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Calcolo scientifico distribuito, ovvero computers uniti per ricerche scientifiche

Nella comunità scientifica, dov'è necessario elaborare grandissime quantità di dati, è un approccio che sta sempre più prendendo piede. In pratica si sfruttano possibilità di calcolo di tanti computers, ai quali si affida una piccola porzione di dati da elaborare: una volta completato il processo, i risultati vengono inviati solitamente attraverso la Rete al server centrale, il quale invia un nuovo pacchetto di dati, e così di seguito. Così facendo, si riesce a disporre di enormi potenze di calcolo, a costi irrisori.
Vista la sempre più capillare diffusione di collegamenti a banda larga, a mio modo di vedere potrebbe essere una tecnica che vedremo nelle "consoles" di gioco delle prossime generazioni.

Folding@Home
Progetto di ricerca sulle proteine dell'Università di Stanford; il funzionamento è del tutto simile a quello dello SETI@home (vedi sotto). L'obiettivo del progetto è quello di conoscere al meglio il processo di assemblaggio o "Folding" delle proteine e viene realizzato utilizzando i periodi di morti del PC per simulare il processo con cui le proteine prendono la forma che troviamo in natura.
Secondo scoperte recenti, alcune malattie di cui siamo abituati a sentirne parlare, quali la malattia di Alzheimer o il morbo della mucca pazza, potrebbero risultare da un errato "folding".
Il progetto Folding@Home è intimamente legato a quello denominato Genome@Home.

Qualora vi interessasse partecipare al progetto e condividere con me il totale dei risultati elaborati, ho fondato il WebTaste Distributed Computing Team (dati elaborati sinora dal gruppo, dati elaborati personalmente) in seno al quale avrò il piacere di accogliervi; visitate la pagina del gruppo per maggiori informazioni. Il numero del gruppo da immettere nel client è il 10811 (nelle preferenze del programma ho specificato che preferisco elaborare dati di questo primo progetto Folding@Home, piuttosto che del secondo, Genome@Home).

Genome@Home
Progetto strettamente legato al precedente, sempre dell'Università di Standford, Genome@Home si prefigge di meglio capire i genomi appunto. Se Folding@home mira a meglio comprendere come le proteine attuali raggiungono la loro specifica e funzionale struttura tridimensionale, Genome@home si prefigge di trovare nuovi geni che potrebbero formare proteine funzionanti e "utili" all'interno di celle. Questo è ottenuto tramite un algoritmo di computerizzato basato su regole fisiche e biochimiche, che permette di disegnare nuove proteine (e nuovi geni) che non sono stati trovati in natura. I ricercatori ritengono che paragonando i "genomi virtuali" con quelli "naturali" sia possibile estrapolare migliori conoscenze su come i genomi naturali possano essersi evoluti e come geni e proteine naturali lavorano.

PopolarPower
PopolarPower attualmente non offre più i propri servizi, ma originariamente permetteva di scegliere tra differenti dati da elaborare sul principio PC, alcuni dei quali a pagamento. Uno dei progetti offerti non a scopo di lucro (e quindi ognuno era offriva gratuitamente il proprio tempo di calcolo del processore) era riferito alla ricerca di un vaccino contro l'influenza.

Téléthon francese 2001-2002 - progetto Décrypthon
È stata raccolta la sfida nel corso dell'edizione 2001 del Téléthon francese: lo scopo era quello di confrontare tra loro 500'000 proteine (tutti contro tutti). Grazie alla partecipazione di 75'000 computer, il 16 maggio 2002 è stata annunciata la riuscita del progetto, portato a termine in meno di due mesi. In questo lasso di tempo sono state collezionate più di 10 milioni di ore di calcolo, che avrebbero richiesto a un computer solo "standard" 417'000 giorni, cioè 1'170 anni...

SETI@home
Uno dei progetti più conosciuti è quello dello "SETI@home", un esperimento scientifico che utilizza dei computers collegati alla Rete nella ricerca di Intelligenze Extraterrestri, grazie all'analisi di dati provenienti dal radio telescopio di Arecibo. Partecipare è semplice: è sufficiente scaricare un programma che si incaricherà di recuperare i dati dal server principale e di elaborarli durante i tempi morti di lavoro (agendo quale screen-saver), oppure si può anche decidere di lasciarlo funzionare continuamente in back-ground mentre si lavora (sulle macchine odierne non rallenta significativamente il lavoro). Completata l'analisi, invia i risultati al server centrale e recupera un nuovo pacchetto di dati.
Partendo da questo collegamento si ha accesso ai dati totali attuali di tutto il progetto, seguendo questo saranno visualizzati i miei dati attuali, mentre seguendo questo quelli del gruppo WebTaste Distributed Computing Team. Qualora vi interessasse partecipare al progetto e condividere con il gruppo il totale dei risultati elaborati, troverete presso la pagina del WebTaste Distributed Computing Team informazioni in merito.

 

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