Nenechte své počítače zahálet ani po tom, co covid-19 přestane být téma

Když jsme 6. března spustili na velmi výkonném stroji aplikaci Folding@Home, založili výpočetní tým TechnetCZ a napsali krátký článek o tom, jak to pomůže vědcům v analýze viru SARS-CoV-n2, ani jsme nedoufali, že se k nám v dalších dnech připojí několik tisíc našich čtenářů a společně se staneme druhým nejvýkonnějším českým foldingovým týmem. Za 83 dní jsme v žebříčku týmů vystoupali 235. místo v celosvětovém pořadí (z více než čtvrt milionu týmů) a odevzdali více než 175 000 hotových pracovních jednotek. Děkujeme za to!

Námi zapřažený Acer Concept D500 za tu dobu odevzdal přes 9 000 pracovních jednotek, při jejichž výpočtu spotřeboval přes 320 kWh elektrické energie. Pro představu, stejné množství energie by elektromobilu Renault Zoe, se kterým jsme ve stejné době jezdili, stačilo na ujetí více než 2000 kilometrů.

Systémy distribuovaných výpočtů vychází z myšlenky, že když je obrovská hromada práce rozdělena na stovky tisíc či miliony dílčích úkolů, které jsou rozeslány ke zpracování velkému množství spolupracujících domácích a firemních počítačů po celém světě, tak jsou výsledky hotové řádově rychleji, než by to dokázal jakýkoli superpočítač, který by si vědci mohli dovolit pořídit a provozovat.

Nezřídka jsme se setkali s reakcí ve stylu „kdyby pro analýzu koronaviru použili superpočítač, měli by to rychleji a nemuseli bychom tu šaškovat s domácími počítači“. Jak se ale brzy ukázalo, opak je pravdou, o čemž svědčí i Tweet ze 13. dubna 2020 – platforma Folding@Home dosáhla výpočetního výkonu 2,4 exaFLOPS, čímž se stala 15x výkonější než aktuálně nejvýkonnější superpočítač světa, IBM Summit. 

Toto je i důvod, proč se vyplatí zvážit zůstat zapojen do některé z platforem distribuovaných výpočtů i poté, co přestane být covid-19 naléhavé – a tím i pozornost přitahující – téma. Počítač přitom nemusíte mít vytížený stále a naplno, mnoho „managerů“ umožňuje jen částečné vytížení systému, nebo jej lze nechat pracovat jako „spořič obrazovky“ – systém vytíží, jen když stroj nepoužíváte.

Koronavirus pod palbou

Do popředí zájmu se během pandemie dostala již zmíněná platforma Folding@Home, která je zaměřena na simulace skládání proteinů, takže byla na typ výpočtů kolem analýzy viru SARS-CoV-N2 připravena – v zásadě se jen na distribuční servery zařadily pracovní jednotky z nového projektu.

Mimo výzkumu kolem takzvaných „spike proteins“, o kterém jsme podrobněji psali zde, a hledání vhodné látky na omezení jeho schopnosti navázat se na enzymy ACE2 v lidském těle, se pracovní jednotky týkaly analýzy proteázy, což je enzym, který má na svědomí rychlé dělení proteinů a tedy i množení viru. 

Zde je naopak potřebné jednak nalézt látku, která působení proteázy omezí a tím dělení viru zpomalí či zastaví, především ale místo, kde se tato látka na proteáze může uchytit, aby mohla působit. Na novém videu se můžete podívat na vizualizaci několika kapes (barevně vyznačené), které jsou podle dosavadních simulací systému F@H nejslibnější. 

Vývoj léku na covid-19 a vakcíny proti SARS-CoV-N2 je během na dlouhou trať, která se díky obrovskému výkonu věnovaného uživateli běžných počítačů významně urychluje.

V dobách před pandemií platformu využívaly vědecké týmy pro vývoj léčiv na Alzeimerovu, Huntingtonovu a Parkinsonovu chorobu, ebolu, zika virus, horečku dengue a další. Na těchto projektech se pracuje i nyní, i když jsou novou hrozbou zastíněny a dostává se jim jen zlomku výkonu.

Nejen F@H a nejen proteiny

Velmi podobný výzkum proteinů výpočetně podporuje i projekt Rosetta@Home, která běží na platformě BOINC. Stojí za ní The Baker Lab univerzity ve Washingtonu a mimo covid-19 se tento projekt zaměřuje (a před vypuknutím pandemie zaměřoval) zejména na výzkum HIV, malárie, Alzheimerovy choroby, Herpes simplex, a pomohl s vývojem vakcín proti bakteriální infekci anthrax.

I projekt Rosetta@Home běží již mnoho let, v roce 2007 například tým kolem Davida Bakera publikoval v renomovaném ćasopisu Nature článek o nové metodě predikce proteinové struktury podle sekvence jejích aminokyselin, kterou bioložka Eleanor Dodson označila za „skutečně průlomovou“.

Z medicínských projektů můžeme ještě jmenovat například World Community Grid, fungující také na platformě BOINC, za kterým stojí společnost IBM. WCG se zaměřuje na podrobnou analýzu mikrobiomu, tedy bakterií, kvasinek, hub, virů a prvoků vyskytující se v lidském těle. Výpočetního výkonu projektu využívají i týmy vyvíjející léčebné postupy a léčivé látky pro léčbu rakoviny, tuberkulózy. Zajímavým nemedicínským projektem v rámci WCG je pak práce na predikcích srážek v Subsaharské Africe, které pomáhají tamním zemědělcům lépe plánovat práce na polích a zvýšit tak jejich výnos.

Výkon svého počítače můžete věnovat i na jiné, než medicínské projekty. Zaujal nás například MindModeling@Home, který, jak se v popisu projektu píše, „využívá dobrovolnické výpočty pro rozvoj kognitivní vědy. Výzkum se zaměřuje na využití výpočtového kognitivního modelování procesů k lepšímu porozumění lidské mysli. Potřebujeme vaši pomoc při zlepšování vědeckých základů, které vysvětlují mechanismy a procesy, které umožňují a moderují lidský výkon a učení.“

Velmi populární projekt SETI@Home (Search for ExtraTerrestrial Intelligence), který analýzou dat z radioteleskopů hledal známky inteligentního života ve vesmíru byl na konci března ukončen, výsledky získané za více než dvacet let provozu jsou nyní podrobovány dalšímu zkoumání. Pokud byste hledali něco podobného, koukněte na projekty Einstein@home nebo MilkyWay@home.

Projektů jsou jen v rámci platformy BOINC na výběr tři desítky, z oblasti matematiky, fyziky, šifrování a dalších vědních oborů. 

A pokud byste chtěli zkusit něco mimo BOINC, nabízí se například GIMPS – Great Internet Mersenne Prime Search, což je projekt od roku 1996 hledající takzvaná Mersenova prvočísla (prvočísla, která jsou o jedno menší, než celočíselná mocnina dvojky). Zatím největší bylo nalezeno na konci roku 2008 a je to  2^82,589,933 - 1.