09.10.2024 Дэвид Бейкер и сила распределенных вычислений. Пример того, как распределенные вычисления помогают искать лекарства от болезней.
Дэвид Бейкер — один из ведущих ученых в области вычислительной биологии и биоинформатики. Он возглавляет лабораторию в Институте дизайна белков при Вашингтонском университете и известен своими новаторскими работами в области предсказания структуры белков и разработки новых молекул. Его исследования помогают решать глобальные проблемы, такие как поиск лекарств от болезней, создание новых материалов и даже борьба с изменением климата.
Роль распределенных вычислений
Одним из ключевых инструментов, которые использует Бейкер, являются распределенные вычисления. Это технология, которая позволяет объединять вычислительные мощности тысяч компьютеров по всему миру для решения сложных задач. Вместо того чтобы использовать один суперкомпьютер, ученые могут задействовать ресурсы обычных пользователей, которые добровольно предоставляют свои компьютеры для научных расчетов.
Одним из самых известных проектов с участием Бейкера является Rosetta@Home. Этот проект использует распределенные вычисления для моделирования структуры белков и разработки новых лекарств. Например, во время пандемии COVID-19 Rosetta@Home помогал ученым изучать вирусные белки и искать потенциальные лекарства.
Как это работает?
Пользователи устанавливают на свои компьютеры специальную программу, которая работает в фоновом режиме.
Когда компьютер простаивает, программа использует его ресурсы для выполнения сложных расчетов.
Результаты отправляются обратно в лабораторию, где ученые анализируют данные.
Почему это важно?
Экономия времени: Распределенные вычисления позволяют выполнять расчеты, которые заняли бы годы на одном компьютере, всего за несколько месяцев.
Доступность: Любой человек с компьютером и интернетом может внести вклад в науку.
Глобальное сотрудничество: Проекты, подобные Rosetta@Home, объединяют людей по всему миру для решения общих проблем.
Дэвид Бейкер и его команда показывают, как технологии и коллективные усилия могут изменить мир. Благодаря распределенным вычислениям наука становится ближе к каждому из нас, а сложные задачи — решаемыми. За успехи в этом направлении в 2024 году была присуждена Нобелевская премия по химии Дэвиду Бейкеру, Демису Хассабису и Джону Джамперу
11.10.2024 Учёные создали самую детальную карту мозга насекомого: 50 миллионов нейронных связей.
Исследователи из Принстонского университета впервые составили полную карту нейронных связей взрослого насекомого, нанеся на неё более 50 миллионов синапсов. Это открытие может произвести революцию в нейробиологии и помочь глубже понять механизмы, управляющие поведением не только у насекомых, но и у людей. Об этом сообщает The Guardian со ссылкой на Nature.
Фото: Amy Sterling / FlyWire / Princeton
Плодовая мушка
Почему плодовая мушка?
Плодовая мушка (Drosophila melanogaster) стала объектом исследования из-за сочетания относительной простоты её мозга и достаточной сложности, чтобы получить ценные данные. Дрозофила уже много лет является модельным организмом в генетике и нейробиологии благодаря высокой скорости размножения и хорошо изученному геному.
Исследователи разрезали мозг самки дрозофилы на 7 000 ультратонких срезов, каждый из которых был зафиксирован с помощью электронной микроскопии. Затем искусственный интеллект проанализировал изображения и восстановил карту связей между каждым нейроном и синапсом.
Ключевые открытия
Типы нейронов. Ученые выявили два ключевых типа нейронов:
«Запрашивающие» нейроны (interrogator neurons) собирают информацию из различных участков мозга.
«Вещательные» нейроны (broadcasters) передают сигналы для координации работы всей нейронной сети.
Цепи поведения. Было обнаружено, что определённая группа нейронов отвечает за остановку движения мушки во время ходьбы. Это может дать понимание механики принятия решений и реакции на внешние стимулы.
Симуляция обработки информации. Вторая часть исследования заключалась в создании компьютерной модели части мозга дрозофилы. Учёным удалось выявить нейронные цепи, участвующие в обработке вкусовых сигналов.
Влияние на будущее науки
Доктор Анита Девинени из Университета Эмори назвала составление коннектома (полного описания структуры связей) «эпохальным достижением». Теперь учёные планируют применить этот метод для изучения более сложных организмов. Уже ведётся работа по созданию аналогичной карты мозга мыши, что может значительно продвинуть понимание принципов работы нервной системы млекопитающих.
Когда появится карта мозга человека?
Хотя составление коннектома человека остаётся далёкой перспективой, этот проект даёт ключевые подсказки для будущих исследований. Человеческий мозг содержит порядка 86 миллиардов нейронов, а число синапсов превышает 100 триллионов, что делает его картографирование крайне сложной задачей. Однако развитие технологий искусственного интеллекта и улучшение методов визуализации дают надежду, что в будущем учёные смогут получить столь же детализированную карту человеческого мозга.
Этот прорыв демонстрирует, насколько быстро развивается нейробиология, и открывает новые горизонты для понимания мозга и его работы. Возможно, подобные исследования однажды помогут нам разгадать тайны сознания и разума.
16.02.2025 Распределенные вычисления и их роль в создании сильного ИИ
Cовременные технологии стремительно развиваются, и вычислительные мощности становятся важнейшим фактором для создания сложных систем, таких как сильный ИИ. Однако для многих амбициозных проектов традиционные вычисления оказываются недостаточными. В этом контексте распределенные вычисления предлагают уникальное решение. Мы рассмотрим несколько примеров таких систем, которые могут сыграть ключевую роль в проекте, направленном на моделирование жизни и эволюции с использованием ИИ.
Golem: децентрализованный суперкомпьютер
Golem — это проект, который превращает каждый компьютер в мире в часть распределенной вычислительной сети. В рамках платформы пользователи могут сдавать в аренду свои вычислительные мощности, а другие — использовать их для сложных вычислений. Эта модель открывает огромные возможности для вычислительных задач, от рендеринга до научных расчетов. В контексте нашего проекта, Golem может использоваться для выполнения сложных эволюционных моделей и симуляций, которые требуют значительных ресурсов.
Render Network: вычисления для рендеринга и beyond
Render Network — это аналог Golem, но с фокусом на рендеринг графики и визуализаций. Однако его возможности выходят за рамки только графических вычислений. С помощью Render Network можно проводить любые сложные вычисления в децентрализованной сети. Для нашего проекта Render Network может стать эффективным инструментом для вычислений, связанных с визуализацией эволюционных процессов или даже моделированием отдельных аспектов живых систем.
Ethereum Layer 2: масштабируемость для распределенных вычислений
Ethereum Layer 2 — это решения второго уровня для увеличения масштабируемости и снижения стоимости транзакций в сети Ethereum. Решения, такие как ZK-Rollups и Optimistic Rollups, позволяют значительно увеличить пропускную способность сети, что открывает новые горизонты для распределенных вычислений. Эти технологии могут быть использованы для создания более быстрых и дешевых вычислительных процессов, что критически важно для проектов, требующих больших объемов вычислений.
TON: смарт-контракты и возможности для вычислений
TON (The Open Network) — блокчейн, разработанный для масштабируемых приложений и с акцентом на быструю обработку транзакций. В отличие от традиционных блокчейнов, TON предоставляет возможности для создания децентрализованных приложений и распределенных вычислений через смарт-контракты. Его потенциал для обработки данных в реальном времени и интеграции с внешними вычислительными системами делает его интересным выбором для нашего проекта. Благодаря TON можно создавать устойчивые и безопасные вычислительные решения для моделирования сложных эволюционных процессов.
Заключение
Технологии распределенных вычислений открывают новые горизонты для создания сильного ИИ и моделирования сложных процессов. Применение таких систем, как Golem, Render Network, Ethereum Layer 2 и TON, позволит проекту эффективно использовать вычислительные ресурсы для моделирования жизни и ее эволюции. Эти примеры показывают, что децентрализованные вычисления — это не просто теоретическая возможность, а реальная технология, готовая изменить подходы к разработке ИИ и многим другим сферам.
GÉNESIS-ONLINE.COM 