World Community Grid

Da Wikipedia, l'enciclopedia libera.

World Community Grid è un tentativo di creare la più grande rete di calcolo distribuito pubblica del mondo per affrontare progetti di ricerca scientifica a beneficio dell'umanità.

Il progetto è partito il 16 novembre 2004, è finanziato e gestito da IBM utilizzando una interfaccia software disponibile per Windows, Linux e Mac OS X.

Il sistema punta ad utilizzare il tempo in cui i computer collegati alla rete da ogni parte del mondo sono inattivi. Con la potenza di calcolo di circa due milioni di computer[1], i vari progetti si sono occupati di diversi campi di ricerca. I progetti di ricerca spaziano su vari campi, dalle analisi del genoma umano alla lotta contro il cancro e l'AIDS al clima africano.

La collaborazione al progetto è aperta a tutti. Sebbene la maggior parte dei 550.000 utenti registrati siano privati, sono presenti anche circa 350 aziende.

Progetti attivi[modifica | modifica wikitesto]

I progetti attualmente attivi sono:

The Clean Energy Project (Phase 2)[modifica | modifica wikitesto]

The Clean Energy Project è un progetto sponsorizzato dai ricercatori del Dipartimento di Chimica e Biologia dell'Università di Harvard. L'obiettivo del progetto è quello di trovare nuovi materiali utili per celle solari organiche di nuova generazione, e in seguito anche per dispositivi di immagazzinamento dell'energia. I ricercatori hanno pubblicato un database libero con le proprietà elettroniche di oltre 2 milioni di composti organici, e in particolare 36000 di questi mostrano le potenzialità per permettere una resa approssimativamente doppia rispetto alle celle solari organiche attualmente in produzione. Nella prima fase del progetto è stato usato il software CHARMM per effettuare calcoli di meccanica molecolare sui composti per determinare se il solido risultante potrebbe essere impiegato come materiale per celle solari organiche. Nella seconda fase si sta utilizzando il software Q-Chem per effettuare calcoli di meccanica quantistica al fine di calcolare le strutture elettroniche dei composti e le sue proprietà fisiche, ottiche ed elettroniche per raffinare ulteriormente la ricerca ed ottenere le molecole giuste per progettare celle solari organiche a grande rendimento.

Mapping Cancer Markers[modifica | modifica wikitesto]

Il progetto Mapping Cancer Markers si pone l'obiettivo di ricercare ed analizzare i marcatori del cancro. I ricercatori si sono resi conto che ogni tipo di cancro presenta dei marcatori univoci sotto forma di DNA o proteine, e dunque combinazioni specifiche di marcatori possono essere associate ad un determinato tipo di cancro. Per questo il progetto sta analizzando una grande quantità di dati derivati da migliaia di tessuti provenienti da pazienti sani e non, e in particolare si sta concentrando sul cancro ai polmoni, alle ovaie, alla prostata, al pancreas e al seno. Comparando questi dati si potranno riconoscere specifici schemi di marcatori in grado di permettere una diagnosi precoce della malattia e di prevedere la risposta del paziente a diversi tipi di trattamento, oltre che migliorare il processo di identificazione dei marcatori.

Uncovering Genome Mysteries[modifica | modifica wikitesto]

Le moderne tecniche di sequenziamento genetico hanno permesso di conoscere il DNA di migliaia di microrganisimi, tuttavia molto spesso i ruoli dei geni sono perlopiù ignoti. Per questo motivo il progetto Uncovering Genome Mysteries sta confrontando oltre 200 milioni di geni provenienti sia da genomi di microrganismi che da metagenomi di determinati ambienti al fine di riconoscere e catalogare le funzioni dei vari geni. Conoscere il funzionamento dei microrganismi permette grandi passi avanti nella comprensione del mondo microbico, e consente l'impiego dei microrganismi in contesti farmaceutici, come la progettazione di antibiotici e farmaci, industriali, come la trasformazione dellematerie prime, la sintesi chimica e la produzione del cibo, e ambientali, ad esempio per la produzione di bioplastiche e biocarburanti. La pubblicazione del database permetterà anche di scoprire le funzioni di nuovi geni, incrementando la nostra conoscenza dei processi biochimici in generale.

Outsmart Ebola Togheter[modifica | modifica wikitesto]

Outsmart Ebola Togheter è frutto di una collaborazione con lo Scripps Research Institute per la ricerca di composti chimici per combattere il virus Ebola. Il progetto, lanciato il 3 Dicembre 2014, punta alla progettazione di un farmaco in grado di bloccare il virus durante momenti cruciali del suo ciclo vitale trovando composti con una grande affinità con le sue proteine. Vi sono due target: una proteina di superficie, utilizzata dal virus per infettare le cellule dell'uomo, e una proteina "transformista", che cambia forma per portare a termine diverse funzioni.

Progetti completati[modifica | modifica wikitesto]

interazioni tra proteine su più di 2200 di esse di cui si conosce la struttura in modo da trovare trattamenti migliori per la distrofia muscolare e altri disturbi neuromolecolari.

  • Say No To Schistosoma
  • Help Defeat Cancer
  • Genome Comparison
  • Influenza Antiviral Drug Search
  • Nutritious
  • Computing for Sustainable Water

Risultati scientifici[modifica | modifica wikitesto]

  • A Febbraio del 2010 il progetto FightAIDS@Home ha annunciato che hanno trovato due composti in grado di svilupare una nuova generazione di farmaci anti-HIV per migliorare le terapie esistenti.
  • Nel Giugno del 2013 "The Clean Energy Project" ha pubblicato un database di oltre 2.3 milioni di molecole organiche con le loro proprietà analizzate. Tra queste, circa 35000 sembrano avere potenzialmete un'efficenza doppia rispetto alle attuali celle solari organiche. Prima di questo progetto, gli scienziati conoscevano molto poco di materiali organici in grado di convertire la luce solare in energia efficentemente.
  • Nel Febbraio 2014 il progetto Help Fight Cildhood Cancer ha annunciato la scoperta di 7 composti che distruggono le cellule cancerose di neuroblastoma senza apparentemente alcun effetto collaterale. La scoperta è un importante passo avanti verso nuovi trattamenti, e il progetto ha annunciato che sta cercando una collaborazione con una casa farmaceutica per sviluppare un trattamento basato su quei composti.
  • Il progetto Discovering Dengue Drugs ha scoperto diversi nuovi inibitori della proteasi della Dengue, molti dei quali inibiscono anche la proteasi del Virus dell'Ovest del Nilo. Alcuni di questi sono già entrati in studi farmaceutici pre-clinici. A Novembre del 2014 un aggiornamento ha riportato che i ricercatori hanno un farmaco che disattiva un enzima chiave che consente al virus Dengue di replicarsi, e si è scoperto che questo è efficace anche per altri flavivirus. Nessun effetto collaterale è stato osservato, e gli scienziati stanno ora lavorando per sintetizzare varianti delle molecole per migliorare la sua attività ed entrare in test clinici e pre-clinici.
  • Il progetto GO Fight Against Malaria ha riportato la scoperta di diverse molecole che sono efficaci contro la Malaria e la Tubercolosi.
  • Ad Aprile 2015 i ricercatori del progetto "Say No to Schistosoma" hanno annunciato che sono state identificate tre sostanze candidate per test in-vitro.
  • Nel Luglio del 2015 il progetto "Drug Search for Leishmaniosi" ha annunciato che hanno scelto e testato 10 composti, di cui 4 hanno disrutto le cellule del parassita, ed uno in particolare si è dimostrato particolarmente promettente.
  • Sempre a Luglio del 2015 il progetto "Computing for Clean Water" ha pubblicato un articolo su "Nature Nanotechnology" nel quale descrive come sono giunti alla scoperta di un nuovo metodo per filtrare acqua più velocemente di quanto è stato precedentemente pensato.

Storia[modifica | modifica wikitesto]

L'IBM, insieme ad altri ricercatori, sponsorizzò il Smallpox Research Grid Project al fine di accelerare la scoperta di una cura per il vaiolo.[2] Gli studi sul vaiolo sfruttavano una vasta rete di calcolo distribuito per analizzare l'efficacia dei composti contro il vaiolo. Il progetto permise agli scienziati di fotografare 35 milioni di potenziali farmaci contro molte proteine del vaiolo per identificare i validi candidati al trattamento. Nelle prime 72 ore, vennero restituiti oltre 100.000 risultati, ed alla fine del progetto furono identificati 44 potenziali vaccini. Basandosi sul successo del Smallpox study, l'IBM annunciò il 16 novembre 2004 la creazione di World Community Grid con l'obiettivo di creare un ambiente tecnico dove altre ricerche umanitarie potessero essere elaborate.

Inizialmente World Community Grid supportava solo il sistema operativo Windows, usando il software proprietario Grid MP della United Devices, il quale utilizzava grid.org per distribuire i progetti di elaborazione. La domanda al supporto anche di altri sistemi operativi come Linux ha portato, nel Novembre del 2005, all'aggiunta del progetto alla rete open source BOINC, la quale già supportava progetti come SETI@home e Climateprediction. Oltre a Windows, Mac OS X e Linux sono ora ufficialmente supportati.

Il 6 novembre del 2009 World Community Grid contava oltre 486.000 account di utenti, con oltre 1,3 milioni di dispositivi registrati. Durante il corso del progetto, sono stati donati più di 288.000 anni di tempo di elaborazione, e sono state completate oltre 345 milioni di workunits.

Come funziona[modifica | modifica wikitesto]

Exquisite-kfind.png Lo stesso argomento in dettaglio: BOINC.

Il client del progetto dopo essere stato installato sul proprio computer si connette automaticamente al server di World Community Grid e scarica le workunit da elaborare, in background esegue le varie operazioni utilizzando le risorse libere del computer e quando queste sono tutte terminate le rispedisce di nuovo al server e scarica nuove workunit. Per garantire l'accuratezza dei risultati, i server di WCG spediscono diverse copie di ciascuna workunit. Poi, quando i risultati vengono ricevuti, i server li raccolgono e li confrontano.

Gli utenti possono scegliere di usare il progresso dell'elaborazione della workunit come scrensaver.

Mentre diverse reti pubbliche di calcolo come SETI@home o Folding@home sono dedicate a un singolo progetto, World Community Grid raccoglie sotto un unico tetto diversi progetti umanitari. Gli utenti sono automaticamente iscritti a tutti i progetti, ma possono anche scegliere di iscriversi soltanto ad alcuni di essi.

In passato, quando veniva eseguito World Community Grid, usava il client proprietario Grid MP della United Devices. Dopo aver aggiungto il supporto al client open source BOINC nel 2005, World Community Grid gradualmente smise di utilizzare il client di Grid MP, per sposare la piattaforma BOINC nel 2008.

Anche se WCG fa uso di un programma client open source, l'attuale applicazione che provvede al calcolo scientifico potrebbe non esserlo. Comunque, diverse delle applicazioni scientifiche sono disponibili in licenza aperta, anche se il codice sorgente non è disponibile direttamente da WCG.

Potenziali problemi[modifica | modifica wikitesto]

A causa del fatto che il software World Community Grid aumenta lo sfruttamento della CPU usando i tempi morti del processore, è possibile che il programma causi un utilizzo anomalo del sistema. Nonostante la natura non invasiva del programma, potrebbe manifestarsi un calo delle prestazioni del computer. Inoltre il massiccio utilizzo della CPU potrebbe causare il surriscaldamento del computer.

Il client BOINC previene questi problemi sospendendo l'elaborazione quando le risorse disponibili sono insufficienti. Diversamente da altri progetti BOINC, World Community Grid imposta BOINC su di un profilo conservativo, rendendo estremamente improbabili possibili danni al computer. Il CPU throttle standard viene impostato al 60%. Il throttle è però grossolano; per esempio, se l'utilizzo viene fissato sul 60%, l'elaborazione sarà al 100% per 3 secondi, poi si fermerà per 2 secondi, risultando in media pari ad uno sfruttamento costante del 60% del processore.

Esiste un programma aggiuntivo, TThrottle, il quale risolve il problema del surriscaldamento in modo differente. TThrottle limita l'elaborazione del progetto in base alle rilevazioni delle temperature della CPU e/o della GPU. Il programma utilizza inoltre un più breve tempo di cambio, minore di un secondo, riducendo le temperature durante il cambio.

Note[modifica | modifica wikitesto]

  1. ^ World Community Grid - Global Statistics
  2. ^ IBM builds grid for smallpox research

Voci correlate[modifica | modifica wikitesto]

Collegamenti esterni[modifica | modifica wikitesto]

Biologia Portale Biologia: accedi alle voci di Wikipedia che trattano di Biologia