным долгосрочным изменчивым поведением.

https://einsteinathome.org/gammarayp...es.html#FGRPB1
https://doi.org/10.3847/2041-8213/abbc02
https://doi.org/10.1093/mnras/staa3484

Хронология открытий гамма-пульсаров в поисках данных Fermi-LAT.
Приведенный выше график, иллюстрирует количество гамма-пульсаров, обнаруженных при слепом поиске с помощью космического гамма-телескопа Ферми НАСА, как функцию времени (когда открытия были опубликованы). С момента запуска спутника Ферми в 2008 году он непрерывно сканирует все небо и, таким образом, предоставляет постоянно растущий набор данных.

В принципе, наличие большего количества доступных данных позволяет нам проводить более точные поиски пульсаров. Однако в то же время вычислительные затраты также быстро возрастают с увеличением временных интервалов данных. Таким образом, как показано на графике, за последние несколько лет почти все открытия были сделаны с помощью Einstein@Home благодаря огромной коллективной вычислительной мощности, предоставленной добровольцами Einstein@Home.

Открытия, сделанные волонтерами Einstein@Home, в деталях.
Ниже мы перечисляем для каждого пульсара добровольцев, чьи компьютеры открыли пульсар, и дату, когда был обнаружен пульсар. Мы также предоставляем список выбранных характеристик для каждого из пульсаров.

Прямое восхождение - одна из двух небесных координат, определяющих положение пульсара на небе.

Склонение - второе из них.

Частота вращения описывает, сколько раз в секунду вращается пульсар. Первая производная частоты описывает, насколько пульсар замедляется с течением времени. Энергия, необходимая для излучения электромагнитного излучения, берется из вращения пульсара.

Характерный возраст - это грубая оценка возраста пульсара, вычисляемая по частоте вращения и ее производной. Наконец, мощность при замедлении вращения - это мера полной энергии, излучаемой пульсаром.
Для сравнения, наше Солнце выдает примерно 4 x 1033 эрг в секунду. Большинство пульсаров, представленных ниже, имеют гораздо более высокую скорость вращения. Графика справа показывает профиль импульса каждого пульсара зеленым цветом, а время прихода всех гамма-квантов с фазовой диаграммой - справа. Эти графики требуют точного знания положения пульсара на небе, его частоты вращения и производной частоты вращения. Используя их, каждому фотону может быть присвоена фаза вращения, то есть, в каком направлении пульсар был направлен, когда был испущен гамма-фотон. Таким образом, мы можем восстановить гамма-излучение как функцию фазы вращения пульсара и разрешить профиль импульса.

Источник: https://einsteinathome.org/gammarayp...scoveries.html

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

psrs_vs_time.png

[SETI_home_v8]

Что такое World Community Grid?

СПОЙЛЕР »

Что такое World Community Grid?

Мы являемся грантовой инициативой IBM Corporate Social Responsibility, которая объединяет исследователей с огромными вычислительными мощностями, предоставляемыми добровольцами со всего мира, для продвижения научных исследований по наиболее насущным проблемам нашей планеты. Любой, у кого есть компьютер, Raspberry Pi или устройство Android, может зарегистрироваться для участия. На сегодняшний день добровольцы вложили более двух миллиардов лет в вычислительные мощности для поддержки 31 исследовательского проекта, включая исследования недорогих систем фильтрации воды и новых материалов для эффективного улавливания солнечной энергии. Наши партнеры по исследованиям опубликовали более 50 рецензируемых научных работ в журналах, включая Science, Nature и PLOS. Эти краудсорсинговые вычислительные мощности часто позволяют им проводить исследования в беспрецедентном масштабе, применять новые исследовательские подходы и выполнять работу за годы, а не десятилетия.

Как работает World Community Grid?

Ученые из учреждений со всего мира приезжают к нам с исследовательскими проектами, которые требуют огромных вычислительных мощностей. Используя выбранный ими программный инструмент моделирования, мы интегрируем это программное обеспечение в нашу платформу и распространяем миллионы виртуальных исследовательских экспериментов среди тысяч добровольцев World Community Grid, которые выполняют эти вычисления на своих компьютерах и устройствах Android. World Community Grid проверяет, объединяет результаты этих вычислений и отправляет их исследователям. С помощью World Community Grid ученые могут не только получить доступ к огромным вычислительным мощностям, но и привлечь общественность к своим исследованиям.

Какие исследования климата и окружающей среды поддерживает World Community Grid на сегодняшний день?

С 2004 года World Community Grid поддерживает ряд исследований в области окружающей среды, в том числе:

Проект чистой энергии.

В рамках того, что считается крупнейшим из когда-либо проведенных экспериментов по квантовой химии, исследователи из Гарвардского университета проверили миллионы органических фотоэлектрических соединений, чтобы предсказать их потенциал преобразования солнечного света в электричество. Из них 36 000, по прогнозам, удвоят эффективность большинства солнечных элементов на углеродной основе, производимых в настоящее время.

Вычисления для чистой воды - исследователи из Университета Цинхуа в Пекине использовали World Community Grid для моделирования потока воды через углеродные нанотрубки с беспрецедентным уровнем детализации. При этом они обнаружили явление, указывающее на новую возможность фильтрации воды, которая однажды может улучшить доступ к чистой воде для почти миллиарда людей во всем мире, которые не имеют к ней доступа.

Вычисления для устойчивого водоснабжения - ученые из Университета Вирджинии изучили влияние политики управления на качество воды в Чесапикском заливе, чтобы получить более глубокое представление о том, какие действия могут привести к восстановлению, здоровью и устойчивости этого важного водного ресурса.

Раскрытие тайн генома - исследователи изучили 200 миллионов генов самых разных форм жизни, таких как микроорганизмы, обнаруженные в морских водорослях с берегов Австралии и в реке Амазонка. Цель их работы - расширить знания о биохимических процессах в целом, определить, как организмы взаимодействуют друг с другом и окружающей средой, и задокументировать текущее базовое микробное разнообразие, что позволит лучше понять, как микроорганизмы изменяются под воздействием экологических стрессов, таких как изменение климата.

Какие вычислительные мощности предоставляются за счет гранта?
Ученые, получившие эти награды, будут использовать World Community Grid, инициативу IBM по корпоративной социальной ответственности, которая предоставляет ученым огромные вычислительные мощности. Через World Community Grid расчеты вычислительных исследований распространяются среди тысяч добровольцев по всему миру, которые выполняют эти расчеты на своих компьютерах или устройствах Android. Кроме того, мы выполняем техническую работу по интеграции выбранного исследователями инструмента вычислительных исследований в платформу World Community Grid. Мы также обеспечиваем коммуникацию и информационную поддержку для вовлечения и просвещения общественности в этом исследовании.

Чем вычислительная мощность, предоставляемая World Community Grid, отличается от суперкомпьютера?

Как однажды сказал один из исследователей, который использовал World Community Grid в течение нескольких лет: «Оказывается, наличие сотен тысяч компьютеров в параллельном режиме ускоряет работу больше, чем наличие суперкомпьютера».

World Community Grid предоставляет ученым 24/7 доступ к вычислительной мощности, достаточной для того, чтобы соответствовать некоторым из самых мощных суперкомпьютеров в мире. Но в отличие от традиционного суперкомпьютера, World Community Grid распределяет вычислительную работу на тысячи компьютеров по всему миру, каждый из которых предоставляется добровольцем, который решает сделать свое устройство доступным для проведения научных расчетов. Для наших партнеров по исследованиям это означает, что им не нужно ждать в очереди за вычислительными ресурсами, как это бывает с большинством суперкомпьютеров в их собственных учреждениях. Вместо этого они получают доступ к огромным вычислительным мощностям, вовлекая общественность в свои исследования.

Какие погодные данные предоставляются получателям грантов?

Получатели гранта имеют доступ к данным о погоде от The Weather Company, подразделения IBM, для поддержки своих исследований. Данные могут включать глобальные прогнозы погоды, исторические наблюдения и текущие погодные условия. Доступ к данным будет обеспечиваться через веб-API, а проект работает в World Community Grid.

Какие возможности облачного хранилища предоставляются получателям грантов?

Получатели гранта имеют доступ к IBM Cloud Object Storage для всех потребностей в хранении данных, связанных с их проектом, поддерживаемым IBM, в то время как проект выполняется в World Community Grid. Также будет оказана техническая помощь для оценки их потребностей в хранении данных и определения подходящих решений для хранения.

Каковы были критерии успешных предложений?

Успешные предложения соответствовали следующим критериям:
Некоммерческий: проводится общественными или некоммерческими организациями. Решение проблемы изменения климата: углубленное понимание последствий изменения климата и / или стратегий адаптации или смягчения последствий изменения климата. Содействуйте открытой науке: все данные, полученные волонтерами World Community Grid, должны быть бесплатно доступны для научного сообщества. Доступны, ускорены или расширены за счет ресурсов, которые мы предлагаем: вычислительные исследования климата или окружающей среды, которые требуют значительных вычислительных мощностей компьютера и могут быть разделены на небольшие независимые вычисления, могут потребоваться данные о погоде и / или могут получить выгоду от больших объемов облачного хранилища.

Как оценивались заявки?

Команда ученых IBM и сторонних ученых, специализирующихся в области науки об окружающей среде и изменении климата, рассмотрела каждую заявку на предмет:

Научная заслуга

Возможность внести свой вклад в понимание мировым сообществом конкретных проблем, связанных с изменением климата и / или наукой об окружающей среде. Способность исследовательской группы управлять устойчивым исследовательским проектом. Подтвержденная потребность в ресурсах IBM

Какие обязательства берут на себя ученые взамен?

В обмен на эти ресурсы ученые соглашаются поддержать нашу политику открытых данных, публично публикуя данные исследований своего проекта World Community Grid, чтобы мировое научное сообщество могло извлечь выгоду из своих выводов и использовать их. Исследовательские группы также соглашаются привлекать добровольцев к своим исследованиям посредством регулярного общения через каналы связи World Community Grid.

Могут ли исследователи по-прежнему подавать заявки на эти ресурсы?
В настоящее время мы не принимаем приложения, которые включают данные от The Weather Company и хранилище из IBM Cloud, но любые исследователи, заинтересованные в использовании вычислительной мощности World Community Grid, могут подать заявку.

https://www.worldcommunitygrid.org/r...itAProposal.do

Как мне убедиться, что я начну вносить свой вклад в эти проекты, как только они будут запущены?

Если вы уже являетесь волонтером World Community Grid, перейдите на страницу «Мои проекты», где вы можете выбрать участие в новых проектах по мере их появления. Если вы еще не являетесь волонтером World Community Grid, вы можете подписаться, чтобы получать уведомления, как только будет запущен первый из этих трех проектов. Вы также можете присоединиться к World Community Grid прямо сейчас и поддержать наши существующие проекты.

https://www.worldcommunitygrid.org/ms/viewMyProjects.do
https://www.worldcommunitygrid.org/climateNews.action
https://www.worldcommunitygrid.org/discover.action
https://www.worldcommunitygrid.org/r...AllProjects.do

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

IBMWCG4-800x400.png

[SETI_home_v8]

Повышение эффективности исследований в области изменения климата

СПОЙЛЕР »

Повышение эффективности исследований в области изменения климата

Поскольку наша планета сталкивается с растущими последствиями изменения климата, ученые находятся на переднем крае понимания сложных последствий и разработки решений. Общие узкие места, с которыми сталкиваются ученые, включают ограниченный доступ к данным о погоде, а также недостаточную вычислительную мощность и емкость хранения данных для точного моделирования воздействия изменения климата. Чтобы развить многолетнюю приверженность IBM делу охраны окружающей среды, корпорация IBM Corporate Social Responsibility помогает преодолеть эти препятствия, жертвуя технологии и данные трем основополагающим исследовательским проектам в области изменения климата.

Новаторские исследовательские проекты

Эти ресурсы IBM - краудсорсинговые вычислительные мощности через World Community Grid, данные о погоде от The Weather Company и IBM Cloud Object Storage - будут поддерживать новаторские новые исследовательские проекты, выбранные из более чем 70 приложений с учетом их потенциала и внесения значительного вклада в наше понимание на воздействие изменения климата и потенциальных решений.

Africa Rainfall Project (Делфтский технологический университет, Нидерланды)

В Африке сельское хозяйство в значительной степени зависит от локальных осадков, которые трудно предсказать. В сотрудничестве с Трансафриканской гидрометеорологической обсерваторией исследователи будут моделировать осадки на континенте с беспрецедентным уровнем детализации. Это предоставит информацию, которая может помочь фермерам быть более устойчивыми, среди других приложений, связанных с погодой и гидрологией. Этот проект был запущен в октябре 2019 года, и вы можете щелкнуть здесь, чтобы пожертвовать свои вычислительные мощности.

https://www.worldcommunitygrid.org/j...dd=arp1#signup

Влияние изменения климата на общественное здоровье (Университет Эмори, США)

В рамках этого проекта, запуск которого ожидается в 2021 году, будет изучено влияние изменения климата на температуру и загрязнение воздуха на местном уровне, что поможет исследователям понять влияние изменения климата на здоровье человека. Влияние атмосферных аэрозолей на изменение климата (Дальневосточный федеральный университет, Россия)

По данным Межправительственной группы экспертов ООН по изменению климата (МГЭИК), атмосферные аэрозоли, такие как пыль, дым и загрязнение, поглощают и отражают солнечный свет в атмосфере и представляют собой самую большую область неопределенности в климатологии сегодня.

Этот проект направлен на определение того, как сверхмикронные частицы (от 6 до 12 микрометров в диаметре) взаимодействуют с солнечным светом и как они влияют на атмосферные температуры - информация, которая повысит точность климатических моделей. После того как их заявка была принята, главный исследователь проекта переехал в новый университет в другой стране.

Дальневосточный федеральный университет в настоящее время не планирует продвигать проект.

В обмен на эту поддержку ученые-победители соглашаются публично публиковать данные, полученные в результате сотрудничества с IBM, что позволяет мировому сообществу извлекать выгоду из их результатов и опираться на них.

Надежность от IBM Resources

Каждый из этих проектов-победителей будет использовать один или несколько из следующих ресурсов:

Краудсорсинговые вычислительные мощности

Ученые получают круглосуточный доступ к вычислительной мощности через World Community Grid, инициативу IBM по корпоративной социальной ответственности, которая позволяет любому, у кого есть компьютер, Raspberry Pi или устройство Android, поддерживать научные исследования, проводя виртуальные исследовательские эксперименты на своих устройствах.

Благодаря вкладу индивидуальных и организационных волонтеров со всего мира, эта инициатива позволила сделать ряд революционных открытий в исследованиях окружающей среды, помогая ученым открывать новые материалы для эффективной солнечной энергии, изучать влияние политики управления на большие водосборные бассейны и находить более эффективные способы фильтровать воду.

"Сеть мирового сообщества позволила нам найти новые возможности для солнечных батарей на шкале времени, которая имеет значение для человечества - в других словами, через несколько лет вместо десятилетий ". Д-р Алан Аспуру-Гузик Профессор химии и химической биологии Гарвардский университет.

Данные о погоде

Исторические данные, и данные о погоде в реальном времени от The Weather Company, подразделения IBM, могут помочь ученым углубить наше понимание экологических систем и поддержать разработку решений для их предотвращения, смягчения последствий и адаптации к изменению климата.

Облачное хранилище

Для ученых, которые работают над экологическими исследованиями с очень большими наборами данных, IBM Cloud Object Storage предоставляет масштабируемую платформу для хранения и анализа результатов виртуальных экспериментов в World Community Grid и проведения дальнейших исследований.

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

ghacof1.png

images.jpg

images1.jpg

index.jpg

[SETI_home_v8]

TSC! Russia = Успешные кранчеры России!

СПОЙЛЕР »

TSC! Russia = Успешные кранчеры России!
1) Кто мы ?
Мы - одна из наиболее успешных и крупных команд распределённых вычислений не только в России, но и в мире. Наша цель - помочь человечеству в изучении различных областей медицины с помощью компьютерного моделирования.

2) Распределённые вычисления (РВ) - что это?
РВ - довольно увлекательное занятие. Ставится определённая цель, решить которую путём обычного ручного перебора или, например, одним персональным компьютером пока не под силу человеку. Тогда сотни тысяч компьютеров по всему миру сообща пытаются найти решение. Достигается очень высокая вычислительная мощность! Получается своего рода суперкомпьютер, но он не принадлежит какой-либо фирме или правительству, нет отдельного помещения, в котором размещается всё "железо". Участие только на добровольной основе, за это не платят, а получаемые результаты общедоступны и бесплатны для использования (во всяком случае это справедливо для проектов РВ, поддерживаемых нашей командой).

3) Что означает наше название?
TSC! Russia = The Succesful Crunchers! Russia. Дословно - "Успешные кранчеры России!". Кранчер - это тот, кто принимает участие в распределённых вычислениях.

4) Что мы делаем? Принципы нашей работы.
Вкратце, наши компьютеры используются для помощи учёным. Мы выступаем в роли своебразных волонтёров, принимая участие в решении определённых задач, поставленных организаторами. Делаем мы это путём предоставления свободной вычислительной мощности наших ПЭВМ (ПК).

5) Каковы приоритеты нашей команды? Какие задачи мы решаем?
Проектов РВ довольно много, но далеко не все имеют чёткие цели и смысл. Основная политика команды - принимать участие только в проектах РВ, приносящих реальную пользу.
Учитывая это, мы пришли к решению, что лучше всего будет поддерживать медицинские проекты, так как реальный эффект от них может появиться через несколько лет и он не останется незамеченным. Человечество сможет избавиться от страшных болезней, таких как: СПИД, ВИЧ, диабет типа II, болезнь Альцгеймера, Паркинсона, Крейтцфельдта-Якоба (коровье бешенство), склероз и различные формы онкологических заболеваний. Во всём этом можете принять участие и вы!

6) Сколько нас?
Поддерживая в своё время разные проекты, одни из которых закончились удачно, другие - не очень, мы включали в себя от нескольких сотен, до нескольких тысяч участников! На данный момент (март 2013 г.) в проекте Folding@Home, согласно статистики extremeoverclocking.com, наша команда насчитывает более 9500 участников, активными (т.е. считающими непрерывно) из них являются более 500 человек.
В проекте Rosetta@Home, согласно статистики boinc.bakerlab.org, в нашей команде числится почти 1800 человек, из которых почти 250 являются активными.

7) Зачем это нужно? Тем ли мы занимаемся?
Во-первых, мы не хотим просто сидеть на месте, мы ищем новые методы борьбы со страшными болезнями, с которыми сейчас, к сожалению, человеку еще не справиться.
Во-вторых, мы обращаем бездействие системы (которое может доходить до 99% всего рабочего времени при обычной офисной работе) в полезные расчёты, то есть ту энергию, которая тратится на питание вашего компьютера, можно направить на пользу науки. И мы делаем это совершенно бескорыстно, искренне желая помочь людям. Как бы пафосно это ни звучало, это остаётся правдой.
Пройдя по ссылке "Моя борьба с раком", можно прочитать о судьбах людей, кому пришлось столкнуться с такими страшными болезнями, как рак и т.д.
https://forums.overclockers.ru/viewtopic.php?t=27412

8) Как же всё-таки выполняется наша работа?
1 - из интернета скачивается программа-клиент;
2 - для неё закачиваются ядро и задания, при их обсчёте вы можете быть offline;
3 - по окончании рассчётов, клиент отправляет результаты на сервер, после чего Вам зачисляются очки за посчитанные задания.

Вопросы о проектах, поддерживаемых командой:

9) История участия команды
TSC! Russia - старейший участник медицинских проектов РВ. В 2002-2004 годах команда считала проект "TSC", пока не стали известны определённые факты, ставящие под сомнение целесообразность и правдивость заданий организаторов.
Параллельно с этим TSC! Russia участвовала в русском проекте MD@Home, на поддержку которого у создателя впоследствии не хватило средств. Наибольших успехов мы добились в проекте "Find-a-Drug", где нам не было равных по количеству и качеству проделанной работы.

10) История создания команды
Кому не хватило и хочется больше истории команды, то на первом сайте команды(только архивная версия) от 2006 года оно есть:
http://tsc.overclockers.ru
Также можно почитать интересную историю от одного из первых капитанов команды Ильи Радченко(Hil) тут:
Из истории команды «TSC! Russia»
На новом сайте команды осталось более краткое описание, т.к. он задумывался как некая визитка:
http://tscrussiateam.ru/about/

11) Приоритетные проекты
После окончания Find-a-Drug наша команда была поставлена перед тяжёлым выбором. В итоге мы решили поучаствовать в очередном медицинском проекте - Folding@Home (F@H), изучающем фолдинг (процесс свёртывания/развёртывания) белков. Кроме того, довольно продолжительное время в качестве дополнительно поддерживаемого считался проект Rosetta@Home (R@H). На данный момент можно уверено сказать, что F@H и R@H для нашей команды равноценны.

12) Соревновательный элемент
Да, помимо идеологии, РВ также включает в себя увлекательные соревнования в скорости. Соревноваться можно в зачёте стран, команд или в личном зачёте. Если хотите заявить о себе - РВ для вас!
Вот такие "спортивные успехи" есть у нашей команды:
- 2 место в русском "MD@Home";
- долгое время остававшееся 1-ым место в проекте TSC, до тех пор, пока мы не покинули его;
- 1 место в "Find-a-Drug" среди команд, Россия также заняла 2 место среди всех стран, опередила нас лишь США;
- по состоянию на март 2013 г.: в Folding@Home мы занимаем 5-е место по общему количеству очков и 7-е по скорости счёта; в Rosetta@Home 1-е место как по общему количеству очков, так по скорости счёта.

13) Захотели помочь?

[TSC!] Хочу присоединиться к команде и начать считать (Вам сюда)

Жизнь команды:

14) Помимо рассчётов, чем ещё живёт команда? Есть ли какие-нибудь развлечения?
1. Среди активных участников команды в соответствующей теме проводятся розыгрыши различных призов.
2. У нас есть практика проводить встречи команды. Обычно мы собираемся где-нибудь в кафе или баре и за чашечкой кофе или чего-нибудь покрепче делимся друг с другом своими проблемами, обсуждаем проекты или просто позитивно проводим время. Встречи проводятся не только в Москве и Петербурге, главное всё правильно организовать.
3. Вряд ли это можно назвать развлечением, но однажды мы просто решили скинуться и купить командный сервер. В итоге потратив чуть более 100 тысяч рублей, мы собрали 48-ядерного монстра. Конфигурацию и фото можно посмотреть тут.

Если Вы не нашли ответ на свой вопрос или боитесь что-либо спросить в темах, задавайте вопросы в ЛС участникам форума со статусом "TSC! Russia member", мы всегда поможем по мере сил и возможностей.
Чтобы ответить на несколько типичных вопросов, касающихся проблемы "Чем НА САМОМ ДЕЛЕ занимаются проекты распределённых вычислений?", я решил создать этот FAQ.
Он основан на личном опыте, информации от организаторов проектов РВ и от товарищей по нашей и другим командам распределённых вычислений, а также размещённой на различных сайтах в Интернете.

Q. Почему вы занимаетесь распределёнными вычислениями (РВ)? Это секта? Может, за это платят?
A. Идея распределённых вычислений, как мы её понимаем, в том, что неспециалисты помогают специалистам, предоставляя безвозмездно вычислительные мощности, что значительно дешевле, нежели арендовать суперкомпьютеры, а тем более собирать их самим. Как правило, важнейшим стимулом для этого выступает то, что взамен организаторы обещают направить эти мощности на некоторые полезные для всех людей или значительного их числа цели. Например, это могут быть поиск лекарств или способов лечения болезней, исследования в области фундаментальной или прикладной науки. Наша команда не поддерживает проекты, которые очевидно не имеют научной ценности, а пытаются привлечь к себе внимание денежными призами или исключительно состязательным, спортивным элементом. Никакого религиозного компонента. Просто нам нравится идея, что мощности наших компьютеров могут вдруг оказаться полезными для всех людей, а не только для нас лично. Хотя мы в основной массе не ждём никакого материального поощрения, мы нормально относимся к тому, что кто-то может считать только ради обгона в статистике - это их личное дело. В конечном итоге такой подход в рамках одного проекта распределённых вычислений приносит точно такую же пользу, что и вычисления исключительно по идейным соображениям.

Q. Где гарантия, что вы считаете именно то, что обещают организаторы проекта, а не, скажем, взламываете коды нашей разведки для ЦРУ, не рассчитываете ядерную бомбу для террористов, не помогаете американскому ВПК совершенствовать биологическое или химическое оружие?
A. Здесь много гарантий.
Во-первых, если говорить об оружии, никто не выложит в открытый доступ программное обеспечение для его создания. Ведь у вас на компьютере есть и вычислительный модуль, и данные, и результаты, и все они проверяемы (и даже, в большинстве проектов, никак не шифруются).
Во-вторых, если говорить о бактериологическом, биомолекулярном, токсинном и т. п. оружии, это не то, что может быть рассчитано нынешним уровнем мощностей ЭВМ. Все достижения одного из мощнейших проектов РВ - Folding@home - меркнут на фоне простой попытки рассчитать взаимодействие химического вещества с тысячами возможных белков человеческого организма. А расчёты ядерного оружия требуют несопоставимой с возможностями РВ скорости связи между вычислительными узлами. Баллистика? Да её с логарифмической линейкой в 19 веке рассчитывали. Тут просто не нужны такие мощности, всё давно посчитано на простейшей технике. Если же речь о шифрах, то нужно быть очень наивным, чтобы полагать, что РВ могут эффективно использоваться для серьёзной дешифровальной работы. Дело в том, что, даже если бы мощности какого-нибудь проекта и хватило на вскрытие современных шифров с достаточной надежностью ключей, то, увы, годы работы ушли бы на 1 шифр, который утратил бы ценность к моменту завершения расчётов.
В-третьих, военные вообще не страдают нехваткой средств, у них есть более эффективные способы проведения нужных им расчётов с высокой секретностью полученных результатов. Впрочем, как уже говорилось, мы легко можем увидеть, что именно считаем, по файлам входящих данных и исходящих результатов.

Q. А где гарантия, что заявленные цели будут достигнуты? Вдруг дело закончится парой статей в научных журналах и удачно защищённой диссертацией?
A. А вот таких гарантий нет и быть не может. Максимум, чего мы можем добиваться - это стараться поддерживать только, или преимущественно, проекты, имеющие солидную научную, кадровую и финансовую базу, по возможности проверенные временем, не имеющие видимых даже неспециалисту проблем. Мы принимаем во внимание возможность того, что из-за объективных или субъективных проблем проект может закончиться безрезультатно или прерваться до завершения (если таковое вообще планируется).

Q. Допустим, проект достиг своих целей. Пусть это лекарство от болезни, открытие в области физики или что-то ещё практически полезное для людей. И где гарантия, что организаторы не запатентуют его и не будут извлекать сверхприбыли?
A. Такой гарантии обычно нет. Это возможный исход событий в случае успеха того или иного проекта РВ. ОДНАКО: патенты не мешают вам покупать мобильные телефоны GSM, принимать аспирин и застёгивать куртки застёжкой "молния". Даже если поначалу кто-то будет извлекать сверхприбыли, всё-таки лучше иметь лекарство от болезни дорого, чем не иметь вообще. А со временем и оно будет продаваться по нормальной цене.

Q. Так и где же хоть один реальный результат проекта, который тянется уже годы?
A. А что именно понимается под реальным результатом? Проекты РВ ставят различные цели, но если бы просто большой объём вычислений мог, скажем, создать лекарство от любой болезни сам по себе, уже многие суперкомпьютеры мира успели бы посчитать в этом направлении, и лекарства от всех болезней стали бы реальностью. Простота достижения результата в РВ обратно пропорциональна его полезности (в том числе и потому, что всё, что было можно относительно просто сосчитать полезного, было сосчитано и без РВ, остались задачи сложные, чрезвычайно сложные или не такие сложные, но и не слишком коммерчески привлекательные).
Основная роль РВ в области борьбы с болезнями - это "обогащение руды", то есть фильтрация явно бесполезных направлений движения и отбор потенциально полезных. Если брать проекты, которые занимаются конкретно поиском лекарств, - они выбрасывают заведомо неэффективные вещества, но не гарантируют того, что оставшиеся вещества не принесут вреда, побочных эффектов, не будут случайно "обезврежены" какими-то веществами в человеческом теле и т. п. Моделируется только взаимодействие некоей цели с конкретным веществом в определённых условиях. Иными словами, позитивно оцененное проектом вещество может и подавлять рак, но при этом вызывать кому, смерть или необратимое слабоумие. Кроме того, в реальной клеточной среде оно может вести себя иначе, чем в водной среде, которая обычно используется для упрощения расчётов силами РВ.
Если же брать РВ в области биохимии, как все "фолдинги", изучающие сворачивание белков, то они и вовсе не ставят цели создать лекарство в ходе расчёта. Они лишь показывают, как создаётся и приобретает свои свойства белок, а уже на основе этих знаний учёные могут предположить, что может повлиять на этот процесс, попробовать поискать нужные для этого вещества и способы. В этом направлении результаты есть, наука уже получила немало полезной информации от проектов типа Folding@home, Rosetta@home и др.
https://forums.overclockers.ru/viewt...?f=21&t=103804
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

TSCRussia.png

[SETI_home_v8]

Цели и научные достижения Folding@home.

СПОЙЛЕР »

Цели и научные достижения Folding@home.
Folding@home (F@H, FAH) — это проект распределённых вычислений, который изучает поведение белков (сворачивание и агрегацию молекул). F@H разработан и запущен 1 октября 2000 года учёными из "Pande laboratory" (факультеты химии, структурной биологии и Медицинский центр Стэнфордского университета). Непосредственным руководителем лаборатории является профессор Виджей Панде (Vijay Pande). Для своего времени Folding@home стал революционным в области использования для распределённых вычислений и научных исследований вычислительной мощности видеоускорителей (GPU), игровых консолей PlayStation 3 и программного интерфейса MPI, используемого для вычислений на многоядерных процессорах.

Цели и научные достижения.

Цель проекта Folding@home — с помощью компьютерного моделирования процессов свёртывания/развёртывания молекул белка, получить лучшее понимание причин возникновения болезней, вызываемых дефектными белками, таких как:

Болезнь Альцге́ймера (также сенильная деменция альцгеймеровского типа) — наиболее распространённая форма деменции, неизлечимое нейродегенеративное заболевание, впервые описанное в 1906 году немецким психиатром Алоисом Альцгеймером. Как правило, она обнаруживается у людей старше 65 лет, но существует и ранняя болезнь Альцгеймера — редкая форма заболевания. Общемировая заболеваемость на 2006 год оценивалась в 26,6 миллионов человек, а к 2050 году число больных может вырасти вчетверо. У каждого человека болезнь протекает по-своему, но при этом наблюдается ряд общих симптомов. Первые заметные проявления обычно по ошибке связывают с преклонным возрастом или объясняют влиянием стресса. Наиболее часто на ранних стадиях распознаётся расстройство памяти, этот симптом может проявляться, например, неспособностью вспомнить недавно заученную информацию. При обращении к врачу и подозрении на болезнь Альцгеймера для уточнения диагноза обычно анализируют поведение, проводят серию когнитивных тестов, если возможно, проводится магнитно-резонансная томография (МРТ). С развитием болезни проявляются такие симптомы, как спутанность, раздражительность и агрессивность, колебания настроения, нарушается способность говорить и понимать сказанное (афазия), происходит потеря долговременной памяти и общее самоустранение больного от дел по мере затухания сознания. Постепенная потеря функций организма ведёт к смерти. Индивидуальный прогноз затруднён из-за вариаций в длительности течения болезни, которая может развиваться подспудно на протяжении длительного времени, прежде чем станут заметны симптомы и будет поставлен диагноз. Средняя продолжительность жизни после установления диагноза составляет около семи лет, менее трёх процентов больных живут более четырнадцати лет.

Болезнь Паркинсо́на — хроническое заболевание, характерное для лиц старшей возрастной группы. Вызвано прогрессирующим разрушением и гибелью нейронов чёрного вещества среднего мозга и других отделов центральной нервной системы, использующих в качестве нейромедиатора дофамин. Для болезни Паркинсона характерны двигательные нарушения: тремор, гипокинезия, мышечная ригидность, постуральная неустойчивость, а также вегетативные и психические расстройства — результат снижения тормозящего влияния бледного шара (паллидума), расположенного в переднем отделе головного мозга, на полосатое тело (стриатум). Повреждение нейронов паллидума приводит к «торможению торможения» периферических двигательных нейронов (мотонейронов спинного мозга). На данный момент болезнь неизлечима, однако существующие методы консервативного и оперативного лечения позволяют значительно улучшить качество жизни больных. Своим названием болезнь обязана французскому неврологу Жану Шарко. Он предложил назвать её в честь британского врача и автора «Эссе о дрожательном параличе» Джеймса Паркинсона, чей труд не был должным образом оценён при жизни.

Болезнь Хантингтона (синдром Хантингтона, хорея Хантингтона или Гентингтона) — генетическое заболевание нервной системы, характеризующееся постепенным началом обычно в возрасте 30-50 лет и сочетанием прогрессирующего хореического гиперкинеза и психических расстройств. Заболевание вызывается умножением кодона CAG в гене IT-15. Этот ген кодирует 350-kDa белок хантингтин с неизвестной функцией. В гене дикого типа (не мутантного) у разных людей присутствует разное количество CAG повторов, однако, когда число повторов превышает 36, развивается болезнь. Нейроморфологическая картина характеризуется атрофией стриатумa, а на поздней стадии также атрофией коры головного мозга.

Несовершенный остеогене́з (лат. osteogenesis imperfecta; иначе «несовершенное костеобразование», болезнь «хрустального человека») — группа генетических нарушений. Одно из заболеваний характеризующееся повышенной ломкостью костей. Люди с НО либо имеют недостаточное количество коллагена, либо его качество не соответствует норме. Так как коллаген важный белок в структуре кости, это заболевание влечёт за собой слабые или ломкие кости. Будучи генетическим нарушением, НО является аутосомно-доминантным дефектом. В большинстве переданным по наследству от родителей, однако, возможна и индивидуальная спонтанная мутация.
Болезнь Кройцфе́льдта — Я́коба (более распространена транскрипция Крейтцфельдта — Якоба, названо по именам немецких врачей Hans Gerhard Creutzfeldt, Alfons Maria Jakob; синонимы: псевдосклероз спастический, синдром кортико-стриоспинальной дегенерации, трансмиссивная спонгиоформная энцефалопатия, коровье бешенство) — прогрессирующее дистрофическое заболевание коры большого мозга, базальных ганглиев и спинного мозга. Считается основным проявлением губчатой энцефалопатии (прионная болезнь).

К настоящему времени проект Folding@home успешно смоделировал процесс свёртывания белковых молекул на протяжении 5-10 мкс — это в тысячи раз больше предыдущих попыток моделирования. По результатам эксперимента вышло чуть менее 200 научных работ.

Производительность.

В 2007 году книга рекордов Гиннесса признала проект Folding@home самой мощной сетью распределённых вычислений. В июле 2008 года F@H признан крупнейшим проектом распределённых вычислений, как по мощности, так и по числу участников. Кроме того, до середины 2011 года он был самым мощным в мире симулятором молекулярной динамики. В декабре 2011 года проект Folding@home занимал вторую строчку мирового рейтинга самых мощных систем распределённых вычислений, уступая лишь Bitcoin.

В настоящее время Folding@home является одной из самых быстрых систем в мире компьютеров. По состоянию на 20 октября 2012, в проекте задействованы 215312 активных CPU, 20530 активных GPU и 17257 активных PS3 (с 6.11.2012 поддержка этой игровой консоли прекращена, задания не выдаются). Суммарная производительность составляет около 6 Pflops (петафлопс). Для сравнения, немецкий суперкопьютер "SuperMUC" занимает четвёртую строчку в мировом рейтинге суперкомпьютеров (TOP500 - 06/2012) и имеет вычислительную мощь равную примерно 3 Pflops, мощь американского "Mira" равна 8 Pflops.

Особенности.

В отличие от многих других проектов распределённых вычислений, Folding@home ведётся некоммерческим образовательным учреждением, занимающимся научными исследованиями и образованием. Полученные данные не предназначены для продажи, поэтому заработать деньги на этом невозможно. Более того, Стэнфордский университет открыто публикует результаты полученных данных. Анализ процессов отправляется в научные журналы для публикации и в дальнейшем эти статьи будут размещаться в сети. Затем, после публикации статей с анализом данных, результаты вычислений становятся доступны на веб-сайте университета и все желающие, включая других исследователей, могут ими воспользоваться.

Что же такое распределённые вычисления?

Распределённые вычисления это метод компьютерной обработки данных при котором несколько частей программы или несколько порций данных одновременно обрабатываются на двух и более компьютерах, которые связаны между собой локальной сетью или интернетом. Чтобы участвовать в проекте, человек должен загрузить небольшую программу-клиент. Клиентская программа Folding@home запускается в фоновом режиме и выполняет вычисления лишь в то время, когда ресурсы процессора не полностью используются другими приложениями. Программа-клиент Folding@home периодически подключается к серверу для получения очередной порции данных для вычислений. После завершения расчётов их результаты отсылаются обратно. Участники проекта могут оценить свой вклад по средствам статистики. Каждый участник может запустить программу-клиент на одном или более компьютерах, может вступить в одну из команд.

Для выполнения вычислений Folding@home использует вычислительную мощь сотен тысяч персональных компьютеров со всего мира. Так почему же нельзя просто использовать суперкомпьютер? Современные суперкомпьютеры на самом деле являются кластерами сотен процессоров связанных высокоскоростной сетью. Скорость этих процессоров сравнима (и часто даже ниже) со скоростью процессоров в обычных компьютерах! Таким образом, если алгоритм (такой как наш) не требует быстрого сетевого подключения, он будет исполняться с той же скоростью, что и суперкомпьютер. Конечно, нашей программе нужны не сотни процессоров современных суперкомпьютеров, а сотни тысяч процессоров.

Следовательно, вычисления выполняемые Folding@home невозможны иным методом! Более того, даже если бы нам дали доступ ко всем суперкомпьютерам мира, мы всё равно делали бы меньше циклов вычислений чем на нашем кластере под именем Folding@home! Это возможно потому, что процессоры сейчас очень быстрые и в мире простаивают сотни миллионов компьютеров.

Если вы прочитали весь пост и читаете эти слова, то наверняка у вас возникло желание попробовать свои силы.

Что ж, мануалы и наши советы вам в помощь!
Удачи!

https://forums.overclockers.ru/viewforum.php?f=21

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

38808.jpg

20150721_bionic-projects-1.jpg

fah-nvidia-vis-image.jpg

folding+at+home+COVID-19.jpg

[SETI_home_v8]

BOINC для Android. Инструкция для начинающих

Если хочется помочь науке, но после прочтения отзывов остались сомнения, примените несколько правил, которые помогут вам сделать работу с BOINC более простой и безопасной.

Чтобы настроить программу так, как вам хочется, зайдите для начала в ее "Настройки" и активируйте параметр “Показать дополнительные настройки и элементы управления”, чтобы увидеть скрытые настройки. Но прежде не забудьте посетить сайты проектов, в которых хотите участвовать, зарегистрироваться в них и настроить процесс вычислений в своей учетной записи.

Предлагаю для начала разобрать те проблемы, на которые жалуются пользователи, и которые решаются на раз-два:

Перегрев смартфона

Для вычислений используйте половину ядер процессора (см. подробности ниже), а в параметрах “Предельное время процессора” и “Пауза при использовании процессора выше” укажите комфортные для вашего устройства значения. Когда я не пользуюсь смартфоном, и там, и там у меня стоят значения "100%", а температура аккумулятора редко - особенно ночью - достигает 32-34 градуса.

Большая нагрузка на память (жесткий диск)

Промежуточные результаты вычислений BOINC сохраняет на диск, создавая, тем самым, контрольные точки (checkpoints). По умолчанию сохранение происходит каждые 60 секунд, что очень часто. Я, например, выставил 600 секунд, после чего частота обращений к диску снизилась в 10 раз! Чтобы внести свои изменения, перейдите к настройке “Диск – Период доступа”.

Смартфон тормозит

Чтобы это не произошло, нужно снизить нагрузку не только на процессор (см. подробности выше), но и на оперативную память (ОЗУ) смартфона. В настройках найдите “Память – Ограничение ОЗУ” и введите нужное для вас значение.

Другие полезные советы:

Используйте только половину ядер

Как правило, Android оставляет быстрые ядра себе, а более медленные отдает сторонним приложениям. Если задействовать все имеющиеся ядра, аккумулятор сильно нагреется, а нагрузка на медленные ядра и время расчета каждого задания увеличатся более чем в 2 раза, поскольку быстрые ядра не будут участвовать в вычислениях. См. настройку “Процессор – Используемые ядра процессора”.

Температура аккумулятора

Для слежения за этим параметром я скачал и установил приложение CPU-Z. Оно также показывает, сколько на вашем смартфоне ядер, их мощность и загрузку, а также много другой полезной информации. Есть и другие программы из этой категории.

"Источники питания для вычислений"

По умолчанию, программа BOINC работает, если смартфон заряжается от электросети, а уровень заряда выше 90%. Можно, конечно, оставить его на зарядке на всю ночь (Совет: перед отключением от сети не забудьте приостановить вычисления, иначе они возобновятся с последней контрольной точки или, что хуже, с самого начала!) или в другое время суток, но эксперты не советуют – сохранится нагрузка на элементы питания. Лучше всего выбрать в настройках пункт “Источники питания для вычислений” и поставить галочку рядом с “Аккумулятор” (чтобы увидеть этот параметр, прокрутите список вниз). В этом случае программа будет вести расчеты везде, куда бы вы ни взяли с собой ваш смартфон. И, конечно же, не забудьте выбрать свое значение в настройке “Мин. уровень заряда батареи”, при достижении которого вычисления приостанавливаются. Я пользуюсь смартфоном не часто, поэтому установил значение "20%".

Какие проекты выбрать?

Из всех проектов сейчас самый стабильный (т.е. работает почти или совсем без ошибок) – это космический проект Universe@home, который к тому же пришелся по душе всем аккумуляторам смартфонов 🙂 Следом за ним по этому показателю идет World Community Grid. Эти данные основаны на личном и чужом опыте. В других проектах ошибок, как пишут, немного больше, но их разработчики постоянно работают над их устранением. Лично у меня проект Rosetta@home, как и Universe@home, считался без проблем.

“Приостановить вычисления, когда экран включен”

Деактивируйте эту настройку, если хотите, чтобы вычисления не останавливались, даже когда вы пользуетесь смартфоном.

ВАЖНО: подобрать оптимальные настройки можно только путем экспериментов. То, что оптимально для топового (или более современного) смартфона, для более старой модели может стать "Fatality"!
Удачи и новых открытий! 🙂

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
w_f00922de.jpg

[SETI_home_v8]

OpenPandemics - COVID-19 теперь работает на машинах с графическими процессорами

СПОЙЛЕР »

OpenPandemics - COVID-19 теперь работает на машинах с графическими процессорами

6 апреля 2021 г.
Резюме

Программное обеспечение OpenPandemics - COVID-19 адаптировано для использования мощности графического процессора. Это не только поможет исследователям проверять больше молекул, но также может помочь им изучить более сложные молекулы.

В течение нескольких месяцев исследователи OpenPandemics - COVID-19 из лаборатории Forli в Scripps Research и техническая группа World Community Grid работали за кулисами, чтобы адаптировать AutoDock 4, программное обеспечение, лежащее в основе проекта, для использования на устройствах с графическими процессорами.

Во время бета-тестирования мы обнаружили, что рабочие блоки, работающие на графических процессорах добровольцев, выполняли в среднем в 500 раз быстрее (затраченное время графического процессора по сравнению с временем процессора), чем такой же объем работы, когда он выполнялся с использованием версии AutoDock для процессора.
https://www.worldcommunitygrid.org/r...n1/overview.do
https://forlilab.org/

Что такое графический процессор?

Графический процессор (GPU) - это другое название видеокарты внутри компьютера, которая изначально использовалась для отображения текста и изображений на мониторе. По мере развития графических процессоров они приобрели огромную мощность параллельной обработки.
Первоначально это было побочным продуктом ускорения специализированных вычислений, связанных с графикой, но со временем производители расширили эти возможности, чтобы они позволяли выполнять вычисления общего назначения. Как следствие, современные графические процессоры могут выполнять определенные типы вычислений значительно быстрее, чем центральные процессоры (ЦП), которые координируют всю работу на компьютере.

Однако, чтобы использовать графический процессор для научных расчетов, приложения должны быть изменены, чтобы иметь возможность использовать высокий уровень параллелизма для эффективного использования вычислительных возможностей графических процессоров.
Если доброволец запускает OpenPandemics на устройстве с подходящим графическим процессором и соответствующим образом корректирует свои настройки, это устройство может выполнять рабочие единицы гораздо быстрее, чем устройство, использующее только центральный процессор.

Почему так важно увеличивать скорость этого проекта?

AutoDock-GPU может еще больше увеличить шансы проекта на обнаружение молекулы с антивирусными свойствами. По сравнению с AutoDock 4 (текущая версия программного обеспечения, используемого для OpenPandemics, AD-GPU намного быстрее, что значительно повысит и без того потрясающую скорость стыковки результатов.

Кроме того, AD-GPU имеет улучшенный алгоритм поиска, который демонстрирует большую вероятность обнаружения сильных взаимодействий между молекулами и вирусными белками и хорошо подходит для стыковки более крупных или более сложных молекул. Это означает, что исследователи могут использовать AD-GPU не только для проверки большего количества молекул, но и для поиска более сложных молекул.

Сравнение GPU OpenPandemics и CPU для первоначально ориентированных на CPU пакетов 30010-30019, запущенных во время бета-тестирования. Среднее количество дней для завершения одного всего пакета (синие столбцы) показано со средними баллами за пакет (оранжевые столбцы). Общее среднее ускорение составило 334 раза (максимальное наблюдаемое - 516 раз).

Общее среднее количество баллов за партию свидетельствует об увеличении алгоритмической эффективности графического процессора в 1,6 раза. Эта повышенная эффективность будет использоваться в пакетах, ориентированных на GPU, и приведет к гораздо более высоким баллам за пакет GPU. Больше молекул, более сложные молекулы и за меньшее время ... все это имеет решающее значение для поиска потенциальных методов лечения вируса, который не только все еще распространяется в большей части мира, но и продолжает мутировать.

Так важны ли для этого проекта устройства без графических процессоров? Да!

В настоящее время только около 20 процентов мощности World Community Grid поступает от устройств с графическим процессором, поэтому участие каждого желающего компьютера с процессором, устройства Android и Raspberry Pi остается решающим. Спасибо всем, кто поддерживает OpenPandemics - COVID-19!

Чтобы узнать больше о мощности графического процессора для этого проекта, в том числе о том, как сделать так, чтобы ваше устройство с графическим процессором могло участвовать в нем, посетите наши часто задаваемые вопросы о графических процессорах.
https://www.worldcommunitygrid.org/h...?shortName=GPU

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

OPN_GPU_announcement.jpg

[SETI_home_v8]

Системные Требования World Community Grid.

Каковы рекомендуемые минимальные технические характеристики системы?

Сколько данных я буду загружать и выгружать, участвуя в World Community Grid? Как узнать, запущено ли на моем компьютере 64-разрядное исследовательское приложение?

Каковы рекомендуемые минимальные технические характеристики системы?

Чтобы участвовать в World Community Grid, вам необходимо иметь как минимум следующее: Возможность отображения графики (при желании увидеть графику) Интернет-соединение Кроме того, у каждого исследовательского проекта свои потребности в памяти и дисковом пространстве. Это следующие:

Исследовательский проект. Память. Доступное пространство. Операционные системы. Africa Rainfall Project 1 ГБ 1,5 ГБ Windows Mac Linux
FightAIDS @ Home - Phase 2 1 ГБ 100 МБ Windows Mac Linux
Help Stop TB 200 МБ 200 МБ Windows Mac Linux
Картирование онкологических маркеров 400 МБ 500 МБ Windows Mac Linux Android
Microbiome Immunity Project 650 МБ 250 МБ Windows Mac Linux
OpenPandemics - COVID19 250 МБ 100 МБ Windows Mac Linux Android
Smash Childhood Cancer 250 МБ 100 МБ Windows Mac Linux Android

1.Доступна версия для процессоров x86.
2. Доступна версия для процессоров x86-64.
3. Доступна версия для процессоров ARM.
4. Минимальное требование Android - версия Android 4.4.
5. Доступна версия для GPU (Open CL 1.2)
6. Пользователям, которые решили запустить этот проект, рекомендуется установить параметр «Оставлять приложения в памяти во время приостановки» в своем профиле устройства.
https://www.worldcommunitygrid.org/m...o?name=Default
Чтобы ограничить количество задач, назначенных вашему устройству для конкретного проекта, см. FAQ здесь.
https://www.worldcommunitygrid.org/h...me=results#843
https://www.worldcommunitygrid.org/h...minimumreq#top

Сколько данных я буду загружать и выгружать, участвуя в World Community Grid?

Объем передаваемых данных зависит от того, как настроены ваши параметры обработки, насколько мощный ваш компьютер и как часто он включен. Это также зависит от того, какие исследовательские проекты вы запускаете на своем компьютере. Средний компьютер, участвующий в World Community Grid, выдает около 2 результатов в день. Каждый из исследовательских проектов World Community Grid использует разные приложения, входные и выходные файлы. В результате размер, используемый для каждого из них, зависит от проекта. Это показано на диаграмме ниже. Обратите внимание, что данные сжимаются во время передачи и распаковываются после загрузки. В результате он будет занимать на диске больше места, чем указано ниже.

Одноразовая загрузка. Загрузка по рабочему модулю. Выгрузка рабочей единицы.

Africa Rainfall Project 100 МБ 100 МБ 60 МБ
FightAIDS @ Home - Phase 2 10 МБ 0,2 МБ 1 МБ
Help Stop TB 30 МБ 5 МБ 10 МБ
Картирование онкологических маркеров 40 МБ 0,1 МБ 3 МБ
Microbiome Immunity Project 100 МБ 50 МБ 1,5 МБ
OpenPandemics - COVID19 10 МБ 0,2 МБ 0,1 МБ
Smash Childhood Cancer 2 МБ 0,2 МБ 0,1 МБ

На компьютере с Windows вы можете использовать диспетчер задач Windows для просмотра имени процесса. 64-битные исследовательские приложения заканчиваются на windows_intelx86_64, а 32-битные приложения заканчиваются на windows_intelx86.

На компьютере с Linux вы можете найти PID исследовательского приложения (которое будет начинаться с имени «wcg»), а затем выполнить команду «file -L / proc / PID / exe». В OS X мы поддерживаем только 64-битные приложения, поэтому все задачи World Community Grid будут запускать 64-битное приложение.

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
32and64ss.jpg

[SETI_home_v8]

Добровольные распределенные вычисления в России: социологический анализ

СПОЙЛЕР »

Добровольные распределенные вычисления в России: социологический анализ
В.Н. Якимец, И.И. Курочкин Институт проблем передачи информации РАН
iakim@isa.ru, kurochkin@iitp.ru

Аннотация

В докладе изложены результаты первого в России выполненного в 2014 году социологического исследования сообщества кранчеров страны, вовлеченных в добровольные распределенные вычисления. Описана организация опроса и приведены сведения о возможностях, предпочтениях и пожеланиях кранчеров.

Ключевые слова: добровольные распределенные вычисления,
кранчеры, социологический опрос.

В рамках распределенных вычислений, представляющих собой способ решения трудоемких вычислительных задач с использованием компьютеров, объединенных в вычислительную систему, особый интерес представляют добровольные вычисления (volunteer computing). Это распределенные вычисления с использованием добровольно предоставленных вычислительных ресурсов. Известно, что современные вычислительные системы для добровольных вычислений строятся на базе грид-систем. Если не вдаваться в
математические, технологические и информационные аспекты таких вычислений, а обратиться к термину «добровольные», то, если угодно, мы сталкиваемся с малоизученной стороной российского гражданского общества.

Сообщество специалистов и различных заинтересованных сторон, вовлеченных в развитие и применение технологий распределенных информационновычислительных сред, а также в выполнение добровольных вычислений – это особый и своеобразный фрагмент гражданского общества.

Приведем примеры добровольных вычислений из разных областей знания. Так, в рамках естественных наук – это моделирование работы адиабатического квантового сверхпроводящего компьютера (AQUA@home), или проект в области астрономии, целью которого является определение формы и параметров вращения астероидов по данным фотометрических наблюдений (Asteroids@home), или проект по моделированию влияния выбросов углекислого газа на климат Земли (Climate Prediction); решение вычислительно сложных аэрокосмических задач (оптимизация траекторий спутников и зондов, моделирование экзосферы Луны (Constellation); моделирование поведения заряженных частиц в магнитном поле термоядерного реактора ITER.

Сборник научных статей XVIII Объединенной конференции «Интернет и
современное общество» IMS-2015, Санкт-Петербург, 23-25 июня 2015 г.
© Университет ИТМО
Раздел 3. Информационно-коммуникационные системы и области их применения 345
(EDGeS@Home); проект по обработке сигналов радиотелескопа для поиска радиосигналов внеземных цивилизаций (SETI@Home).

В области биологии и медицины можно назвать проект университета Вандербильдта, основными целями которого являются выяснение структуры мембранных белков (мишени для лекарств), проектирование белков с новой структурой и функциями, понимание количественных отношений между химической структурой и биологической активностью (синтез лекарств).

(Biochemical Library), проект, целью которого является исследование корреляций между последовательностями в трехмерной структуре генома (Correlizer); российский проект, связанный с вычислением структуры белка, скринингом баз данных биологически активных соединений (DrugDiscovery@Home); проект по поиску лекарства от рака (до апреля 2007 года реализовывался grid.org), а затем был передан в сеть World Community Grid.

Участников процесса добровольных распределенных вычислений называют
кранчерами (crunchers).

Нас заинтересовал социологический срез российского сообщества кранчеров. Детального социологического исследования российских кранчеров найти не удалось.

В тоже время качественная реализация исследований и разработок в данной сфере определяется и тем, сколь эффективно работают коллективы ученых и специалистов (как правило, междисциплинарные), и тем, как участвуют в создании, внедрении и поддержке технологий распределенных информационновычислительных сред иные заинтересованные стороны и лица, представляющие интернет-сообщество, составляющее на сегодняшний день своеобразный срез гражданского общества.

В мире было выполнено два социологических опроса [1]:

- анкетирование, которое проводили создатели платформы BOINC
(Калифорнийский университет) в 2006 году (более 30 тыс. респондентов, включая около 500 человек из России и Украины),

- опрос 2013 года, организованный IBM среди участников проекта World
Community Grid (WCG), в котором было задействовано более 15 тыс. респондентов, в том числе около 300 русскоязычных.
В 2014 году на базе Центра распределенных вычислений Института проблем
передачи информации РАН мы организовали и провели первое социологическое
исследование мотиваций и предпочтений участников добровольных
распределенных вычислений (далее ДРВ) в России [2, c.8; 3].

Рассмотрим некоторые результаты исследования.

Для опроса предпочтений российских кранчеров нами была разработана
специальная анкета.

В ней содержалось 26 вопросов, разбитых по следующим разделам:

- опыт добровольных распределенных вычислений;
- проекты и интересы;
- национальные проекты;
- общие данные о кранчере;
- предпочтения и пожелания кранчеров в отношении проектов ДРВ;
- идентификация (по желанию).

Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего
Каждый из 15 вопросов анкеты был полузакрытым, чтобы помимо предложенных вариантов ответа у респондента была возможность вписать свой вариант. Опрос с использованием этой анкеты проводился в середине 2014 года.

Информационное обеспечение и привлечение волонтеров-кранчеров к участию в анкетировании было обеспечено администраторами сайта BOINC.RU. Им удалось задействовать практически все существующие русскоязычные интернет-ресурсы, посвященные ДРВ, и реализовать следующие действия:

- распространить объявление на сайте и озвучить тему и цель
исследования на форуме BOINC.RU;
- сделать почтовую рассылку среди почти 800 зарегистрированных
участников форума;
- разместить информацию в тематических форумах на сайтах:
astronomy.ru, overclockers.ru, distributed.ru, distributed.org.ua, в группе
социальной сети «ВКонтакте»;
- осуществить почтовую рассылку по списку адресов участников известных
российских команд Russia Team и Crystal Dream (более 3000 адресов).

Этими действиями была обеспечена высокая репрезентативность результатов опроса.
В России активно участвуют в ДРВ около 4000 российских кранчеров, всего на анкету ответили почти 650 человек, что составляет более 16 %. В большинстве своем это мужчины (97%) в возрасте от 23 до 50 лет (87%) (рис.1) с высшим (80%) образованием (преимущественно (55%) техническим) (рис.2).

Для сравнения отметим, что в опросе WCG участвовало 90% мужчин, а 68% респондентов были в возрасте от 25 до 54 лет.
Рис. 1. Возраст респондентов (полных лет)
Рис. 2. Распределение респондентов по уровню образования

Раздел 3. Информационно-коммуникационные системы и области их применения 347
Подавляющее большинство респондентов (96%) – это кранчеры -
непосредственные участники ДРВ, к основателям ДРВ-команд отнесли себя 3 %
опрошенных.

На рисунке 3 приведено распределение кранчеров по стажу занятий ДРВ.
Половина из них занимается ДРВ более 3 лет, в том числе 17 % имеют стаж
более 7 лет.

Рис. 3. Распределение респондентов по стажу занятий кранчерством

Интересно, что отвечая на вопрос о том, что их привлекает участвовать в ДРВ (разрешалось выбрать не один вариант ответа), почти 93% респондентов отметили свое стремление помочь научным исследованиям, 51% - свою причастность к научным открытиям, а 27% - просто «спортивный» интерес. Выявлено, что мощности, которыми располагают кранчеры для ДРВ, распределились следующим образом:

- 1 или 2 компьютера стандартной конфигурации – 76%;
- 1 вычислительный сервер или много компьютеров – 17%;
- много серверов или компьютеров – 7%.

Интересны данные относительно той тематики проектов ДРВ, в которой участвуют кранчеры (рис.4). Здесь доминируют две области знаний: астрономия (57%) и биология/медицина (57%). Немалое количество респондентов (44%) участвуют в проектах из области математики и физики. Если учесть еще, что 17 % участников опроса выбрали вариант ответа «любая тематика», то становится очевидным, что осуществляя ДРВ в избранной тематике, кранчеры интересуются работами в проектах других направлений.

Рис.4. Распределение кранчеров по тематике проектов ДРВ. Заметим, что более трех четвертей опрошенных представлены на сайте boinc.ru, 40% - на сайтах проектов и почти четверть (23%) – на сайте команды.

Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего (рис.5). Такое предпочтение в отношении платформы BOINC респонденты объясняли тем, что это самая распространенная платформа (56%), 4% кранчеров сослались на то, что им посоветовали так поступить их коллеги, а 36% опрошенных ничего не знают о других платформах.

Рис. 5. Присутствие кранчеров на сайтах ДРВ

Данные социологического опроса позволяют сделать некий обобщающий вывод относительно российских кранчеров: это люди, с высоким уровнем образования и квалификации (в различных областях знаний); они осознанно подходят к выбору, как самого проекта ДРВ, так и к вопросам взаимодействия и взаимоотношений с его организаторами, а также предпочитают ощущать себя соучастниками исследований, быть в курсе проблем и успехов проекта, к которому присоединились; это партнеры для организаторов проектов.

Можно выстроить следующий усредненный портрет российского кранчера:
это - мужчина (97%); в возрасте от 23 до 50 лет (87%), имеющий высшее (80%) техническое образование (55%), располагающий 1-2 компьютерами (76%), использующий платформу BOINC (96%) для оказания помощи науке (93%). Задавался вопрос о том, как вообще у кранчеров возникает доверие к проектам ДРВ. Ответы кранчеров распределились так: если они имеют доступ к подробной информации о проекте (90%), или когда они могут познакомиться с публикациями проектных результатов (88%) или со ссылками на научные статьи (65%). (рис.6). И почти половина опрошенных (45%) испытывают доверие, если имеется обратная связь с разработчиками.

Рис. 6. Из чего складывается доверие кранчеров к проектам ДРВ Были выявлены предпочтения российских кранчеров, на которые они опираются, участвуя в тех или иных проектах ДРВ. Так, более половины

Раздел 3. Информационно-коммуникационные системы и области их применения 349
опрошенных - 54 % кранчеров – готовы участвовать в реализации национальных проектов, если им будет предоставлена подробная информация о целях и задачах, в то же время 34% вообще готовы к сотрудничеству без предварительных условий (рис.7).

Рис.7. О готовности респондентов участвовать в национальных проектах
Из рисунка 8 видим, что для большинства кранчеров значимо, как определены цели и задачи ДРВ-проектов из разных отраслей. Чуть более трети из них готовы участвовать без каких-то условий.

Рис. 8. О готовности участвовать в ДРВ-проектах из разных отраслей
На рисунке 9 сведена информация о том, какие результаты проектов ДРВ наиболее интересны кранчерам. Это фотографии, графики, гистограммы, ссылки на научные публикации (около трех четвертей опрошенных). Чуть более половины респондентов заинтересованы знать о ближайших планах разработчиков (56%) и о том, где проект упомянут в СМИ (55%). В меньшей степени кранчеры хотели бы «копаться» в табличных данных.

Интересы кранчеров к результатам ДРВ-проектов из разных отраслей не сильно отличались: визуализация (графики, фотографии и пр.), планы разработчиков и ссылки на публикации.

Информационное общество: образование, наука, культура и технологии будущего
Рис. 9. Какие результаты проектов ДРВ интересны кранчерам Приведем обобщенные пожелания кранчеров к новым проектам ДРВ (рис.10).

Рис.10. Доля кранчеров, отметивших пожелания к новым проектам ДРВ
Два важнейших из них – понятное краткое описание проекта (81%) и публикация актуальных новостей о нем (77%). Следующие три пожелания – постоянно поддерживать сайт (59%), следить за наличием новых заданий (57%), отвечать на вопросы кранчеров (53%). И последнее – создавать версии приложений для различных платформ (47%).

В заключении отметим, что выполненное исследование посвящено чрезвычайно важной, с точки зрения развития распределенных вычислений, теме - отношения интернет-сообщества к проблематике добровольных распределенных вычислений. Представленные результаты обработки, фактически, первого, проведенного в России, многофакторного
социологического опроса, позволили определить предпочтения и пожелания кранчеров в отношении различных проектов ДРВ, что создает предпосылки для повышения эффективности работы проектных групп, а также очерчивает Раздел 3. Информационно-коммуникационные системы и области их применения, перспективы повсеместного внедрения и поддержки распределенных информационно- вычислительных сред.

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

Скриншот 06-05-2021 180453.png

Скриншот 06-05-2021 180520.png

Скриншот 06-05-2021 180536.png

Скриншот 06-05-2021 180554.png

Скриншот 06-05-2021 180609.png

[Lesnik75]

Есть мнение, что эти пресловутые "распределенные вычисления" были предтечей fucking mining.
Сперва протестили сколько особо одаренных готовы тратить электроэнергию за просто так, потом подключили некий профит и - и всё заверте…
A plague on both your houses (с) William наш Shakespeare.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

Есть мнение, что эти пресловутые "распределенные вычисления" были предтечей fucking mining.
Сперва протестили сколько особо одаренных готовы тратить электроэнергию за просто так, потом подключили некий профит и - и всё заверте…
A plague on both your houses (с) William наш Shakespeare.

мнений много, пока никто не доказал обратного...

[SETI_home_v8]

Майское обновление: OpenPandemics - COVID-19

СПОЙЛЕР »

Майское обновление: OpenPandemics - COVID-19
27 мая 2021 г.

Резюме

Проект добавил мощность графического процессора к существующей мощной мощности процессора, которая поддерживает исследования для потенциальных методов лечения COVID-19.

Background

https://www.worldcommunitygrid.org/r...n1/overview.do
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=666
OpenPandemics - COVID-19 был создан, чтобы ускорить поиск потенциальных методов лечения COVID-19. Проект также направлен на создание набора инструментов с открытым исходным кодом для быстрого реагирования, который поможет всем ученым быстро искать методы лечения в случае будущих пандемий.

В конце 2020 года исследователи объявили, что отобрали 70 соединений (из первоначальной группы примерно 20000), которые могут быть многообещающими для исследования в качестве потенциальных ингибиторов вируса, вызывающего COVID-19. В настоящее время проводятся лабораторные испытания 25 из этих соединений.

Рабочие единицы GPU

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=693
https://www.worldcommunitygrid.org/f...43311_offset,0
Недавно мы завершили бета-тестирование и выпустили рабочие блоки GPU для этого проекта. В настоящее время проект рассылает 1700 новых рабочих единиц каждые 30 минут. Мы ожидаем, что в обозримом будущем мы будем рассылать рабочие задания GPU для графические процессоры такими темпами.

Мы продолжим создавать и выпускать обычные рабочие единицы, использующие мощность процессора. Это поможет поддерживать работу в хорошем темпе и гарантирует, что каждый, кто хочет внести свой вклад в вычислительную мощность, сможет принять в ней участие.
Стресс-тест технической инфраструктуры World Community Grid
Ранее в этом месяце техническая группа World Community Grid хотела определить верхний предел вычислительной мощности для программы и выяснить, сможет ли текущая инфраструктура поддерживать нагрузку, если мы предоставим достаточно работы графического процессора для удовлетворения спроса.

Ученые из OpenPandemics - COVID-19 предоставили нам примерно 30 000 пакетов работы графического процессора (равного объему работы, выполненной процессорами за 10 месяцев), и мы позволили этим пакетам работать до тех пор, пока они не будут полностью обработаны.

Стресс-тест длился восемь дней, с 26 апреля по 4 мая 2021 года. Спасибо всем, кто участвовал в этом важном тесте. Мы ожидаем, что вскоре техническая команда представит сообщение на форуме, в котором будут обобщены все, что они узнали о текущих возможностях и ограничениях World Community Grid.

Текущее состояние рабочих единиц

Процессор
Доступно для скачивания: 1322 партии
В процессе: 6240 пакетов
Выполнено: 44 810 партий
5596 партий за последние 30 дней
В среднем 186,5 пакетов в день
Предполагаемое отставание: 7,1 дня *

* Исследовательская группа строит больше рабочих единиц.
GPU
В процессе: 2391 партия
Выполнено: 37 569 партий
35 296 партий за последние 30 дней
(во многом из-за стресс-теста)
В среднем 1176,5 в день
(опять же, во многом из-за стресс-теста)
Щелкните здесь, чтобы узнать больше о ежемесячных обновлениях проекта World Community Grid.

EY0aQIyU8AAojeJ.jpg

[SETI_home_v8]

Как иногда полезно отвлечься от компьютера и посидеть в тишине!

СПОЙЛЕР »

Зашел как то в гости друг, на работе, говорит, прохожу реабилитацию, редкой минеральной водой поят, Зайечицкая горькая, попробуй, а то я минералку не люблю и в таких количествах не попиваю, остается... Вода дорогая, но полезная... Потому и дорогая, что полезная, практически как коньяк по Евгению Леонову. Посидели, друг ушел, вода осталась.

А на следующий день статью писать с коллегами про оптимизацию и распараллеливание канонизатора, они свою часть уже сделали, осталась моя с математикой выполняемых парастрофических преобразований и диагонализации и соответствующими алгоритмами.

Вода, мягко говоря, специфическая: мало того, что не газированная, так и еще и по вкусу левомецетин с небольшим количеством соды и капелькой йода. Опрокинул стакан залпом (организм, прими как лекарство), собрался с мыслями, начал писать. Прошло пару часов, мысли в голову так и лезут, но что-то живот начало подкручивать. И чем ближе к сути парастрофических преобразований, тем, как назло, все сильнее и сильнее (влияние парастрофических преобразований на биологические объекты не исследовано, надо будет заняться в перспективе . Парастрофические преобразования, несмотря на страшное название, выполняются путем перестановки строк в ортогональном массиве размером 3 x N^2, где первая строка отвечает за номера строк элементов латинского квадрата, вторая — за номера столбцов, а третья — за стоящие в ячейках значения.

Еще бы и картинку нарисовать к этому, но нет, сперва все же следует посетить уединенное заведение, а уже потом — картинки и все остальное, уж больно хорошо живот крутит. Что ж такое, то ли съел что-то не то... Чай с мятой — ел, бутеры — ел, вроде все как всегда...

В заведении хорошо, прохладно, тихо, никто не мешает, только компьютера не хватает: я тут, верхом, а писанина то — она там осталась... Ну да ладно, пользуясь моментом, отложим ее пока в сторону на полчасика и обдумаем одну интересную мысль... А нельзя ли обобщить классический ортогональный массив размера 3 x N^2? 3 x N^2 — это ЛК. А 4 x N^2 — это же пара ОЛК!!! И в нем тоже можно переставлять строки, т.е. фактически сделать обобщение парастрофических преобразований! А 5 x N^2? А это тройка MOLS. Ну и т.д. Как иногда полезно отвлечься от компьютера и посидеть в тишине!

Когда творческий позыв наконец пришел в норму, вернулся к компьютеру, статью отложил и начал обдумывать пришедшую идею. Закодил, проверил, оказалось, что в голове все сложилось правильно, работает!

PS. Ну а к вечеру, когда творческий эффект проявился не только у меня, но и у других членов семьи, решили на семейном совете почитать этикетку, интересно же, какие катионы и анионы дают такой горький вкус. В Абхазии помнится из источника сероводородную воду пили, жарко было, но до этой ей далеко... Оказалось, что эта минеральная вода обладает...

природным слабительным эффектом и рекомендуется при запорах! Скажи мне, кто твои друзья, и я скажу тебе, кто ты! Не один я подшучиваю, иногда и самому достается в отместку. Одну бутылочку я уработал, еще одна осталась, на работу с собой возьму в пятницу, коллег угощу... Они наверное такую страшно полезную и не пробовали, а в творческом порыве можно, например, серьезно продвинуть стратегические показатели кафедры, а то вечно мы что-то где-то недовыполняем...

Теперь по существу. Итак, очень простым преобразованием (обобщение известных парастрофических) можно из имеющейся пары ОЛК получить еще одну неизоморфную ей пару ОЛК, что позволяет удвоить имеющуюся коллекцию КФ ОДЛК. Точнее, удвоить можно ОЛК, с ОДЛК сложнее: для них удвоения не будет, но найденные ЛК в составе ОЛК можно скормить канонизатору, что иногда дает КФ ОДЛК. Из 4!=24 возможных комбинаций интерес представляет одна, в которой значения кортежа [x, y, v1, v2] изменяются на [v1, v2, x, y]. Остальные преобразования можно получить комбинацией данного с известными парастрофическими. Пример: возьмем 1-КФный цикл-4 и одну из пар ОДЛК в его составе

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 0 6 7 9 8 3 4 5

3 6 7 9 8 4 2 5 1 0

4 0 8 5 2 3 7 1 9 6

5 9 4 8 3 6 0 2 7 1

7 8 6 4 0 1 3 9 5 2

6 4 5 2 1 7 9 0 3 8

9 5 1 7 6 0 4 8 2 3

2 3 9 0 5 8 1 4 6 7

8 7 3 1 9 2 5 6 0 4


1 2 0 3 4 8 5 6 9 7

8 3 9 7 1 6 2 4 0 5

2 8 7 0 5 3 6 9 1 4

7 5 6 4 2 9 8 0 3 1

6 4 8 1 0 2 3 7 5 9

3 0 4 9 6 5 7 1 2 8

0 6 1 5 7 4 9 2 8 3

5 7 3 2 9 0 1 8 4 6

9 1 2 8 3 7 4 5 6 0

4 9 5 6 8 1 0 3 7 2

Применим к ней новое преобразование, в результате чего получается следующая пара ОЛК:

7 0 6 4 2 3 5 9 8 1

3 2 0 7 8 5 9 6 1 4

0 9 3 1 7 6 2 4 5 8

4 8 2 0 1 9 7 5 6 3

1 7 9 2 0 8 6 3 4 5

9 6 5 8 3 1 4 7 0 2

6 3 4 9 5 0 8 1 2 7

8 1 7 5 6 4 0 2 3 9

5 4 1 6 9 2 3 8 7 0

2 5 8 3 4 7 1 0 9 6


5 0 7 6 9 1 4 8 3 2

7 8 1 2 6 5 3 4 0 9

2 5 4 1 8 3 6 7 9 0

4 1 0 3 7 2 9 6 8 5

8 6 9 5 4 7 1 0 2 3

6 2 8 4 3 9 0 1 5 7

0 9 5 7 2 6 8 3 1 4

9 4 3 0 5 8 7 2 6 1

1 3 6 9 0 4 2 5 7 8

3 7 2 8 1 0 5 9 4 6


ЛК в ее составе ортогональны друг другу, но ДЛК не являются. Чтобы сделать из них ДЛК, применим к ним процедуру канонизации (поиска подходящих трансверсалей в их составе, диагонализации, т.е. установки этих трансверсалей на главную и побочную диагонали и проверки полученного ДЛК на наличие ОДЛК). В результате для первого квадрата получается следующее множество ДЛК, имеющих ОДЛК:


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 0 4 3 6 9 8 5 7

3 6 4 7 5 1 2 0 9 8

8 0 1 5 9 3 7 2 4 6

6 7 9 8 1 2 3 5 0 4

9 3 8 0 6 7 5 4 1 2

2 9 7 1 0 4 8 6 3 5

5 4 3 6 7 8 1 9 2 0

7 8 5 9 2 0 4 3 6 1

4 5 6 2 8 9 0 1 7 3


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 0 4 8 9 7 5 3 6

3 5 8 0 7 6 4 1 9 2

4 7 3 6 5 8 0 9 2 1

5 0 9 8 1 7 2 4 6 3

8 9 1 7 2 4 3 6 5 0

2 4 6 5 3 0 9 8 1 7

7 6 4 1 9 2 5 3 0 8

9 8 5 2 6 3 1 0 7 4

6 3 7 9 0 1 8 2 4 5


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 3 0 5 7 8 9 6 4

7 8 4 1 6 3 9 0 2 5

2 5 6 9 1 0 7 8 4 3

8 9 0 4 7 2 3 5 1 6

4 0 9 6 3 8 2 1 5 7

3 6 7 8 0 1 5 4 9 2

9 3 1 5 2 4 0 6 7 8

6 4 5 7 8 9 1 2 3 0

5 7 8 2 9 6 4 3 0 1


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 0 4 5 8 9 3 6 7

6 4 7 9 2 1 5 8 3 0

7 5 9 1 3 2 0 6 4 8

3 9 8 7 6 4 1 0 5 2

9 0 5 8 7 3 4 1 2 6

4 7 3 5 9 6 8 2 0 1

5 6 1 0 8 9 2 4 7 3

8 3 6 2 1 0 7 5 9 4

2 8 4 6 0 7 3 9 1 5


Для второго, соответственно:


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 0 4 8 9 7 5 3 6

3 5 8 0 7 6 4 1 9 2

4 7 3 6 5 8 0 9 2 1

5 0 9 8 1 7 2 4 6 3

8 9 1 7 2 4 3 6 5 0

2 4 6 5 3 0 9 8 1 7

7 6 4 1 9 2 5 3 0 8

9 8 5 2 6 3 1 0 7 4

6 3 7 9 0 1 8 2 4 5


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 0 4 3 6 9 8 5 7

3 6 4 7 5 1 2 0 9 8

8 0 1 5 9 3 7 2 4 6

6 7 9 8 1 2 3 5 0 4

9 3 8 0 6 7 5 4 1 2

2 9 7 1 0 4 8 6 3 5

5 4 3 6 7 8 1 9 2 0

7 8 5 9 2 0 4 3 6 1

4 5 6 2 8 9 0 1 7 3


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 0 4 5 8 9 3 6 7

6 4 7 9 2 1 5 8 3 0

7 5 9 1 3 2 0 6 4 8

3 9 8 7 6 4 1 0 5 2

9 0 5 8 7 3 4 1 2 6

4 7 3 5 9 6 8 2 0 1

5 6 1 0 8 9 2 4 7 3

8 3 6 2 1 0 7 5 9 4

2 8 4 6 0 7 3 9 1 5


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 2 3 0 5 7 8 9 6 4

7 8 4 1 6 3 9 0 2 5

2 5 6 9 1 0 7 8 4 3

8 9 0 4 7 2 3 5 1 6

4 0 9 6 3 8 2 1 5 7

3 6 7 8 0 1 5 4 9 2

9 3 1 5 2 4 0 6 7 8

6 4 5 7 8 9 1 2 3 0

5 7 8 2 9 6 4 3 0 1


Среди найденных 8 ДЛК с ОДЛК 2 пары 2-КФных однушек, т.е. 4 новые КФ ОДЛК. Затраты вычислительного времени — несколько секунд на выполнение канонизации (само преобразование выполняется мгновенно), что существенно быстрее, чем поиск КФ ОДЛК в проекте, где "стоимость" получения одной КФ составляет 8,3 ч.

Насколько часто такое будет происходить? Открытый вопрос, нужен эксперимент...

microsoft-visio-drawing.png

vsv3yr5jckw.jpg

[SETI_home_v8]

У Shmya Cluster появился и ARM-сегмент! 🙂

Наверное, все помнят шутку про то, что "Наши микросхемы - самые большие микросхемы в мире!" (*) Прошло время и мы отступаем от традиции гигантизма и, с гордостью, можем сказать совсем по другому - "Наши кластеры - самые маленькие кластеры в мире!" 🙂 Встречайте "Соловья" - ARM-сегмент нашего Shmya Cluster!

В данный момент "Соловей" состоит из 2 узлов вида Raspberry Pi 4 Model B c 4-ядерным CPU Cortex-A72 @ 1.50 ГГц и 4 Gb RAM на борту.
А настоящим кластером это два миникомпьютера делает установленная на "Соловей" система управления очередью заданий SLURM и библиотека MPI, позволяющая писать параллельные программы, исполняющиеся сразу на всех ядрах всех свободных узлов нашего нового кластера! (По крайней мере - некоторые простые программки - работают!).

В качестве интерконнекта выступает WiFi. 🙂 Можно сделать и 1 GbE, но пока так интереснее.
Днём рождения кластера можно считать 3 июня 2021 г, когда на нём удалось впервые запустить SLURM и MPI-версию Hello World.
В данный момент оба узла выполняют расчёт молекулярного докинга в проекте SiDock@home, а стоящая рядом ещё одна "малинка" (только уже версии 3B+ и не входящая в этот кластер) - считает также SiDock@home и Universe@Home.

(*) На самом деле у шутки про микросхемы есть и "второе дно". По ГОСТ-у интегральные микросхемы, по степени интеграции делятся на:

малые интегральные схемы (МИС) — до 100 элементов в кристалле;
средние интегральные схемы (СИС) — до 1000 элементов в кристалле;
большие интегральные схемы (БИС) — до 10 тыс. элементов в кристалле;
сверхбольшие интегральные схемы (СБИС) — более 10 тыс. элементов в кристалле.
Так вот, было время, когда наши СБИС были самыми большими по степени интеграции! 🙂
S7YRqZLxczY.jpg

[SETI_home_v8]

Добровольцы в помощниках

СПОЙЛЕР »

Добровольцы в помощниках
Ученые КарНЦ РАН (г. Петрозаводск) в рамках проекта гражданской науки, привлекая широкую аудиторию, проводят вычислительные эксперименты. При помощи высокопроизводительного виртуального скрининга осуществляется изучение библиотек молекулярных соединений и поиск лекарства от коронавируса. Это позволит получить большие объемы информации о новом научном знании в области медицинской химии и повысит осведомленность общественности о разнообразии современных исследований.

В различных отраслях науки для проведения исследовательских проектов и программ практикуется привлечение граждан-добровольцев. Это сбор, анализ, измерение, обработка и систематизация каких-либо научных данных. В условиях цифровизации за счет подключения к сети интернет помощь ученым может осуществляться большой командой участников со всего мира.

Так, поиск лекарств – довольно трудоемкий и ресурсозатратный процесс, поэтому в этом случае поддержка добровольцев – настоящее подспорье для научного сообщества. Гражданская инициатива по исследованию лекарства против коронавирусной инфекции оказывается особенно полезной в мониторинге определенных сведений, в частности, в виртуальном скрининге.

Специалисты КарНЦ РАН (г. Петрозаводск) для поиска химических соединений, обладающих нужным видом биологической активности для разработки новых лекарственных препаратов от COVID, подключают общественную аудиторию. Применяя программы для молекулярного докинга и виртуального скрининга, ученые задействовали компьютеры обычных пользователей, чтобы производить распределенные вычисления. Представленный опыт создания вычислительной инфраструктуры подтверждает рациональность затраченного времени и эффективность работы, а также способствует привлечению внимания граждан из разных стран к вопросам борьбы с тяжелыми заболеваниями.

Наталия Николаевна Никитина – кандидат технических наук, научный сотрудник лаборатории телекоммуникационных систем Института прикладных математических исследований КарНЦ РАН – рассказала о том, как, привлекая добровольных партнеров, проходит работа ученых с вычислительными ресурсами.

Чем вызвана потребность в исследовании библиотек молекулярных соединений при помощи расчетных методов? Как вычислительные методы помогают осуществлять разработку лекарств?

«Разработка лекарства представляет собой трудоемкую задачу поиска химического соединения, способного создавать устойчивый комплекс с белковой молекулой – «мишенью», отвечающей за развитие заболевания. Такое соединение должно не только обладать искомым терапевтическим действием, но и соответствовать всем критериям безопасности для человека. Задача эта решается в среднем 10-15 лет. Поэтому усилия многих научных групп направлены на то, чтобы повысить эффективность и ускорить разработку лекарства. Это возможно, в том числе, с помощью методов информатики и прикладной математики.

На протяжении многих лет основным способом проведения начального этапа разработки лекарства служил высокопроизводительный скрининг “in vitro” (с лат.  – «в стекле», то есть «в пробирке»). Это метод автоматического роботизированного поиска соединений с искомыми свойствами среди химических веществ в лабораторных условиях – эффективный, но весьма дорогостоящий и имеющий ряд ограничений.

Сегодня существуют и постоянно расширяются различные библиотеки компьютерных моделей молекулярных соединений и их фрагментов, а также программы моделирования биохимических процессов с высокой точностью, что позволяет проводить начальный этап разработки лекарства частично “in silico” (с лат. (искаж.) – «в кремнии», то есть «на компьютере»). Это позволяет значительно снизить стоимость исследований и снять множество ограничений, но в то же время ставит перед учеными новые задачи», – сообщила Наталия Никитина.
Учеными проводится процедура виртуального скрининга. В чем он заключается и как происходит выбор перспективных соединений, исследователь КарНЦ РАН пояснила:

«Виртуальный скрининг – это альтернатива высокопроизводительному скринингу, состоящая в компьютерном моделировании взаимодействия химических соединений с белком-мишенью и оцениванию вероятности образования устойчивых молекулярных комплексов. Виртуальный скрининг не ограничен существующими библиотеками синтезированных молекул и может также использоваться для поиска соединений, которые ранее не были синтезированы, или для оценки отдельных фрагментов молекул. Его результатом становится список соединений, потенциально имеющих высокую требуемую биохимическую активность. На следующих этапах разработки лекарства проводится отбор и оптимизация среди них. Для проведения виртуального скрининга требуются значительные вычислительные ресурсы и временные затраты, поэтому используется, как правило, не обычный настольный компьютер, а целая система высокопроизводительных вычислений».

Рисунок 1. Молекулярный докинг для белка-мишени коронавируса. Низкомолекулярное соединение стыкуется с белком в специальной области - сайте связывания.

Какую систему высокопроизводительных вычислений вы используете для проведения виртуального скрининга?

«Мы организовали и поддерживаем систему добровольных вычислений. Это распределенная система, к которой могут подключаться компьютеры со всего мира, подключенные к сети интернет. Если вычислительная мощность отдельного настольного компьютера невелика, а на ночь он вообще выключается, то сотни и тысячи таких компьютеров образуют целый «виртуальный» суперкомпьютер, слаженно работающий над общей задачей. По такому принципу работают многие научные проекты, а потенциальная суммарная мощность добровольных вычислений существенно превышает все суперкомпьютеры мира, вместе взятые», – сообщила молодой ученый.

Рисунок 2. Схематическое изображение виртуального скрининга: среди множества низкомолекулярных соединений выбираются наиболее хорошо стыкующиеся с белком-мишенью.

Проект добровольных вычислений SiDock@home (по поиску лекарства от ковида) функционирует с октября 2020 года и является междисциплинарным на стыке медицинской химии, биоинформатики и математики.

Ранее карельские ученые выполняли виртуальный скрининг малого масштаба для немецких ученых из Института экспериментальной дерматологии при университете Любек, которые исследуют редкое дерматологическое заболевание.

«Мы встретились с ними на научной конференции и объединили усилия по организации вычислений, а затем познакомились со словенскими учеными-биологами Чртомиром Подлипником из Университета Любляны и Марко Юкичем из Университета Марибора, которые занимаются современными технологиями разработки лекарств. Их усилия направлены на полный цикл разработки лекарства от социально значимых заболеваний, таких как коронавирус или вирус Эбола. Во время пандемии коронавируса SARS-CoV-2 потребовались большие вычислительные мощности, собрать которые позволило сообщество добровольных вычислений. Это, на самом деле, уникальная возможность получить в единоличное распоряжение целую высокопроизводительную вычислительную систему. В работе мы используем программу молекулярного докинга (моделирования стыковки химического соединения и белка-мишени) CmDock, разработанную словенскими коллегами. Это программа с открытым исходным кодом, разработанная на основе другой программы RxDock, ранее доказавшей свою эффективность в других проектах. CmDock активно развивается и совершенствуется», – отметила Наталия Никитина.

В проекте специалистов КарНЦ РАН принимает участие несколько тысяч пользователей из разных стран мира. Наиболее активные участники из России, Украины, Германии, Великобритании, США.

Как пришла идея привлечь к исследованиям простых пользователей, и что вам дает такая помощь от гражданской науки? Что дает это самому добровольцу?

«Помимо предоставления своих компьютеров, некоторые из них помогают адаптировать вычислительное приложение для различных компьютерных платформ и протестировать его. Сообщество добровольных вычислений сложилось задолго до нашего проекта, в нем существуют различные механизмы поощрения участников, составления рейтингов согласно личному вкладу каждого, оперативного привлечения дополнительных вычислительных мощностей. Сами добровольцы при этом получают информацию о проводимых исследованиях в научно-популярной форме, могут участвовать в их обсуждениях, расширяют свои знания о вычислительных технологиях и могут в реальном времени наблюдать за решением научной задачи. Более того, участники ряда крупных проектов (в ближайшем будущем и нашего) могут получать за свой вклад денежное вознаграждение в форме криптовалюты Gridcoin.

Мы, в частности, рады, что наш проект позволил привлечь интерес новых участников, которые раньше не знали о добровольных вычислениях: так, к нам присоединились несколько научных организаций, чтобы предоставлять компьютерные мощности», – объяснила Наталия Никитина.

Эта клиент-серверная система COVID.SI проста в обращении? Как на практике работает схема добровольных вычислений?

«Наш проект SiDock@home основан на клиент-серверной системе BOINC, которая вот уже более 20 лет широко используется для организации добровольных вычислений. Схема подключения достаточно простая: нужно скачать и установить на свой компьютер программу BOINC, в ней выбрать проект или несколько проектов, к которым вы хотите присоединиться. После этого компьютер начнет автоматически получать задания и выполнять их в фоновом режиме, не мешая основной деятельности, – исследователь КарНЦ РАН раскрывает суть добровольной помощи и призывает к участию. – Присоединяйтесь к поиску лекарств!».
Какие новые математические модели вам позволяет разрабатывать этот проект?

«Чем мощнее и сложнее суперкомпьютер (даже «виртуальный»), тем труднее им эффективно управлять. Мне и моим коллегам интересны новые знания о процессах распределенных вычислений, принципы эффективной организации вычислительного процесса, законы функционирования сообщества добровольцев. Мы разрабатываем математические модели управления заданиями, оптимального дублирования заданий, схем достижения консенсуса между результатами, полученными от разных участников. Математика помогает эффективнее исследовать химическое пространство и достигать результатов, на которые в обычной лаборатории потребовались бы десятки лет. Переход к математическим абстракциям позволяет смоделировать несуществующие ранее ситуации: например, что будет, если компьютеры начнут соревноваться между собой за скорейшее нахождение химических соединений-кандидатов в лекарства?

Оказывается, что подобное соревнование в разы увеличивает эффективность поиска химических соединений. А «подсказать» компьютерам соревноваться можно программно. С тем же успехом математические методы могут помочь ускорить сверку результатов, сделать подделку результатов нецелесообразной и т.д.», – пояснила молодой ученый.

Каких результатов вы ожидаете от этого проекта? Чем подтверждается на данном этапе исследования эффективность решения вычислительно-ресурсоемких задач при помощи добровольцев?

«Добровольные вычисления используются многими научными организациями и позволяют получить значимые научные результаты. Так, в начале 2020 года в проекте добровольных вычислений Rosetta@home была оперативно получена молекулярная структура шиповидного белка коронавируса SARS-CoV-2, играющего ключевую роль в патогенезе. Сообщество добровольцев позволило на несколько недель опередить научный коллектив, который получил такую модель в лаборатории под криоэлектронным микроскопом. На счету добровольных вычислений еще целый ряд научных открытий.

На данном этапе наша команда, конечно, с нетерпением ждет проверки текущих результатов в реальной лаборатории. Мы выявили ряд перспективных химических соединений, которые необходимо протестировать. Привлеченных нами ресурсов добровольцев достаточно, чтобы оперативно провести виртуальный скрининг миллиарда химических соединений (таков объем библиотеки, с которой мы работаем) за считанные недели. Мы продолжаем вычисления и надеемся существенно продвинуться в поиске лекарства от коронавируса. Даже несмотря на то, что лекарство еще не разработано, промежуточные результаты помогают расширить знания о жизненном цикле вируса, а наши наработки послужат для разработки лекарств и от других заболеваний», – нацелена Наталия Никитина.

Итак, важность поддержки гражданской науки в глобальных научных исследованиях как формата сотрудничества с учеными доказана содействием развитию инноваций и распространению передовых идей.
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
https://scientificrussia.ru/articles...-pomoshchnikah

graphic2.jpg

graphic3.jpg

[SETI_home_v8]

Проект распределённых вычислений в сфере фундаментальной физики LHC@Home 1

СПОЙЛЕР »

Проект распределённых вычислений в сфере фундаментальной физики LHC@Home 1

Большой адронный коллайдер и Европейский центр по ядерным исследованиям.

В СССР в 1980-е годы был создан проект Ускорительно-накопительного комплекса (УНК) — сверхпроводящего протон-протонного коллайдера в Институте физики высоких энергий (ИФВЭ) в Протвино. Он превосходил бы по большинству параметров LEP и Тэватрон (США) и должен был позволить разгонять пучки элементарных частиц с энергией 3 тераэлектронвольта (ТэВ). Его основное кольцо длиной 21 километр был построено под землёй в 1994 году, однако из-за нехватки средств проект в 1998 году был заморожен, построенный в Протвино тоннель — законсервирован (были достроены только элементы разгонного комплекса), а главный инженер проекта Геннадий Дуров уехал на работу в США.

В 1989 году в Швейцарии под эгидой Европейского центра по ядерным исследованиям (CERN) был введён в эксплуатацию Большой электрон-позитронный коллайдер (LEP). Для него на глубине 50-175 метров в долине Женевского озера был построен кольцевой тоннель длинной 26,7 километра.

Вместо строительства собственных коллайдеров физики разных стран решили объединиться в рамках международного проекта, идея создания которого зародилась ещё в 1980-х годах. После окончания экспериментов на швейцарском LEP его оборудование было демонтировано, и на его месте начато строительство Большого адронного коллайдера (БАК, Large Hadron Collider, LHC) — самого мощного в мире кольцевого ускорителя заряженных частиц на встречных пучках, на котором будут сталкиваться пучки протонов с энергиями столкновения до 14 ТэВ и ионы свинца с энергиями столкновения до 1150 ТэВ.

В 1995 году стоимость создания БАК оценивалась в 2,6 миллиарда швейцарских франков без учёта стоимости проведения экспериментов. Планировалось, что эксперименты должны будут начаться через 10 лет — в 2005 году. В 2001 году бюджет CERN был сокращён, а к стоимости строительства было добавлено 480 миллионов франков (общая стоимость проекта к тому времени составляла около 3 миллиардов франков), и это привело к тому, что пуск коллайдера был отложен до 2007 года.
10 сентября 2008 года в БАК был запущен первый пучок протонов.

Планировалось, что через несколько месяцев на коллайдере будут осуществлены первые столкновения, однако 19 сентября из-за дефектного соединения двух сверхпроводящих магнитов на БАК произошла авария: магниты были выведены из строя, в тоннель вылилось более 6 тонн жидкого гелия, в трубах ускорителя был нарушен вакуум.

Коллайдер пришлось закрыть на ремонт. Несмотря на аварию 21 сентября 2008 года состоялась торжественная церемония введения БАК в строй. Первоначально опыты собирались возобновить уже в декабре 2008 года, однако затем дата повторного запуска была перенесена на сентябрь, а после — на середину ноября 2009 года, при этом первые столкновения планировалось провести лишь в 2010 году. Первые после аварии тестовые запуски пучков ионов свинца и протонов по части кольца БАК были произведены 23 октября 2009 года. 23 ноября в детекторе ATLAS были произведены первые столкновения пучков, а 31 марта 2010 года коллайдер заработал на полную мощность: в тот день было зарегистрировано столкновение пучков протонов на рекордной энергии в 7 ТэВ. В апреле 2012 года была зафиксирована ещё большая энергия столкновений протонов — 8 ТэВ.

В 2009 году стоимость БАК оценивалась от 3,2 до 6,4 миллиарда евро, что делало его самым дорогим научным экспериментом в истории человечества.

Над созданием Большого адронного коллайдера работали более 700 российских физиков. Россия финансировала сооружение как детекторов, всех четырёх, так и самого ускорителя. Доля примерно, если говорить о детекторах, это в среднем около 5%. Если говорить об ускорителе, то порядка 3%. Это деньги, которые Минобрнауки, Агентство по науке и инновациям выделяло специально на эти цели, в наши институты, и институты на эти деньги закупали всё необходимое. Каждый институт, участвующий в проекте, брал на себя определенный участок работы — разработку или создание определенных узлов и приборов.

Цели эксперимента

Основной целью строительства БАК было уточнение или опровержение Стандартной модели — теоретической конструкции в физике, описывающей элементарные частицы и три из четырёх фундаментальных взаимодействия: сильное, слабое и электромагнитное, за исключением гравитационного. Формирование Стандартной модели было завершено в 1960-1970-х годах, и все сделанные с тех пор открытия, по мнению учёных, описывались естественными расширениями этой теории. При этом Стандартная модель объясняла, каким образом взаимодействуют элементарные частицы, но не отвечала на вопрос, почему именно так, а не иначе.

• Одной из главных задач БАК называли экспериментальное доказательство существования бозона Хиггса. Согласно Стандартной модели, бозон Хиггса фактически создаёт всю массу во Вселенной. Существование этой частицы было предсказано ещё в 1960 году британским физиком Питером Хиггсом (Peter Higgs), однако до сооружения БАК её не удавалось обнаружить экспериментально. При столкновении двух заряженных частиц на БАК они аннигилируются и выделяется энергия достаточная для "рождения" искомой частицы — бозона Хиггса.
• При помощи БАК физики, возможно, смогут ответить на вопрос, почему видимая материя составляет всего около 4 процентов Вселенной, в то время как остальная часть — это тёмная материя и "тёмная энергия", которые участвуют только в гравитационном взаимодействии.
• При помощи БАК физики надеются лучше понять, что представляла из себя Вселенная в первые мгновения после Большого Взрыва.
• Учёные также рассчитывают ответить на другой важный вопрос, стоящий перед Стандартной моделью: почему в существующей Вселенной так мало антиматерии, хотя, теоретически, после Большого Взрыва антиматерии и материи должно было образоваться поровну?
• Возможно, БАК поможет доказать или опровергнуть теорию о том, что кроме привычных нам четырёх измерений (пространства и времени) существуют и другие измерения, которые постулируются в "теории струн", описывающей явления, которые выходят за рамки Стандартной модели и её более простых расширений.

Учёные отмечали, что если бы на БАК не удалось добиться открытия бозона Хиггса (в прессе его иногда называли "частицей бога") — это поставило бы под вопрос всю Стандартную модель, что потребовало бы полного пересмотра существующих представлений об элементарных частицах.

Научные результаты

Первые данные экспериментов на БАК были опубликованы в декабре 2009 года. 13 декабря 2011 года специалисты CERN заявили, что в результате исследований на БАК им удалось сузить границы вероятной массы бозона Хиггса до 115,5-127 ГэВ и обнаружить признаки существования искомой частицы с массой около 126 ГэВ. В том же месяце было впервые объявлено об открытии в ходе экспериментов на БАК новой частицы, не являвшейся бозоном Хиггса и получившей название χb (3P).

4 июля 2012 года руководство CERN официально заявило об обнаружении с вероятностью 99,99995 процента новой частицы в области масс около 126 ГэВ, которая, по предположениям учёных, скореё всего и была бозоном Хиггса. Этот результат руководитель одной из двух научных коллабораций, работавших на БАК, Джо Инкандела (Joe Incandela) назвал "одним из величайших наблюдений в этой области науки за последние 30-40 лет", а сам Питер Хиггс объявил обнаружение частицы "концом целой эры в физике".

Технические особенности

БАК располагается в тоннеле, построенном для LEP. Большая его часть лежит под территорией Франции. Тоннель содержит две трубы, которые почти на всей своей протяжённости идут параллельно и пересекаются в местах расположения детекторов, в которых будут осуществляться столкновения адронов — частиц, состоящих из кварков (для столкновений используются ионы свинца и протоны).

Разгоняться протоны начинают не в самом БАК, а во вспомогательных ускорителях. Пучки протонов "стартуют" в линейном ускорителе LINAC2, затем в ускорителе PS, после чего они попадают в кольцо супер протонного синхротрона (SPS) длинной 6,9 километра и уже после этого оказываются в одной из труб БАК, где ещё в течение 20 минут им будет придана энергия до 7 ТэВ. Эксперименты с ионами свинца будут начинаться в линейном ускорителе LINAC3. Пучки удерживаются на траектории 1600 сверхпроводящими магнитами, многие из которых весят до 27 тонн. Эти магниты охлаждаются жидким гелием до сверхнизкой температуры: 1,9 градуса выше абсолютного нуля, холоднеё открытого космоса.

На скорости в 99,9999991 процента скорости света, совершая более 11 тысяч кругов по кольцу коллайдера в секунду, протоны сталкиваются в одном из четырех детекторов — наиболее сложных систем БАК.

На БАК работают 4 основных и 3 вспомогательных детектора:

• ALICE (A Large Ion Collider Experiment)
• ATLAS (A Toroidal LHC ApparatuS)
• CMS (Compact Muon Solenoid)
• LHCb (The Large Hadron Collider beauty experiment)
• TOTEM (TOTal Elastic and diffractive cross section Measurement)
• LHCf (The Large Hadron Collider forward)
• MoEDAL (Monopole and Exotics Detector At the LHC).

Каждый из детекторов вместе с проводимыми на нем экспериментами получил собственное наименование. Среди 4 главных детекторов два имеют многоцелевой характер — ATLAS и CMS, два других предназначены для специальных экспериментов — ALICE и LHCb.

Детектор ATLAS предназначен для поиска новых неизвестных частиц, которые могут подсказать ученым пути поиска "новой физики", отличной от Стандартной модели. Детектор CMS предназначен для получения бозона Хиггса и исследования темной материи.

Детектор ALICE предназначен для исследований материи после Большого Взрыва и поиска кварк-глюонной плазмы.

Детектор LHCb исследует причину превалирования материи над антиматерией и исследует физику b-кварков.

Планируется ввести в строй ещё три детектора: TOTEM, LHCf и MoEDAL.
Как и сам БАК, его детекторы представляют собой весьма массивные сооружения. Так, наименьший из 4 главных детекторов, LHCb, имеет размеры 21 м в длину, 13 м в ширину, 10 м в высоту и массу 5 600 т. Его более крупные аналоги ATLAS, CMS, ALICE весят 7 000, 12 500 и 10 000 т соответственно. Наибольший по величине детектор, ATLAS, занимает пространство, равное примерно половине собора Парижской Богоматери (46 м в длину, 26 м в ширину и высоту). Каждый из детекторов также отличает комплексная, многоуровневая структура: они состоят из ряда систем и подсистем (субдетекторы и др.), собранных из множества других компонентов, и т.д.

Для обработки результатов экспериментов на БАК используется выделенная распределённая компьютерная сеть GRID, способная передавать до 10 гигабит информации в секунду в 11 вычислительных центров по всему миру. Каждый год с детекторов считывается более 15 петабайт (15 тысяч терабайт) информации: суммарный поток данных четырёх экспериментов может достигать 700 мегабайт в секунду.

Отмечалось, что проект масштаба БАК не под силу создать одной стране. Он создавался усилиями не только 20 государств-участников CERN: в его разработке принимали участие более 10 тысяч учёных из более чем ста стран земного шара. С 2009 года проектом БАК руководит генеральный директор CERN Рольф-Дитер Хойер (Rolf-Dieter Heuer). В создании БАК принимает участие и Россия как член-наблюдатель CERN: в 2008 году на Большом адронном коллайдере работало около 700 российских учёных.

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

pic_80564a3d.jpg

[SETI_home_v8]

Моделирование Вселенной на мобильном телефоне

СПОЙЛЕР »

Моделирование Вселенной на мобильном телефоне

Обзор

В наблюдаемой Вселенной около двух триллионов галактик, и эволюция каждой из них чувствительна к присутствию всех остальных. Можем ли мы поместить все это в компьютер или даже мобильный телефон, чтобы смоделировать эволюцию Вселенной? В недавней статье мы представили идеально параллельный алгоритм для космологического моделирования, которое решает этот вопрос.

Современная космология полагается на очень большие наборы данных для определения содержания нашей Вселенной, в частности, количество темной материи и темной энергии. Эти большие наборы данных включают координаты и электромагнитные спектры очень далеких галактик, до 20 миллиардов световых лет от нас. В следующем десятилетии миссия Евклида и Обсерватория Веры Рубина, в частности, получит информацию о нескольких миллиардах галактик.

Физические проблемы

Установление связи между нашими знаниями физики, например, уравнениями, которые управляют эволюцией темной материи и темной энергией, и астрономические наблюдения требуют значительных вычислительных ресурсов.

Действительно, самые последние наблюдения охватывают огромные объемы: порядка куба со стороной 12 миллиардов световых лет. Поскольку типичное расстояние между двумя галактиками составляет всего несколько миллионов световых лет, мы должны смоделировать около триллиона галактик, чтобы воспроизвести наблюдения
Кроме того, чтобы проследить физику образования этих галактик, пространственное разрешение должно быть порядка десяти световых лет. Поэтому, в идеале моделирование должно иметь коэффициент масштабирования (то есть соотношение между наибольшим и наименьшим физическим длины проблемы) близко к миллиарду. Ни один существующий или даже строящийся компьютер не может достичь такой цели.

Поэтому на практике необходимо использовать приближенные приемы, заключающиеся в «заселении» крупномасштабных структур Вселенной с жуткими (но реалистичными) галактиками. Это приближение дополнительно подтверждается тем фактом, что эволюция галактик компоненты, например звезды и межзвездный газ, связаны с очень быстрыми явлениями по сравнению с глобальной эволюцией космоса.
Использование `` ярких и сложных галактик '' по-прежнему требует моделирования динамики Вселенной с масштабным соотношением около 4000, что вполне возможно с современными суперкомпьютерами.

Проблема вычислительных пределов

Моделирование гравитационной динамики Вселенной - это то, что физики называют N-тело проблема. Хотя уравнения должны быть решаемыми являются аналитическими, поскольку в большинстве случаев в физике решения не имеют простых выражений и требуют численных методов.

Прямое численное решение состоит в явном вычислении взаимодействий между всеми парами тел, также называемые «частицами». Вычисление сил прямым суммированием было предпочтительным методом в космологии в начале развития численного моделирования, в 1970-е годы. В настоящее время он в основном используется для моделирования звездных скоплений и центров галактик. Количество частиц, используемых в моделировании «прямого суммирования», представлено зелеными точками на рис. 1, где ось - N имеет логарифмический масштаб.

Рисунок 1: Эволюция количества частиц, используемых в N- моделировании тела в зависимости от года публикации. Разные символы и цвета соответствуют различным методам, используемым для вычисления гравитационной динамики (прямое суммирование зеленым цветом, продвинутые алгоритмы оранжевым цветом). Для сравнения, закон Мура о производительности компьютера представлен черной пунктирной линией.

Числовая стоимость метода прямого суммирования увеличивается как, количество рассматриваемых пар частиц. По этой причине, несмотря на улучшения, предоставляемые аппаратными ускорителями, такими как графические процессоры (GPU), количество частиц, используемых с этим методом, не может расти так быстро, как в знаменитом «Законе Мура», который предсказывает удвоение производительность компьютерного оборудования каждые 18 месяцев. Закон Мура проверялся около четырех десятилетий (1965-2005 гг.), Но как традиционные аппаратные архитектуры достигли своего физического предела, производительность отдельных вычислительных ядер достигла плато около 2015 г. (см. рис. 2). Следовательно, космологическое моделирование не может просто полагаться на то, что процессоры становятся быстрее, чтобы сократить время вычислений.

Рисунок 2: Однопоточная производительность ЦП как функция времени. Различные товарные знаки и модели представлены разными цветами и символами, как указано в подписи. Этот график основан на скорректированных результатах SPECfp®.

Чтобы снизить стоимость моделирования, большая часть работы в области численной космологии с 1980 г. заключалась в улучшении алгоритмов. Цель состояла в том, чтобы обойти явный расчет всех гравитационных взаимодействий между частицами, особенно для пары, которые являются наиболее удаленными в моделируемом объеме. Эти алгоритмические разработки позволили значительно увеличить в количестве частиц, используемых в космологическом моделировании (см. оранжевые треугольники на рисунке 1). Фактически, с 1990 г. вычислительные мощности в космологии увеличивались быстрее, чем закон Мура, а усовершенствования программного обеспечения добавляли увеличение производительности компьютера (подробнее в этом сообщении в блоге).

В 2020 году с архитектурой современных суперкомпьютеров вычисления больше не ограничиваются количеством операций, которые процессоры могут обработать в заданное время, но из-за присущих им задержек при обмене данными между различными процессорами участвуют в так называемых «параллельных» расчетах. В этих вычислительных методах большое количество процессоров работают вместе, синхронно для выполнения вычислений, слишком сложных для выполнения на обычном компьютере.
https://florent-leclercq.eu/blog.php?page=2

Застой производительности из-за задержек связи теоретизировались в «законе Амдала» (см. рис. 3), названном в честь ученого, который сформулировал ее в 1967 году. Теперь это главная проблема космологического моделирования: без повышения «степени параллелизма »наших алгоритмов, мы скоро выйдем на технологическое плато.

Рисунок 3: Закон Амдала: теоретическое ускорение выполнения программы в зависимости, от количества процессоров выполняющего его, для разных значений параллельной части программы (разные строки). Ускорение ограничено программой. Например, если 90% программы можно распараллелить, теоретический максимальный коэффициент ускорения с использованием большого количества процессоров будет 10.

Подход sCOLA: разделяй и властвуй

Вернемся к решаемой физической проблеме: речь идет о моделировании гравитационной динамики Вселенной на разные масштабы. В «малых» масштабах есть много объектов, которые взаимодействуют друг с другом: требуется численное моделирование. Но в «больших» пространственных масштабах, то есть если мы посмотрим на рисунок 4 очень издалека, в ходе эволюции происходит немногое (за исключением линейного увеличение амплитуды неоднородностей). Несмотря на это, при использовании традиционных алгоритмов моделирования гравитационный эффект всех частиц друг на друга должны быть рассчитаны, даже если они очень далеко друг от друга. Это дорого и практически бесполезно, так как большая часть гравитационной эволюции правильно описывается простыми уравнениями, которые можно решить практически без компьютера.

Рисунок 4: Сравнение между традиционным моделированием (левая панель) и симуляцией с использованием нашего нового алгоритма (правая панель). Согласно нашему подходу, объем моделирования представляет собой мозаику из «плиток», вычисляемых независимо, чьи края представлены пунктирными линиями. Чтобы свести к минимуму ненужные численные вычисления, можно использовать гибридный алгоритм моделирования.

Основная идея, называемая пространственным сопутствующим лагранжевым ускорением (sCOLA), заключается, в физике: это «смена системы координат». В этом контексте крупномасштабной динамики учитывается новая система отсчета, в то время как мелкомасштабная динамика решается численно на компьютере с использованием обычных расчетов гравитации.

К сожалению, самая первая версия алгоритма sCOLA дает результаты, которые слишком приблизительны, чтобы быть годными к употреблению. В нашей последней публикации мы изменили sCOLA, чтобы повысить ее точность.

Кроме того, мы осознали, что эта концепция позволяет «разделять и властвовать». Действительно, учитывая большой объем моделированния, sCOLA позволяет моделировать под томы меньшего размера независимо, без связи с соседними под томами. Таким образом, наш подход позволяет представить Вселенную в виде большой мозаики: каждый из «Плитки» на рис. 4 - это небольшая симуляция, которую может решить скромный компьютер, и сборка всех плиток дает общую картину.

Это то, что в информатике называется «идеально параллельным» алгоритмом, в отличие от всех алгоритмов космологического моделирования до сих пор существовавших. Благодаря ему мы смогли получить космологическое моделирование с удовлетворительным разрешением, оставаясь при этом на относительно скромной вычислительной базе (рис. 5).

Наш идеально параллельный алгоритм sCOLA был реализован в общедоступном коде Simbelmynë, куда он включен в версии 0.4.0 и новее.
Рис. 5. Компьютер на базе графического процессора в Парижском институте астрофизики. Его стоимость составляет лишь сотую часть стоимости суперкомпьютера на мобильных вычислительных мощностях.

Новое оборудование для моделирования Вселенной

Этот новый алгоритм не ограничивается использованием в небольших вычислительных мощностях, но позволяет предусмотреть новые способы использования вычислительного оборудования. В идеале каждая из «плиток» может быть достаточно маленькой, чтобы помещаться в «кэш-память» наших компьютеров, то есть часть памяти, к которой процессоры могут получить доступ за наименьшее время. В результате скорость связи увеличивается, что позволит нам очень быстро смоделировать весь объем Вселенной или даже с разрешением, которого до сих пор не было достигнуто.

Идя дальше, мы можем даже представить, что каждая из имитаций, соответствующих «плитке», будет достаточно маленькой, чтобы ее можно было использовать на современном мобильном телефоне!
Этот метод распараллеливания будет основан на такой платформе, как Cosmology@Home, который посвящен распределенным совместным вычислениям. Эта платформа основана на усилиях, инициированных SETI@Home для поиска внеземного разума.

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
https://www.euclid-ec.org/
https://www.lsst.org/
http://spec.org/
https://arxiv.org/abs/1502.07751
http://simbelmyne.florent-leclercq.eu/
https://www.cosmologyathome.org/
https://setiathome.berkeley.edu/

Amdahl_law.jpg

horizon_cluster.jpg

Moore_law_cosmosims.jpg

Moore_law_processors.jpg

scola_comparison.jpg

[SETI_home_v8]

Вышло новое обновление BOINC для Android

Поддержка Android
Android version 4.1 and later for ARM, AArch64, MIPS, MIPS64, x86, and x86_64
Amazon Fire tablets: install from the Amazon Appstore.
Available on F-Droid, a repository of open-source apps.
Or download and install the APK below. If you have problems, see instructions here
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
Screenshot_20210823-140257_BOINC.jpg

Screenshot_20210823-140236_BOINC.jpg

Screenshot_20210823-140219_BOINC.jpg

Screenshot_20210823-140328_BOINC.jpg

Screenshot_20210823-140450_BOINC.jpg

[SETI_home_v8]

Почему IBM твердо поддерживает Парижское соглашение по климату

СПОЙЛЕР »

Почему IBM твердо поддерживает Парижское соглашение по климату

Сегодня IBM подтверждает свою поддержку Парижского соглашения по климату и четко заявляет, как мы продолжим нашу многолетнюю работу по снижению выбросов парниковых газов. Нашему призыву к заключению международного соглашения по этому вопросу уже более десяти лет, и мы впервые заявили о своей поддержке Парижского соглашения в 2015 году, когда по нему велись переговоры. https://www.ibm.com/blogs/citizen-ib...-business.html
IBM была одним из первых - и недвусмысленных - лидеров отрасли в вопросах изменения климата с приверженностью, которая насчитывает десятилетия. Десять лет назад мы заявили, что изменение климата является одной из самых серьезных глобальных экологических проблем, стоящих перед нашей планетой. В 2007 году мы опубликовали нашу позицию для сторонних организаций, заявив, что «IBM осознает, что изменение климата является серьезной проблемой, которая требует значимых действий на глобальной основе для стабилизации концентрации парниковых газов в атмосфере. IBM считает, что все секторы общества, экономики и правительства во всем мире должны участвовать в разработке решений по изменению климата ».

https://obamawhitehouse.archives.gov...000=1496319984

С тех пор мы продемонстрировали нашу приверженность своим бизнес-инициативам, добровольным целям, результатам и раскрытиям информации. Зачем быть таким откровенным? Мы давно осознали, что делать то, что полезно для окружающей среды, полезно и для бизнеса. С 1996 года у нас есть ежегодная цель по энергосбережению во всем мире. Мы установили нашу первую оперативную цель по сокращению выбросов CO2 в 2000 году, когда помогли Всемирному фонду дикой природы создать свою Программу защиты климата. Мы достигли рекордных результатов, в том числе сэкономили более 7,2 миллиона МВт-ч электроэнергии и предотвратили выбросы CO2 более чем на 4,4 миллиона метрических тонн с 1990 года. Мы можем сообщать о таких результатах более 25 лет, потому что именно столько мы измеряем и контролируем наши энергетические и климатические программы.
https://www.ibm.com/ibm/environment/...ard_2016.shtml

В 2015 году мы присоединились к 80 другим американским компаниям в подписании Закона об американском бизнесе в отношении климата, в котором содержится призыв к Соединенным Штатам заключить перспективное международное соглашение об изменении климата в Париже и который также привержен трем целям, которые к настоящему времени IBM уже достигла: Снизить выбросы CO2, связанные с энергопотреблением IBM, на 35% к концу 2020 года по сравнению с базовым 2005 годом с поправкой на приобретения и продажи. (IBM достигла 38,1% по итогам 2016 года.) Закупка электроэнергии из возобновляемых источников для 20% годового потребления электроэнергии IBM к 2020 году (IBM достигла 21,5% к концу 2016 года. Если мы также посчитаем возобновляемую энергию в структуре энергосистемы, которую получает IBM, то 40,1% энергии, потребляемой IBM во всех управляемых ею компаниях, пространства пришли из возобновляемых источников.)

Достигните ежегодной экономии энергии, равной 3,5% от общего энергопотребления IBM. (IBM достигла 5,3% в 2016 году.) Среди участников этого обязательства - некоторые из наиболее широко известных и уважаемых компаний Америки, и сегодня мы призываем всех их подтвердить свою приверженность достижению поставленных целей. Агентство по охране окружающей среды США (EPA), Центр климатических и энергетических решений и Климатический регистр отметили усилия IBM по защите климата пятью наградами Climate Leadership Awards (это пять из шести лет, в течение которых эта награда была вручена). Мы первые, кто получил награду в каждой из четырех категорий, присуждаемых отдельным организациям. IBM использует свое лидерство в области защиты окружающей среды на благо наших клиентов. Инициатива IBM Green Horizons - один из примеров того, как IBM помогает клиентам и тем самым увеличивает масштабы опыта IBM.

Сотрудничая с муниципальным правительством Пекина и целой экосистемой партнеров, IBM предоставляет одну из самых передовых в мире систем прогнозирования качества воздуха и поддержки принятия решений. Мы можем составлять прогнозы загрязнения с высоким разрешением 1 км на 1 км за 72 часа и прогнозы тенденций загрязнения на срок до 10 дней в будущем. Мы делаем это, применяя передовые технологии IBM в области машинного обучения и Интернета вещей, чтобы получать и изучать огромные объемы данных, постоянно улучшая их точность. Данные поступают не только от метеостанций, спутников и наземных датчиков, но и из социальных сетей. Но Green Horizons уделяет внимание не только качеству воздуха, но и возобновляемым источникам энергии.

Решение IBM для прогнозирования гибридных возобновляемых источников энергии (HyREF) сочетает в себе прогноз погоды и анализ данных для точного прогнозирования наличия весьма изменчивых источников возобновляемой энергии. Эта технология позволяет коммунальным компаниям прогнозировать количество энергии, которое будет направлено в сеть или сохранено, помогая обеспечить минимальные потери энергии. Система уже развернута на 30 ветровых, солнечных и гидроэнергетических источниках.

В качестве другого примера, Vermont Electric Power Company (VELCO) начала партнерство с IBM Research, чтобы ускорить интеграцию возобновляемых источников энергии в электросеть и повысить отказоустойчивость сети. Используя Deep Thunder ™, гиперлокальную модель погоды IBM Research, компания разработала приложение для автоматизированного прогнозирования возобновляемых источников энергии для солнечной и ветровой энергии. Deep Thunder обеспечивает 95-процентную точность прогнозов солнечной энергии и 93-процентную точность прогнозов ветровой энергии.

Конечно, настоящие изменения требуют большего, чем та работа, которую мы делаем здесь, в IBM. Изменение климата - это международная проблема, требующая международного решения, и мы считаем, что для всего мира важно сократить выбросы парниковых газов.

Поэтому IBM поддержала - и до сих пор поддерживает - участие США в Парижском соглашении. Это соглашение требует, чтобы все страны-участницы приложили максимум усилий для борьбы с изменением климата, как это определено каждой страной. IBM считает, что легче добиться результатов, находясь за столом в качестве участника соглашения, а не извне. IBM серьезно относится к своим обязательствам по защите окружающей среды и будет продолжать уделять внимание способам уменьшения собственного производственного воздействия на климат, а также помогать нашим клиентам делать то же самое.

Чтобы узнать больше об IBM и окружающей среде, перейдите сюда. -Уэйн Балта, вице-президент по вопросам окружающей среды, IBM.
https://www.ibm.com/ibm/environment/

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]

Как помочь учёным бороться с CoVID-19 (и не только) ничего не делая

СПОЙЛЕР »

Как помочь учёным бороться с CoVID-19 (и не только) ничего не делая

05.06.2020 Alexey Skobkin

Folding@Home (F@H, FAH) — проект распределённых вычислений для проведения компьютерного моделирования свёртывания молекул белка. Проект запущен 1 октября 2000 года учёными из Стэнфордского университета. — Википедия

В ролике ниже начиная с 8:40 биолог Александр Панчин рассказывает про проект Folding@Home:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Folding@home

В этом посте — краткая инструкция о том как присоединиться к распределённым вычислениям.

Заходим на сайт проекта Folding@Home в раздел загрузки клиента: foldingathome.org/start-folding

Дальше всё зависит от вашей ОС. Если у вас Mac — ничего, к сожалению, не подскажу, но думаю, что всё так же просто как и в других ОС. Если у вас Linux — вам мои советы не нужны — ставите пакет из официального репозитория вашего дистрибутива и вперёд сворачивать белОк (или бЕлок). Если Windows — вам будет показана ссылка на скачивание установщика клиента, которая будет выглядеть как «fah-installer_x.y.z_x86.exe» (где x, y, z — номер версии).

Скачиваем клиент. Запускаем установку.

Самый простой вариант — выбрать Express Install. Если знаете, что делаете — выбираете «Custom install» и вперёд.

После установки либо установщик запустит за вас клиент, если вы не снимали соответствующую галку, либо запускаем клиент Folding@HOME вручную через меню или ярлык.

Клиент запускается и у вас открывается панель управления в браузере по адресу client.foldingathome.org. Не удивляйтесь, это нормально. Панель управления загрузилась с их сервера, но подключается к клиенту, который установлен у вас на ПК.

Если всё прошло по плану, то клиент предложит два варианта: «Fold as Anonymous» или «Set up identity».

Первое — для тех, кому абсолютно всё равно как и сколько они вносят вклад.

Второе — для тех, кто хочет участвовать в рейтинге самолично, создать команду с друзьями или присоединиться к уже существующей.

Если вы решили вносить вклад не анонимно, то выбираем «Set up an identity» и жмём «Start folding».

Далее вам будет предложено ввести имя пользователя, номер команды и ключ. Всё это опционально, но если вы выбрали этот вариант, то как минимум имя пользователя указать стоит.

Если вы создали команду с друзьями или хотите присоединиться к чьей-то команде, то необходимо также ввести её номер.

Если зададите ключ — сможете быть уверенными, что вам будут засчитаны только ваши очки выполненной работы. А также F@H обещают тем, кто защитился ключом бонусные очки за выполнение задач раньше срока.

Перед выбором имени пользователя стоит сходить на портал статистики и проверить, что оно ни кем не занято: stats.foldingathome.org/donors

В целом через какое-то время после того как вы ввели эти настройки ваш компьютер начнёт выполнять задания распределённых вычислений.

Вы можете также изменить настройки чтобы выбрать уровень нагрузки на ваш ПК и режим работы вычислений.

Попробуйте разные варианты и выберите тот, который подходит вам лучше всего — не мешает работать и не вызывает перегрева компьютера. Мощные компьютеры могут работать в режиме Full и вы практически не будете замечать, что Folding@HOME производит вычисления. На таких конфигурациях вычисления могут помешать разве что тяжёлым задачам типа видеомонтажа, систем проектирования, сборки ПО или работе игр.

Power — это усреднённая степень нагрузки на ваш ПК. Можно выбрать три уровня нагрузки:

Light (лёгкая)

Medium (средняя)

Full (полная, максимальная).

When — когда будут производиться вычисления.

While I’m working — вычисления работают всегда, в том числе когда вы работаете за компьютером.

Only when idle — клиент будет стараться запускать вычисления только когда компьютер больше ничем не нагружен.

Выше вы можете выбрать на каких проектах вы хотите помогать в вычислениях. В выпадающем списке подписанном «I support research fighting» в зависимости от версии клиента могут быть разные проекты. На момент написания там доступны следующие варианты:

Any disease — исследования любых заболеваний

COVID-19 — всем известный коронавирус

Alzheimer’s — болезнь Альцгеймера

Cancer — исследования раковых заболеваний

Huntington’s — болезнь Гентингтона/Хантингтона (вспоминаем «13» из House M.D.)

Parkinson’s — болезнь Паркинсона (вспоминаем Макла Джея Фокса)

High Priority — выбор приоритетных задач.

После выбора параметров панель управления в браузере можно закрыть — клиент продолжит работать в фоне.

Пример того как выглядит панель управления после того как все настройки сделаны:

Важное замечание: клиенту может требоваться какое-то время чтобы найти задачу для расчётов. Также клиент не обязательно будет всегда загружать ваш ПК — это зависит от наличия свободных задач (и вычислительной способности сети).

Когда ваш ПК получит одно или несколько заданий — панель начнёт отображать статус их выполнения:

Вы всегда можете открыть веб-панель управления по тому же адресу client.foldingathome.org или воспользоваться продвинутой панелью управления если выберете пункт «Advanced control» в меню у иконки Folding@Home в трее:

Также вы можете создать команду с друзьями и вместе следить за тем, какой вклад вы внесли в исследования. Или же можете присоединиться к уже существующей команде и помочь ей подняться в рейтинге.

Успешных вычислений!

fah_web_working-768x562.jpg

fah_web-768x560.png

fah_tray_menu.png

[SETI_home_v8]

Соревнование в проекте распределенных вычислений SiDock@home September Sailing

Всем привет! В проекте объявлено соревнование - SiDock@home September Sailing, которое пройдёт в виде состязания на http://www.boincstats.com с 15 по 21 сентября включительно.

https://www.sidock.si/sidock/forum_thread.php?id=146

https://www.boincstats.com/stats/cha...team/chat/1094

http://www.boincstats.com/

За первые три места команды - победители получат следующие значки:

За 1-е место:
badge_challenge_2021-09_heme_1st_place.png

За 2-е место:
badge_challenge_2021-09_heme_2nd_place.png

За 3-е место:
badge_challenge_2021-09_heme_3rd_place.png

На значке изображена химическая формула Гема B - "ядра" гемоглобина, благодаря которому он и может переносить кислород. Недавние исследования показали, что он образовался из предшествовавших ему белков около 400 миллионов лет назад, в популяции предков, общих для значительной части современных позвоночных (включая, например, акул и человека), причём - в результате всего двух мутаций [1, 2].

[1] Учёные выяснили происхождение гемоглобина.

https://ria.ru/20200520/1571739328.html

[2] Pillai, A.S., Chandler, S.A., Liu, Y. et al. Origin of complexity in haemoglobin evolution. Nature 581, 480–485 (2020).

https://doi.org/10.1038/s41586-020-2292-y

[SETI_home_v8]

ЭЙНШТЕЙН@ДОМАШНИЕ ОТКРЫТИЯ

Когда ваш компьютер вносит свой вклад в открытие с помощью Einstein @ Home, вы будете упомянуты в соответствующей научной публикации.

Кроме того, вы получите персонализированный сертификат об открытии, в котором указана информация о нейтронной звезде, обнаруженной вашим компьютером.

Ниже вы можете найти фотографии некоторых наших счастливых волонтеров с их сертификатами.
https://einsteinathome.org/de/node/226012
picls1.jpg

picls2.jpg

picls12.jpg

picpt5.jpg

picls5.jpg

[SETI_home_v8]

World Community Grid обрела новый дом в научно-исследовательском институте Крембила

СПОЙЛЕР »

World Community Grid обрела новый дом в научно-исследовательском институте Крембила

13 сен 2021
Резюме

Мы рады объявить, что World Community Grid теперь будет управляться и поддерживаться Krembil Research Institute, одним из ведущих мировых институтов фундаментальной науки и клинических исследований. Мы переезжаем!

World Community Grid становится частью Krembil Research Institute, ведущего научно-исследовательского учреждения в Торонто, Канада.
Научно-исследовательский институт Крембил является частью Университетской сети здравоохранения, которая является крупнейшей исследовательской сетью больниц в Северной Америке, и связан с Университетом Торонто, одним из ведущих государственных университетов мира.
https://youtu.be/Z2VsMMEAFJ4

И что не менее важно, это профессиональный дом доктора Игоря Юрисица, старшего научного сотрудника Krembil, профессора Университета Торонто и давнего сотрудника World Community Grid.
Доктор Юрисица возглавит World Community Grid по мере перехода к следующей главе.

IBM создала World Community Grid в 2004 году в качестве доказательства концепции распределенных (или грид-вычислений). За годы работы с IBM программа создала глобальную базу добровольцев и стала важным источником вычислительной мощности для гуманитарных научных исследований.

https://www.uhn.ca/Research/Research...s/default.aspx
https://www.uhn.ca/
https://www.cs.toronto.edu/~juris/home.html

И теперь НИИ Крембила продолжит расширение программы.
Текущие исследовательские проекты будут продолжены.

World Community Grid в настоящее время выполняет четыре активных исследовательских проекта (плюс один приостановленный). Мы планируем продолжить реализацию этих проектов, и мы надеемся, что вы продолжите жертвовать вычислительные мощности для изучения рака, туберкулеза, COVID-19 и моделей осадков в странах Африки к югу от Сахары, в дополнение к новым темам исследований, которые мы планируем запустить в ближайшее время. Как только мы полностью перейдем к работе сети.
https://www.worldcommunitygrid.org/r...AllProjects.do

«Команда OpenPandemics - COVID-19 взволнована новостью о том, что Исследовательский институт Крембила будет управлять World Community Grid. Мы ожидаем продолжения совместной работы с доктором Юрисикой, чтобы наши волонтеры были вовлечены в поиск потенциальных кандидатов на лекарства от COVID-19."

Стефано Форли, доктор философии Доцент, Scripps Research Главный исследователь, OpenPandemics - COVID-19. Стандарты конфиденциальности и безопасности данных останутся высокими. World Community Grid всегда ставил конфиденциальность и безопасность на первое место, и, хотя наша хостинговая организация меняется, наши обязательства по обеспечению безопасности и конфиденциальности данных остаются неизменными. Мы запрашиваем адреса электронной почты добровольцев, когда вы присоединяетесь к World Community Grid. (Среди прочего, это позволяет нам общаться с вами.)
https://gdpr-info.eu/
https://www.priv.gc.ca/en/privacy-to...ts-act-pipeda/

Мы никогда не будем продавать или передавать эту информацию. Мы внедряем строгие процедуры безопасности на всех уровнях нашей платформы. Мы соблюдаем строгие стандарты конфиденциальности, изложенные в Общем регламенте по защите данных (GDPR) и в Законе о защите личной информации и электронных документах (PIPEDA). Например, ваши данные не будут отображаться на форуме World Community Grid, если вы не решите изменить настройки программы по умолчанию.
https://www.worldcommunitygrid.org/m...Sharing.action

Переход начинается.

Вскоре мы начнем передачу активов и операций World Community Grid от IBM в Исследовательский институт Крембила. Мы будем держать всех в курсе о ходе передачи в ближайшие месяцы, включая уведомление о временном отключении, если нам нужно приостановить отправку и получение рабочих единиц при переходе на новый сервер.
https://www.worldcommunitygrid.org/r...m1/overview.do
Кроме того, мы передаем знания о проектах и методах работы World Community Grid команде Исследовательского института Крембила.
https://www.worldcommunitygrid.org/r...c1/overview.do

Благодаря проектам «Картирование онкологических маркеров» и «Помощь в борьбе с раком» доктор Юрисица и его команда уже знакомы с мощью World Community Grid. Они рады узнать еще больше о его внутреннем устройстве и оценить силу гражданской науки. С передачей мы также стремимся расширить волонтерский опыт, запустить новые проекты в различных областях заболеваний и увеличить количество программ, которые могут работать в World Community Grid.

Взгляд в будущее

В краткосрочной перспективе первым большим изменением для World Community Grid станет обновленный веб-сайт - следите за новостями, и вскоре мы сообщим подробности. Кроме того, мы находимся на ранних этапах планирования нового проекта, который направлен на поиск новых методов лечения болезни Паркинсона, и мы планируем разработать программу работы с молодежью, чтобы привлечь старшеклассников к науке и технологиям. В долгосрочной перспективе мы рады быть частью организации, основной миссией которой является научное превосходство на благо человечества.

Мы надеемся, что вы продолжите жертвовать свои столь необходимые вычислительные мощности World Community Grid в это захватывающее время… и в дальнейшем. Спасибо каждому из вас за поддержку гуманитарных научных исследований и создание мировой КОМАНДЫ, поскольку вместе все добиваются большего.

Гражданская наука подпитывает и помогает открытой науке и открытым данным, претворяя наши мечты в реальность и делая мир лучше. Спасибо!
Как всегда, мы благодарны за поддержку каждому добровольцу и партнеру, в том числе Канадской организации New Digital Research Infrastructure Organization (NDRIO), Compute Ontario, Sharcnet и Cancer Computer. При их постоянной поддержке мы можем осуществить переход и обеспечить дальнейший рост программы. Вопросы? Посетите наш форум о переходе на крембил.
https://www.worldcommunitygrid.org/f...eads?forum=840

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

angio-carousel.jpg

Es549twW8AUViGg.jpg

Project-UHNKDT-9.jpg

unnamed.jpg

[SETI_home_v8]

Новый дом, новый облик, та же миссия.

17 сен 2021
Резюме

У нас скоро будет запущен новый логотип и обновленный веб-сайт, но наша основная миссия - поддержка гуманитарных научных исследований - остается прежней. Очень скоро веб-сайт World Community Grid, электронные письма и каналы в социальных сетях будут иметь новый логотип и внешний вид.

Домашняя страница также была переработана, чтобы упростить поиск информации, которую нынешние и потенциальные добровольцы сказали нам, что они считают важной, например, самые последние новости об исследовательских проектах World Community Grid.

Кроме того, мы создали простой способ для добровольцев увидеть важные вехи в их вкладе в исследования World Community Grid, например, когда они присоединяются к World Community Grid, получают значок или их команда выигрывает испытание.

Хотя мы переезжаем в новый дом, и наш логотип и внешний вид меняются, наше имя и миссия остаются прежними: мы - глобальное сообщество добровольцев и исследователей, приверженных поддержке гуманитарных научных исследований. Спасибо за вашу постоянную поддержку, поскольку мы начинаем важный новый этап для World Community Grid.

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=732

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
Twitter.jpg

[SETI_home_v8]

Игры это хорошо, но сейчас целые геномы можно собрать на персональном компьютере.

СПОЙЛЕР »

Игры это хорошо, но сейчас целые геномы можно собрать на персональном компьютере.

14 сентября 2021 г.
Секвенирование ДНК

Исследователи из Массачусетского технологического института и Института Пастера во Франции разработали математический метод, позволяющий собирать целые геномы на персональном компьютере за считанные минуты. Это заметное достижение, поскольку стандартные методы сборки генома используют мощные и дорогие компьютеры и занимают примерно в 100 раз больше времени. «Мы можем быстро собрать целые геномы и метагеномы, включая микробные геномы, на скромном портативном компьютере», - сказала Бонни Бергер, профессор математики Саймонса в лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT) и автор книги исследование, опубликованное в журнале Cell Systems, в заявлении для прессы.

«Эта способность важна для оценки изменений в микробиоме кишечника, связанных с болезнями и бактериальными инфекциями, такими как сепсис, чтобы мы могли быстрее вылечить их и спасти жизни». Прошло уже два десятилетия с тех пор, как был секвенирован геном человека, и с тех пор были достигнуты значительные успехи в технологии секвенирования. Однако, хотя операции секвенирования становятся длиннее и точнее, сборка целых геномов по-прежнему требует времени и требует больших ресурсов компьютера.

Графы де Брейна - один из нескольких методов, используемых биоинформатиками при сборке геномов и генетических последовательностей, особенно длинных считываний. В этом исследовании Бергер и его коллеги создали то, что они называют подходом «минимизирующего пространства де Брейна» (mdBG), который отличается от того, что используется в настоящее время, поскольку он включает короткие последовательности нуклеотидов, называемые «минимизаторы», а не отдельные нуклеотиды.

«Наши графы де Брейна в пространстве минимизатора хранят лишь небольшую часть всех нуклеотидов, сохраняя при этом общую структуру генома, что позволяет им быть на порядки более эффективными, чем классические графы де Брейна», - пояснил Бергер. Команда проверила свой метод на данных о последовательности человека и обнаружила, что он способен точно собирать геномы. Используя свой подход mdBG, они собрали геном человека менее чем за 10 минут, используя 10 ГБ оперативной памяти, что легко достижимо на обычном ноутбуке или настольном компьютере.

«Кроме того, мы построили основанное на mdBG представление 661 405 бактериальных геномов, включающее 16 миллионов узлов и 45 миллионов ребер, и успешно проверили в нем гены антимикробной устойчивости за 12 минут», - пишут авторы, показывая, насколько полезен этот метод для медицинских исследователей.

В этом исследовании использовали высокоточные чтения PacBio (коэффициент ошибок 1%), и их алгоритм в настоящее время лучше всего адаптирован для этих чтений, хотя они надеются развивать его в будущем. «Мы также можем обрабатывать данные секвенирования с коэффициентом ошибок до 4%», - добавляет Бергер. «Благодаря тому, что секвенсоры с длительным считыванием с различным уровнем ошибок быстро падают в цене, эта возможность открывает дверь к демократизации анализа данных секвенирования».

Например, сверхдлинные считывания Oxford Nanopore в настоящее время имеют уровень ошибок 5–12%, но вскоре ожидается, что он упадет до 4% или ниже. «Мы планируем обратиться к полевым ученым, чтобы помочь им разработать быстрые участки для геномного тестирования, выходящие за рамки ПЦР и наборов маркеров, которые могут упустить важные различия между геномами», - говорит Бергер.

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

May162013_49113423_DNASequencing_GenomicsCloserClinic_II.jpg

[SETI_home_v8]

Расширяем "Соловья"!

СПОЙЛЕР »

Расширяем "Соловья"!
Ранее сообщалось [ https://vk.com/wall-34590225_521 ] о том, что у нашего Shmya Cluster появился небольшой ARM-сегмент. Неделю назад, один из участников нашей команды прислал для него 4 одноплатных компьютера Raspberry Pi 3 Model B. Одна из "малинок" уже добавлена к двум работающим узлам (все три можно увидеть в составе Shmya Cluster в проекте SiDock@home: https://www.sidock.si/sidock/hosts_user.php?userid=6 ), но для того, чтобы добавить все, необходимо либо расширять число розеток, используемых для подключения (что увеличивает громоздкость сооружения), либо придумать для "Соловья" свою систему питания. Что и решено попробовать сделать.

В данный момент план такой:
1. Запитать вентиляторы от отдельного небольшого блока питания на 12V;
2. Сами Raspberry Pi запитать от отдельного блока на 5V.

Возможно, есть варианты и получше, но пока попробую так. Сегодня забежал в магазин за компонентами. Закуплены макетная плата, клеммники, клеммы, вилки со шнурами, провода, разъёмы для подключения вентиляторов, припой, паяльник с тонким жалом и, конечно, сами блоки питания. Попробую начать с вентиляторов.
Первая очередь "Соловья" переведена на свою систему питания!

После некоторого изучения того, что и как надо делать с приобретёнными ранее деталями и инструментами, сначала попробовал обеспечить питанием вентилятор (пока он один, но будет больше), затем - подключил одну из Raspberry Pi, посмотрел как будет работать в течение пары дней и, затем - подключил к этому питанию ещё 2 "малинки". То, как это происходило, можно посмотреть в фотографиях.
Следующий этап - наблюдение за работой и подключение остальных трёх RPi.
Все 6 узлов "Соловья" - в работе!

После опробования идеи на "первой очереди" из трёх Raspberry Pi, была припаяна и вторая часть проводов, стопка из узлов выросла ещё на 3 одноплатных компьютера и добавился ещё один вентилятор.
Узлы были добавлены и в SLURM, он их видит и позволяет запускать на них расчёты с использованием библиотеки MPI.

Сейчас добавленные RPi нарабатывают свои первые сотни Cobblestones вычислений в SiDock@home, а понаблюдать за ними, как обычно, можно, смотря за списком компьютеров участника Shmya Cluster [ https://www.sidock.si/sidock/hosts_user.php?userid=6 ] - это узлы на основе процессора ARM BCM2835.

Теперь им надо соорудить домик - то есть корпус.
Пока ещё не решил. Думаю, что либо какой-нибудь компьютерный, либо самому что-нибудь сделать. Проводов на фотографиях много, но это: провода к двум блокам питания, от БП к клеммникам на макетной плате и от макетной платы к RPi - 2 провода на контакты 5V и 2 провода - землю.

5Xfw1r7xQKU.jpg

uXancMfjE3g.jpg

rfhSzSbbU2k.jpg

4jV7wqwl1qg.jpg

WiSQ0MiDeSM.jpg

[SETI_home_v8]

Добровольные вычисления на Вашей Linux-машине.

СПОЙЛЕР »

Добровольные вычисления на Вашей Linux-машине.
Оригинал: Using your Linux box for volunteer computing
Автор:Peter Enseleit
Дата: 31 марта 2008
Перевод: Александр Тарасов aka oioki
Дата перевода: 3 апреля 2008
Любой из нас может помочь человечеству в решении глобальных проблем, таких как слежение за болезнями и прогнозирование погоды, просто задействуя свои компьютеры в решении сложных вычислительных задач. Концепция, известная под названием добровольные вычисления, помогает по всему миру университетам и исследовательским институтам, создающим проекты с зачастую гуманитарными целями, такими как прогнозирование и контроль распространения малярии в Африке.
Чтобы принять участие в этом добром деле, нужно скачать и установить клиентское программное обеспечение, которое будет время от времени подгружать новые вычислительные задания для вашего компьютера, который вне всякого сомнения иногда простаивает без дела. После завершения задания, компьютер отсылает результат на центральные компьютеры проекта, где он становится частицей решения одной большой вычислительной задачи. Задействуя компьютеры по всему миру, такие проекты получают гигантскую вычислительную мощь, которая иначе не была бы доступна. Таким образом, решения будут найдены быстрее, и проект быстрее достигнет своих целей. Такая форма распределенных вычислений стала популярной благодаря проектам SETI@home и Folding@home, на данный момент для участия открыто огромное количество проектов. Задачи их разнятся от поиска лекарств от болезней до рендеринга трехмерной анимации. Давайте посмотрим, как можно поучаствовать в таких добровольных проектах, если у вас установлена ОС Linux.
BOINC
Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) - это полноценная платформа для распределенных вычислений, которая включает как продвинутое клиентское ПО, позволяющее пользователям участвовать в добровольных вычислениях, так и серверную часть для организации таких проектов. Таким образом, любой может организовать свой проект, лишь бы были навыки администрирования Linux и целеустремленность. Довольно много добровольных вычислительных проектов по всему миру основаны на платформе BOINC. В их числе и World Community Grid. Список всех доступных BOINC-проектов и проектов World Community Grid настолько велик, что удовлетворит запросы любого человека, желающего задействовать свой компьютер в каких-либо благих целях.
Для запуска BOINC-клиента необходимо как минимум процессор Pentium 500 МГц, 64 Мб оперативной памяти и 50 Мб места на диске. BOINC-клиент доступен для скачивания из репозиториев Linux, таких как Gentoo, Fedora, Debian и Ubuntu. В Debian и Ubuntu для установки можно воспользоваться либо графической утилитой Synaptic, либо установить пакеты из командной строки:
sudo apt-get install boinc-client boinc-manager
Эта команда установит BOINC-клиент как службу, которая будет работать в фоновом режиме. Если в вашем репозитории нет BOINC-клиента, можно скачать его с веб-сайта проекта BOINC; для установки следуйте инструкциям в Release notes.
Если у вас Ubuntu, то свежеустановленный BOINC-менеджер можно запустить из меню Applications -> Accessories -> BOINC Manager. В отличие от версий BOINC-клиента для Windows и Mac, Linux-версия поставляется без хранителя экрана. Вся работа проделывается молча и ненавязчиво, в фоновом режиме, независимо от вашего хранителя экрана.
Присоединиться к проекту можно прямо из BOINC-менеджера. Выберите пункт меню Advanced View -> Advanced -> Attach to Project. Введите URL-адрес проекта, к которому хотите присоединиться, свой email-адрес и пароль. Если не возникнет проблем, вы присоединитесь к проекту. Произойдет загрузка первого задания от проекта, и ваш BOINC-клиент начнет его обработку.
Настройте, какую долю вычислительных ресурсов вашего компьютера будет использовать BOINC. Это делается в BOINC-менеджере в диалоговом окне Preferences. Можно ограничить количество часов работы клиента, установить какую долю процессорного времени занимать вычислениями, ограничить использование места на диске, оперативной памяти и сетевого трафика.
Чтобы задействовать ресурсы своего компьютера сразу в нескольких проектах, нужно воспользоваться менеджером аккаунтов. На данный момент их два: это BOINC Account Manager и GridRepublic. Менеджер аккаунтов - это веб-сайт, позволяющий настраивать BOINC-клиент, выбирать в каких проектах участвовать и просматривать статистику по работе, выполненной вашими клиентами. Также можно настроить так, чтобы один аккаунт использовался на нескольких компьютерах, причем у каждого будут свои настройки по ограничению на количество используемых ресурсов и время работы.
После установки менеджера аккаунтов нужно настроить локальный BOINC-менеджер на соединение с ним. После установки соединения BOINC-клиент на вашем компьютере заберет настройки, указанные в менеджере аккаунтов и будет работать уже согласно им. Эта схема удобна, когда вы установили BOINC-клиенты как на рабочем, так и на домашнем компьютере - ведь таким образом получается некий центр управления ресурсами.
Я настроил свой BOINC-клиент так, чтобы он начинал работать спустя три минуты бездействия, так что он совсем не будет мешать моей работе с компьютером. Даже после того, как он начинает свою работу, я все еще могу с комфортом пользоваться OpenOffice.org Writer и GIMP, путешествовать по интернету и слушать музыку. Когда нагрузка процессора и потребление памяти достигает определенной границы, BOINC-клиент переходит в спящий режим до тех пор, пока снова не встретится трехминутная пауза.
Folding@home
Клиент Folding@home для Linux - это консольное приложение, у которого нет какого-либо пользовательского интерфейса или хранителя экрана, в отличие от версий для Windows и Mac. Он способен обрабатывать задания лишь от одного проекта, целью которого является "понимание процессов сворачивания белка и связанных с этим заболеваний". Установка клиента включает в себя загрузку исполняемого файла, выставление права на выполнение и запуск. Вики проекта Folding@home содержит исчерпывающие указания.
При первом запуске клиента вам зададут несколько конфигурационных вопросов, включая и то, сколько памяти следует использовать и с каким приоритетом запускать процесс вычисления. Затем как и в BOINC, произойдет загрузка первого задания и начнется его выполнение, т.е. вычисление.
Клиент Folding@home не столь гибок в настройке, как BOINC-клиент. На моей машине он работает постоянно, вне зависимости от нагрузки процессора в каждый момент времени. При запуске моего "тяжелого" процесса клиент не переходит в спящий режим. Но в любом случае, выполнении таких повседневных задач, как работа с текстами, путешествия по интернету и прослушивание музыки мало требовательны к ресурсам компьютера, так что такую легкую агрессию со стороны клиента Folding@home можно и перетерпеть.
distributed.net
Клиент distributed.net для Linux - также консольное приложение. Он используется лишь в двух проектах: поиск оптимальных линеек Голомба (хотите узнать подробности, добро пожаловать на страницу проекта) и взлом алгоритма шифрования RC5-72.
При первом запуске клиента вам будет предложено изменить конфигурацию. Здесь надо будет ввести свой email, который будет ассоциировать вас с проектом, определить режим работы при использовании батарей (если у вас ноутбук), заполнить список приложений, которые должны блокировать работу клиента, установить приоритет вычислительного процесса, выбрать количество задействованных процессоров и нагрузку сети.
В соответствии с показаниями моего системного монитора, клиент distributed.net полностью использует ресурсы моего процессора. Он нагружает оба ядра моего процессора и не уходит в спящий режим при запуске приложений. Но удивительно, хотя системный монитор и показывает загрузку процессора 95-100%, но заметного ухудшения производительности не наблюдается - я спокойно использую обычные приложения. Однако будем объективными - под такой нагрузкой Baobab (анализатор свободного места на диске) затрачивает больше времени на сканирование моей файловой системы, чем обычно.
Вопросы безопасности
Фактически добровольные вычисления дают внешним приложениям доступ к ресурсам вашего компьютера, поэтому есть смысл задуматься о безопасности. Организаторы проекта Folding@home заверяют своих пользователей в том, что прилагают все усилия для обеспечения безопасности. Среди них есть и 2,048-битная цифровая подпись на все данные, которые поступают и исходят от вашего компьютера. С другой стороны, организаторы distributed.net открыто заявляют, что их клиенты одно время были использованы злоумышленниками для распространения троянских программ. На странице безопасности BOINC упомянуты опасности, которые подстерегают компьютер добровольного участника вычислений. Компания борется с каждой из них, для борьбы против вирусов используется шифрование с открытым ключом. В любом случае, организаторы проекта BOINC заявляют, что "участники должны понимать, что участвуя в проектах BOINC, они подвергают свои компьютеры угрозе". Очевидно, есть смысл самому поискать информацию о проекте, в котором вы хотите поучаствовать, а также о соответствующих клиентах.
Заключение
Можно найти больше информации по добровольным вычислениям на сайте GridCafe. Там же проводятся дискуссии по поводу других форм распределенных вычислений, в том числе и коммерческих.
Все описанные в статье клиенты позволяют участвовать в добровольных вычислениях, имея машину с установленной ОС Linux. Клиент Folding@Home задействует ваш компьютер в благородных целях, а именно в разработке лекарства от болезней, связанных с белками. Среди всех клиентов, описанных здесь, он является наименее конфигурируемым, но на моем компьютере он честно выполняет свою работу и при этом оказывает наименьшее влияние на мою работу. Клиент distributed.net делает упор на решение математических задач. Я указал ему, что требуется задействовать оба ядра, и были задействованы оба, причем на полную мощность. Однако это не помешало мне работать с обычными настольными приложениями. В легкости установки и использования несомненным победителем выходит BOINC-клиент. Его доступность во многих репозиториях пакетов означает, что можно установить его с минимальными затратами времени и сил. Платформа BOINC предоставляет простой пользовательский интерфейс с гибкими настройками, касающимися использования вычислительных ресурсов. Наконец, любой человек может сделать свой выбор из огромного числа проектов, основанных на этой платформе, и начать таким образом содействовать решению мировых научных проблем.

[SETI_home_v8]

Появился новый и интересный математический проект, который занимается поиском математических формул. Присоединяйтесь!

СПОЙЛЕР »

Появился новый и интересный математический проект, который занимается поиском математических формул. Присоединяйтесь!

https://www.ramanujanmachine.com/
Адрес BOINC проекта: https://rnma.xyz/boinc/
Фундаментальные константы, такие как e и π, широко используются в различных областях науки, включая физику, биологию, химию, геометрию и абстрактную математику. Тем не менее на протяжении веков новых математических формул, связывающих фундаментальные константы, было мало, и они обычно время от времени открывались математической интуицией или изобретательностью.

Машина Рамануджана - это новый способ заниматься математикой, используя возможности вашего компьютера для новых открытий.
Машина Рамануджана уже обнаружила десятки новых предположений. Наши алгоритмы ищут новые математические формулы. Сообщество может предложить доказательства гипотез или даже предложить или разработать новые алгоритмы. Любая новая гипотеза, доказательство или алгоритм будут названы в честь вас.

Мы надеемся, что проект Ramanujan Machine вдохновит будущие поколения на математику и науку, основанную на искусственном интеллекте. Присоединяйтесь к нашему списку рассылки, если вы хотите получать новости о нашей работе.

Существует очень глубокий и красивый вопрос, связанный с наблюдаемой константой связи e - амплитудой, с которой реальный электрон испускает или поглощает реальный фотон. Это простое число, которое было экспериментально определено как близкое к 0,08542455. (Мои друзья-физики не узнают это число, потому что им нравится запоминать его как обратное квадрату: около 137,03597 с погрешностью около 2 в последнем десятичном разряде. Это было загадкой с тех пор, как оно было открыто. чем пятьдесят лет назад, и все хорошие физики-теоретики повесили это число на свою стену и беспокоятся об этом.)

Вы сразу же захотите узнать, откуда взялось это число для связи: связано ли оно с числом Пи или, возможно, с основанием естественного логарифмы? Никто не знает. Это одна из величайших чертовых загадок физики: магическое число, которое приходит к нам без понимания человеком. Можно сказать, что это число написала «рука Бога», и «мы не знаем, как Он толкнул свой карандаш». Мы знаем, какой танец сделать экспериментально, чтобы очень точно измерить это число, но мы не знаем, какой танец сделать на компьютере, чтобы получилось это число, не вставляя его тайно! - Ричард П. Фейнман (1985).

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

unnamed.png

[SETI_home_v8]

Волонтеры и борьба с различными типами рака.

СПОЙЛЕР »

Волонтеры и борьба с различными типами рака.

Волонтеры протестировали 15 триллионов подписей для проекта Mapping Cancer Markers

В этом обновлении, приуроченном к 17-й годовщине WCG, исследовательская группа суммирует вклад всех добровольцев в каждый тип опухоли и размер сигнатуры, которые были изучены картированием маркеров рака.

Проект: Картирование онкологических маркеров
https://www.worldcommunitygrid.org/r...m1/overview.do
Опубликовано: 16 ноя 2021

Фон

Картирование маркеров рака (MCM) направлено на выявление маркеров (иногда называемых сигнатурами), связанных с различными типами рака. Проект анализирует миллионы точек данных, собранных из тысяч образцов тканей здоровых и злокачественных пациентов. До сих пор это были ткани с раком легких, раком яичников и саркомой.

Глядя на огромный вклад волонтеров

Каждая рабочая единица Mapping Cancer Markers тестирует несколько групп биомаркеров в сравнении с набором данных рака для использования в качестве диагностических или прогностических сигнатур. В настоящее время этот набор данных является нашим набором данных о саркоме. На данный момент MCM изучил три набора данных: рак легких, рак яичников и саркома. Для рака легких и яичников MCM исследовал различную длину сигнатуры . То есть, различное количество генов, включенных в сигнатуру), в то время как для саркомы сигнатуры имеют одинаковую длину, но разный состав (т. Е. Они включают маркеры, измеренные разными методами, в различных проценты). На момент написания этого отчета волонтеры проанализировали около 800 миллионов рабочих единиц.

Рисунок 1. Количество выполненных рабочих единиц по типу рака и размеру подписи.

Рабочий блок будет проверять сигнатуры определенного размера (количество биомаркеров) по своему набору данных. В сумме участники World Community Grid протестировали около 15 триллионов подписей, число, которое было бы невозможно протестировать без вашей поддержки.

Рисунок 2. Оцененные сигнатуры по набору данных (и размеру) для всех опухолей (A) и только для рака яичников (B).

Время вычисления, необходимое для каждой подписи в любой заданной единице работы, зависит от размера подписи и набора данных. Поскольку мы стараемся поддерживать постоянный общий объем вычислений на единицу работы, количество подписей на единицу работы также будет зависеть от размера подписи и набора данных.

В большинстве наборов данных более крупные подписи требуют больше времени вычислений, чем более короткие подписи. Наш набор данных о легких обычно следует этой схеме, в то время как для нашего набора данных о яичниках верно обратное. Для набора данных о раке яичников MCM проверила прогностические признаки, которые предсказывали короткое или долгое время выживания. Эта задача была по своей сути более сложной, чем задачи диагностики легкого (рак / отсутствие рака) или саркомы (различение подтипов саркомы). Из-за этой трудности MCM не мог вычислить почти столько же сигнатур на единицу работы яичников, сколько для других наборов данных, независимо от размера сигнатуры.

Рисунок 3. Сигнатуры, оцененные на единицу работы, по набору данных (и размеру) для всех опухолей (A) и (B), особенно для рака яичников.

Нашим следующим шагом будет оценка того, как различный состав сигнатур саркомы влияет на их прогностическую способность.

Мы благодарны всем, кто поддерживает Mapping Cancer Markers, и всем важным проектам World Community Grid.

Если мы празднуем 17-ю годовщину WCG, то это только благодаря вашей преданности делу.

Спасибо!

Хотите принять участие в борьбе с Раком, тогда, Вам сюда:

https://boinc.berkeley.edu/wiki/Simple_view
https://boinc.berkeley.edu/download_all.php
https://boinc.ru

2021_11_mcm1_figure1.png

2021_11_mcm1_figure2.png

2021_11_mcm1_figure3.png

[SETI_home_v8]

Галактический архипелаг

СПОЙЛЕР »

Галактический архипелаг

Даже если Млечный Путь кишит путешествующими по космосу инопланетянами, не следует удивляться тому, что никто из них еще не посетил Землю.

Калеб Шарф
Об авторе

Калеб Шарф (Caleb Scharf) — директор Колумбийского астробиологического центра и автор ряда книг, в том числе «Комплекс Коперника» (The Copernicus Complex, 2014) и «Масштабируемая Вселенная» (The Zoomable Universe, 2017). Ведет для журнала Scientific American блог «Жизнь без границ» (Life, Unbounded), публикуется во многих других изданиях. Живет в Нью-Йорке.
15 января 1790г. девять мятежников с английского корабля «Баунти» и 19 таитян, среди которых один младенец, высадились на остров Питкэрн — одно из самых изолированных мест на планете. Окруженный со всех сторон водами южной части Тихого океана и удаленный на сотни километров даже от ближайших к нему островов, Питкэрн был воплощением уединенности.
До того как там появились беглецы с «Баунти», на остров, вероятно, не ступала нога человека с 1400-х гг., когда на нем еще обитали полинезийцы. Та община, возможно, существовала на протяжении веков — веков, которые, по-видимому, завершились истощением природных ресурсов, а также конфликтами с другими, далекими островами, которые отрезали им пути торговли и снабжения, что привело к фактическому исчезновению населения на Питкэрне. То, что было, по крайней мере на первый взгляд, обитаемым местом, стало безжизненным пространством до появления в тот роковой день 1790 г. «Баунти». Примечательно, что прошло 18 лет, прежде чем другой корабль бросил якорь у Питкэрна, хотя, по свидетельствам поселенцев, они видели суда, проплывавшие вдали.
История Питкэрна — всего лишь один яркий пример необычной динамики заселения людьми южной части Тихого океана. В Полинезии, Микронезии и Меланезии существуют десятки тысяч островов, разбросанных в океане на площади в миллионы и миллионы квадратных киломеров.
Многие из них — едва ли более чем скалистые выступы в окружении кораллов, и даже пригод-ные для обитания места в каждый данный момент заселены не все. Но все вместе они представ-ляют собой обширный участок земель для потенциального заселения и развития цивилизации для людей, по тем или иным причинам вынужденных перемещаться через водные пространства Земли.
Параллели между этой очевидно земной средой и нашим космическим окружением порази-тельны. В галактике Млечный Путь, по-видимому, существует не менее 300 млрд звезд. Самые точные оценки, полученные в ходе охоты за экзопланетами — вроде той, что ведется с помощью космического телескопа «Кеплер» NASA, — дают основания предполагать, что в этом океане небесных тел, возможно, существует более 10 млрд. небольших каменистых планет на орбитах, подходящих для поддержания благоприятных условий на их поверхности. Не исключено, что, как и острова на Земле, эти крупинки экзопланет порождают и поддерживают системы живых организмов и могли бы стать некоей сетью перевалочных пунктов для любых видов, решивших мигрировать по межзвездному пространству. И вот здесь дело приобретает действительно интересный поворот.
ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ
Простейшая экстраполяция дает основание предполагать, что если в Млечном Пути существуют другие космические цивилизации, то они, вероятно, распространились бы по всей Галактике с удивительно большой скоростью. Тогда почему же мы не нашли неопровержимых доказательств посещения Земли инопланетянами?
Все популярные ответы на эту загадку — то, что мы одиноки, что межзвездные путешествия не-возможны, что инопланетяне прячутся от нас, — основаны на предположениях, которые граничат с неправдоподобием.
Наиболее вероятное объяснение наблюдаемого одиночества Земли, возможно, состоит в том, что заселение Галактики происходит волнами и что наша цивилизация родилась на планете, расположенной в захолустье, в период временного затишья в нем межзвездных исследований.
Так же как жители Западной Европы в конце концов поняли, что люди южной части Тихого океана расселились на тысячи километров по его просторам на простых лодках, скользя по вол-нам со скоростью всего несколько узлов, мы теперь видим, что для расселения по нашей Галактике требуются не более чем настойчивость и умеренное количество космического времени.
Хорошо известно, что в 1950 г. за обедом с коллегами-учеными физик Энрико Ферми первым осознал этот факт — и, как гласит история, выпалил: «Вы никогда не задумывались, где же они все?»
«Всеми» в данном случае были любые путешествующие по космосу разумные существа, и этот вопрос со временем трансформировался в не менее известный, хотя и получивший немного не-удачное название, парадокс Ферми: если технологически продвинутые существа не исчезающе редки, они к настоящему времени должны были распространиться практически по всей Галактике, однако мы не находим никаких признаков их существования.
Ферми, хорошо известный своей способностью делать в уме так называемые грубые прикидки, приблизительно подсчитал, что Млечный Путь был бы заселен в мгновение космического ока, если каждое тиканье галактических часов соответствует нескольким миллионам лет.
В 1975 г. астрофизик Майкл Харт (Michael Hart) выполнил первое по-настоящему количественное и детальное исследование этой идеи, в котором он выдвинул то, что получило название «факт A Харта». Он опирался на отсутствие на Земле в настоящее время инопланетян. Этот неоспоримый (для большинства трезвомыслящих людей) факт привел Харта к выводу, что в настоящее время в нашей Галактике не существует — или не существовало — ни одной другой технологически развитой цивилизации. Ключ к этому утверждению (наряду с исходной интуитивной догадкой Ферми) лежит в относительно коротком времени, которое, очевидно, потребовалось бы разум-ным существам, чтобы распространиться по всей окружности Млечного Пути размером 100 тыс. световых лет, даже используя ограниченные возможности двигательных установок, развивающих скорости намного меньшие, чем скорость света.
Физик Фрэнк Типлер (Frank Tipler) также изучал эту проблему и в 1980 г. в своей работе пока-зал, как и Харт, что через несколько миллионов лет надлежащим образом мотивированная внеземная цивилизация, вероятно, проникла бы всюду.
С учетом того, что возраст нашей Солнечной системы — около 4,5 млрд лет и что Млечный Путь сформировался по крайней мере 10 млрд лет назад, времени было более чем достаточно, чтобы разумные существа оказались на всех пригодных для обитания планетах.
Немаловажно и то, что в упомянутых исследованиях распространение жизни рассматривалось по-разному. Харт предположил, что процесс расселения происходит «вживую», биологическими видами, тогда как Типлер представил летящие от звезды к звезде стаи самовоспроизводящихся зондов-роботов, которые распространяются без всяких ограничений. В большинстве сценариев колонизации нашей Галактики планетные системы поочередно становятся обитаемыми, если они еще не таковы, и в свою очередь служат в качестве производственных баз для экспедиций к новым системам. Для самовоспроизводящихся машин Типлера главным ограничением распространения служит наличие достаточного количества энергии и сырья для воспроизводства каждого последующего поколения.
Для расселения по нашей Галактике требуются всего лишь настойчивость и весьма умеренное количество космического времени.
Эти радикально отличающиеся друг от друга подходы выявляют основные трудности при построении конструктивных предположений в отношении межзвездной миграции. В любом подобном исследовании всегда существует множество важных допущений. Часть из них вполне разумны и легко подтверждаемы, однако другие куда более мудрены. Например, все сценарии предполагают тот или иной вариант уровня развития техники, используемой для межзвездных путешествий. Более того, когда разумные существа сами участвуют в деле покорения Галактики, а не посылают с этой целью совершенных эмиссаров-роботов, самое существенное предположение состоит в том, что живые существа способны выжить в межзвездном путешествии.
Мы знаем, что путешествие даже с пустяковой скоростью, составляющей 10% от скорости света, требует весьма экзотической техники — например, двигательной системы на основе термо-ядерных взрывов или колоссальных парусов, надуваемых светом мощных лазеров. Должна быть также защита от разрушительных для корпуса корабля столкновений с атомами газов межзвезд-ной среды и способных полностью уничтожить корабль каменных крошек, встреча с каждой из которых на скорости, составляющей немалую долю скорости света, сравнима с взрывом бомбы. Путешествия с более скромными скоростями в принципе намного безопаснее, но в ре-зультате время перелета между звездами составит несколько столетий или даже тысячелетий — и далеко не очевидно, как сохранить экипаж звездолета живым и здоровым в течение времени, намного превышающего продолжительность жизни человека.
И все-таки самые спорные допущения крутятся вокруг вопросов мотивации и предположений, которые мы делаем относительно продолжительности существования самих цивилизаций и их колоний. Например, если инопланетные существа просто-напросто не заинтересованы в полетах к другим звездам, сама идея о колонизации Галактики в буквальном смысле рушится. Это стало одним из аргументов, выдвинутых Карлом Саганом и Уильямом Ньюманом (William Newman) в 1983 г. в качестве контраргумента к тому, что они назвали «солипсистским подходом» к внеземному разуму. Однако, как указывает мой коллега, астроном Джейсон Райт (Jason Wright), такого рода предположение само по себе — не более чем «монокультурное заблуждение». Другими словами: представляется невозможным с любой долей точности рассуждать о поведении целого сообщества, как если бы оно управлялось одним общим для всех разумом. Мы, люди, определенно не вписываемся в эту парадигму. И даже если подавляющее большинство гипотетических космических цивилизаций в Млечном Пути не предпринимают попыток создать галактические диаспоры, все, что требуется, чтобы распространить признаки жизни и технологии на сотни миллиардов звездных систем, — лишь одна культура, плывущая против течения.
На самом деле история парадокса Ферми изобилует многочисленными спорами относительно ле-жащих в основе его допущений, а также огромным разнообразием предлагаемых «решений». Немногие из этих решений, если таковые и существуют, легко поддаются проверке. Хотя ряд из них включают в себя идеи, которые достаточно очевидны, другие — в чистом виде научная фантастика. Например, дело может обстоять так, что стоимость ресурсов для достижения возможности быстро перемещаться в межзвездном пространстве окажется слишком высокой даже для цивилизаций, обладающих выдающимися технологическими возможностями. Это, безусловно, могло бы резко сократить число покорителей межзвездного пространства и объяснить хартовский факт А. Или же, может быть, рост популяции не служит столь сильной мотивацией для полета к звездам, как это предполагали многие исследователи, особенно для цивилизаций, сдерживающих импульсы алчности и развивающих действительно устойчивую модель существования в своих системах. «Зеленая революция» в конечном итоге может устранить все стимулы дальнейшей экспансии, кроме научно-исследовательских.
Более зловещей нотой звучат такие понятия, как «Великий фильтр», — идея, что существует не-что, всегда ограничивающее биологические виды: скажем, неизбежная неудача в попытках добиться «зеленой революции» ведет к стремительному вымиранию всей потенциально технологической жизни. С другой стороны, возможно, просто природные катаклизмы — начиная с взрывов сверхновых и кончая вспышками излучения от черной дыры, находящейся в центре Млечного Пути, — регулярно сокращают количество галактических очагов жизни в степени, достаточ-ной для того, чтобы не дать ей широко распространиться.
Еще более возмутительные предположения включают в себя «гипотезу зоопарка». В этом сце-нарии инопланетные властители мира умышленно держат нас в изоляции и полном неведении.
Стоит упомянуть также то, что я люблю называть параноидальным сценарием: другие цивилиза-ции существуют, но прячутся друг от друга по причине чего-то вроде космической ксенофобии.
Хотя, возможно, есть и более простые способы объяснить отсутствие у нас сегодня каких-либо сведений об инопланетянах. Эти ответы, повидимому, имеют те же самые характеристики, что и пример, находящийся буквально под нашим носом, — изменчивая и очаговая природа заселения людьми островов Южно-Тихоокеанского региона. В случае как земной, так и внеземной цивилизации существуют базисные, универсальные факторы, начиная с ограниченности количества подходящих мест, где можно бросить якорь, и кончая временем, которое может потребоваться населению, чтобы подготовиться к дальнейшему продвижению через бездну.
Где-то в другом месте Галактики, возможно, существуют звездные архипелаги разумных существ, для которых космические гости — норма.
Как-то в 2015 г. я со своим коллегой Адамом Фрэнком (Adam Frank) из Рочестерского универ-ситета обедал в Нью-Йорке, недалеко от кампуса Колумбийского университета. Так же как и во время знаменитого обеда с участием Энрико Ферми 65 лет назад, разговор зашел о природе су-ществ, осваивающих космос. Вдохновляемые способностью Ферми быстро делать в уме прибли-зительные оценки, мы пытались выработать стратегию поиска, которая позволит совершить как можно меньше необоснованных предположений и которую можно было бы каким-то образом проверить или связать с реальными данными. В основе этого интеллектуального упражнения лежала простая мысль, что так же, как и в случае с временными обитателями острова Питкэрн, волны первооткрывателей или поселенцев могли приходить и уходить дальше по просторам Галактики, а человечество возникло в один из таких периодов одиночества.
Эта идея имеет непосредственное отношение к исходному хартовскому факту А: что на сегодня на Земле нет ни одного свидетельства существования внеземных разведчиков. Но она ведет дальше, ставя вопрос, можем ли мы получить имеющую смысл оценку пределов галактической жизни, ограничивая точную продолжительность времени, в течение которого Земля могла оставаться вне поля деятельности инопланетян. Вполне возможно, что когда-то давным-давно инопланетяне прилетали и улетели. Ряд ученых в течение многих лет обсуждали возможность поиска артефактов, которые могли бы остаться после таких посещений нашей Солнечной системы.
Масштаб необходимых поисков трудно заранее предсказать, но если ограничиться одной Зем-лей, то ситуация здесь оказывается более определенной. В 2018 г. еще один из моих коллег, Гэвин Шмидт (Gavin Schmidt) из Института космических исследований им. Годдарда NASA, вместе с Адамом Фрэнком предпринял критическую оценку того, можно ли вообще выяснить, существовала ли когда-либо ранее промышленная цивилизация на нашей планете.
Как фантастично это ни покажется, утверждают Шмидт и Фрэнк (а с ними и большинство ученых-планетологов), но время на самом деле очень легко стирает практически все следы технологической цивилизации на Земле. Единственным реальным свидетельством спустя миллион и более лет останутся изотопные или химические стратиграфические аномалии — странные признаки, такие как синтетические молекулы, пластики или радиоактивные осадки. Ископаемые остатки и другие палеонтологические маркеры настолько редки и настолько зависят от особых условий формирования, что в этом случае вряд ли расскажут нам что-либо.
И действительно, современная урбанизация коснулась около 1% поверхности планеты, что даст палеонтологам далекого будущего лишь небольшую зону для поисков. Шмидт и Фрэнк пришли также к выводу, что пока еще никто на Земле не предпринимал исчерпывающих поисков таких не встречающихся в дикой природе признаков исчезнувших цивилизаций. Суть заключается в том, что если промышленная цивилизация масштаба нашей нынешней и существовала несколько миллионов лет назад, то мы, возможно, никогда об этом не узнаем. Это никоим образом не означает, что она действительно существовала, а говорит только о том, что такую возможность нельзя сбрасывать со счетов.
В течение последних нескольких лет мы изучали наиболее важные, галактического масштаба, следствия этих идей в рамках исследования, проводимого под руководством Джонатана Кэрролл-Нелленбэка (Jonathan Carroll-Nellenback) и при участии Джейсона Райта из Университета штата Пенсильвания. Ключевым прорывом стала разработка серии агентных компьютерных моделей, подкрепленных традиционной «бумажно-карандашной» математикой, которые позволили нам выстроить более реалистичную картину того, как разумные существа могли бы перемещаться по Галактике, которая и сама по себе полна движения.
Если вы сделаете снимок звезд, расположенных в паре сотен световых лет от Солнца, то обна-ружите, что они двигаются как [броуновские] частицы в газе. По отношению к любой фиксированной точке в этом пространстве звезда может перемещаться быстро или медленно и практически в любом направлении. Сожмите картинку до масштабов в несколько тысяч световых лет, и вы заметите гигантское общее орбитальное движение, увлекающее звезду, подобную нашему Солнцу, вокруг центра Млечного Пути, совершающего полный оборот приблизительно каждые 230 млн лет. Звездам, расположенным ближе к центру Галактики, требуется заметно меньше времени, чтобы завершить полный круг. Кроме того, существуют быстро движущиеся звезды гало, ныряющие в галактический диск и выныривающие из него, которые образуют сфероидальный рой, окружающий этот диск.
А это означает, что для цивилизации, оглядывающейся вокруг себя в поисках звезды для ис-следования, то, что находится ближе всего, и то, что будет самым близким в будущем, с течением времени значительно меняется. Хорошей иллюстрацией этого служит наша Солнечная система.
Прямо сейчас ближайшая к нам звезда, Проксима в созвездии Кентавр, расположена от нас на расстоянии 4,24 световых лет; но примерно через 10 тыс. лет она приблизится на расстояние всего 3,5 световых лет, значительно сократив длительность возможного межзвездного путеше-ствия.
Если бы мы подождали 37 тыс. лет, нашим ближайшим соседом на время стал бы красный карлик Росс 248, который окажется на расстоянии около трех световых лет от нас.
Чтобы смоделировать эту изменяющуюся звезд-ную карту, в нашей модели был использован трехмерный куб звезд, который двигался так же, как и звезды в небольшой части реальной Галактики.
Затем в модели инициировался «фронт» расселения путем выбора части звезд в качестве носите-лей цивилизации покорителей космоса. У этих цивилизаций было конечное время жизни, поэтому планетная система могла стать необитаемой. Кроме того, каждая цивилизация, прежде чем обрести способность запускать космические роботы или начать первые попытки переселения на ближайшую из соседних звезд, имеет определенный период ожидания. Все эти факторы можно было видоизменять, корректировать и исследовать, чтобы посмотреть, как они влияют на результат. Для создания большого диапазона возможных исходных параметров неровный фронт заселения распространялся через межзвездное пространство. Скорость этого движущегося фронта и служит ключом для сравнительной оценки и подтверждения возможных решений исходной загадки Ферми.
То, что мы обнаружили, одновременно и просто, и лихо закручено. Во-первых, естественное, наподобие молекул в газе, движение звезд в Галактике означает, что даже самые медленные межзвездные зонды, летящие со скоростью 30 км в секунду (почти в два раза больше теперешней скорости «Вояджера-1», 17 км/с, с которой он удаляется от нашего Солнца), гарантируют, что фронт расселения пересечет Галактику гораздо быстрее, чем за 1 млрд лет. Если мы учтем другие движения звезд, связанные с вращением Галактики или быстрым перемещением звезд гало, этот временной интервал сожмется еще больше. Иными словами, как и предвидел Ферми, заполнить всю Галактику жизнью не представляет труда. Однако степень заполнения Галактики зависит от числа имеющихся в ней действительно подходящих для расселения планет (отдавая дань эпическому научно-фантастическому роману Кима Стэнли Робинсона 2015 г. «Аврора», мы назвали это «эффект Авроры»), а также от продолжительности существования цивилизации на планете.
В одном из крайних случаев легко сделать Галактику безжизненной, просто сократив число подхо-дящих планет и заставив цивилизацию существовать, скажем, всего 100 тыс. лет или около того.
Эти факторы легко нивелировать, заполнив космос поселениями активных покорителей Галактики. Если подходящих планет достаточно много, то средняя продолжительность существования цивилизации почти не играет роли. Если сохраняются технологии, позволяющие цивилизациям осуществить первый межзвездный перелет, то достаточное их количество сможет продолжить освоение космоса и в конечном счете заполонить всю Галактику.
Но наиболее убедительные и теоретически реализуемые ситуации возникают как раз между этими экстремальными возможностями. Когда вероятность встретить в Галактике пригодную для поселения планету принимает промежуточное значение, где-то посередине между высокой и очень низкой, могут случиться чрезвычайно интересные вещи. А именно, обычные статистические флуктуации числа и расположения подходящих планет на отдельных участках галактического пространства могут породить кластеры систем, которые постоянно посещают или на которые переселяются волна за волной межзвездные путешественники. Представьте себе, что это архипелаг, группа или цепь островов. Оборотная сторона существования таких кластеров состоит в том, что они обычно окружены большими областями незаселенного пространства. Если кластеры разбросаны слишком редко и значительно удалены друг от друга, то не возникает желания прикладывать усилия по их заселению.
Может ли этот сценарий «галактического архипелага» прояснить ситуацию на Земле? Как ни удивительно, может. Например, если типичная планетная цивилизация может существовать миллион лет и лишь 3% планетных систем пригодны для колонизации, то существует вероятность около 10%, что планета вроде Земли еще ни разу не посещалась, по крайней мере за прошедший миллион лет. Другими словами, не будет такой уж неожиданностью, если мы обнаружим себя в одиночестве.
И наоборот: этот сценарий предполагает, что где-то в другом месте Галактики существуют кла-стеры, архипелаги разумных существ, для которых соседи по космосу или гости — норма. Чтобы имела место какая-либо из описанных выше ситуаций, никаких радикальных гипотез не требуется.
Нужны лишь не более обычного числа планет и определенный характер звездного движения относительно кружащихся звезд Млечного Пути.
И хотя справедливости ради следует отметить, что можно лишь высказывать предположения относительно принципиальной возможности любого вида межзвездных перелетов и вероятности того, что ра зумные существа в конце концов его предпримут, остальные факторы — это просто параметры, которые нужно правильно подобрать. Часть из них, например такая величина, как число пригодных для обитания планет, уже на повестке дня астрономов по мере того, как мы расширяем наши знания об экзопланетах. Другие, такие как продолжительность существования цивилизации, — предмет интенсивного исследования, поскольку мы пытаемся совладать с нашими собственными проблемами планетарной устойчивости.
Есть вероятность, что мы найдем свидетельства существования населенного звездного архипелага или происходящего в настоящее время продвижения фронта колонизации. Новой интересной стратегией может стать перенаправление наших усилий по поиску внеземного разума и технологий не просто на изучение отдельных, известных экзопланет, а на выявление областей Галактики, в которых топография звезд сама располагает к межзвездной колонизации или созданию обитаемого кластера.
До последнего времени наша трехмерная карта Галактики была крайне ограниченной, но с помощью таких инструментов, как обсерватория «Гея» Европейского космического агентства, картирующая миллиард астрономических объектов и регистрирующая движение звезд, мы, возможно, сумеем составить карту таких горячих точек.
Впрочем, истинный парадокс парадокса Ферми заключается в том, что это вовсе и не парадокс.
Как показывает работа моих коллег, это совершенно естественная ситуация, когда пригодная для жизни обитаемая планета, такая как Земля, не выказывает никаких видимых свидетельств того, что она когда-либо посещалась или служила пристанищем для внеземных разумных существ.
Это утверждение справедливо независимо от того, отсутствует ли в Галактике другая технологи-чески развитая жизнь или же она буквально кишит межзвездными исследователями. Так же как и Питкэрн, который по-видимому, оставался необитаемым в Тихом океане на протяжении целых трех веков, Земля, возможно, просто проходит через еще один период изоляции, прежде чем ее снова омоют космические волны пангалактической жизни.
Главный вопрос, как и в случае с полинезийскими поселенцами, заключается в том, останется ли еще на нашей планете цивилизация, когда все это случится.
Перевод: А.П. Кузнецов
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ИСТОЧНИКИ
Одни посреди Млечного Пути // ВМН, № 11, 2018.Interstellar Migration and the Human Experience. Edited by Ben R. Finney and Eric M. Jones. University of California Press, 1985.
The Great Silence: Science and Philosophy of Fermi’s Paradox. Milan M. irkovi . Oxford University Press, 2018.
The Fermi Paradox and the Aurora Effect: Exo-civilization Settlement, Expansion, and Steady States. Jonathan Carroll-Nellenback et al. in Astronomical Journal, Vol. 158, No. 3, Article No. 117; September 2019.
If There Are Aliens Out There, Where Are They? Mario Livio and Joe Silk; ScientificAmerican.com, Janu-ary 6, 2016.
Starship Humanity. Cameron M. Smith; Scientific American Special Editions, October 2016.

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

Скриншот 14-11-2021 153704.jpg

Скриншот 14-11-2021 153644.jpg

Скриншот 14-11-2021 153625.png

Скриншот 14-11-2021 153608.jpg

[SETI_home_v8]

Опубликовано 2 Дек 2021 16:01:30 UTC

Присоединяйтесь к нам в путешествии в глубины нашей Галактики с анимационным фильмом о нейтронных звездах, пульсарах и непрерывных гравитационных волнах!

Это новое видео было создано исследовательской группой доктора .M.А. Папы, которая развертывает Einstein@Home гравитационных волновых поисков. Он проведет вас через нашу Галактику к совершенно особому типу звезд: нейтронной звезде.

Быстро вращающиеся нейтронные звезды являются основной мишенью Einstein@Home из-за их непрерывного излучения гравитационных волн. Обнаружение этих волн станет новым инструментом для астрофизических исследований. Приятного просмотра фильма!

https://www.youtube.com/watch?v=mV4-DUalJ5I

[SETI_home_v8]

Программное обеспечение с открытым исходным кодом от OpenPandemics - COVID-19 помогает исследователям.

СПОЙЛЕР »

Программное обеспечение с открытым исходным кодом от OpenPandemics - COVID-19 помогает исследователям.

Команда OPN разрабатывает инструменты с открытым исходным кодом, которые помогают улучшить прогнозы, выполняемые в WCG, и приносят пользу исследователям во всем мире.

Проект: ОпенПандемика - COVID-19
Опубликовано: 9 Дек 2021
Фон

OpenPandemics - COVID-19 был создан, чтобы помочь ускорить поиск новых кандидатов на разработку противовирусных препаратов от COVID-19. Целью проекта является идентификация малых молекул, которые связываются с белками SARS-CoV-2 с помощью вычислительного моделирования. Наиболее перспективные молекулы выбираются для тестирования в лабораториях сотрудников исследовательской группы. Молекулы с подтвержденной экспериментальной активностью станут отправной точкой для разработки потенциальных лекарств.

В настоящее время существуют две небольшие молекулы, которые были протестированы на людях для лечения COVID-19, показывающие хорошие результаты: молупиравир и ритонавир. Рост лекарственной устойчивости к существующим противовирусным препаратам, как это происходит с ВИЧ, может быть решен с помощью многочисленных, разнообразных противовирусных препаратов. Для этого наличие нескольких альтернатив для разработки различных противовирусных препаратов будет иметь решающее значение для преодоления резистентности и решения проблем, которые могут представлять новые варианты SARS-CoV2.

Инструменты с открытым исходным кодом

Исследовательская группа активно создает программное обеспечение с открытым исходным кодом, чтобы помочь другим ученым, выполняющим вычислительное моделирование для поддержки проектов по открытию лекарств. Например, новые функции, такие как гибкие остатки, модифицируемые парные потенциалы и контактный анализ, которые были добавлены в последних двух выпусках стыковочного движка AutoDock-GPU (v1.4 и v1.5), были разработаны специально для удовлетворения потребностей, возникающих во время крупномасштабного проекта, такого как OpenPandemics - COVID-19, но принесут пользу всему сообществу исследователей, использующих эти инструменты.

Эффективное разделение работы между CPU и GPU

Сложность поиска стыковки, а вместе с ней и соответствующего количества оценок, необходимых для получения хороших режимов связывания, возрастает экспоненциально с количеством вращающихся связей в каждой молекуле.

Это увеличение числа оценок менее резко для AutoDock-GPU (AD-GPU), чем для AutoDock4 (AD4) из-за лучшего алгоритма поиска (Adadelta), реализованного в AD-GPU. Как AD-GPU, так и AD4 легко стыкуют простые молекулы с небольшим количеством вращающихся связей. Однако только AD-GPU способен эффективно стыковать сложные молекулы.

Таким образом, чтобы улучшить общую производительность WCG OPN, начиная с пакетов OPNG_0087175 и OPN1_0063952, молекулы с шестью или менее вращающимися связями стыкуются AutoDock4, в то время как молекулы с семью или более вращающимися связями стыкуются AutoDock-GPU. В результате улучшается общая пропускная способность, а также качество прогнозирования.

Лабораторные испытания

На момент этого обновления было заказано почти 300 соединений, и в настоящее время проводится еще один раунд отбора с целью расширения этого числа. Тестирование этих соединений продолжается в сотрудничающих лабораториях.

Для некоторых соединений продолжается дальнейшая проверка первоначальных многообещающих результатов, и команда осторожно взволнована полученными данными и работает над включением структурной информации, собранной до сих пор, чтобы информировать анализ новых результатов стыковки, полученных от добровольцев.

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
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc

WCG-Covid-19-8-13-21_Insight_1.png

WCG-Covid-19-11-06-20_Insight2.png

WCG-Covid-19-12-4-20_Insight_2b.png

WCG-Covid-19-12-4-20_Insight_3b.png

[SETI_home_v8]

Исследователи успешно продолжают свои лабораторные испытания, проверяя еще больше соединений.

Проект: Smash Childhood Cancer

Опубликовано: 8 ноя 2021

Исследовательская группа Smash Childhood Cancer определила белки и другие молекулы, которые играют ключевую роль в определенных детских раковых заболеваниях. Теперь задача состоит в том, чтобы найти химические препараты-кандидаты, которые специально нацелены на эти ключевые молекулы и, следовательно, контролируют раковые клетки.
https://www.worldcommunitygrid.org/r...c1/overview.do

Награды

Исследователи выиграли грант и получили от донора 500000 долларов на исследование внутричерепных опухолей. Кроме того, доктор Гелл получил премию «Молодой исследователь».

Обновления анализа данных

С начала этого года исследователи анализируют данные, полученные в ходе работы над World Community Grid.

Ниже приведены ключевые белки, для которых у нас есть новые обновления в этом месяце. Каждый из этих белков участвует в развитии по крайней мере одного типа рака у детей.

Бета катенин

Было показано, что одно многообещающее соединение также связывает K-Ras, поэтому исследователи пытаются понять связь между двумя белками. Другие аналогичные соединения синтезируются и тестируются.

Остеопонтин

Одно соединение проходит испытания, и оно показывает дозозависимое связывание (очень многообещающая предварительная проверка).

TrkB - Со времени последнего ежемесячного обновления донор предоставил 250 000 долларов на валидацию, поэтому исследователи стремятся проверить 5 соединений.

Примечание: из-за пандемии во всем мире наблюдается нехватка реагентов, что препятствует регулярному проведению экспериментов.

Текущее состояние рабочих единиц: Приостановлено

Щелкните здесь, чтобы узнать больше о ежемесячных обновлениях проекта World Community Grid
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=632
Smash-Childhood-Cancer-Ruby-Badge-in-the-World-Community-Grid-Statistics-table..png

[Yura12]

Заключительное в 2021 году соревнование по отечественному медико-биологическому проекту распределённых вычислений SiDock@home намечается на 24 декабря, присоединяйтесь: https://classic.boincstats.com/en/st...team/chat/1099
Присоединяйтесь!
Поможем отечественной науке!

[SETI_home_v8]

2 миллиона – столько лет вычислений Добровольцы пожертвовали для медицинских проектов WCG

В то время как мы усердно работаем над переходом, мы хотели бы поблагодарить всех, кто сделал это возможным.

Опубликовано: 24 Дек 2021

Уважаемые волонтеры – спасибо за постоянную поддержку WCG и текущих проектов. Мы только что прошли 2 387 361 лет вычислений.

Наша команда глубоко погружена в процесс перехода, и хотя инфраструктура почти готова, все еще есть задачи, которые должны быть завершены до технического перехода в новый университет. Работа продолжится в декабре и январе.

Мы хотели бы поблагодарить IBM – партнера-основателя – за постоянную поддержку, как с техническим переходом, так и за продолжение предоставления значительных вычислительных ресурсов.

Мы также хотели бы поблагодарить Онкологический центр за пожертвование сервера и системы хранения данных для работы WCG, а также за продолжение циклов поддержки WCG. Мы благодарим Цифровой альянс Канады для поддержки работы системы, а также ШАРКНЕТ и Университет Ватерлоо для обеспечения пространства серверной комнаты и поддержки, в дополнение к обеспечению жизненно необходимых вычислительных циклов для проектов WCG. Без этой помощи переход был бы невозможен.

Спасибо всем за участие в конкурсе WVG на день рождения и раздвигая границы вычислений в день, ускоряя все текущие проекты.

WCG - это удивительный открытый научный ресурс для глобальных исследований, приносящих пользу человечеству. Соответствующие каналы социальных сетей и форумы предназначены для всех, но мы хотели бы напомнить волонтерам, чтобы они следили за нашими руководствами по коммуникации, так как любые сообщения, которые не соответствуют этим основным правилам, подлежат удалению. Участники, которые демонстрируют нетерпимость к другим участникам или нарушают работу форумов, будут заблокированы.

С праздником. Команда WCG.

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

Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc


Intel Xeon 54 hrs Crunching Temps 1.png

rgbziay.jpg

[SETI_home_v8]

О проекте Grid.Org

СПОЙЛЕР »

О проекте Grid.Org

ОБЗОР ПРОЕКТА INTEL-UD

Проект исследования рака Intel-UD будет способствовать исследованиям по открытию новых лекарств от рака путем объединения знания химии, компьютеров и специализированного программного обеспечения организаций и частных лиц, которые активно участвуют в борьбе с раком.

Исследования концентрируются на нескольких протеинах, которые определены в качестве возможной цели в терапии рака. С помощью процесса, называемого "виртуальным отбором", специальное аналитическое программное обеспечение выявит молекулы, которые взаимодействуют с указанными протеинами, и определит, какие из выявленных молекул-кандидатов обладают наибольшей вероятностью превратиться в лекарственное средство. Этот процесс похож на поиск нужного ключа для открытия специального замка - путем перебора миллиона за миллионом молекул-ключей.

Участники проекта исследования рака получают через интернет пакет молекул, которые затем исследуются на их компьютере с использованием программного обеспечения по моделированию лекарств, называемого THINK. Программа THINK анализирует данные о молекуле путем создания ее трехмерной модели и изменения ее формы (или структуры) с целью соединения с молекулой протеина. Если соединение произошло и дало начало взаимодействию с протеином, то регистрируется "попадание". Эти попадания и являются тем, ради чего затевалось исследование. Любое из этих попаданий может, в конечном итоге, привести к созданию лекарства. Все попадания регистрируются, ранжируются по силе взаимодействия и сохраняются для последующей стадии проекта.

Ожидается, что этот проект станет наибольшим из когда-либо предпринимавшихся проектов в вычислительной химии. Чем больше частных лиц будут использовать свои компьютеры, тем больше будет ресурсов для развития проекта.

ПОЧЕМУ ВАМ НАДО УЧАСТВОВАТЬ В ПРОЕКТЕ

Нам нужны лучшие результаты

За пять десятилетий исследования рака, усилия по открытию и разработке лекарственных средств привели к созданию более 40 лекарств для лечения рака. Эти противораковые препараты продлевают жизнь многим больным, но часто слишком дорогой ценой.

Побочные эффекты, обычно связанные с лечением рака, могут быть такими же плохими, как и само заболевание. Побочные эффекты могут быть настолько сильными, что они ограничивают дозы препаратов, которые получают больные. При этом половина всех больных раком не могут быть вылечены существующими препаратами.

В дополнение ко всем этим недостаткам, терапия еще является достаточно дорогостоящей - на лечение рака расходуются значительные суммы. Около 6% от всех расходов на здравоохранение приходится на лечение раковых заболеваний. Открытие новых лекарств дает надежду как на уменьшение страданий связанных с лечением, так и на его удешевление.

Трудно найти проблему, которая заслуживала бы большей борьбы за ее решение - высокий уровень смертности, страдания больных и высокая стоимость лечения делают борьбу с раком приоритетной в научных исследованиях.

Проверьте новую возможность борьбы с заболеванием

Время является важным фактором в появлении лекарственного средства, особенно для такого смертельного заболевания, как рак. Путь от идеи до открытия, тестирования и появления лекарства на рынке может быть долгим, но каждый день, на который сокращается время до появления препарата, может спасти сотни жизней.

При обширном предварительном отборе даже самые скромные оценки количества молекул, которые необходимо проверить, составляют более двухсот миллионов для каждого протеина - обескураживающее число. Анализ такого большого количества молекул требует огромных вычислительных мощностей. При таких больших цифрах даже возможности суперкомпьютеров являются ограниченными. Любой суперкомпьютер имеет предел производительности.

То есть, если объем задания в три раза превышает предел производительности, задания должно быть разделено на очереди и решаться последовательно. Проект, аналогичный нашему, может занять так много времени, что исследователь даже не возьмется за решение задачи - он не получит результата на протяжении своей жизни. Однако, при использовании распределенных вычислений, тысячи или даже миллионы отдельных компьютеров могут работать над разными молекулами одновременно, и время до получения результата может быть значительно сокращено.

Распределенные вычисления через интернет позволяют проводить исследования потрясающего объема и сложности. Если наш проект будет успешным, общественное пожертвование вычислительных мощностей может стать одним из самых мощных инструментов в современных исследованиях лекарств.

ОПЫТ УЧАСТНИКОВ ПРОЕКТА

Что Вы увидите после установки Агента

Когда участник проекта инсталлирует Агента UD, то также устанавливается специальный скринсейвер UD. Этот скринсейвер является необязательным, но если участнику это интересно, то скринсейвер показывает графику, связанную с выполнимым в данный момент заданием. Это позволяет участнику увидеть, как его компьютер участвует в проекте.

Если участник не хочет использовать скринсейвер, эта графика в любой момент доступна к просмотру после клика на иконке UD в панели задач и нажатия на кнопку "Информация".

THINK скринсейвер: что все это значит?

На экране слева показываются серии трехмерных изображений молекул. Молекулы состоят из различных атомов и связей, которые изображены как цветные шарики, соединенные прутиками. (Прутики изображают связи между атомами). Существует несколько основных атомов, составляющих органические молекулы, которые Вы можете определить используя легенду в скринсейвере. Еще один представленный в легенде атом, называемый "гетеро-атомом", означает любой другой атом, который не входит в состав обычных пяти атомов, которые составляют большинство живого. Также Вы можете видеть цифровое "название молекулы" которое присваивается каждой молекуле в целях ее идентификации.

То, что вы видите, представляет собой молекулу, которая подвергается виртуальному анализу. Она изменяется или конформируется в разнообразные формы с целью соединения с молекулой протеина. Например, атом водорода должен находиться ближе к двум атомам кислорода, чтобы, возможно, создалось взаимодействие. THINK будет стараться придать молекуле разные формы чтобы элементы соединились. Каждая форма молекулы представляет собой один конформационный вариант структуры. THINK очень быстро работает с молекулами и вариантами структуры - числа изменяются так быстро, что все они не отображаются на экране, изображаются только некоторые молекулы. THINK работает слишком быстро, чтобы наблюдать за ним! Когда вариант структуры молекулы соединяется с молекулой протеина и вызывает взаимодействие, то регистрируется "попадание". Эти попадания и являются тем, ради чего затевалось исследование. Любое из этих попаданий может, в конечном итоге, привести к созданию лекарства. Все попадания регистрируются, ранжируются по силе взаимодействия и сохраняются для последующей стадии проекта.

Изображение в правой части экрана представляет собой протеиновую цель, с которой может взаимодействовать исследуемая молекула. Это одна из нескольких целей, взаимодействие с которыми будет изучаться у каждой из двухсот миллионов молекул, отобранных для этого проекта.

Иногда молекула может обрести новые возможности соединиться с протеином, если ее немного изменить. В этом случае THINK может рассмотреть изменения или замены атомов в некоторых вариантах структуры молекулы и создать структуры "de novo" - или измененные молекулы.

В результате, свойства новой молекулы могут быть более желательными, чем свойства исходной молекулы. Этот процесс добавляет несколько переменных к каждому анализу молекулы, так что THINK может рассмотреть самые потенциально многообещающие варианты. Не все молекулы имеют структуру, которую имеет смысл изменять, поэтому счетчик de novo будет появляться только время от времени.

Прочие кнопки графического интерфейса обеспечивают доступ к дополнительной информации о задании, выполняемом компьютером, как он соотносится с другими компьютерами и другой информации о проекте.

СОСТАВНЫЕ ЧАСТИ ПРОЕКТА

Это исследование имеет несколько составляющих. Они включают несколько протеинов, сотни миллионов молекул, программное обеспечение, которое анализирует химические реакции и программную платформу, которая позволяет осуществлять распределенные вычисления. Далее приведен обзор этих компонентов и кратко описано их взаимодействие.

Цели: Протеины

Основой данного проекта является поиск. Он фокусируется на нескольких протеинах, которые в предыдущих исследованиях были определены в качестве хорошей цели для терапии рака. Эти протеины обладают специфическими зонами или "целевыми участками" в их структурном строении, на которых молекула лекарственного средства может соединиться с протеином для создания желаемого взаимодействия.

Ниже перечислены некоторые целевые протеины, отобранные из этого исследования. Если процессом, в котором участвуют протеины, можно управлять, то, вероятно, и самим развитием рака можно управлять. Другие протеины могут быть добавлены в процессе развития исследования. Это будет зависеть от числа участников, которые, в конечном счете, предоставят свои ПК для осуществления этой цели.

Пероксид дисмутазы (SOD) является энзимом, который замещает пероксидный (О2-) радикал. Говоря о питании, мы часто слышим об "антиоксидантах". Представьте, что SOD и есть натуральный антиоксидант. Поскольку раковые клетки вырабатывают больше оксидантов, чем нормальные клетки, они способны просто окислить себя до смерти.

Поэтому SOD является целевым протеином - если SOD в раковой клетке будет ингибирован, то раковые клетки будут повреждены и будет контролироваться их дальнейшее развитие.

Неконтролируемый рост рака стал легендой. Но такого рода рост нуждается в большом притоке крови в зону расположения клеток. Фактор роста сосудистого эндотелия (VEGF) способствует росту кровеносных сосудов. Если рост кровеносных сосудов можно будет ограничить, то, теоретически, можно будет предотвратить развитие рака.

RAS протеины подают химическое "сообщение", которое активирует рост клеток. Без этого сигнального фактора, клетки не "знали" бы, что им нужно расти. Ингибирование RAS в раковых клетках означает конец их неконтролируемому росту.

Циклооксигеназа (СОХ) сохраняет кровеносные сосуды открытыми и обеспечивает приток крови в зонах поврежденной ткани, которые часто возникают вокруг определенных раковых опухолей. Опять таки, если, ингибируя COX, перерезать необходимое для роста раковых клеток кровоснабжение, раковые клетки могут и не выжить.

Ключи: Молекулы

Для создания лекарственного средства научно-исследовательская организация должна найти, исследовать и воспроизвести молекулу, которая вступает в желаемое фармацевтическое взаимодействие. Нахождение молекулы, которая взаимодействует с целевым протеином (или другим элементом, способствующим развитию процесса болезни) изменяя этот процесс, то есть, взаимодействует с лекарственным эффектом, является ключевым в процессе открытия успешного лекарства.

Именно огромное количество молекул, которое необходимо исследовать, и делает процесс открытия таким захватывающим. Существуют миллиарды и миллиарды молекул, которые могут потенциально обладать свойствами лекарства. Те, которые рассматриваются в данном исследовании, отбираются из "каталога" молекул, которые были предварительно определены, как возможно обладающие необходимыми характеристиками. Каждая молекула пройдет через процесс виртуального отбора с использованием программы THINK. Будут созданы виртуальные модификации этих молекул для того, чтобы повысить вероятность взаимодействия с активными зонами протеина. Эти манипуляции над молекулами дают исследователям еще несколько возможных "вариантов" структуры каждой отдельной молекулы. Новые структуры, полученные из оригинальной молекулы, называются "de novo" производными.

Программа открытия лекарств: THINK

THINK - это компьютерная программа открытия лекарств, разработанная одним из ведущих фармацевтических консультантов Кеитом Девисом (Keith Davies) из "Тревенер Консалтантс". THINK - это приложение, которое участники проекта могут видеть выполняющимся на экранах своих компьютеров, в то время когда им исследуется возможность молекул взаимодействовать с одним из протеинов.

THINK оценивает свойства молекул, чтобы определить, возможно ли их взаимодействие с целевым протеином. Это не так просто сделать. Довольно трудно исследовать структуру молекулы и определить ее потенциал, поскольку она является трехмерным объектом и может принимать множество форм. Поэтому THINK имеет конформационный блок, который рассчитывает и изучает все возможные варианты изменения формы молекулы, которые могут помочь ей провзаимодействовать или "состыковаться" с протеином. В некоторых положениях взаимодействие между молекулами может и не произойти. Например, два атома, которые вместе могут взаимодействовать с протеином, могут не находится рядом друг с другом в данном варианте структуры.

Поэтому молекула подвергается конформированию чтобы определить, не будут ли в другом варианте структуры необходимые элементы находиться рядом для образования взаимодействия. Более того, THINK исследует молекулы, чтобы узнать, нельзя ли внести небольшие изменения (de novo производные), с целью повышения их шансов на химическое взаимодействие, что позволяет исследователям проанализировать еще несколько варинатов для каждой молекулы. Далее THINK использует функцию оценки, которая позволяют оценить любое взаимодействие, чтобы помочь определить, какой вид взаимодействия и какие молекулы имеют лучшие шансы стать лекарством.

В среднем, оценка каждой молекулы для каждого протеина на компьютере 750МГц должна занимать 1-2 минуты, но некоторые молекулы имеют более сложную структуру, чем другие, могут иметь больше вариантов структуры или de novo производных, что может значительно увеличить время анализа.

Распределенные вычисления: мета-процессорная технология

Мета-процессорная технология United Devices - это программная платформа

распределенных вычислений, которая позволяет персональным компьютерам отдельных лиц вместе работать над этим исследованием. Одним из компонентов этой платформы является UD Agent, программа которую запускают на своих компьютерах участники исследования, чтобы принять участие в проекте. UD Agent получает с мета-процессорных серверов, находящихся в United Devices блоки данных, использует свободное процессорное время для анализа молекул и протеинов, и после этого передает результаты обратно мета-процессорным серверам. Чем больше людей запустят UD Agent и будут использовать свои ПК, тем больше мощностей будет для продвижения проекта.

ОБЩАЯ КАРТИНА: ШАГИ К ОТКРЫТИЮ

Проект виртуального отбора является только частью длительного процесса по созданию лекарства. Большая работа была проведена перед этой стадией исследования, но и после завершения проекта виртуального отбора предстоит приложить еще немало усилий, прежде чем долгожданное лекарство будет доступно больным. Ниже кратко описаны все стадии этого процесса.

Все началось в лаборатории

Первый этап был выполнен различными исследовательскими проектами в онкологических лабораториях, которые работали над определением целевых протеинов.

Второй этап заключался в выборе и получении доступа к молекулярным данным. Ни одна из организаций не обладает полным списком молекул, которые могут вести себя как лекарства и взаимодействовать с целевыми протеинами. Различные каталоги молекул составлены и являются собственностью десятков университетов и компаний, расположенных по всему миру. Несколько организаций любезно предоставили свои каталоги молекулярных данных для этого проекта.

Затем последовал этап предварительного отбора. Его задача заключалась в исключении из исследования тех молекул из каталога, которые были слишком большими, нерастворимыми в воде или слишком нестабильными.

Проект исследования рака Intel-United Devices

Этот этап и является проектом, который сейчас выполняется. Вся база данных по молекулам разделена на "блоки для обработки", которые передаются участниками проекта, установившим на свих компьютерах Агента UD. Каждый блок состоит из 100 молекул. При получении первого блока молекул участники также получают программу THINK, которая будет их анализировать, и карту целевого протеина, взаимодействие с которым будет исследоваться.

THINK на компьютере участника вычисляет трехмерные координаты различных вариантов конформационной структуры молекул. Каждый вариант структуры проверяется на взаимодействие с целевым протеином и каждое зарегистрированное "попадание" оценивается по критерию силы взаимодействия и некоторым другим показателям. После завершения анализа блока молекул Агент UD отсылает обратно полученную информацию и получает следующий блок молекул.

В дальнейшем все полученные результаты будут сведены вместе. Удачные молекулы - те, у которых сила взаимодействия была наибольшей, будут проанализированы и сравнены друг с другом с целью определения того общего, что позволило им взаимодействовать с протеином. Это необходимо для определения "фармакофоры" - базовой структуры, необходимой для начала создания лекарства. Фармакофора является перечнем обязательных свойств молекулы, необходимых для взаимодействия с целевым протеином.

Дальнейшие шаги

В определенный момент времени виртуальные молекулы должны уступить место реальным вещам. Используя полученную фармакофору как новую карту, фармацевтические компании или исследовательские лаборатории будут синтезировать молекулы и исследовать их не виртуальное взаимодействие. В этом проекте все результаты виртуального отбора остаются в собственности Оксфордского университета и NFCR. То есть, все права на результаты исследования остаются у неприбыльных организаций, которые занимаются исследованиями рака.

Завершение этапа виртуального отбора является началом многочисленных исследований, которые должны быть проведены в лабораториях с целью исследования лекарства и начала его промышленного производства, необходимого, чтобы помочь реальным больным раком. Исследование межмолекулярного взаимодействия является хорошим началом в процессе создания лекарства, но нахождение биохимической реакции не является достаточным. Чтобы молекула превратилась в реальное лекарство от рака, ее действие должно быть исследовано в человеческом организме и должна быть найдена возможность ее промышленного синтеза.

Дата: Суббота, 18 Октябрь 2008

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

Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.

https://github.com/BOINC/boinc

coltscfg.jpg

GPUGrids.jpg

images.jpg

[SETI_home_v8]

Smash Childhood Cancer: февральское обновление

СПОЙЛЕР »

Smash Childhood Cancer: февральское обновление

Команда продвигается в своих усилиях по проверке соединений, ингибирующих молекулы, играющих важную роль в наиболее частых детских раковых заболеваниях.

Проект: Разбить детский рак

Опубликовано: 7 февраля 2022 г.

https://www.worldcommunitygrid.org/r...c1/overview.do


Background


Исследовательская группа Smash Childhood Cancer определила белки и другие молекулы, которые играют ключевую роль в развитии наиболее распространенных видов рака у детей.


Задача сейчас состоит в том, чтобы найти кандидаты в лекарства, которые специально нацелены на эти ключевые молекулы и, следовательно, контролируют раковые клетки.


Обновления анализа данных


С прошлого года команда SCC анализирует данные, рассчитанные на WCG, а также синтезирует и тестирует приоритетные соединения.


Ниже приведены некоторые из наиболее многообещающих белков, которые участвуют в развитии по крайней мере одного типа рака у детей.


Опухоль зародышевых клеток - проект PRDM14


Опухоли зародышевых клеток представляют собой уникальную группу опухолей, которые возникают в гонадах и внегонадных локализациях. Один тип внегонадной герминогенной опухоли возникает в головном мозге.


Текущее лечение опухолей зародышевых клеток головного мозга может вызывать множество побочных эффектов, поэтому мы хотели определить новую терапию для этой группы пациентов. В этом проекте мы нацелены на белок PRDM14 и его партнера CBFA2T2.


Обычно PRDM14 присутствует только у раннего плода и требует, чтобы CBFA2T2 помогал выполнять его функцию. Однако некоторые опухоли, такие как опухоли зародышевых клеток, экспрессируют PRDM14 и CBFA2T2.


Мы проводили испытания in vitro доступных соединений, которые, как было предсказано, нарушают взаимодействие PRDM14-CBFA2T2.


На данный момент мы проверили 16 соединений на их способность убивать линии опухолевых клеток зародышевых клеток. Два соединения показали многообещающие результаты и проходят дальнейшие испытания. Разработка лекарств от опухолей типа EWSR1 Эти типы опухолей представляют собой очень специфическую мутацию, которая объединяет EWSR1 с фактором транскрипции, что делает их более активными, чем они должны быть.


В лаборатории Келлера на cc-TDI.org есть активные ингибиторы, и сейчас они проверяют, есть ли у них какие-либо нежелательные, нецелевые эффекты.


Ингибиторы TrkB для детской нейробластомы


Нейробластомы возникают в некоторых незрелых нервных клетках и чаще всего поражают младенцев и детей младшего возраста. Один из предшественников лекарств доктора Хошино обладает специфической активностью в отношении опухолевых клеточных линий (он не нацелен на клетки, не экспрессирующие TrkB), при тестировании в лаборатории cc-TDI.org.


Проверочные исследования этих многообещающих результатов продолжаются.


Ингибиторы PAX-FOXO1 при детской рабдомиосаркоме Лаборатория Келлера на cc-TDI.org совершенствует новую проверку анализ одного многообещающего соединения-ингибитора.


Доктор Чен также завершает разработку дизайна клинических испытаний Entinostat в Гонконгском университете.

Текущее состояние рабочих единиц Приостановлено Щелкните здесь, чтобы узнать больше о ежемесячных обновлениях проекта World Community Grid.

загружено (1).png

d253881aa440d286c753cc978dbc2a08.jpg

[SETI_home_v8]

https://www.astronews.ru/cgi-bin/mng...20220218193424

Астрофизики впервые смогли рассчитать исходную массу и размер карликовой галактики, которая была разорвана на части в результате столкновения с нашей галактикой Млечный путь миллиарды лет назад. Реконструкция исходной карликовой галактики, звезды которой сегодня выстилают сегодня «приливный поток» в нашей Галактике, поможет ученым понять формирование галактик, подобных Млечному пути, и оценить распределение темной материи в нашей Галактике.

«Мы запустили симуляции, в которых берется этот огромный звездный поток, «отматывается» его эволюция на несколько миллиардов лет назад, и в результате смогли наблюдать, как он выглядел до того, как упал на Млечный путь, - сказала Хайди Ньюберг (Heidi Newberg), профессор физики, астрофизики и астрономии Ренсселерского политехнического института, США. – Теперь у нас есть результаты измерений, основанные на данных, и это стало первым важным шагом на пути к использованию этой информации для обнаружения темной материи в составе нашей галактики Млечный путь».

Миллиарды лет назад эта карликовая галактика и другие малые галактики в окрестностях Млечного пути были затянуты гравитацией нашей более крупной галактики. Поскольку каждая карликовая галактика сливалась с нашей Галактикой, звезды этих малых галактик были растянуты «приливными силами», аналогичными гравитационным силам, вызывающим приливы и отливы на Земле. Эти приливные силы исказили форму галактики и в конечном счете разорвали ее, в результате чего звезды галактики вытянулись в длинный «приливный поток», проходящий по Млечному пути. Такие слияния между галактиками с приливным разрывом достаточно широко распространены, и Ньюберг считает, что «звезды-иммигранты» из приливных потоков составляют большую часть звезд галактического гало, сферического «облака» из звезд, окружающего спиральные рукава центрального диска.

Изучение положений и скоростей звезд приливных потоков дает ценную информацию о гравитационном поле Млечного пути и позволяет установить распределение темной материи в нашей Галактике, отмечает автор.

Реконструкция этой карликовой галактики требовала больших вычислительных мощностей и была произведена при помощи распределенного суперкомпьютера MilkyWay@Home, созданного из множества персональных компьютеров добровольцев по всему миру.
20220218193424.jpg

[SETI_home_v8]

Проект WCG останавливается в связи с миграцией в новый дата-центр.

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=757

В течение 17 лет инфраструктурную поддержку проекта осуществляла IBM, однако 2 марта 2022 г. она будет прекращена.

Теперь проект будет "вести" (и финансировать) Krembil Research Institute, Торонто, Канада.

Сроки намечены следующие:

14 февраля прекращается отправка новых заданий,

27 февраля будет прекращен прием посчитанных заданий от пользователей,

28 февраля сервера (в т.ч. и web-сервер проекта) будут остановлены,

примерно 1.5 месяца займет процесс миграции: копирование ПО и баз данных, тестирование нового оборудования и развертывание проекта на нем,

22 апреля 2022 г. проект должен быть переведен в активный режим.

Удачи проекту в этом нелегком и муторном процессе (как известно, 1 переезд = 1/2 пожара).

Будем надеяться, что все закончится благополучно. Ну а там поглядим, как новый владелец себя покажет. Возможно, направление новых исследований станет "еще более медицинским" (хотя, вроде, и так уже дальше некуда: всего 1 климатический проект остался).
y_92cd3483.jpg

y_be7bc0d5.jpg

[SETI_home_v8]

Milkyway@Home: новый результат N-Body!

Мы измерили первоначальную форму и массу карликовой галактики, которая была разорвана на части, чтобы образовался Поток Орфан-Ченаб!

Статья вышла сегодня: https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4357/..

Эрик Мендельсон был ведущим автором этого исследования.

Профессор Хайди Джо Ньюберг сняла 14-минутное видео, объясняющее эту тему, здесь: https://www.youtube.com/watch?v=ma44b8-SLcA, а также более длинное 24-минутное видео с дополнительной информацией: https:// www.youtube.com/watch?v=eATUWTwdOgc

Спасибо всем нашим волонтерам за то, что помогли сделать это возможным!

Мы серьезно ценим вклад, который вы все вносите в этот проект.

Без вас мы бы не смогли найти темную материю в Млечном Пути!

[SETI_home_v8]

ДОБРОВОЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ BOINC@TACC

СПОЙЛЕР »

ДОБРОВОЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ BOINC@TACC

Внесите свой дополнительный вычислительный потенциал в открытую науку. Запуская BOINC, когда ваша система простаивает, вы будете совершать открытия, которые изменят мир.

Что такое BOINC@TACC?

Это проект, основанный на модели добровольных вычислений (VC). Это помогает исследователям TACC/XSEDE запускать приложения из широкого круга научных областей (таких как аэрокосмическая техника,

вычислительная биология и сейсморазведка) на ноутбуках, настольных компьютерах, планшетах или облачных виртуальных машинах (ВМ), принадлежащих добровольцам.

Чем могут помочь волонтеры?

Добровольцы могут помочь в научных исследованиях, подписавшись на проект BOINC@TACC и позволив ему запускать приложения на своих компьютерах и виртуальных машинах. Им также может потребоваться загрузить необходимое программное обеспечение с этого веб-сайта. Чтобы стать волонтером, присоединитесь к BOINC@TACC после ознакомления с политикой проекта.

Какую пользу получают исследователи?

Этот проект помогает в дополнении вычислительных циклов, доступных через их распределения TACC/XSEDE. С помощью BOINC@TACC исследователи могут выполнять небольшие высокопроизводительные вычислительные задачи, которые требуют передачи и обработки небольших объемов данных, не тратя при этом свои активные ресурсы. Для получения подробной информации об использовании инфраструктуры BOINC@TACC нажмите здесь.

Как реализован BOINC@TACC?

Он использует промежуточное ПО и расширяет его для поддержки отправки заданий с суперкомпьютеров, использует виртуальные машины в облаке и автоматически создает образы Docker исходного кода, написанного на выбранных языках. Исходный код проекта доступен на Github.

Правила и политика

Запускайте BOINC@TACC только на авторизованных компьютерах
Запускайте BOINC@TACC только на компьютерах, которыми Вы владеете, или для которых Вы получили права владельца. В некоторых компаниях и школах (ВУЗах) установлен порядок, по которому запрещается использовать их компьютеры в таких проектах, как BOINC@TACC.

Как BOINC@TACC будет использовать ваш компьютер

Когда Вы запускаете BOINC@TACC на Вашем компьютере, он будет использовать часть ресурсов процессора, пространство на жестком диске (винчестере), и сетевой трафик. Вы можете контролировать, сколько ресурсов вашего компьютера будет использовано для работы BOINC@TACC, и когда эти ресурсы будут использоваться.

Работа, совершённая вашим компьютером, содействует решению задач BOINC@TACC, как описано на web-сайте проекта. Приложения могут меняться время от времени.

Обеспечение конфиденциальности

Если Вы принимаете участие в BOINC@TACC, информация о вашем компьютере (такая как тип процессора, объем оперативной памяти, и т.д.) будет записана проектом BOINC@TACC и использована для принятия решения о том, какой тип работы назначить вашему компьютеру. Эта информация также будет показана на web-сайте BOINC@TACC. Ничего, что указывало бы на местонахождение вашего компьютера (например, его доменное или сетевое имя), не будет показываться.

Личные сообщения, отправляемые на веб-сайте BOINC@TACC, видимы только отправителю и получателю. BOINC@TACC не просматривает и не контролирует содержимое личных сообщений. Если Вы получаете нежелательные личные сообщения от некоторых пользователей BOINC@TACC, Вы можете добавить их в ваш фильтр сообщений . В этом случае Вы не увидите ни одного общего или личного сообщения от таких пользователей.

Если Вы используете форумы нашего веб-сайта, Вы должны следовать данным рекомендациям . Сообщения, публикуемые на форумах BOINC@TACC, видны каждому, в том числе лицам, не являющимся участниками проекта. Публикуя сообщения на форумах, Вы предоставляете каждому безотзывную лицензию на просмотр и копирование ваших сообщений.

Безопасно ли запускать BOINC@TACC?

Каждый раз при загрузке программы через Интернет может случиться следующее: программа может иметь опасные ошибки, или сервер может быть взломан. BOINC@TACC предпринял усилия для минимизации этих рисков. Мы тщательно оттестировали наши приложения. Наши сервера защищены сетевым экраном и настроены на высокую безопасность. Чтобы удостовериться в целостности загружаемых программ, все исполняемые файлы подписаны цифровой подписью на защищенном компьютере, не подключенном к сети Интернет.

Приложения, запускаемые проектом BOINC@TACC, могут послужить причиной перегрева некоторых компьютеров. Если это случилось, остановите выполнение BOINC@TACC или используйте утилиты , которые ограничат использование процессора.

BOINC@TACC был разработан University of Texas at Austin, All Rights Reserved.. BOINC был разработан в Университете Калифорнии (the University of California)

Ответственность

BOINC@TACC и University of Texas at Austin, All Rights Reserved. не берут на себя ответственность за ущерб, нанесенный вашему компьютеру, потерю данных, или любое другое событие или инцидент, который может произойти как результат участия в BOINC@TACC.

Другие BOINC-проекты

Другие проекты используют ту же платформу - BOINC - что и BOINC@TACC. Вы можете захотеть принять участие в одном или нескольких из этих проектов. Если Вы присоединитесь к нескольким проектам, ваш компьютер будет выполнять полезную работу, даже когда у BOINC@TACC не будет заданий, доступных для обработки.

Другие проекты не связаны с BOINC@TACC, и мы не можем поручиться за их безопасность или природу их исследований. Присоединяйтесь к ним на свой страх и риск.

https://boinc.tacc.utexas.edu/create_account_form.php
https://github.com/ritua2/BOINCatTACC
https://boinc.tacc.utexas.edu
https://boinc.ru/forum/

stampede-boinc.jpg

[SETI_home_v8]

Конференция "Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России"

СПОЙЛЕР »

Конференция "Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России"

На конференции "Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России", прошедшей в Муроме в начале февраля, мной было сделано два доклада и соответственно опубликованы следующие тезисы:

Ватутин Э.И., Титов В.С. Оценка аппаратной сложности логических мультиконтроллеров в зависимости от значений технологических ограничений и методов синтеза разбиений граф-схем параллельных алгоритмов // Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России. Муром, 2022. С. 312–313. http://evatutin.narod.ru/evatutin_se..._compl_opt.pdf

Ватутин Э.И., Титов В.С., Пыхтин А.И., Крипачев А.В., Никитина Н.Н., Манзюк М.О., Альбертьян А.М., Курочкин И.И. Оценка мощностей спектров быстровычислимых числовых характеристик диагональных латинских квадратов порядков N>9 // Наука и образование в развитии промышленной, социальной и экономической сфер регионов России. Муром, 2022. С. 314–315. http://evatutin.narod.ru/evatutin_sp...h_orders_1.pdf

Первая публикация является логическим следствием опубликованной ранее статьи по структурно-параметрической оптимизации логических мультиконтроллеров (см. http://evatutin.narod.ru/evatutin_se...s_39_spo3.pdf). Напомню, что в статье 2017 года по итогам вычислительных экспериментов, выполненных в проекте Gerasim@Home, был сделан вывод о том, что структура мультиконтроллера с большим числом простых контроллеров является предпочтительной, были даны оценки снижения требований к числу выводов и емкости памяти контроллеров.

Результаты, приведенные в Муромской публикации, также базируются на полученных ранее результатах вычислительных экспериментов и позволяют сделать вывод о том, на сколько можно сократить аппаратную сложность логического мультиконтроллера в целом. Оказывается, что сокращение оказывается довольно приличным: от 10-20% до 50-60% в зависимости от ряда факторов, причем основной вклад в данную величину оказывает выбор правильной структуры контроллера, и около 4% — выбор правильного эвристического метода синтеза разбиений, что являлось основной целью серии вычислительных экспериментов в Gerasim'е.

Вторая публикация подытоживает результаты текущих экспериментов в проекте, связанных с построением аппроксимаций спектров быстровычислимых числовых характеристик ДЛК порядков N>9. В ней приведен ряд оценок на мощности соответствующих спектров и минимальные/максимальные значения в их составе по состоянию на начало 2022 года.

В настоящее время часть оценок уже устарела и была усилена по итогами текущих экспериментов, выполняемых в проекте. Некоторые оценки в перспективе скорее всего еще будут усилены, в данном случае процесс лимитируется вычислительными возможностями проекта и наличием моего свободного времени...

obl.jpg

xn.png

[SETI_home_v8]

Модернизация "Соловья" завершена.

СПОЙЛЕР »

Модернизация "Соловья" завершена.

https://vk.com/wall-34590225_566

Что сделано:

1) Питание кластера переведено на один шнур (ранее блоки питания вентиляторов и самих RPi запитывались раздельными шнурами);

2) Включение питания реализовано через выключатели, позволяющие выключать отдельный узел;

3) Конструкция кластера была изменена - от стопки плат и лежащими рядом блоками питания перешли к небольшой ферменной конструкции с рельсами для выдвигания плат - это позволяет выключить отдельный узел, снять его и проверить. Ранее для этого требовалось выключать и разбирать весь наш небольшой кластер;

3.1) Изменена компоновка клеммников и проводов на макетной плате, распределяющей питание (для удобства);

4) В схему питания вентиляторов введён диод для гашения возможного обратного тока;
5) "Набита куча шишек" и "получен бесценный опыт". >

Ниже - фотографии с изменениями относительно предыдущей новости (что была также с фото), а полный фотоальбом тут: Shmya Cluster.
https://vk.com/album-34590225_235096632

Сделано "дно", прикручены блоки питания, примерено расположение макетной платы для повода питания к вентиляторам и узлам:

Макетная плата с проводами, выключателями и инструментами. "Натюрморт". 🙂
"Соловей" собран! За несколько минут до включения питания после модернизации и в полной конфигурации:

"Соловей" работает! Вид "больше сверху, чем сбоку":

"Вид больше сбоку, чем сверху":

В данный момент идут, по сути, "ходовые испытания", проверяется стабильность работы.

Что будет дальше? Увидим!

ePp7qS1Z3w8.jpg

iL0ra6CUgyh0Szzbs--5EuIxkydk1iWfJMn_Cs2GfxRest9CpZnonhN8oOcoAS8E1yoMPQ.jpg

NCAdemDlcNM.jpg

rZo3m7HfVtE.jpg

WDrSiIWuZSE.jpg

[SETI_home_v8]

MLC@Home: весеннее обновление проекта MLC 2022 г.: полная версия DS2!

СПОЙЛЕР »

MLC@Home: весеннее обновление проекта MLC 2022 г.: полная версия DS2!

Прошло некоторое время с тех пор, как мы опубликовали обновление, но это не значит, что проект простаивает! Если вы следили за нашим сервером Discord, вы знаете, что мы продолжаем добиваться прогресса, и благодаря нашим волонтерам сегодня праздник!

Вот краткое изложение текущего состояния проекта:

Резюме

Вычисление DS2 завершено! По состоянию на 1 апреля 2022 года мы, наконец, преодолели порог в 10 000 обученных сетей для ParityModified, завершив наши вычисления для DS2. Это заняло много времени, и полный набор данных должен помочь исследователям понять, как нейронные сети кодируют данные.

Все архивы DS1/DS2 доступны для загрузки с https://www.mlcathome.org/mlds.html. Это ваша работа, и теперь вы или кто-либо другой можете изучать и развивать ее бесплатно!

Архивные файлы DS3 все еще находятся на рассмотрении. Расчеты для DS3 были завершены в прошлом году, но мы еще не загрузили полные наборы данных на веб-сайт для загрузки. Мы были сосредоточены на анализе, и сам размер набора данных может вызвать головную боль, делая объединение трудоемкой задачей. Мы опубликуем здесь, когда они будут доступны.

DS4 WU вышли! DS4 WU для нашего ЦП-клиента отсутствуют, и там уже начался прогресс. Серверная часть DS4 гораздо сложнее в управлении, потому что у нее есть несколько обучающих наборов с разными требованиями, но мы выпускаем новые WU так быстро, как только можем.
Мы приостанавливаем WU GPU: это нас огорчает, но нам не удалось обновить наши клиенты GPU для поддержки WU DS4. И по мере того, как мы переключаем наше внимание на анализ результатов, которые у нас есть, у нас остается все меньше и меньше времени, чтобы сосредоточиться на разработке клиента помимо клиента ЦП. Когда текущая очередь GPU иссякнет, мы не будем отправлять больше работы GPU, пока у нас не будет времени снова изменить приоритет переноса клиента GPU.

Поддержка клиента GPU заняла гораздо больше времени и усилий, чем предполагалось, и, если мы не сможем получить помощь извне, в настоящее время она останется малоприоритетной. Мы искренне ценим наших волонтеров, работающих с графическими процессорами, но на данный момент у нас нет работы для отправки, и мы рекомендуем вам использовать ваше оборудование для поддержки других достойных проектов, которые могут поддерживать ваше оборудование!

Мы изучаем перенос клиента ЦП на Rust. Кроме того, наша зависимость от PyTorch стала скорее препятствием для переносимости, чем преимуществом. В то время как экосистема нейронной сети в Rust не так надежна, способность Rust компилировать статический двоичный файл, ориентированный на большое количество архитектур и операционных систем, очень привлекательна с точки зрения переносимости. Таким образом, мы хотим перенести наш клиент ЦП MLC на чистый ржавчину с возможностью поддержки графических процессоров из той же кодовой базы в будущем. Если вы знаете Rust и заинтересованы, пожалуйста, свяжитесь с администраторами MLC.

Обратите внимание, что в рабочей очереди все еще есть DS2 WU, мы просим вас продолжать работать над ними, так как всегда лучше иметь больше образцов в качестве запасных. Однако мы не планируем больше ставить в очередь WU DS1/2/3, и все новые добавленные WU будут DS4 или более поздней версии. Это относится и к очереди GPU.

Мы очень рады дальнейшему развитию WU DS4, и это должно помочь продемонстрировать нашу теорию о том, что похожие сети группируются в пространстве параметров как в сетях с прямой связью, так и в сетях на основе CNN, а также в RNN, используемых в DS1/2/3. Помимо DS4, у нас есть некоторые идеи, но пока нет ничего конкретного. Мы будем держать вас в курсе по мере продвижения вперед.

Еще раз спасибо всем нашим волонтерам за поддержку проекта и помощь науке.

The MLC@Home Admins(s)
Homepage: https://www.mlcathome.org/
Discord invite: https://discord.gg/BdE4PGpX2y
Twitter: @MLCHome2
https://boinc.ru

Ez5Ewu6WUAAvZYk.jpg

Ez5EwuzXIAEGgUd.jpg

[SETI_home_v8]

Графическое изображение спектров числа интеркалятов в ОДЛК теперь доступно онлайн:

http://evatutin.narod.ru/spectra/spe...alates_all.png . Ничего принципиально интересного данные спектры не несут (в отличие, например, от спектров числа трансверсалей в ДЛК четного порядка). Единственным исключением можно считать спектр ДЛК 8-го порядка, в котором почти все значения четные (кроме единственного исключения — 11). Соответствующие подтверждающие списки теперь доступны онлайн:

* http://evatutin.narod.ru/spectra/spe..._n4_1_item.txt
* http://evatutin.narod.ru/spectra/spe..._n5_1_item.txt
* http://evatutin.narod.ru/spectra/spe...n7_3_items.txt
* http://evatutin.narod.ru/spectra/spe...8_26_items.txt
* http://evatutin.narod.ru/spectra/spe...9_55_items.txt
* http://evatutin.narod.ru/spectra/spe...nown_items.txt
* http://evatutin.narod.ru/spectra/spe...nown_items.txt
* http://evatutin.narod.ru/spectra/spe...nown_items.txt

spectra_odls_intercalates_all.png

[SETI_home_v8]

СПОЙЛЕР »

Перезапуск сайта и форума World Community Grid!

Сайт и форум теперь онлайн.

Опубликовано: 21 июня 2022 г.

Уважаемые волонтеры, мы рады сообщить, что наш веб-сайт и форумы завершили перестройку и тестирование и теперь доступны для общего доступа.

Сайт и форумы снова работают в полную силу. Новым в макете веб-сайта является вкладка «Ссылки», которая содержит ссылки на наши страницы справки и учетные записи в социальных сетях. По многочисленным просьбам ссылка на форум доступна на вкладке «Сообщество» для более удобного доступа. Новичкам в World Community Grid рекомендуется зарегистрироваться, прочитать наши разделы «О программе», чтобы узнать о внутренней работе программного обеспечения, и наш раздел «Текущие проекты», чтобы решить, в поддержке каких проектов они заинтересованы.

Форум World Community Grid снова доступен для обсуждения исследовательских проектов, конструктивных отзывов и новостей. Напоминаем вам о правилах сообщества, с которыми можно ознакомиться здесь. Новым добровольцам рекомендуется прочитать правила и просмотреть существующие обсуждения на форуме, чтобы понять надлежащий этикет форума, прежде чем публиковать сообщения. Как всегда, мы просим всех пользователей вести себя вежливо по отношению к другим пользователям и администраторам, а также воздерживаться от обсуждения тем, не имеющих отношения к исследованиям и World Community Grid.

Спасибо, что прочитали, спасибо за ожидание, и обязательно следите за обновлениями, скоро появятся очень интересные новости!

КОМАНДА World Community Grid — вместе каждый достигает большего!

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=771
BoincManagerInterface.png

wcg_seleccionar_proyectos.png

World-Community-Grid-Volunteer-Statistics-2_Q320.jpg

[SETI_home_v8]

Добровольцы помогут NASA с поиском марсианских облаков

СПОЙЛЕР »

Добровольцы помогут NASA с поиском марсианских облаков

Ученые из NASA организовали проект, под названием Cloudspotting on Mars. В его рамках любой желающий сможет поучаствовать в идентификации марсианских облаков через платформу Zooniverse. Целью проекта является поиск ответа на вопрос о причинах потери Красной планетой большей части своей атмосферы.

В наши дни Марс обладает весьма разреженной атмосферой. Атмосферное давление у поверхности планеты на два порядка меньше чем давление у поверхности Земли. Оно настолько невелико, что температура кипения на Марсе близка к нулю градусов Цельсия. Сейчас любая вода моментально испарится с поверхности планеты.

Но так было далеко не всегда. Космические аппараты собрали множество данных, указывающих на то, что в далеком прошлом Марс обладал намного более плотной атмосферой, поддерживавшей существование жидкой воды у его поверхности. По поверхности планеты текли реки, она обладала озерами и морями.

У ученых есть несколько теорий, объясняющих потерю Марсом своей газовой оболочки. Как правило, в них фигурирует Солнце, чье излучение разбивает молекулы H2O в верхних слоях атмосферы планеты на кислород и водород. Последний затем улетучивается в космос.

Однако для того, чтобы подтвердить эту теорию, ученым нужно разобраться в структуре марсианской атмосферы. В этом им могут помочь облака. На Марсе бывают два типа облаков. Первые состоят из водяного пара, вторые — из а кристаллов сухого льда. Понимание, где и как образуются разные облака поможет исследователям изучить, как функционирует атмосфера Красной планеты и насколько высоко может подняться водяной пар.

Тут то на помощь и придут добровольцы. В рамках проекта Cloudspotting on Mars они изучат архив данных, собранных установленным на борту зонда MRO спектрометром MCS. В течение 16 лет он изучал марсианскую атмосферу в инфракрасном диапазоне. В его данных облака выглядят как арки. Ученые экспериментировали с компьютерными алгоритмами для их определения, но в итоге пришли к выводу, что пока что с этой задачей лучше справится человеческий глаз (впрочем, добровольцы также могут помочь улучшить алгоритмы). Для участия в проекте достаточно перейти по следующей ссылке.

https://www.zooniverse.org/projects/...-mars/classify
3780845_900.jpg

3780935_900.jpg

[Smirnoff]

Цитата (SETI_home_v8) »

Добровольцы помогут NASA с поиском марсианских облаков

Предлагаешь нам таким образом благодарить их за санкции?..

[SETI_home_v8]

Цитата (Smirnoff) »

Предлагаешь нам таким образом благодарить их за санкции?..

наука не имеет границ

[Smirnoff]

Цитата (SETI_home_v8) »

наука не имеет границ

Совсем недавно в проекте FAH их легко нарисовали, нипилював на твоё утверждение...

[SETI_home_v8]

Цитата (Smirnoff) »

Совсем недавно в проекте FAH их легко нарисовали, нипилював на твоё утверждение...

это временно

[SETI_home_v8]

Кстати, Доступна новая версия BOINC (7.20.2). Страница загрузки
https://boinc.berkeley.edu/download.php

[SETI_home_v8]

Интервью с командой Help Stop TB (Машинный перевод)

СПОЙЛЕР »

Интервью с командой Help Stop TB (Машинный перевод)


Уважаемые волонтеры, Команда Help Stop Tuberculosis сотрудничает с World Community Grid уже почти шесть лет и благодаря вам добилась жизненно важных результатов исследований. Мы надеемся, что вы найдете эту статью в стиле интервью информативной и ответите на все вопросы, которые могут у вас возникнуть об их исследованиях!

На что направлен ваш проект?

Наш проект направлен на изучение структурных и организационных свойств миколовых кислот: очень длинных жирных кислот, являющихся неотъемлемой частью лекарственной устойчивости туберкулеза. Миколиновые кислоты намного длиннее многих других липидов, что позволяет им складываться в сложные структуры, чего не может сделать обычная жирная кислота. Бактерии Mycobacterium tuberculosis используют эти сложные структуры для создания почти непроницаемой клеточной стенки, собирая миколовые кислоты вместе, как кусочки головоломки, не позволяя лекарствам и нашим иммунным клеткам эффективно выполнять свою работу.

Мы создаем симуляции складывания миколовых кислот с течением времени, чтобы наметить их поведение при складывании и понять, как формы, которые они принимают, изменяют свойства, которые они демонстрируют, однако для этого нам необходимо создать сотни потенциальных комбинаций различных кислот при различных температурах и растворителях. Именно здесь необходима World Community Grid, поскольку такие крупномасштабные симуляции и анализ были бы невозможны без помощи множества добровольцев, обеспечивающих вычислительную мощность.

Наша работа имеет ряд захватывающих потенциальных применений в будущем: во-первых, понимание того, как миколовые кислоты укрепляют клеточную стенку, позволит разработать более обоснованный дизайн лекарств. Если мы знаем, как это работает, мы можем узнать, как это сломать! Во-вторых, мы можем использовать знания, полученные о миколовых кислотах, для разработки наших собственных устойчивых клеточных стенок (например, в промышленных микробах, чтобы сделать их более устойчивыми) и, в более широком смысле, для исследования других очень гибких и «гибких» молекул.

Как на проект повлиял период простоя WCG?

Время простоя позволило нам консолидировать данные, рассчитанные WCG до сих пор, и позволило нам продолжить разработку идей для новых аспектов исследования, включая наш собственный «параметр покачивания» для описания гибкости молекул. У нас также был неотъемлемый и ценный член команды, Кристоф Ягер, который оставил проект ради новых пастбищ, поэтому мы тщательно планировали наши следующие шаги, чтобы справиться с этой потерей.

Чего достигли ваши исследования на данный момент?

Благодаря помощи волонтеров у нас есть один из самых больших гибких наборов данных молекулярной динамики, и мы добились быстрого прогресса в понимании очень сложных динамических систем. Это открывает новые возможности для машинного обучения и дает разные точки зрения на проблему кластеризации данных, которая в настоящее время является серьезной проблемой. Это предлагает нам потенциал для новых взглядов на другие интересные химические системы, которые до сих пор было трудно анализировать из-за их динамики, такие как внутренне неупорядоченные белки.

Что могут сделать волонтеры?

Мы ценим поддержку и энтузиазм волонтеров на форумах — моральная поддержка бесценна, когда наука становится сложной. Волонтеры всегда могут помочь, когда они повышают осведомленность сообщества о ценных проектах WCG и их более широком влиянии. Это особенно важно для нашего проекта, поскольку мы наблюдаем возрождение туберкулеза во всем мире на фоне пандемии COVID. Здесь ключевое значение имеет информирование о том, насколько опасной может быть болезнь, почему мы наблюдаем устойчивость к антибиотикам и важность глобальных программ вакцинации.

Планируются ли какие-либо расширения или новые проекты в ближайшем будущем?

На основе новых аналитических инструментов, которые мы разрабатываем с текущим набором данных, мы рассматриваем возможность расширения наших молекул до патогенетически важных факторов корда — важных с медицинской точки зрения производных миколовых кислот, которые мы уже рассматривали. Это даст дополнительное представление о том, как химическое соединение миколовых кислот меняет их поведение, и позволит нам дальше развивать наши идеи о моделях клеточных стенок для туберкулеза.

Спасибо доктору Анне К. Крофт за ваш вклад, а также всей команде HSTB за их участие в построении лучшего мира.

Оригинал статьи: https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=776

11simptomyi.jpg

84324_big.jpg

[SETI_home_v8]

Подпроект Generalized symmetries in parastrophic slices for DLS of order 10

СПОЙЛЕР »

В подпроекте Generalized symmetries in parastrophic slices for DLS of order 10 проекта RakeSearch (https://rake.boincfast.ru/rakesearch/ ) в тестовом режиме запущен новый эксперимент, целью которого является продолжение разведки ОДЛК порядка 10 в окрестностях обобщенных симметрий в парастрофических срезах. Напомню, что до этого были обработаны срезы 1 и 3, впереди еще 4 среза, сейчас в обработку добавлен срез номер 2. Отличий данного эксперимента от предыдущих несколько.


1. WU'шки данного эксперимента укрупнены: примерно 100 WU'шек прошлого эксперимента равны одной WU'шке текущего.


2. Улучшена обработка окрестностей симметрий, где очень мало ДЛК (в них потенциально можно найти что-то редкое и интересное).


3. Есть прогресс, линейный, чекпоинтов нет, время счета WU'шки около 1 часа, иногда чуть больше, иногда чуть меньше, что определяется свойствами окрестности (числом ДЛК и сложностью их формирования). Есть подозрение, что время обработки некоторых окрестностей может быть раз в 10 больше, но это в теории, посмотрим, что будет на практике, пока таковых не попалось.

Сейчас в обработке находятся первые 10 симметрий с кодами 2-(0,0) ... 2-(0,9), ведутся логи, в принципе почти все работает. После завершения расчета текущей партии WU'шек ведение логов будет убрано, расчет пойдет в боевом режиме. До этого при обработке срезов 1 и 3 WU'шки были маленькие и их было много из-за того, что изначально планировалась разведка на удалениях M=50 и M=60, от которой позже было принято решение оказаться за ненадобностью (вычислительного времени требуется много, выход интересных редких КФ ОДЛК не сильно отличается от обычного случайного поиска или поиска по линейкам), сейчас для разведки остались только удаления M=70 и M=80.

Меньшее число WU'шек сильно экономит время на их генерацию и постобработку, что позволит снять нагрузку и с сервера проекта, и с винтов на моих машинах, и разгрузить меня лично , т.к. за этим процессом надо следить. Для обработки результатов написан новый постобработчик, который во многом автоматизирует данную процедуру (сперва было не совсем понятно, что и где надо смотреть, потом, когда стало понятно, не было времени, сейчас звезды наконец сошлись и все идеи воплощены в коде).

Самое главное, что при работе проекта с несколькими подпроектами (или, что почти то же самое, но со стороны кранчера: счете нескольких проектов параллельно) маленьким WU'шкам достается мало вычислительного времени, что здорово растягивает срок данного эксперимента (срез номер 3 мы считали около 2 лет). С большими WU'шками дело должно пойти быстрее, правда другие подпроекты немного лишатся вычислительных мощностей... ��


По итогам эксперимента ожидается перечень редких комбинаторных структур из ОДЛК порядка 10 (полный перечень см. тут: http://evatutin.narod.ru/evatutin_ls...tructs_rus.pdf, новых не было очень давно со времен анализа окрестностей 1-(1,31) и 1-(4,31)).


Кроме того, также по результатам эксперимента ожидается пополнение перечня обобщенных симметрий в ОДЛК, который формируется в настоящее время в один поток на моей машине.

На данный момент найдено 27 различных типов обобщенных симметрий и 2862 типа в парастрофических срезах (см. http://evatutin.narod.ru/odls_gen_sy...ies_list.html), обработаны 6 партий КФ ОДЛК из 10, обработка идет со скоростью примерно 3 суток на одну партию. Известные обобщенные симметрии в обрабатываемом 2-м срезе в настоящее время выглядят так, как показано на рисунке. Считаем...


http://evatutin.narod.ru/evatutin_ls...tructs_rus.pdf

http://evatutin.narod.ru/odls_gen_sy...ries_list.html

n10_slice2.png

[SETI_home_v8]

СПОЙЛЕР »

Boinc и добровольцы в помощниках.
27.06.2021

Ученые КарНЦ РАН (г. Петрозаводск) в рамках проекта гражданской науки, привлекая широкую аудиторию, проводят вычислительные эксперименты. При помощи высокопроизводительного виртуального скрининга осуществляется изучение библиотек молекулярных соединений и поиск лекарства от коронавируса. Это позволит получить большие объемы информации о новом научном знании в области медицинской химии и повысит осведомленность общественности о разнообразии современных исследований.

В различных отраслях науки для проведения исследовательских проектов и программ практикуется привлечение граждан-добровольцев. Это сбор, анализ, измерение, обработка и систематизация каких-либо научных данных. В условиях цифровизации за счет подключения к сети интернет помощь ученым может осуществляться большой командой участников со всего мира.

Так, поиск лекарств – довольно трудоемкий и ресурсозатратный процесс, поэтому в этом случае поддержка добровольцев – настоящее подспорье для научного сообщества. Гражданская инициатива по исследованию лекарства против коронавирусной инфекции оказывается особенно полезной в мониторинге определенных сведений, в частности, в виртуальном скрининге.

Специалисты КарНЦ РАН (г. Петрозаводск) для поиска химических соединений, обладающих нужным видом биологической активности для разработки новых лекарственных препаратов от COVID, подключают общественную аудиторию. Применяя программы для молекулярного докинга и виртуального скрининга, ученые задействовали компьютеры обычных пользователей, чтобы производить распределенные вычисления. Представленный опыт создания вычислительной инфраструктуры подтверждает рациональность затраченного времени и эффективность работы, а также способствует привлечению внимания граждан из разных стран к вопросам борьбы с тяжелыми заболеваниями. Информация взята с портала «Научная Россия» (https://scientificrussia.ru/ )

Наталия Николаевна Никитина – кандидат технических наук, научный сотрудник лаборатории телекоммуникационных систем Института прикладных математических исследований КарНЦ РАН – рассказала о том, как, привлекая добровольных партнеров, проходит работа ученых с вычислительными ресурсами.

Чем вызвана потребность в исследовании библиотек молекулярных соединений при помощи расчетных методов? Как вычислительные методы помогают осуществлять разработку лекарств?

«Разработка лекарства представляет собой трудоемкую задачу поиска химического соединения, способного создавать устойчивый комплекс с белковой молекулой – «мишенью», отвечающей за развитие заболевания. Такое соединение должно не только обладать искомым терапевтическим действием, но и соответствовать всем критериям безопасности для человека. Задача эта решается в среднем 10-15 лет. Поэтому усилия многих научных групп направлены на то, чтобы повысить эффективность и ускорить разработку лекарства. Это возможно, в том числе, с помощью методов информатики и прикладной математики.

На протяжении многих лет основным способом проведения начального этапа разработки лекарства служил высокопроизводительный скрининг “in vitro” (с лат.  – «в стекле», то есть «в пробирке»). Это метод автоматического роботизированного поиска соединений с искомыми свойствами среди химических веществ в лабораторных условиях – эффективный, но весьма дорогостоящий и имеющий ряд ограничений.

Сегодня существуют и постоянно расширяются различные библиотеки компьютерных моделей молекулярных соединений и их фрагментов, а также программы моделирования биохимических процессов с высокой точностью, что позволяет проводить начальный этап разработки лекарства частично “in silico” (с лат. (искаж.) – «в кремнии», то есть «на компьютере»). Это позволяет значительно снизить стоимость исследований и снять множество ограничений, но в то же время ставит перед учеными новые задачи», – сообщила Наталия Никитина.
Учеными проводится процедура виртуального скрининга. В чем он заключается и как происходит выбор перспективных соединений, исследователь КарНЦ РАН пояснила:

«Виртуальный скрининг – это альтернатива высокопроизводительному скринингу, состоящая в компьютерном моделировании взаимодействия химических соединений с белком-мишенью и оцениванию вероятности образования устойчивых молекулярных комплексов. Виртуальный скрининг не ограничен существующими библиотеками синтезированных молекул и может также использоваться для поиска соединений, которые ранее не были синтезированы, или для оценки отдельных фрагментов молекул. Его результатом становится список соединений, потенциально имеющих высокую требуемую биохимическую активность. На следующих этапах разработки лекарства проводится отбор и оптимизация среди них. Для проведения виртуального скрининга требуются значительные вычислительные ресурсы и временные затраты, поэтому используется, как правило, не обычный настольный компьютер, а целая система высокопроизводительных вычислений». Информация взята с портала «Научная Россия» (https://scientificrussia.ru/ )

Рисунок 1. Молекулярный докинг для белка-мишени коронавируса. Низкомолекулярное соединение стыкуется с белком в специальной области - сайте связывания Информация взята с портала «Научная Россия» (https://scientificrussia.ru/ )

Какую систему высокопроизводительных вычислений вы используете для проведения виртуального скрининга?

«Мы организовали и поддерживаем систему добровольных вычислений. Это распределенная система, к которой могут подключаться компьютеры со всего мира, подключенные к сети интернет. Если вычислительная мощность отдельного настольного компьютера невелика, а на ночь он вообще выключается, то сотни и тысячи таких компьютеров образуют целый «виртуальный» суперкомпьютер, слаженно работающий над общей задачей. По такому принципу работают многие научные проекты, а потенциальная суммарная мощность добровольных вычислений существенно превышает все суперкомпьютеры мира, вместе взятые», – сообщила молодой ученый. Информация взята с портала «Научная Россия» (https://scientificrussia.ru/ )

Рисунок 2. Схематическое изображение виртуального скрининга: среди множества низкомолекулярных соединений выбираются наиболее хорошо стыкующиеся с белком-мишенью Информация взята с портала «Научная Россия» (https://scientificrussia.ru/ )

Проект добровольных вычислений SiDock@home (по поиску лекарства от ковида) функционирует с октября 2020 года и является междисциплинарным на стыке медицинской химии, биоинформатики и математики.

Ранее карельские ученые выполняли виртуальный скрининг малого масштаба для немецких ученых из Института экспериментальной дерматологии при университете Любек, которые исследуют редкое дерматологическое заболевание.

«Мы встретились с ними на научной конференции и объединили усилия по организации вычислений, а затем познакомились со словенскими учеными-биологами Чртомиром Подлипником из Университета Любляны и Марко Юкичем из Университета Марибора, которые занимаются современными технологиями разработки лекарств. Их усилия направлены на полный цикл разработки лекарства от социально значимых заболеваний, таких как коронавирус или вирус Эбола. Во время пандемии коронавируса SARS-CoV-2 потребовались большие вычислительные мощности, собрать которые позволило сообщество добровольных вычислений. Это, на самом деле, уникальная возможность получить в единоличное распоряжение целую высокопроизводительную вычислительную систему. В работе мы используем программу молекулярного докинга (моделирования стыковки химического соединения и белка-мишени) CmDock, разработанную словенскими коллегами. Это программа с открытым исходным кодом, разработанная на основе другой программы RxDock, ранее доказавшей свою эффективность в других проектах. CmDock активно развивается и совершенствуется», – отметила Наталия Никитина.

В проекте специалистов КарНЦ РАН принимает участие несколько тысяч пользователей из разных стран мира. Наиболее активные участники из России, Украины, Германии, Великобритании, США.

Как пришла идея привлечь к исследованиям простых пользователей, и что вам дает такая помощь от гражданской науки? Что дает это самому добровольцу?

«Помимо предоставления своих компьютеров, некоторые из них помогают адаптировать вычислительное приложение для различных компьютерных платформ и протестировать его. Сообщество добровольных вычислений сложилось задолго до нашего проекта, в нем существуют различные механизмы поощрения участников, составления рейтингов согласно личному вкладу каждого, оперативного привлечения дополнительных вычислительных мощностей. Сами добровольцы при этом получают информацию о проводимых исследованиях в научно-популярной форме, могут участвовать в их обсуждениях, расширяют свои знания о вычислительных технологиях и могут в реальном времени наблюдать за решением научной задачи. Более того, участники ряда крупных проектов (в ближайшем будущем и нашего) могут получать за свой вклад денежное вознаграждение в форме криптовалюты Gridcoin.

Мы, в частности, рады, что наш проект позволил привлечь интерес новых участников, которые раньше не знали о добровольных вычислениях: так, к нам присоединились несколько научных организаций, чтобы предоставлять компьютерные мощности», – объяснила Наталия Никитина.

Эта клиент-серверная система COVID.SI проста в обращении? Как на практике работает схема добровольных вычислений?

«Наш проект SiDock@home основан на клиент-серверной системе BOINC, которая вот уже более 20 лет широко используется для организации добровольных вычислений. Схема подключения достаточно простая: нужно скачать и установить на свой компьютер программу BOINC, в ней выбрать проект или несколько проектов, к которым вы хотите присоединиться. После этого компьютер начнет автоматически получать задания и выполнять их в фоновом режиме, не мешая основной деятельности, – исследователь КарНЦ РАН раскрывает суть добровольной помощи и призывает к участию. – Присоединяйтесь к поиску лекарств!».

Какие новые математические модели вам позволяет разрабатывать этот проект?

«Чем мощнее и сложнее суперкомпьютер (даже «виртуальный»), тем труднее им эффективно управлять. Мне и моим коллегам интересны новые знания о процессах распределенных вычислений, принципы эффективной организации вычислительного процесса, законы функционирования сообщества добровольцев. Мы разрабатываем математические модели управления заданиями, оптимального дублирования заданий, схем достижения консенсуса между результатами, полученными от разных участников. Математика помогает эффективнее исследовать химическое пространство и достигать результатов, на которые в обычной лаборатории потребовались бы десятки лет. Переход к математическим абстракциям позволяет смоделировать несуществующие ранее ситуации: например, что будет, если компьютеры начнут соревноваться между собой за скорейшее нахождение химических соединений-кандидатов в лекарства?

Оказывается, что подобное соревнование в разы увеличивает эффективность поиска химических соединений. А «подсказать» компьютерам соревноваться можно программно. С тем же успехом математические методы могут помочь ускорить сверку результатов, сделать подделку результатов нецелесообразной и т.д.», – пояснила молодой ученый.

Каких результатов вы ожидаете от этого проекта? Чем подтверждается на данном этапе исследования эффективность решения вычислительно-ресурсоемких задач при помощи добровольцев?

«Добровольные вычисления используются многими научными организациями и позволяют получить значимые научные результаты. Так, в начале 2020 года в проекте добровольных вычислений Rosetta@home была оперативно получена молекулярная структура шиповидного белка коронавируса SARS-CoV-2, играющего ключевую роль в патогенезе. Сообщество добровольцев позволило на несколько недель опередить научный коллектив, который получил такую модель в лаборатории под криоэлектронным микроскопом. На счету добровольных вычислений еще целый ряд научных открытий.

На данном этапе наша команда, конечно, с нетерпением ждет проверки текущих результатов в реальной лаборатории. Мы выявили ряд перспективных химических соединений, которые необходимо протестировать. Привлеченных нами ресурсов добровольцев достаточно, чтобы оперативно провести виртуальный скрининг миллиарда химических соединений (таков объем библиотеки, с которой мы работаем) за считанные недели. Мы продолжаем вычисления и надеемся существенно продвинуться в поиске лекарства от коронавируса. Даже несмотря на то, что лекарство еще не разработано, промежуточные результаты помогают расширить знания о жизненном цикле вируса, а наши наработки послужат для разработки лекарств и от других заболеваний», – нацелена Наталия Никитина.

Итак, важность поддержки гражданской науки в глобальных научных исследованиях как формата сотрудничества с учеными доказана содействием развитию инноваций и распространению передовых идей. Информация взята с портала «Научная Россия» (https://scientificrussia.ru/ )

https://copyright/
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
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc

233c-large.jpg

233d-large.jpg

[SETI_home_v8]

MLC@Home: MLC@Home временно отключается, и спасибо!

СПОЙЛЕР »

MLC@Home: MLC@Home временно отключается, и спасибо!
MLC@Home закрывается

После более чем двух лет, нескольких ухабистых моментов и огромной поддержки со стороны наших волонтеров, я как администратор MLC, принимаю решение закрыть MLC@Home как проект для BOINC временно.

Почему?

Мы достигли целей, которые я поставил перед собой (и даже больше!) с помощью 4 полных наборов данных, включающих десятки терабайт данных для анализа. Теперь нам нужно сосредоточиться на анализе результатов и написании статей.

Как исследователь, в какой-то момент вы должны перестать генерировать данные и писать; и моя семья, работа и школьные обязательства ограничивают количество времени, которое я могу потратить на создание новых экспериментов.

Это должно быть очевидно, так как я все меньше и меньше реагировал на сообщество за последние 6 месяцев, за что прошу прощения. Хотя мы всегда можем хотеть большего от любого начинания, я думаю, что мы достигли пока много, и хочу поставить проект на паузу, на неопределенный срок, пока не появится что-то новое.

Это время, чтобы отпраздновать все, чего наши волонтеры достигли вместе! Это сообщество было потрясающим на форуме и Discord-е. Мы закрываемся не из-за проблем, а потому, что мы достигли целей, которые мы поставили перед собой. Для этого я не мог быть более благодарен.

Единственный горько-сладкий аспект закрытия проекта — это то, что я надеялся вырастить MLC@Home за пределы MLDS, стать платформой для демократизированных исследований в области машинного обучения. Мне не удалось наладить отношения с другими исследователями, и поэтому MLDS был единственным проектом на MLC@Home. Частично виноват COVID, но есть ряд других факторов, начиная от того, как финансируются исследования в такой горячей области, как машинное обучение, и заканчивая моим ограниченным временем.

Если другие исследователи проявят интерес, мы можем возродить проект в будущем, но пока я не могу оправдать запуск проекта без реального пути к значимой новой работе. Это было бы несправедливо по отношению к волонтерам.

Что происходит?

Во-первых, как и было обещано, наборы данных останутся доступными (выпуск DS4 потребует некоторых размышлений и времени, см. ниже), а основной веб-сайт MLC@Home (https://www.mlcathome.org ) и твиттер останутся активными, поэтому я буду публиковать обновления в любых документах и получать доступ к DS4, когда он доступен.

На данный момент изменений нет по серверным частям сайта BOINC. Мне нужно будет прочитать о том, как правильно архивировать форумы, страницы проекта и статистику, чтобы они могли оставаться доступными (только для чтения), не становясь магнитом для спама и (в настоящее время ежечасно...) попытки взлома (вздох...). Я также буду сворачивать сообщество Discord в течение следующего месяца или около того.
Лично я буду продолжать свои исследования и работать над публикацией значимых результатов.

Я также продолжу поддержку других проектов BOINC (я вношу свой вклад в BOINC со времен классической версии SETI@Home) и поддержку идеи добровольных вычислений. Когда-нибудь я напишу о своем опыте исследователя.

В целом это был положительный опыт, но есть некоторые определенные области для улучшения.

Что касается вас, я призываю вас продолжать поддерживать другие замечательные проекты BOINC своим вычислительным временем. Официальный список здесь https://boinc.berkeley.edu/projects.php.

DS1/2/3 уже доступны для скачивания, а как насчет DS4?

DS4 имеет размер более 12 ТБ только для части Dense. Так что для копирования потребуется еще больше времени, упаковать, проанализировать и загрузить. Я намереваюсь сделать это после того, как мой анализ и диссертация будут завершены, что должно быть в ближайшие 6 мес. Если вы исследователь и хотите получить доступ к набору данных раньше, пожалуйста, свяжитесь с мной напрямую, и мы можем что-то придумать.

Первоначальная идея DS4 состояла в том, чтобы вычислять нейронные сети для каждого типа данных, используя плотные сети, в стиле LeCun.

Оказывается, сети LeCun настолько малы и просты в вычислении, что я могу вычислить их на моей рабочей станции за день или два, так что я не стал их рассылать. 50 000 из них были размещены локально на моей рабочей станции, как рабочие единицы BOINC. (также из-за того, что текущий клиент дает сбой при вычислении LeNet5 на некоторых платформах, и было быстрее вычислить его локально, чем отследить ошибку). Поскольку это спорно, что научная выгода от того, что AlexNet (еще один CNN) переносит сети LeCun, я, вероятно, уберу их из набора данных.

Спасибо

Даже если больше ничего не произойдет, MLC@Home добился большого успеха. Мы произвели научно интересные и уникальные наборы данных, представили совершенно новый тип науки (машинное обучение) в BOINC сообществе и показали, что исследования в области машинного обучения могут проводиться группой добровольцев в течение длительного времени.

Интернет.

Есть несколько групп и отдельных лиц, которым я хотел бы особо поблагодарить за то, что этот проект стал таким успешным.
К ним относятся, помимо прочего: разработчики BOINC, особенно Виталий Кошура и другие разработчики на сервере BOINC, Discord за помощь в разработке проекта с самого начала, Маркус (Delta на серверах BOINC Discord) за непосредственный вклад в MLC@Home.

Программное обеспечение для серверной обработки, и кто вместе с JRingo запускает подкаст BOINC Radio, который продвигал и поддерживал MLC@Home с самого начала. Майк из проекта PrimeGrid для предоставления некоторых важных ранних советов по запуску нового проекта. Я уверен, что забыл многих других, просто знайте, что мы, как сообщество, должны многих благодарить за успех этого проекта.

Я хотел бы выразить особую благодарность первым волонтерам проекта, которые помогли сделать форум полезным и гостеприимным местом.
Спасибо также CoRaL Labs и моему консультанту в UMBC за поддержку исследования и предоставление финансирования нового сервера после того, как мы быстро переросли наш оригинальный ноутбук ThinkPad эпохи 2015 года.

Наконец, спасибо нашим 4200+ волонтерам, которые выполнили более 12,5 миллионов рабочих единиц, используя более 17000 хостов. Я искренне польщен вашим вкладом и тем, чего мы достигли вместе. Ни чего из этого было бы невозможно без вас. Спасибо, что дали шанс маленькому неизвестному исследователю, и я призываю вас искать более мелкие проекты в будущем, так как их успех поможет определить продолжит ли BOINC расти и процветать.

Я оставляю вас с последним, удовлетворительным скриншотом веб-сайта: Еще раз спасибо всем.

Главный исследователь и администратор MLC@Home: https://www.mlcathome.org/, электронная почта: mlcathome2020@gmail.com

Скриншот 05-10-2022 182125.png

[SETI_home_v8]

Интеллектуальные информационные системы: тенденции, проблемы, перспективы (ИИС — 2022)

СПОЙЛЕР »

Опубликован сборник трудов конференции Интеллектуальные информационные системы: тенденции, проблемы, перспективы (ИИС — 2022), которая проходила на нашей кафедре в сентябре в онлайн-формате. В нем есть 2 работы с моим участием, имеющие отношение к латинским квадратам и расчетам, выполняемым в настоящее время в проекте добровольных распределенных вычислений RakeSearch.

Мальков В.В., Ватутин Э.И. Построение псевдотроек ДЛК порядка 10 с использованием метода случайного перебора // Интеллектуальные информационные системы: тенденции, проблемы, перспективы (ИИС — 2022). Курск: изд-во ЮЗГУ, 2022. С. 113—116. http://evatutin.narod.ru/evatutin_dls_pseudotriples.pdf

Ватутин Э.И., Титов В.С., Пыхтин А.И., Крипачев А.В., Никитина Н.Н., Манзюк М.О., Альбертьян А.М., Курочкин И.И. Эвристический метод построения аппроксимаций спектров числовых характеристик диагональных латинских квадратов // Интеллектуальные информационные системы: тенденции, проблемы, перспективы (ИИС — 2022). Курск: изд-во ЮЗГУ, 2022. С. 35—41. http://evatutin.narod.ru/evatutin_dl...tra_method.pdf

В первой работе приведена классификация псевдотроек из ЛК/ДЛК порядка 10 на 3 типа и проведен соответствующий данной проблематике обзор литературы. С использованием метода случайного перебора получена псевдотройка типа 3 из трех попарно частично ортогональных ДЛК с характеристикой ортогональности (ХО) 229 из 300. Далее выполнявший работу студент вырос (защитил бакалаврскую) и улетел, а работу можно было бы продолжить как более интеллектуальными методами, так и с большей степенью параллелизма расчетного кода с целью получения большего значения ХО...

Во второй работе приведено описание эвристического метода, базирующегося на построении окрестностей ДЛК и позволившего (в совокупности с диагонализацией) получить рекордные мощности ряда спектров для ДЛК порядков N>9. Эксперимент, который в настоящее время готовится к запуску в RakeSearch совместно с hoarfrost'ом, как раз базируется на применении этого метода в совокупности с использованием различных опорных спектров.

001.jpg

[SETI_home_v8]

https://www.geeks3d.com/20140305/amd...ble-computing/
Скриншот 20-10-2022 091938.png

Скриншот 20-10-2022 092006.png

Скриншот 20-10-2022 092025.png

Скриншот 20-10-2022 092043.png

[SETI_home_v8]

Проект iNaturalist

СПОЙЛЕР »

А вы не мечтали в детстве быть ботаником?
https://www.inaturalist.org/

(Коротко: проект коллекционирует фото и звуки, связанные с дикой природой. Иногда и с не дикой, но в основном первое. Фоткаете/записываете, загружаете с указанием даты и места съемки, спецы классифицируют (можно и самому делать то же самое, кворум по мнениям на классификацию — 2 &#128578.

Не коротко тут: https://vk.com/wall162891802_2104, свои 5 копеек внес и продолжаю вносить, попутно расширяю свои познания в том, что как называется, где и в какое время произрастает &#128578

Наверное, кто-то и мечтал, настоящие ботаны с завидной регулярностью попадаются то тут, то там по жизни, но я точно нет. Любовь к точным наукам сделала свое дело: физика, информатика, математика (в основном дискретная), программирование, никакой биологии и прочей гуманитарщины. Однако с возрастом все меняется: вкусы, деревья, пиво, девушки...

Появляется интерес к молочным продуктам (вот бабушка Маша бы порадовалась, в детстве и близко было не так, братья не дадут соврать , психологии (например, когда 90% студентов врут на экзамене, что прекрасно разбираются в попавшемся вопросе, это видно невооруженным глазом; с критикой окружающих надо быть очень аккуратным и пр.), истории (Кто построил Египетские пирамиды? А полигональную кладку в Перу и Боливии? А пирамидионы кто спер? А саркофаги как полировали? А скифы куда делись? Вместе с сарматами в Тартарию? А она потом куда? Ну и т.д.) и вот теперь, просто господи, к биологии.

Не, весьма актуальные ныне задачи фолдинга, докинга и скрининга — это не только биология, но еще и математика вперемешку с программированием и HPC, вещь полезная, но...

По роду научной деятельности (комбинаторика, дискретная оптимизация) более чем 10 лет мне приходится работать с добровольными вычислениями на платформе BOINC — яркий пример проявления гражданской науки — я ставлю задачу, мне помогают ее решать. Есть куча результатов, которые я бы не получил, пользуясь только домашней машиной или университетским парком машин, которые находятся в моем распоряжении. Я программирую, кранчеры (добровольцы) помогают мне считать, добровольно жертвуя вычислительные мощности, за что им кстати большой респект!

А если кто-то (дипломированные спецы с научными степенями) в биологии занимается классификацией видов, а кто-то (недипломированные мы, либо дипломированные, но в другой области) время от времени любит фоткать все, что рядом растет, плавает, летает и ползает. Не помочь ли друг другу? Данная идея лежит в основе проекта iNaturalist: https://www.inaturalist.org (я — натуралист в переводе, наверное).

Мы фоткаем, спецы классифицируют и отделяют стОящие наблюдения от не очень. У меня в загашниках как раз набралось какое-то количество профильных фоток (https://www.inaturalist.org/observat...lace_id=any..), некоторые из которых скорее всего будут интересны кому-то из биологов. В общем втянулся и решил помочь, чего и вам желаю... Вместе мы сила, победа будет за нами!

PS. Буквально тут же, во второй вечер добавления фотоматериала, нашлись курские орнитологи, которым мое творчество стало интересно, списались, познакомились. Оказалось, кто курский орнитолог is the best friend of карельский орнитолог (с), некоторых из которых я знаю лично после ряда командировок в Петрозаводск на BOINC: FAST (давно мы там не были кстати).

Также теперь я знаю, что штука, которую мы в детстве сосали зимой в перерывах между игрой в футбол чтобы меньше хотелось пить, называется сумах, на огороде оказывается несколько раз удалось поймать в объектив редких красно книжных бабочек, померанец — это цитрусовое (а я думал — помидор), инжир на самом деле не инжир, а смоковница, камыш — рогоз Лаксмана, салат — латук, ну и т.д.

А когда-то давно на дереве слева от входа в главный корпус университета на уровне второго этажа (там где были окна деканата ФДПО) жила сова — и чего я ее тогда не сфоткал... Лекцию читал, пакет, думаю, на дереве висит, ветром видимо принесло. А потом пакет шевелиться начал, оказалось, что это он только маскируется под пакет, а на самом деле — сова!

Вале с Женей респект за статью с упоминанием про добровольный натурализм, которую мне выпало рецензировать (конечно же вслепую, причем дважды, кто бы сомневался . В общем рекомендую вступать в ряды Фурье! Если конечно не жалко, а то мало ли, бывает по-разному...

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
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc

-ATjPjM0_iJpgWZgpEYXEbEttnbRf4DTmaJqWwmQQJ1keDywaj3c5KsraAKpL1yI2bOne6Ap0nE5fzoDCm_ItYGF.jpg

LKwyCZLPiIIsDSF-v2IttH_mCXqtAJidvsj1_aJPPwKJ0MrX9yri0PObkkzUqdgDbytD5uhM7g4O_0WoM7Acgx_Y.jpg

nGrtOgAbKQBFMBiXg0Rcv9QxBz34Lu_lRAn7MMM7cUs7xnotPdORCv8OfK3ShdZwDfmpA7OBOWqSwefYUYCiFxY6.jpg

oyvP6zN-wtJ0zfuv3aFlxDqA9eLoglTUkSz-PHBuAf6QRFeG4iSNgGgNI8d830WWaxRkiAP9oWuQXHd2s7o4GJOr.jpg

[SETI_home_v8]

В ПОИСКАХ ИНОПЛАНЕТЯН, или SETI классическое и неклассическое.

СПОЙЛЕР »

В ПОИСКАХ ИНОПЛАНЕТЯН, или SETI классическое и неклассическое.

10-14 ноября в Петербурге состоялась организованная Институтом прикладной астрономии РАН XXVII радиоастрономическая конференция, посвященная 50-летию отечественной радиоастрономии. Работа конференции была организована по секциям, собиравшимся в разных залах. И конечно же, наше внимание не могла не привлечь самая "экзотическая" (с точки зрения большинства радиоастрономов) 5-я секция - "Поиски внеземных цивилизаций (SETI)". Работу этой секции возглавлял известный московский ученый, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Государственного Астрономического института имени Штернберга, руководитель Научно-культурного центра SETI Лев Гиндилис. Лев Миронович любезно согласился ответить на некоторые наши вопросы, связанные со столь волнующей темой. Интервью ведет наш корреспондент Михаил Герштейн.
- Лев Миронович, не могли бы вы своими словами рассказать о тех вопросах, которые поднимались во время работы 5-й секции?
- Проблема SETI является достаточно широкой. Некоторые считают ее проблемой общенаучной. Хорошо известен взгляд нашего замечательного астрофизика Виктора Фавловича Шварцмана, который считал, что она является проблемой вообще всей человеческой культуры. Здесь, на этой конференции, мы обсуждали только очень частный, узкий ее аспект - радиоастрономический, связанный с поиском возможных сигналов от внеземных цивилизаций (ВЦ). Нами было представлено для обсуждения несколько докладов. В докладе Михаила Юрьевича Тимофеева из Астрокосмического центра ФИАН был сделан обзор современного состояния проблемы SETI - какие эксперименты по поиску сигналов были проведены к настоящему времени, какие проекты выполняются, какие планируются. Своими соображениями об оптимальной стратегии поиска сигналов ВЦ поделился академик Николай Семенович Кардашев (он тоже из Астрокосмического центра ФИАН).
Профессор Н.Т.Петрович из Московского Технического Университета связи и информатики рассказал о возможном методе поиска сигналов, лежащих ниже уровня шумов. Дело в том, что были проведены десятки экспериментов, но сигналы ВЦ так и не были обнаружены. На то могут быть самые разные причины и обстоятельства - время наблюдения, те ли объекты наблюдали, какие нужно, и так далее. Одна из причин может быть та, что сигналы просто слишком слабы и лежат ниже уровня шума. Профессор Петрович считает, что именно в этом и заключается причина "неуловимости" сигналов: просто не используются достаточно мощные передатчики. Сигнал слаб, и надо уметь извлечь его из-под шума. Он рассказал о методике, при помощи которой можно уловить такой сигнал. Группа авторов из Специальной астрофизической обсерватории (Нижний Архыз) и нашего Научно--культурного центра SETI (Л. Н. Филиппова, М. Т. Мингалиев, В. А. Столяров) рассказали о последних экспериментах по поиску радиосигналов от ближайших звезд на радиотелескопе РАТАН-600.
Они тоже пока не привели к положительному результату. Тем не менее это достаточно интересная программа, у нас сейчас почти единственная в этой области. Был еще доклад другой группы, из Астрокосмического центра (М. Ю. Тимофеев, Н. С. Кардашев и В. Г. Промыслов), посвященный поиску так называемых сфер Дайсона - астроинженерных конструкций внеземных цивилизаций. Это один из методов поиска ВЦ (помимо поиска их сигналов). Известно, что такие объекты, если они существуют, вне зависимости от желания цивилизации просто будут излучать в инфракрасной области спектра. Задача заключается в том, чтобы, во-первых, обнаружить такие объекты, а во-вторых, суметь отличить их от большого числа естественных объектов, излучающих в инфракрасной области. Несколько лет назад был запущен американский спутник IRAS, работавший в инфракрасном диапазоне. Он обнаружил около двухсот тысяч к тому времени совершенно неизвестных инфракрасных объектов. Эта группа анализировала так называемый "IRAS-каталог" с целью отобрать из него какие-то объекты, которые, может быть, можно было бы интерпретировать как астроинженерные конструкции.
Был отобран ряд таких объектов, которые можно считать кандидатами для дальнейших детальных исследований. Мое же выступление было посвящено памяти нашего замечательного ученого Всеволода Сергеевича Троицкого. Он известен как крупнейший радиофизик, радиоастроном, который также занимался и проблемой SETI. В течении почти тридцати лет он был бессменным председателем нашей секции. Я в своем докладе рассказывал именно о его вкладе в работу над проблемой SETI. - Были ли во время осуществления SETI-проектов обнаружены какие-либо радиоисточники либо космические объекты, которые были заподозрены в причастности к ним внеземных цивилизаций? - Да, подозрительные сигналы были обнаружены.
Но здесь надо сделать четкое разграничение между "подозрительными" объектами и действительно обнаружением ВЦ. Один из самых интересных случаев произошел в августе 1977 года во время проведения обзора неба на волне 21 см в Огайской радиоастрономической обсерватории. Этот обзор проводился специально с целью поиска внеземных цивилизаций... - Знаменитый сигнал "Ого"? - Да.
Тогда, действительно, наблюдался очень мощный сигнал, намного превышающий "шумовую дорожку", не вызывающий никакого сомнения, что это сигнал, причем исследование всех параметров показало, что сигнал этот, безусловно, имеет внеземное происхождение. Это была не земная радиопомеха. Конечно, он мог происходить от каких-то спутников или вполне земных космических кораблей, но исследователи после тщательного расследования отвергают возможность такой ошибки: ничего похожего там, где обнаружили этот сигнал (кстати, это недалеко от плоскости эклиптики), никаких космических кораблей в это время там не было. К сожалению, сигнал в дальнейшем не повторялся.
А поскольку научная методология требует, чтобы всякое явление было воспроизводимо, он не был объявлен сигналом ВЦ и остался просто неким подозрительным сигналом, природа которого неизвестна. В дальнейшем сигналы (хотя и не такие мощные), которые не получили объяснения, были получены и при выполнении других программ, таких, как SERENDIP и МЕТА/ВЕТА (США). Компьютер отсеивал то, что похоже на земные помехи и оставались некие неотождествленные сигналы. Но так как они в дальнейшем не повторялись и не воспроизводились, они так и остались в категории "подозрительных". - Как вы относитесь к гипотезе Витаутаса Страйжиса, высказанной им на Таллинском симпозиуме по проблеме SETI, о том, что некоторые звезды с необычным химическим составом могут быть результатом промышленной деятельности ВЦ, - сбрасывания отходов на свое светило или что-то вроде этого? - Я думаю, что Витаутас Страйжис и сам не слишком серьезно относился к своей гипотезе.
Это хорошая, оригинальная, вполне допустимая и правомерная гипотеза, но, на мой взгляд, не следует относиться к ней так уж серьезно. Все это в принципе возможно, но здесь вопрос другой, более философский: а нужно ли внеземным цивилизациям столь сильно вмешиваться в природу, в ее законы, менять ее? Изменять экологическую ситуацию, но уже не в масштабах планеты, а целых планетных или звездных систем? Сейчас и наше экологическое сознание развивается. Если несколько десятков лет назад мы считали подобные проекты допустимыми, даже гордились мощью человеческого разума, способного преобразовывать природу, то сейчас все больше и больше приходит понимание того, что надо жить в гармонии с природой, а не навязывать ей, тем более без крайней необходимости, какие-то свои правила.
Повторяю, изменение состава звезд ВЦ, конечно, возможно, но вряд ли это делается. Вряд ли это реально. - А что вы думаете насчет других предполагаемых кандидатов на роль объектов, созданных или преобразованных внеземным разумом? Я имею в виду такие объекты, как "взаимодействующие галактики" со звездными мостами между ними, или объект, упоминавшийся Кардашевым - расположенный точно в центре Галактики и имеющий температуру, близкую к комнатной... - Вы знаете?
Я думаю, что на самом деле вся Вселенная создана не без помощи внеземного разума, поэтому рассматривать какие-то отдельные объекты мне кажется менее интересным. - В последнее время много говорят о том, что поиск ВЦ в радиодиапазоне вообще бесперспективен, поскольку это слишком медленный для космических масштабов и ненадежный способ связи. Ведутся ли в настоящий момент какие-либо исследования по поиску ВЦ и средств их связи при помощи каких-то других носителей информации - нейтрино, гравитации, тахионов или чего-то в этом роде? - Да, для радиоволн и видимого света существует известное ограничение, связанное со скоростью света.
Если говорить о связи с помощью нейтрино, то мы сейчас не располагаем соответствующей технологией и не можем обнаружить такие сигналы, даже если какие-то ВЦ излучают или ведут передачи с помощью нейтринных пучков. Пока мы можем рассматривать такую возможность только в теоретическом плане - быть "морально готовыми" к подобной связи.
Но надо сказать, что нейтрино тоже распространяются со скоростью, не превышающей скорость света. Здесь возникает более глубокий вопрос. Все-таки нейтрино относятся к области известных нам физических носителей сигнала. Можно поставить вопрос более широко: могут ли быть использованы какие-то средства связи, основанные на неизвестных нам носителях, на совершенно новых формах материи или энергии.
Я думаю, что с самого начала возникновения SETI такая возможность допускалась, потому что никто не утверждает, что мы уже познали весь мир и не осталось никаких неизвестных нам форм материи или энергии. Весь вопрос только в том, что пока мы не владеем этими методами и кроме чисто абстрактного представления о том, что они могут существовать, мы никаких практических шагов предпринять не можем. Конечно, опять-таки надо быть готовыми к тому, что такие возможности могут появиться - тогда их следует использовать и для целей SETI.
Можно представить себе, что существуют средства связи, для которых световой барьер не существует. В рамках современной научной парадигмы это невозможно. А если мы уходим за ее пределы, за пределы известных нам четырех физических взаимодействий, то какие возможности будут там - мы пока сказать не можем. Сейчас вроде бы появились указания на существование, скажем, торсионных полей. Некоторые физики разрабатывают эту концепцию. Если окажется, что они правы, это откроет для SETI очень заманчивые перспективы, поскольку для этих полей предельной скорости не существует (точнее, она значительно превышает скорость света). -Это же, по-видимому относится и к проблеме "светового барьера" для космических перелетов, то есть можно надеяться и на то, что будут возможны сверхсветовые перелеты? - А вот это, я думаю, не так.
Дело в том, что когда мы говорим о том, что открываются какие-то новые возможности, то они открываются вовсе не в противоречии с уже установленными законами физики. Просто открываются принципиально новые возможности. Если говорить о полетах каких-то кораблей со скоростью, превышающей скорость света, то это явно противоречит выводам теории относительности и это невозможно. Некоторые энтузиасты межзвездных перелетов надеются, что теория относительности неверна и что появятся какие-то новые законы физики, которые их опровергнут.
Я думаю, что эти надежды неосновательны. Дело в том, что развитие науки происходит вовсе не так, что фундаментальные законы вдруг оказываются неверными. Они остаются справедливыми в области своей применимости. Скажем, теория относительности вовсе не опровергла механику Ньютона. Она остается справедливой, но там, где скорости меньше скорости света. Теория относительности справедлива в гораздо более широкой области, но, конечно, тоже не может претендовать на то, что она охватывает все мироздание. Могут быть новые формы материи или энергии, где этих ограничений не существует. Но если мы говорим о движении материальных тел с массой покоя, не равной нулю, - обычных наших физических тел, - то этот запрет, на мой взгляд, безусловно будет действовать.
Межзвездные корабли не могут перемещаться в нашем, реальном физическом пространстве со скоростью, большей скорости света. Что касается других пространств или измерений, то там могут действовать другие закономерности. - Не может ли быть осуществлена такая схема: в какой-либо точке пространства осуществляется переход в иное измерение, где расстояние до пункта назначения гораздо меньше или возможна сверхсветовая скорость, потом происходит обратный переход - и сверхдальний перелет осуществлен? - Что значит переход? Какое-то тяжелое тело должно трансформироваться в тело, допускаемое законами иного измерения? Возможен ли такой переход? Я не знаю... - Как вы относитесь к программе SETA - программе поиска внеземных артефактов на астероидах, Луне, да и на самой Земле? - Да, я немного знаком с этой проблемой. У нас, точнее на Украине, эту проблему разрабатывает харьковский ученый Алексей Викторович Архипов.
Я с ней знаком в основном по его работам. Это вполне допустимый подход, более того - это новое направление в SETI. Действительно, вполне могут быть найдены такие артефакты. К тому же Архипов доказал, что и на Земле вероятность обнаружения такого рода предметов достаточно существенна. В одной из недавних работ он даже оценил вероятность выпадения "космического мусора" внеземных цивилизаций на Землю. - Читатели "Аномалии" уже могли познакомиться с работами Алексея Викторовича, так сказать, "из первых рук"... - Тем более, значит, вашим читателям они уже известны. Здесь возникает другой вопрос: может быть, другие цивилизации все-таки более разумны и не очень замусоривают Вселенную! - Можно ли вообще говорить о так называемом "молчании космоса", особенно если учитывать, что нами было обследовано всего 10-17 от возможного объема поиска? - Да, лет десять назад звучали именно такие цифры. Сейчас, после того, как были проведены новые проекты, эта неопределенность была уменьшена на несколько порядков. Но все равно она составляет где-то около 10-10. Совершенно ничтожная доля.
Я думаю, что вообще разговоры о молчании Вселенной - это некоторое недоразумение. Это красивый поэтический образ, им часто пользуются (особенно в популярной литературе), не задумываясь, что это обозначает. Мне кажется, что никаких оснований говорить о молчании Вселенной нет. Мы уже говорили о том, что связь может вестись и не в радиодиапазоне с использованием таких средств связи, о которых мы ничего сказать не можем. Кто знает, может, мы уже их обнаружили, но не понимаем, что это сигналы, и просто включили их как-то в свою научную картину мира. Возможностей здесь очень много. - Вот вопрос, очень интересующий всех: в то время как ученые ищут ВЦ при помощи радиотелескопов в далеких мирах, у нас на Земле постоянно наблюдаются некие странные объекты, - НЛО.
Кое-кто даже якобы вступил с ними в контакт. Энтузиасты уверяют, что это - корабли инопланетян. Многим кажется, что наука ведет поиск ВЦ совсем не в том направлении... - Я думаю, что к проблеме SETI все-таки проблема НЛО отношения не имеет. Может быть, они в какой-то мере связаны между собой, может, имеют какие-то точки пересечения. Но, на мой взгляд, это все-таки разные проблемы.
Если говорить о SETI, то это с самого начала была проблема поиска внеземных цивилизаций имеющимися методами. Может быть, эти методы ошибочны или недостаточны, может, они не приведут к успеху, но тем не менее с самого начала ставилась задача поиска именно цивилизаций. Что касается НЛО, то здесь предметом исследования являются некие явления или объекты, которые мы не можем объяснить с точки зрения имеющихся научных данных, принятой научной парадигмы. Это и есть НЛО - неопознанные летающие объекты. Для того, чтобы сделать эту мысль более ясной, я хочу вспомнить об одном случае, который произошел много лет назад. Один из американских астронавтов, МакДивитт, во время своего полета наблюдал некий странный объект. Автор известной книги о Бермудском треугольнике Лоуренс Куше решил запросить астронавта об этом объекте. Тот ему ответил: "Во время своего полета в космическом корабле "Джемини IV" я действительно видел то, что некоторые люди называют НЛО.
Напоминаю, что буквы "Н", "Л", "О" означают "неопознанный летающий объект". Объект, который я видел, остается неопознанным. Но отсюда вовсе не следует, что это космический корабль с какой-нибудь далекой планеты во Вселенной. Отсюда также не следует, что это не космический корабль. Отсюда следует только одно: во время полета я видел объект, который ни я, никто-либо другой еще не могли опознать и определить, что это такое" (Лоуренс Куше, "Бермудский треугольник: мифы и реальность". М., 1983 г., стр. 248). Это и есть правильный подход. Если исходить из него, у нас нет никаких оснований связывать НЛО и ВЦ. Внеземное происхождение НЛО - это одна из гипотез, которая была особо популярна на заре уфологии. Насколько я в курсе дела, самые проницательные уфологи уже давно оставили ее и рассматривают какие-то более глубокие гипотезы для объяснения феномена НЛО. - Небольшой пример из нашей практики: 19 февраля сего года над Ладогой зависал некий объект диаметром около 120 метров, который наблюдали десятки тысяч очевидцев. Шесть видеосъемок из разных точек не дают усомниться в реальности феномена.
Что бы вы могли сказать по этому поводу? - Если все это так, как вы говорите (я привык все проверять), и, если в результате исследования окажется (что не исключено), что это нельзя никаким образом объяснить с точки зрения существующих наших технологий, можно признать, что это НЛО. Но какова его природа - это совершенно новый вопрос, который требует совершенно другого подхода. - Каковы, по вашему мнению, перспективы развития SETI? Каковы самые перспективные направления поиска в ближайшем будущем? - Сложный вопрос...
Я все-таки думаю, что на ближайшие годы, наверное, SETI будет развиваться в традиционных направлениях, которые уже сложились. В то же время сейчас в самой науке - в астрономии, астрофизике, в космологии - происходят очень важные преобразования, которые, конечно, не могут не оказать влияния на поиск внеземного разума. По сути дела, происходит смена научной парадигмы - идеи синергетики, саморазвития Вселенной, "антропный принцип", теория объединения физических взаимодействий, идея фрактальности мира, возможность существования иных пространственных измерений, - все это неизбежно должно оказать влияние на развитие исследований SETI. Под влиянием общего фронта развития наук, развития и изменения парадигмы, нашего представления о мире, безусловно, будут меняться и представления о внеземных цивилизациях, и методы их поиска. - Что бы вы хотели пожелать читателям нашей газеты? - Что всегда желают? Успехов и всего хорошего!

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
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc

[SETI_home_v8]

А вот мой realme C21Y участвует в распределенных вычислениях программы Boinc.

202211112_084048.jpg

202211112_084228.jpg

[SETI_home_v8]

Национальный Суперкомпьютерный Форум 2022

На Национальном Суперкомпьютерном Форуме 2022, в Zoom-секции "ИИ и машинное обучение" был озвучен доклад Александра Альбертьяна на тему о генерации латинских квадратов на ПЛИС. При этом был представлен реально работающий образец устройства.

http://altera.ru/sbis-pl-cyclone-V.html

Главное преимущество (как я понял - очень быстрая работа, но об это лучше расскажут разработчики).

В данном случае использовалась ПЛИС Altera Cyclone V, на плате с которой, дополнительно был установлен небольшой экран для вывода основной информации о ходе вычислений.
Ниже фотографии как самого докладчика, так и устройства. Так же приведены скрины отладочных экранов и ссылка на видео с ходом вычислений.

https://disk.yandex.ru/i/uS5WANyk82QfIQ

Система работает на частоте 66МГц, так как схема асинхронная.

4% ПЛИС заняла статистика.

Генерировались квадраты 9-го порядка.

Как видно на экранчике скорость генерации порядка 66,5 миллионов квадратов в секунду.

P.S.

1. Кому интересна эта информация по этой теме, задавайте вопросы. Автор обещал зайти и подробно ответить.

2. Кроме того, какие-то пояснения сможет дать Э.Ватутин (я думаю), так как его программа "крутилась" на этом устройстве.

3. Организаторы обещали выложить запись Zoom-докладов, но только через 2-3 недели. Что довольно печально.

https://boinc.ru
plis_doklad.jpg

skrin_1.jpg

skrin_2.jpg

vid-plis.jpg

vid-s-ekranom-plis.jpg

[SETI_home_v8]

Плакатик!

[SETI_home_v8]

Динамика и потенциал производительности проекта добровольных вычислений SiDock@home

СПОЙЛЕР »

Динамика и потенциал производительности проекта добровольных вычислений SiDock@home

Никитина Наталия Николаевна

Институт прикладных математических исследований Карельского научного центра РАН, г. Петрозаводск, Россия.

Во многих отраслях фундаментальной и прикладной науки и промышленности возникают задачи, требующие выполнения значительных объемов вычислений, а также обработки, хранения, передачи и визуализации больших объемов данных. Для их решения традиционно используются высокопроизводительные вычислительные системы — как специализированные суперкомпьютеры, так и вычислительные кластеры, состоящие из стандартных многопроцессорных вычислительных узлов.

При потребности в особенно крупных вычислительных мощностях суперкомпьютеры и кластеры объединяются в грид-системы.
В конце 90-х гг. XX в. появился новый вид вычислительных систем — Desktop Grid, объединяющие территориально распределенные неспециализированные вычислители (например, персональные компьютеры), связанные с управляющим узлом сетью Интернет или локальной сетью передачи данных.

Как правило, в таких системах вычислительные узлы не связаны между собой и предоставляют вычислительные ресурсы на нерегулярной основе. Построенные по такому принципу, Desktop Grid хорошо подходят для выполнения вычислительно ёмких расчетов, в которых исходная задача поддается разделению на большое число независимых заданий («Bag-of-Tasks»). К таким расчетам относится поиск в многомерном пространстве решений, моделирование методами Монте-Карло, идентификация параметров математических моделей и др.

На сегодняшний день Desktop Grid являются доступным, быстро разворачиваемым инструментом для выполнения вычислительноемких научных исследований. Ряд ведущих мировых исследовательских организаций выполняют масштабные вычислительные проекты на основе Desktop Grid (Вашингтонский университет: Rosetta@home, Folding@home; ЦЕРН: LHC@home и другие).

Потенциальная мировая мощность Desktop Grid оценивается в сотни экзафлопс. Для организации и управления распределенными вычислениями на базе Desktop Grid создан ряд программных платформ, наиболее популярной из которых является BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Desktop Computing) — активно развивающееся программное обеспечение с открытым исходным кодом.

Системы Desktop Grid могут быть построены на основе добровольно предоставляемых вычислительных ресурсов частных лиц и организаций (добровольные вычисления) или на основе локальных ресурсов в масштабах одной организации (Enterprise Desktop Grid). При этом по масштабируемости и пиковой производительности Desktop Grid существенно превосходят традиционные высокопроизводительные вычислительные системы.

В данной работе обсуждается динамика производительности проекта SiDock@home на базе BOINC, предназначенного для поиска лекарств. Описываются вычислительные эксперименты, проведенные в проекте за два года работы, анализируются изменения в производительности, приводится оценка потенциальной масштабируемости проекта.

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
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc

516712_1_En_39_Fig4_HTML.png

1639222140143551505.png

[SETI_home_v8]

Распределенная диагонализация.

СПОЙЛЕР »

Распределенная диагонализация.

В комбинаторике есть понятие т.н. "комбинаторного взрыва", когда с ростом размерности задачи ее вычислительная сложность резко возрастает и применение ряда методов, работавших до этого для малых размерностей, становится невозможным из-за необходимости огромных вычислительных затрат. На примере решаемых в настоящее время задач, связанных с построением спектров, данная ситуация для диагонализации и поквадратного обхода окрестностей начинает проявляться на размерности N=13. И если диагонализацию еще можно реализовать по частям (что и было сделано), то поквадратный обход для данной окрестности уже невозможен (приблизительная оценка необходимых вычислительных затрат — 80 лет в проекте), следовательно, мы пойдем другим путем .

В решаемых в настоящее время задачах, связанных с построением спектров, диагонализация применяется совместно с анализом окрестностей и позволяет как увеличить мощность результирующего спектра, так и сдвинуть его верхнюю и нижнюю границы в ситуациях, когда спектр близок к пределу и просто обходом окрестностей границы уже не сдвигаются (это не единственное применение диагонализации, остальные пока оставим в стороне). Для размерности N=12 диагонализация уже выполнялась от нескольких часов до нескольких десятков часов на квадрат (для рекордсмена по числу трансверсалей — более недели в 1 поток на моей машине), для текущей размерности N=13 самые легкие квадраты будут диагонализироваться несколько часов, тяжелые — до нескольких месяцев, что неприемлимо. Поэтому, пользуясь свободным временем, в коде был реализован распределенный вариант диагонализатора, который давно созрел в голове и ждал, когда же его наконец реализуют... 🙂

В двух словах диагонализация выполняется следующим образом: из множества трансверсалей ЛК находятся подходящие пары трансверсалей, по которым производится ряд целенаправленных перестановок строк и столбцов исходного ЛК с целью получения результирующего ДЛК с интересными свойствами, что сильно быстрее (на много порядков) лобовой перестановки всех возможных пар строк и столбцов.

Далеко не все пары трансверсалей являются интересными, однако проверять необходимо все, при этом пары (T[i], T[j]) и (T[j], T[i]) проверять дважды смысла нет, что при изображении соответствия трансверсалей в виде бинарной матрицы (0 — не подходят, 1 — подходят) приводит к необходимости обхода не всей матрицы, а ее половины — верхней или нижней треугольной подматрицы (для определенности обходится верхняя). В программировании это обычное дело, применяется очень часто в ряде алгоритмов, псевдокод выглядит примерно так:

for (int i = 0; i < NT; i++)

for (int j = i+1; j < NT; j++)...

Если код работает долго, значит его необходимо разбивать на куски и запускать их параллельно (в нашем случае — распределенно в проекте по принципу "1 кусок — 1 WU'шка"). Простейшим способом распараллеливания является разбиение по внешнему циклу (по i), однако здесь есть проблема: в таком случае в каждой WU'шке потребуется хранить полное множество трансверсалей (для порядка N=13 их уже бывает более миллиона, для бОльших порядков их будет сильно больше, см. https://oeis.org/A287644), что потребует минимум сотен МБ — единиц-десятков ГБ оперативной памяти на WU.

Более подходящей видится следующая стратегия: матрица разбивается на квадраты заданного размера K x K, одна WU'шка производит обработку одного квадрата (см. рис., на нем изображен один из самых легких ДЛК с 43 тыс. трансверсалей и разбиение на WU'шки по 20 тыс. x 20 тыс. трансверсалей в квадрате, всего 6 WU'шек). При этом возникает ряд нюансов, но они терпимые и легко реализуются в коде. К ним относятся:

* необходимость построения разбиения на квадраты, некоторые из которых частично попадают под главную диагональ (на рисунке изображены оранжевым) — в составе соответствующих WU'шек необходима проверка и отсечение пар трансверсалей из нижней треугольной подматрицы (красные квадраты и прямоугольники обрабатываются полностью);

* наличие маленьких прямоугольников и квадратов по краям (им будут соответствовать более короткие WU'шки с рядом дополнительных проверок, чтобы не вылезти за пределы анализируемой области вправо и вниз);

* обходимость хранения множества трансверсалей по кускам (точнее, в два куска в диапазонах [x; x+K] и [y; y+K], (x,y) — координаты верхнего левого угла анализируемого квадрата/прямоугольника, диапазоны иногда могут пересекаться (в данной задаче — совпадать полностью, в перспективных задачах по эвристической работе со спектрами — частично пересекаться)).

Неоспоримым плюсом подхода является его универсальность: на квадраты можно разбить как легкие, так и тяжелые ДЛК, в последнем случае просто квадратов будет больше (для топового ДЛК порядка 13 — около 2500 при текущем разбиении), возможно управлять средним временем счета WU'шек и затратами памяти путем изменения размера квадрата K (критичным в данной задаче является именно время счета, которое в проекте не желательно делать как сильно маленьким (минуты и меньше), так и сильно большим (десятки часов), затраты памяти приемлемые).

Кроме описанного выше распараллеливание также сделано по парастрофическим преобразованиям (по 3 на ДЛК из 6 возможных, транспонирование исключено, т.к. оно дает ДЛК из того же главного класса и не интересно) и т.н. slice'ам для каждого из них (тоже 3, итого 9 комбинаций), в данном случае все тривиально в плане распараллеливания.

Вчера в проект была добавлена новая версия расчетного модуля с включенным рядом отладочных проверок и чуть более чем 10 тыс. WU'шек для 200 наиболее легких ДЛК с целью тестирования корректности кода и анализа затрат времени. В настоящее время выполняется досчет хвостов, после чего можно будет приступать к более подробному анализу, однако уже сейчас видно, что вроде все более-менее норм. Среднее время счета у меня на Core i7 4770 было в районе 7-8 минут, максимальное — около 20 минут для K=20000. В перспективе K будет немного увеличено, WU'шки немного потяжелеют и расчет будет запущен в боевом режиме. Досчитываем хвосты и считаем другие подпроекты...

PS. Применение распределенной диагонализации отнюдь не ограничивается рассмотренным выше экспериментом, который мы будем выполнять в ближайшие недели. В перспективе оно планируется к использованию как для сдвига верхних и нижних границ для некоторых оценок, так и в составе следующей серии эвристических алгоритмов расширения текущих спектров, когда текущая серия отработает и спектры перестанут меняться.

PPS. При организации подобного распределенного расчета в грид есть еще один нюанс, связанный с построением необходимого множества трансверсалей. Его можно однократно получить в процессе генерации WU'шек, а затем передать на клиент, а можно получить первым этапом при счете WU'шки. В данном эксперименте выбран первый вариант (на генерацию нужных трансверсалей теряем 1-2 секунды в каждой WU'шке, зато экономим несколько сотен КБ исходных данных WU'шки (а они сперва генерируются, потом хранятся в одной из таблиц БД на сервере проекта, затем передаются на клиент, копируются/мапятся в папку слота при старте расчета)). В перспективе с ростом размерности вполне вероятна ситуация, в которой получение нужных подмножеств трансверсалей подобным образом в каждой WU'шке станет неприемлемо долгим и придется перейти ко второму варианту...

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

Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.

https://github.com/BOINC/boinc

microsoft-visio-drawing.png

[SETI_home_v8]

Добровольные вычисления в SiDock@home

СПОЙЛЕР »

Добровольные вычисления в SiDock@home

Новая мишень - "corona_RdRp_v2".

В проекте завершается обработка мишени "corona_TMPRSS2_v1" и уже начали рассылаться задания для новой, 22-й мишени, названной "corona_RdRp_v2".

RdRp (сокращение от "RNA-dependent RNA polymerase") - это фермент, обеспечивающий репликацию РНК вируса. Ранее, в виде мишени № 4, уже производилось его первоначальное исследование, а теперь будет изучаться взаимодействие лигандов с одним из участков этого фермента - NCP12, который отвечает за транскрипцию очень важных генов и, в итоге, за репликацию генома вируса. Исследуемый участок отвечает за связывание аминокислот в цепь РНК. Ранее исследовалась возможность подавления его работы такими соединениями как ремдесивир, галидесивир, молнупиравир и др.

Больше вы можете прочитать в Wiki:
https://ru.wikipedia.org/wiki/РНК-зависимая_РНК-полим..
https://ru.wikipedia.org/wiki/Рибонуклеиновая_кислота
https://ru.wikipedia.org/wiki/Транскрипция_(биология )

или следующих статьях:
Structure of replicating SARS-CoV-2 polymerase:
https://doi.org/10.1038/s41586-020-2368-8

Identification of novel SARS-CoV-2 RNA dependent RNA polymerase (RdRp) inhibitors: From in silico screening to experimentally validated inhibitory activity:
https://doi.org/10.1016/j.csbj.2022.02.001

RNA dependent RNA polymerase (RdRp) as a drug target for SARS-CoV2:
https://doi.org/10.1080/07391102.2021.1875886

Ribavirin, Remdesivir, Sofosbuvir, Galidesivir, and Tenofovir against SARS-CoV-2 RNA dependent RNA polymerase (RdRp): A molecular docking study:
https://doi.org/10.1016/j.lfs.2020.117592

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

Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.

https://github.com/BOINC/boinc

corona_RdRp_v2_Fig-01.jpg

[SETI_home_v8]

Обновление проекта OpenZika Февраль 2023 г.

СПОЙЛЕР »

Обновление проекта OpenZika Февраль 2023 г.
Команда OpenZika опубликовала новый исследовательский документ, в котором описывается прогресс, достигнутый ими после партнерства с WCG.
Проект: OpenZika Опубликовано: 9 февраля 2023 г.

Краткая история проекта OpenZika

Доктор Каролина Орта Андраде (Faculdade de Farmácia Universidade Federal de Goias, LabMo) вместе с доктором Шоном Экинсом (Collaborations Pharmaceuticals, Inc.) и доктором Александром Перриманом (Университет Рутгерса – Медицинская школа Нью-Джерси) запустили проект OpenZika в мае, 2016 года в сотрудничестве с IBM WCG для выявления возможных ингибиторов вируса Зика.

Пациенты, пораженные этим вирусом, страдают параличом нервной системы, а дети, рожденные от матерей, пораженных вирусом, имеют серьезные дефекты развития головного мозга. Хотя это уже представляло огромную угрозу в Бразилии, оно могло стать глобальной угрозой, если не было бы быстро разработано лечение.

Огромная вычислительная мощность WCG позволила команде быстро протестировать миллионы соединений в поисках возможных ингибиторов различных целей вируса Зика.

К ноябрю список из 7600 потенциальных соединений был подготовлен для проверки их эффективности против хеликазы NS3, белка вируса Зика, который позволяет ему раскручивать свою дуплексную РНК. Список молекул был сокращен до восьми соединений, в пяти из которых впоследствии была подтверждена исследованием, проведенным в Калифорнийском университете в Сан-Диего.

В марте 2017 года команда была готова перейти ко второму этапу проекта. Команда использовала сервер для создания большой библиотеки из 30,2 миллиона соединений, которые нужно было протестировать против белков протеазы NS2B-NS3, хеликазы NS3 и полимеразы NS5. Выполнение компьютерного скрининга в этой большой библиотеке стало возможным только благодаря совместным усилиям добровольцев World Community Grid (WCG).

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=518
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=505

Тесты этих 30,2 миллиона соединений продолжались до декабря 2018 года, когда команда проанализировала дополнительную базу данных соединений, предоставленную ChemBridge.

Список из одного миллиона соединений был проверен на их эффективность против полимеразы NS5, метилтрансферазы NS5 и хеликазы NS3; в конечном итоге сократив его до 55 представляющих интерес соединений. Результаты были отправлены в Калифорнийский университет для оценки вируса, а также в Университет Сан-Паулу для оценки белков вируса Зика в июле 2019 года.

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=598
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=584

Благодаря сообществу из 80 000 добровольцев, которые жертвовали в среднем почти 73 года ЦП в день на проект WCG, команда OpenZika смогла завершить свое моделирование, и проект был завершен в декабре 2019 года. Следующий этап был сосредоточен на экспериментальной проверке и приоритетность выбранных молекул.

Рисунок 1. Общее количество лет ЦП, пожертвованных проекту OpenZika, неуклонно росло с мая 2016 года по декабрь 2019 года.

Новые разработки

В октябре 2022 года четыре года исследований команды завершились публикацией в Journal of Chemical Information and Modeling.

В документе освещается вычислительный процесс и этапы проверки, выполняемые во-время и после анализа WCG. Исследовательская группа опубликовала результаты для трех важных белков вируса Зика: NS3hel, NS2B-NS3pro и NS5 RdRp. Используя WCG, исследователи провели поиск миллионов коммерчески доступных соединений и определили 61 соединение, представляющее интерес для дальнейшего скрининга и оптимизации.

После массовых расчетов стыковки соединения были отфильтрованы с использованием моделей машинного обучения, разработанных группой LabMol, для выявления тех, которые обладали цитозащитным действием против вирусной инфекции Зика. Затем были сохранены соединения, которые, как предполагалось, преодолевали гематоэнцефалический барьер, чтобы выбрать те, которые могли бы противодействовать воздействию вируса на центральную нервную систему. Наконец, проверка медицинской химии выявила и отобрала соединения с желаемыми характеристиками, присутствующими в существующих лекарствах.

Рисунок 2: Описание конвейера обнаружения; создано Бруной К.П. Соуза из лаборатории доктора К. Орта Андраде.

Из почти 404 миллионов результатов, сгенерированных WCG, что составляет почти 93 тысячи лет вычислений, 61 попадание было приоритетным для тестирования. Используя ферментативные и фенотипические анализы, в конечном итоге были выбраны пять соединений, поскольку они ингибируют функцию или дестабилизируют три представляющих интерес вирусных белка: протеазу NS2B-NS3, геликазу NS3 и белки-полимеразы NS5. Дальнейшие тесты выявили, что 8 соединений способны защищать клетки от гибели, вызванной вирусом, при этом демонстрируя низкую клеточную токсичность в клетках печени и почек. Два набора из 5 и 8 молекул перекрываются для двух соединений, названных авторами LabMol-301 и LabMol-212.

Доктор Каролина Орта Андраде: «Эта работа продемонстрировала важность интеграции вычислительных и экспериментальных подходов, а также потенциал крупномасштабных совместных сетей для продвижения проектов по поиску лекарств от забытых болезней и новых вирусов, несмотря на отсутствие доступных данных о прямой противовирусной активности и цитопротекторном эффекте, что отражает достоверность расчетных прогнозов».

Результаты этого исследования впечатляют, и дальнейшая оптимизация может привести к тому, что эти молекулы будут тестироваться в качестве противовирусных препаратов для лечения вируса Зика. В настоящее время исследователи ищут партнеров для проведения оптимизации с использованием химического синтеза и дальнейших экспериментальных проверок.

Мы благодарим добровольцев, которые сделали эти выводы возможными, и команду OpenZika за то, что они поделились этим захватывающим обновлением и за их постоянное участие в WCG. Если у вас есть какие-либо комментарии или вопросы, пожалуйста, оставьте их в этой теме, чтобы мы ответили. Спасибо за Вашу поддержку.
https://www.worldcommunitygrid.org/f...d_thread,44898

Команда WCG

Открытие новых ингибиторов протеазы и полимеразы Зика в рамках проекта Open Science Collaboration Project OpenZika. Journal of Chemical Information and Modeling, 62(24), 6825-6843, 2022. DOI: 10.1021/acs.jcim.2c00596.

https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jcim.2c00596
https://www.worldcommunitygrid.org/r...ika/overview.s
https://www.collaborationspharma.com/
http://www.labmol.com.br/

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

Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc

zik1_project_update_flowchart.png

zik1_project_update_graph.png

[SETI_home_v8]

В SETI рассказали о стратегиях поиска внеземных цивилизаций

[SPOILER]В SETI рассказали о стратегиях поиска внеземных цивилизаций
28 мая 2019

Большинство «охотников» за инопланетными обществами предпочитают искать радиосигналы из космоса, но является ли этот подход действительно лучшим.

Если вы попытаетесь разработать план по поиску доказательств существования инопланетян, то у вас может возникнуть много интересных вариантов. Однако среди них, естественно, необходимо выбрать самую надежную стратегию с наибольшими шансами на успех, просто в интересах временных и денежных затрат.

В течение почти 70 лет большинство «охотников» за внеземным разумом предпочитали искать радиосигналы из космоса. Это классический подход Института «Search for Extraterrestrial Intelligence» (SETI), и, честно говоря, он имеет смысл. Радиоволны без проблем преодолевают огромные расстояния, а технология их обнаружения хорошо известна и очень чувствительна.

Массив радиотелескопов, «прослушивающих» Млечный Путь, в представлении художника. Credit: Sebastien Decoret

Но является ли этот подход действительно лучшим? Или, возможно, человечество сделало неверную ставку?

«Есть привлекательная альтернатива: поиск физических артефактов – инопланетных структур. Мы не говорим о кругах на полях или о других странных явлениях здесь на Земле. Мы говорим о масштабных инженерных сооружениях, которые развитое инопланетное общество построило где-то в космосе», – рассказывает Сет Шостак, астрофизик из Калифорнийского технологического института (США) и сотрудник Института SETI.

Не стоит полагаться на удачу

Но зачем искать артефакты? Все просто – это устраняет одно важное требование: инопланетянам не нужно самим вступать с нами в контакт и посылать на Землю радиосигналы, привычные нам. Конечно, может быть, они захотят это сделать, но с другой стороны, есть вероятность того, что внеземное общество предпочитает оставаться в тени.

«Молчание может быть необходимым для выживания, и далекие цивилизации это понимают», – отмечает Сет Шостак.

Почти 265 тысяч галактик, сфотографированных космическим телескопом «Hubble» в этой области неба за 250 дней наблюдений в течение 16 лет. Credit: NASA, ESA, G. Illingworth and D. Magee (University of California, Santa Cruz), K. Whitaker (University of Connecticut), R. Bouwens (Leiden University), P. Oesch (University of Geneva), and the Hubble Legacy Field team.

Есть еще один момент: для получения сигнала от инопланетян необходимо, чтобы он достиг нашего телескопа в тот самый момент, когда мы повернули его в их направлении. Это хорошо известная проблема «синхронности», и вероятность совпадения сопоставима с произвольным выстрелом и ожиданием того, что встречная пуля попадет точно в лоб выпущенному снаряду. Шанс исчезающе мал.

Почти в каждом эксперименте Института SETI по поиску радиосигналов количество времени, затрачиваемое на прослушивание на любой заданной частоте, составляет всего несколько минут. Вселенная просуществовала уже около десяти тысяч триллионов минут, поэтому успех этих усилий зависит от невероятной удачи.

«Конечно, вы можете верить в то, что у инопланетян есть веская причина, чтобы тратить много времени для передачи сигнала на Землю, однако, даже если они находятся на небольшом расстоянии от нас по астрономическим меркам, они не могут знать, что мы здесь, так как у нас не было достаточно времени, чтобы наши радиосигналы достигли их даже со скоростью света», – добавил Сет Шостак.

Сферы Дайсона

Напротив, артефакты могут скрываться в космосе, просто ожидая нашего открытия. Великая китайская стена и египетские пирамиды – это земные сооружения, существовавшие веками. Их поиск не требует большой синхронности.

Сфера Дайсона в представлении художника. Credit: Tom J Davis
Нашли ли мы инопланетные мегаструктуры? В 2015 году астроном Табета Бояджян и ее коллеги сообщили о том, что звезда на расстоянии 1400 световых лет от нас иногда довольно сильно тускнеет, что изначально показалось крайне необычными. Одним из объяснений стало предположение, что светило окружено сферой Дайсона.

«Идея, предложенная много лет назад физиком Фрименом Дайсоном, заключается в том, что продвинутые цивилизации, возможно, строят гигантские сооружения в космосе, состоящие из роя солнечных панелей. Это помогает им собирать достаточно звездного света для развития технологий и жизни. Такие структуры иногда могут мешать прохождению света от звезды, вызывая периодические затемнения, видимые с Земли», – объясняет Сет Шостак.

«Звезда Табби» в представлении художника. Credits: NASA/JPL-Caltech
Однако гипотеза существования сферы Дайсона у звезды Табби сегодня кажется маловероятной. Последующие астрономические измерения показали, что свет от нее становится краснее во время затмений, а это указывает на присутствие вполне естественной пыли на ее орбите, а не гигантской группы световых коллекторов.

Но разумно полагать, что сферы Дайсона где-то существуют. В прошлом астрономы искали ключи к таким масштабным инженерным проектам, просматривая каталоги звезд с целью выявить те, что показывают избыток инфракрасного излучения, создаваемого теплой задней поверхностью панелей. Новый подход заключается в прочесывании данных спутника Европейского космического агентства «Gaia» в поисках звезд, свет которых слабее, чем ожидалось, просто потому, что их блеск частично или постоянно блокируется кучей панелей.

Загоны для звезд

Еще один интересный подход к поиску высокотехнологичных инопланетных артефактов недавно предложил физик Дэниел Хупер из Чикагского университета (США). Он отмечает, что Вселенная расширяется, и галактики разбегаются все дальше и дальше друг от друга. Таким образом, дальновидные инопланетные общества, возможно, захотят «победить» темную энергию и захватить звезды из близлежащих галактик, пока это возможно, и оставить их в своих космических окрестностях для защиты от будущего дефицита энергии. Если такие «загоны» для звезд существуют, то их легко заметить в рамках привычных астрономических исследований.

Попытки уловить внеземные радиосигналы имеют почтенную историю и, несомненно, многообещающее будущее. Однако поиск структур, созданных за многие миллиарды лет космического времени, может дать новый подход и реальный успех.

«Да, усилия по поиску сферы Дайсона пока не принесли результата, и мы не нашли никаких запасшихся звездами инопланетян. Но уже завтра все может измениться», – заключил Сет Шостак.

https://arxiv.org/abs/1806.05203
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
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc
/SPOILER]
kb9o6Mb.jpg

pia22081-opt.jpg

shutterstock_2469185200.jpg

[kmv]

SETI_home_v8, не нашли ещё инопланетян? Прогнозировали 1-2 года назад, что скорее всего в течении этого десятилетия найдём. Новые радиотелескопы, возможность слушать космос в огромном диапазоне частот.

[SETI_home_v8]

Цитата (kmv) »

SETI_home_v8, не нашли ещё инопланетян? Прогнозировали 1-2 года назад, что скорее всего в течении этого десятилетия найдём. Новые радиотелескопы, возможность слушать космос в огромном диапазоне частот.

Увы, пока нет...

[Lesnik75]

SETI_home_v8
Не всем же быть таким молодым и умным как ты.
Но раз изволишь хамить то вот тебе еще одна "шутка" - если увижу очередной баян, типа

Цитата (SETI_home_v8) »

28 мая 2019

то получишь на орехи. Не поймешь с первого раза - будешь умно шутить и баяны постить где-нибудь подальше.

Развелось, ё-моё, умников, пропагандирующих не православные бесовские затеи из недружественных стран. Иноагентура, твою дивизию, под:censored::censored::censored::censored::censored::censored:ники.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

SETI_home_v8
Не всем же быть таким молодым и умным как ты.
Но раз изволишь хамить то вот тебе еще одна "шутка" - если увижу очередной баян, типа
то получишь на орехи. Не поймешь с первого раза - будешь умно шутить и баяны постить где-нибудь подальше.

Развелось, ё-моё, умников, пропагандирующих не православные бесовские затеи из недружественных стран. Иноагентура, твою дивизию, под:censored::censored::censored::censored::censored::censored:ники.

оу оу полегче... я пошутил

[Lesnik75]

Главное доказательство внеземного разума - он от нас скрывается.

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

Главное доказательство внеземного разума - он от нас скрывается.

Это старая и глупая шутка

[Lesnik75]

Ты пошутил, я тоже с тебя посмеюсь.

[SETI_home_v8]

НОВОСТИ EINSTEIN@HOME, О ПОИСКАХ РАДИО- И ГАММА-ПУЛЬСАРОВ.

СПОЙЛЕР »

НОВОСТИ EINSTEIN@HOME, О ПОИСКАХ РАДИО- И ГАММА-ПУЛЬСАРОВ.

Опубликовано 8 марта 2023 г., 9:37:15 UTC

Уважаемые волонтеры Einstein@Home!

Мы хотели бы сообщить вам о наших поисках новых нейтронных звезд с использованием данных радиотелескопов и гамма-спутника Ферми. Благодаря вам Einstein@Home уже обнаружил 55 новых радиопульсаров и 39 новых гамма-пульсаров. Мы верим, что с вашей постоянной поддержкой последуют многие другие.

Все данные Аресибо проанализированы

Почти пятнадцать лет назад Einstein@Home начал поиск данных обзора PALFA, проведенного в обсерватории Аресибо. С того времени было обработано более 150 000 отдельных наблюдений. Наш поиск «BRP4» недавно завершил просмотр всех данных PALFA, и теперь мы выполняем постобработку этих результатов.

Телескоп Грин Бэнк

В настоящее время BRP4 занимается поиском данных, собранных в 2017 году телескопом Грин-Бэнк. Мы ожидаем, что первоначальный анализ будет завершен в течение следующих двух месяцев.

MeerKAT

MeerKAT — это захватывающий новый радиотелескоп, расположенный в Южной Африке, который может исследовать южное небо с большей чувствительностью и с более высоким разрешением, чем когда-либо прежде. Это означает, что есть много данных для поиска! В настоящее время поиск с ускорением на GPU «BRP7» обрабатывает данные опроса TRAPUM.

Мы почти закончили охоту на двойные «черные вдовы» в шаровых скоплениях Мессье 22, Мессье 28 и Терзан 5. Это плотные сферические скопления звезд, в которых находится множество быстро вращающихся пульсаров, особенно в двойных системах. После того, как это будет сделано, мы снова будем искать данные, на этот раз для поиска двойных нейтронных звезд.

Постобработка данных Аресибо, поступающих в Zooniverse

Анализ данных Аресибо, проведенный Einstein@Home, выявил более 50 миллиардов кандидатов. Мы просеяли их, используя новые инструменты и алгоритмы, и выбрали несколько сотен тысяч, которые с наибольшей вероятностью являются новыми пульсарами. Это слишком много для нашей небольшой группы, поэтому мы создаем проект Zooniverse. Как только он появится в сети, пожалуйста, помогите нам найти на диагностических графиках характерные признаки нового пульсара!

Поиск гамма-пульсаров в данных Fermi LAT

Часть вычислительной мощности Einstein@Home используется для поиска данных с большого телескопа (LAT) на борту космического гамма-телескопа Fermi НАСА. Наш текущий поиск «FGRP5» нацелен на десятки точечных источников, которые кажутся изолированными нейтронными звездами, но пульсации которых (пока) не идентифицированы.
Параллельно поиск FGRPB1G ведет поиск гамма-пульсаров в двойных системах.

Здесь мы сотрудничаем с астрономами, чтобы найти наиболее многообещающие цели, а предварительные наблюдения с оптических телескопов дают информацию для поиска гамма-лучей.
Пресс-релиз 2021 года о более раннем открытии дает некоторую информацию о том, как это работает.

Если у вас есть какие-либо вопросы, сообщите нам об этом, ответив на эту новость на нашем дискуссионном форуме.
Брюс Аллен. Режиссер, Эйнштейн@Home.

https://einsteinathome.org/gammarayp...scoveries.html
http://www2.naic.edu/alfa/pulsar/
https://www.naic.edu/
https://greenbankobservatory.org/
https://www.sarao.ac.za/science/meerkat/
http://trapum.org/
https://einsteinathome.org/server_status.php
https://einsteinathome.org/de/content/fgrp
https://www.aei.mpg.de/283541/einste...source?c=43608

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
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc

Einstein@Home.jpg

[SETI_home_v8]

Астроэнтузиасты, добровольцы и волонтеры помогут Gaia найти переменные звезды

СПОЙЛЕР »

Астроэнтузиасты, добровольцы и волонтеры помогут Gaia найти переменные звезды
ESA объявило о запуске нового проекта гражданской науки. Его участники займутся классификацией переменных звезд, запечатленных на снимках космического телескопа Gaia.


За десятилетие работы телескоп Gaia собрал беспрецедентные объемы данных о звездном населении Млечного пути. В частности, он измерил положение, направление движения и спектральный класс более чем 1,8 млрд светил. Это позволило создать крупнейшие и наиболее детальные трехмерные карты нашей галактики.

Данные Gaia позволили заглянуть в прошлое Млечного пути и выяснить, что 10 млрл лет назад он слился с другой галактикой. А его наблюдения галактики Андромеда позволили уточнить механизм ее будущего столкновения с Млечным путем.

В ходе своей миссии Gaia также удалось обнаружить порядка 10,5 млн объектов, меняющих яркость. Это и затменные двойные системы, и цефеиды, и переменные типа RR Лиры, и долгопериодические переменные. Изменчивость их блеска является одним из важнейших инструментов в изучении Вселенной. Ее исследования вносят вклад в широкий спектр областей астрофизики и позволяют понять внутренний состав звезд и обнаружить внесолнечные планеты, а также выявить структуру галактик и обнаружить темную материю.

Несмотря на то, что в современной астрономии уже широко применяются алгоритмы машинного обучения, они не является идеальным инструментом и нередко допускают ошибки при классификации. Поэтому ученые все еще прибегают к ручной проверке данных, что позволяет исправить неточности и внести изменения в работу алгоритмов. Проблема в том, что объем собранной Gaia информации слишком велик, чтобы специалисты могли его проверить.

Чтобы решить эту проблему, сотрудники миссии Gaia объявили о запуске проекта гражданской науки Gaia Vari. Его участники будут просматривать собранные телескопом данные об изменениях яркости звезд и затем классифицировать их.

Gaia Vari базируется на платформе Zooniverse. Чтобы принять участие в проекте, необходимо перейти по следующей ссылке.

https://www.zooniverse.org/projects/...about/research

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
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc

4051472_900.jpg

4051261_900.jpg

[SETI_home_v8]

Проект SCC начинает новый этап в своем стремлении вылечить детский рак

СПОЙЛЕР »

Проект SCC вступил в следующую фазу исследований, и были подготовлены новые рабочие единицы для перезапуска BOINC.

Проект: Разбить детский рак

https://www.worldcommunitygrid.org/r...c1/overview.do

Опубликовано: 22 марта 2023 г.

Фон

В то время как белки и другие молекулы, которые играют ключевую роль в развитии рака у детей, были идентифицированы, поиск кандидатов в химические соединения (лекарства), которые могут воздействовать на эти молекулы и изменять их функцию, является длительным процессом.

Используя вычислительную мощность WCG, команда Smash Childhood Cancer смогла найти миллионы лекарств-кандидатов для возможного клинического применения.

Проект работал с перерывами, выявляя возможные кандидаты в лекарства, а затем тестируя их в лаборатории. По состоянию на декабрь 2020 года волонтеры WCG пожертвовали команде SCC 48 000 часов вычислений. С тех пор команда была занята проверкой полученных результатов (см. последние обновления).

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=777

Обновление за март 2023 г.

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=765

Мы рады поделиться новостью от команды Smash Childhood Cancer о начале нового этапа в их стремлении вылечить рак.

Новым целевым белком является MyoD1 (белок миогенной дифференцировки и одна из его мутаций, L122R.

MyoD1 представляет собой фактор транскрипции, который активирует специфичные для мышц гены и участвует в переключении между ростом клеток и дифференцировкой клеток. Потеря контроля над этим переключателем может вызвать образование рибомиосарком.

https://www.genecards.org/cgi-bin/ca....pl?gene=MYOD1

https://www.rcsb.org/structure/1mdy

L122R — это мутация, часто встречающаяся при рибомиосаркоме, и она связана с худшим прогнозом протекания болезни. Учитывая кристаллическую структуру, хранящуюся в базе данных белков, цель состоит в том, чтобы найти соединения, которые действуют на мутантный тип, но не действуют на дикий тип.

Кристаллическая структура комплекса MyoD домен bHLH-ДНК: перспективы распознавания ДНК и последствия для активации транскрипции.

Для помощи в поиске были подготовлены новые рабочие единицы SCC, и волонтеры, которые следят за этим проектом, смогут загрузить их, как только мы перезапустим BOINC после сбоя хранилища.

Если у вас есть какие-либо комментарии или вопросы, пожалуйста, оставьте их в этой теме, чтобы мы ответили. Спасибо за вашу поддержку, терпение и понимание.

https://www.worldcommunitygrid.org/f...d_thread,45140

команда WCG

Источники:

Себир, Нью-Джерси, Мэлоун М. Экспрессия миогенина и MyoD1 при рибомиосаркомах у детей. Журнал клинической патологии 2003; 56:412-416.

Мутация MYOD1 взаимодействует с активацией пути PI3K в ERMS. Рак Дисков 1 июля 2014 г. 4 (7): OF19. https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-RW2014-109.

Кристаллическая структура комплекса MyoD bHLH домен-ДНК: перспективы распознавания ДНК и последствия для активации транскрипции. Ма, П.К., Роулд, М.А., Вайнтрауб, Х., Пабо, К.О. Ячейка 77: 451-459. PubMed: 8181063. PDB DOI: https://doi.org/10.1016/0092-8674(94)90159-7

https://doi.org/10.1016/0092-8674(94)90159-7

https://www.rcsb.org/search?q=rcsb_p...med_id:8181063

Познакомиться с проектами распределенных вычислений можно здесь, (http://www.boinc.ru/projects/project.aspx ) а задать любые вопросы на форуме.

Если надумали стать участником российской команды распределенных вычислений - ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ. (http://www.boinc.ru/team/russia_team.htm )

загружено.png

[13march]

Чем детский рак отличается от взрослого?

[SETI_home_v8]

Цитата (13march) »

Чем детский рак отличается от взрослого?

Хороший вопрос!

Я спросил у гугла и вот что он ответил:
В отличие от взрослых, у которых преобладают новообразования эпителиальной природы — раки, у детей неизмеримо чаще возникают опухоли мезенхимальные — саркомы, эмбрионы или смешанные опухоли.

А вот что я по этому поводу думаю, на свой дилетантский взгляд: раз Врачи разделяют рак на детский и взрослый то наверное в этом есть какая то веская причина...

Добавлено через 1 минуту

Цитата (Lesnik75) »

Есть информация о таком избирательном поведении Boinc?

13march
PR-ом? Вспомни классику.

СПОЙЛЕР »

— Граждане! — сказал Остап, открывая заседание. — Жизнь диктует свои законы, свои жестокие законы. Я не стану говорить вам о цели нашего собрания — она вам известна. Цель святая. Отовсюду мы слышим стоны. Со всех концов нашей обширной страны взывают о помощи. Мы должны протянуть руку помощи, и мы ее протянем. Одни из вас служат и едят хлеб с маслом, другие занимаются отхожим промыслом и едят бутерброды с икрой. И те и другие спят в своих постелях и укрываются теплыми одеялами. Одни лишь маленькие дети, беспризорные, находятся без призора. Эти цветы улицы, или, как выражаются пролетарии умственного труда, цветы на асфальте, заслуживают лучшей участи. Мы, господа присяжные заседатели, должны им помочь. И мы, господа присяжные заседатели, им поможем.

Речь великого комбинатора вызвала среди слушателей различные чувства.

Полесов не понял своего нового друга — молодого гвардейца.

«Какие дети? — подумал он. — Почему дети?»

Ипполит Матвеевич даже и не старался ничего понять. Он уже давно махнул на все рукой и молча сидел, надувая щеки.

Елена Станиславовна пригорюнилась.

Никеша и Владя преданно глядели на голубую жилетку Остапа.

Владелец «Быстроупака» был чрезвычайно доволен.

«Красиво составлено, — решил он, — под таким соусом и деньги дать можно. В случае удачи — почет! Не вышло — мое дело шестнадцатое. Помогал детям, и дело с концом».

Чарушников обменялся значительным взглядом с Дядьевым и, отдавая должное конспиративной ловкости докладчика, продолжал катать по столу хлебные шарики.

Кислярский был на седьмом небе.

«Золотая голова», — думал он. Ему казалось, что он еще никогда так сильно не любил беспризорных детей, как в этот момент.

— Товарищи! — продолжал Остап. — Нужна немедленная помощь! Мы должны вырвать детей из цепких лап улицы, и мы вырвем их оттуда! Поможем детям! Будем помнить, что дети — цветы жизни. Я приглашаю вас сейчас же сделать свои взносы и помочь детям. Только детям, и никому другому. Вы меня понимаете?

Остап вынул из бокового кармана удостоверение и квитанционную книжку.

— Попрошу делать взносы. Ипполит Матвеевич подтвердит мои полномочия.

Ипполит Матвеевич надулся и наклонил голову. Тут даже несмышленые Никеша с Владей и сам гениальный слесарь поняли тайную суть иносказаний Остапа.

Если есть такая информация то можно ссылку, интересно почитать.

[Lesnik75]

Цитата (SETI_home_v8) »

можно ссылку, интересно почитать.

Конечно можно, и действительно интересно.
Неужели раньше не читал?
Двенадцать стульев. Ильф и Петров

[SETI_home_v8]

Цитата (Lesnik75) »

Конечно можно, и действительно интересно.
Неужели раньше не читал?
Двенадцать стульев. Ильф и Петров

)))

[Lesnik75]

Цитата (r2dsf) »

пробегала инфа в профильных темах, что теперь результаты участников из РФ и РБ отклоняются, хотя задачи по-прежнему рассылают.

Есть информация о таком избирательном поведении Boinc?

13march
PR-ом? Вспомни классику.

СПОЙЛЕР »

— Граждане! — сказал Остап, открывая заседание. — Жизнь диктует свои законы, свои жестокие законы. Я не стану говорить вам о цели нашего собрания — она вам известна. Цель святая. Отовсюду мы слышим стоны. Со всех концов нашей обширной страны взывают о помощи. Мы должны протянуть руку помощи, и мы ее протянем. Одни из вас служат и едят хлеб с маслом, другие занимаются отхожим промыслом и едят бутерброды с икрой. И те и другие спят в своих постелях и укрываются теплыми одеялами. Одни лишь маленькие дети, беспризорные, находятся без призора. Эти цветы улицы, или, как выражаются пролетарии умственного труда, цветы на асфальте, заслуживают лучшей участи. Мы, господа присяжные заседатели, должны им помочь. И мы, господа присяжные заседатели, им поможем.

Речь великого комбинатора вызвала среди слушателей различные чувства.

Полесов не понял своего нового друга — молодого гвардейца.

«Какие дети? — подумал он. — Почему дети?»

Ипполит Матвеевич даже и не старался ничего понять. Он уже давно махнул на все рукой и молча сидел, надувая щеки.

Елена Станиславовна пригорюнилась.

Никеша и Владя преданно глядели на голубую жилетку Остапа.

Владелец «Быстроупака» был чрезвычайно доволен.

«Красиво составлено, — решил он, — под таким соусом и деньги дать можно. В случае удачи — почет! Не вышло — мое дело шестнадцатое. Помогал детям, и дело с концом».

Чарушников обменялся значительным взглядом с Дядьевым и, отдавая должное конспиративной ловкости докладчика, продолжал катать по столу хлебные шарики.

Кислярский был на седьмом небе.

«Золотая голова», — думал он. Ему казалось, что он еще никогда так сильно не любил беспризорных детей, как в этот момент.

— Товарищи! — продолжал Остап. — Нужна немедленная помощь! Мы должны вырвать детей из цепких лап улицы, и мы вырвем их оттуда! Поможем детям! Будем помнить, что дети — цветы жизни. Я приглашаю вас сейчас же сделать свои взносы и помочь детям. Только детям, и никому другому. Вы меня понимаете?

Остап вынул из бокового кармана удостоверение и квитанционную книжку.

— Попрошу делать взносы. Ипполит Матвеевич подтвердит мои полномочия.

Ипполит Матвеевич надулся и наклонил голову. Тут даже несмышленые Никеша с Владей и сам гениальный слесарь поняли тайную суть иносказаний Остапа.

[SETI_home_v8]

Обновление исследования от группы ARP (март 2023 г.)

СПОЙЛЕР »

Обновление исследования от группы ARP (март 2023 г.)

Краткое обновление от команды ARP, в том числе подробности об изменениях, которые они вносят в свою систему хранения.

Проект: Проект осадков в Африке

https://www.worldcommunitygrid.org/r...p1/overview.do

Опубликовано: 15 марта 2023 г.

Фон

Проект «Осадки в Африке» направлен на компьютерное моделирование ливней в странах Африки к югу от Сахары для улучшения прогнозов погоды для региона. Предоставление точных данных прогноза погоды местному фермерскому сообществу имеет решающее значение для сельского хозяйства и самодостаточности. Сравнивая результаты, полученные путем вычисления данных об осадках из различных источников с использованием World Community Grid, ученые могут создавать все более точные прогнозы и улучшать будущие симуляции и, в свою очередь, прогнозы погоды. Чтобы узнать больше о конкретных деталях проекта, ознакомьтесь с нашим обновлением ARP от марта 2022 года.
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=766

По состоянию на декабрь 2022 года группа ARP приостановила выпуск новых рабочих единиц, пока они не устранят ограничения емкости своей системы хранения. Подробнее об этой паузе можно прочитать в обновлении форума о статусе нашего рабочего подразделения.

Последние 100 дней проекта «Осадки в Африке»

https://www.worldcommunitygrid.org/f...d_thread,44874

Мы спросили команду ARP об их последних разработках, и вот чем они поделились с нами:

«В рамках проекта «Африканские дожди» было очень тихо, по крайней мере, на начальном этапе.

За кулисами были внесены необходимые изменения, чтобы снова начать работать. В предыдущих новостях мы много говорили о задействованных объемах данных, которые действительно впечатляют.

Однако это также является серьезной проблемой с точки зрения хранения и перемещения их из одного места в другое.

В случае с ARP результаты добровольцев отправляются WCG на компьютеры SURF, совместной организации по информационным технологиям в образовании и исследованиях в Нидерландах.

Первые 200 ТБ можно хранить на диске, к которому относительно легко получить доступ. Однако это также была максимально допустимая сумма. Существует также «рабочее хранилище», где можно анализировать и сравнивать результаты.

Официально максимально допустимый объем составляет 50 ТБ, но ARP отправил 150 ТБ, поэтому данные нужно было перенести в другое место.
В этом случае «где-то еще» было хранилище на магнитной ленте, которое на самом деле по-прежнему является самым дешевым способом хранения данных, но также требует физического перемещения ленточных барабанов к устройствам чтения и записи и обратно.

Даже несмотря на то, что эти ленты перемещаются роботом, можно себе представить, что это занимает некоторое время, и можно будет перемещать данные на ленту или с ленты только один раз, время от времени. Вероятно, можно было бы дать команду просто скопировать каждый файловый накопитель на ленту, но это, вероятно, где-нибудь застрянет, а также могут быть ошибки транскрипции. Вместо этого мы перемещали данные по одному поколению за раз (т. е. два дня симуляции) и использовали так называемую хеш-функцию, чтобы убедиться, что биты на исходном носителе такие же, как и на новом носителе.

Теперь все это решено, поэтому у волонтеров есть место для дальнейшей деятельности в рамках проекта «Африканские осадки».

Теперь у нас есть результаты примерно за 265 дней, и нам бы очень хотелось заполнить весь год последними 100 днями из-за очень сезонного характера осадков в Африке. Близко к экватору обычно бывает два сезона дождей и два засушливых сезона, поскольку зона межтропической конвергенции перемещается вместе с солнцем.

На севере и юге обычно бывает один сезон дождей и один относительно продолжительный сухой сезон. Таким образом, полный год действительно увеличивает научную ценность набора данных. Поддержка больших хранилищ со стороны SURF прекратится, но было найдено другое долгосрочное решение, позволяющее ученым продолжать анализировать результаты, чтобы лучше понять погоду в Африке и ее предсказуемость».
Сильный дождь в Африке. Фото: Ян Фризен

Спасибо команде ARP за их постоянное сотрудничество с WCG и помощь в создании этого обновления. Если у вас есть какие-либо комментарии или вопросы, пожалуйста, оставьте их в этой теме, чтобы мы ответили. Спасибо за Вашу поддержку.

Команда WCG

https://www.worldcommunitygrid.org/f...d_thread,45000
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
Ссылка на git-хаб, где лежат исходники программы-клиента BOINC.
https://github.com/BOINC/boinc

tree_planting_in_the_rain.png

[SETI_home_v8]

РЕЗУЛЬТАТЫ ГЛУБОКОГО ПОИСКА ВСЕГО НЕБА ПО ДАННЫМ LIGO O3
Опубликовано 20 апреля 2023 15:22:16 UTC

Результаты нашего поиска непрерывных гравитационных волн по всему небу в общедоступных данных третьего сеанса наблюдений LIGO (O3) были опубликованы на сервере препринтов arXiv: Deep Einstein@Home поиск непрерывных гравитационных волн по всему небу в общедоступных данных LIGO O3. Рукопись в настоящее время находится в процессе рецензирования для публикации в The Astrophysical Journal.
https://arxiv.org/abs/2303.04109

В нашей публикации описывается обзор всего неба Einstein@Home для непрерывных гравитационных волн с частотами от 20 Гц до 800 Гц с использованием последних данных LIGO. На сегодняшний день это самый чувствительный поиск по всему небу в этом диапазоне.

Поиск не выявил никакого гравитационно-волнового сигнала. На основании этого мы делаем выводы о населении нейтронных звезд в нашем галактическом соседстве. Например, в пределах 100 парсеков (~ 330 световых лет) вокруг Земли нет нейтронных звезд, вращающихся со скоростью более 12 000 об / мин, с экваториальными горами размером более полумиллиметра; в противном случае мы, скорее всего, обнаружили бы их непрерывные гравитационные волны.

Команда LIGO добавляет к данным поддельные непрерывные сигналы гравитационных волн для проверки. Параметры сигнала известны. В своем диапазоне поиска наш поиск точно восстанавливает ложные сигналы. Это дает нам дополнительную уверенность в чувствительности нашего поиска.

На данный момент мы проводим дополнительный поиск по общедоступным данным LIGO. Поскольку мы продолжаем добывать эти данные для непрерывных волн, мы сердечно благодарим всех вас, кто делает эту работу возможной, жертвуя время работы своих компьютеров!

Если вы хотите узнать больше, просто ответьте на эту новость на нашем дискуссионном форуме.

М. Алессандра Папа
https://www.aei.mpg.de/continuouswaves

59d36b0fecc97.jpg