[Proga_Boinc]

BOINC client 7.24.1 Обсуждение

Краткое описание:
Программа-клиент для распределенных вычислений.

Описание:

Используйте свой смартфон или планшет для изучения болезней, предсказания глобального потепления, обнаружения пульсаров и не только! BOINC использует незадействованные вычислительные ресурсы устройства Android и выполняет задания для научно-исследовательских проектов. Вы можете выбрать из нескольких проектов в различных областях науки, например такие как Yoyo@Home, World Community Grid, PrimeGrid, Enigma@Home, OProject@Home, theSkyNet POGS, Asteroids@Home, Einstein@Home и Quake-Catcher Network.

Откуда приходят задания и кому это нужно

Создать проект на платформе BOINC может любой желающий — вся платформа BOINC изначально разрабатывалась в рамках LGPL, поэтому любой может ознакомиться с исходными текстами. В основном этим занимаются различные университеты и научные центры для решения задач, требующих больших вычислительных ресурсов, но не имеющих необходимых материальных средств для покупки суперкомпьютеров, либо мощностей современных суперкомпьютеров недостаточно для решения поставленной задачи.

Какой проект чем занимается(взято с Википедии)

Сама ссылка на страничку в Википедии: BOINC
SETI@home — анализ радиосигналов с радиотелескопа Аресибо, а также ряда других радиотелескопов мира, для поиска внеземных цивилизаций.
World Community Grid — помощь в поиске лекарств для лечения человеческих заболеваний, таких как рак, ВИЧ/СПИД, расчёт структуры белков и другие проекты.
Einstein@Home — проверка гипотезы Альберта Эйнштейна о гравитационных волнах, а также поиск радио- и гамма-пульсаров.
PrimeGrid — поиск различных больших простых чисел.
theSkyNet POGS — построение спектрального атласа ближайшей части Вселенной в области длин волн от ближнего инфракрасного излучения до ультрафиолета по данным GALEX, Pan-STARRS и WISE.
OProject@Home — анализ алгоритмов, доказательство проблемы Гольдбаха.
Asteroids@Home — определение формы и параметров вращения астероидов по данным фотометрических наблюдений.
Quake-Catcher Network — Обнаружение распространения сейсмических волн.
GPUGrid.net — проект, организованный университетом Помпеу Фабра. Проект занимается полно-атомным моделированием молекулярной биологии.
Rosetta@home — вычисление 3-мерной структуры белков из их аминокислотных последовательностей.
Так же там есть возможность добавить менеджер проектов BAM, GridRepublic, Extremeadurathome.

BOINC по умолчанию выполняет расчёты только когда устройство подключено и заряжено, поэтому BOINC не разряжает аккумулятор. Данные передаются через Wi-Fi, поэтому лимиты тарифного плана по передаче данных вашего смартфона не будут превышены. Кроме Wi-Fi можно передавать и по обычному интернету(2g/3g/4g). Имеет очень гибкие настройки(в настройках отметьте пункт "Показать дополнительные настройки и элементы управления").

Требуется Android: 4.1 и выше
Русский интерфейс: Частично

Разработчик: Space Sciences Laboratory, U.C. Berkeley
Домашняя страница: http://boinc.berkeley.edu/
Google Play: https://play.google.com/store/apps/d...berkeley.boinc

Доступна новая версия BOINC (7.24.1).

Описание последней версии
Изменения в версии 7.24.1

Улучшена реализация регулировки процессора значение по умолчанию для настройки «suspend_if_no_recent_input» равно 0, а не 60 если запланированный запрос не удался, укажите URL-адрес планировщика (это может быть проблемой).
Показывать предупреждение, если время простоя для возобновления вычислений превышает время простоя для приостановки вычислений.
Игнорировать старые настройки, отправленные проектами или AM избегайте перепланирования процессоров при наличии заданий MT
Диспетчер: ошибка в диалоговом окне вычислений настроек
Менеджер: добавьте кнопку в журнал событий, чтобы отображать только оповещения (ошибки).
Менеджер: улучшение согласованности контрольных меток и ускорителей.
Менеджер: показывать родные названия для языковых вариантов и только тех, для которых доступны переводы.
Android: в случае приостановки из-за перегрева или зарядки аккумулятора не возобновляйте работу в течение как минимум 5 минут.
Mac: поддержка темного режима в расширенном просмотре
Mac: добавлен стандартный ярлык команды-запятой для пункта меню «Настройки».

(Release notes for the BOINC Client:
Changes in 7.24.1
 improve implementation of CPU throttling
 the default value for the "suspend_if_no_recent_input" pref is 0, not 60
 if sched request fails, show the scheduler URL (that might be the problem)
 Show alert if idle time to resume computing is greater than idle time to suspend computing
 ignore old prefs sent by projects or AM
 avoid overscheduling CPUs in presence of MT jobs
 Manager: computing prefs dialog bug
 Manager: Add button in event log to display only alerts (errors)
 Manager: Improve consistency of control labels and accelerators
 Manager: Show native names for language options, and only those for which translations are available
 Android: if suspend because of battery heat or charge, don't resume for at least 5 minutes.
 Mac: Support Dark Mode in Advanced View
 Mac: Add standard command-comma shortcut for Preferences menu item)

Добавлено через 17 часов 56 минут
Новые приложения OpenCL для графических процессоров AMD в проекте Asteroids@home!

https://asteroidsathome.net/boinc/fo...ead.php?id=967

Всем привет,

Мы с гордостью представляем наши новые приложения OpenCL для графических процессоров AMD!

Процесс разработки занял некоторое время, но нам наконец удалось его построить. Нам еще предстоит доработать много недоработок, но благодаря вам, ребята, и вашим отзывам мы продолжим улучшать код.

Для приложения Linux требуется 64-битная ОС с GLIBC v2.31 или выше, и оно будет работать на большинстве графических карт AMD Radeon и некоторых интегрированных графических процессорах AMD с поддержкой OpenCL 1.1 или выше.

Для приложения Windows требуется 64-битная версия Windows 10 или 11, и оно будет работать на большинстве карт AMD Radeon и некоторых интегрированных графических процессорах AMD с поддержкой OpenCL 1.2 или выше.

Приятного счета и спасибо за вашу поддержку! Команда Asteroids@home.

[Proga_Boinc]

Мои дорогие друзья,

Более 10 лет я занимаюсь проектом Universe@Home.

К сожалению, после смерти профессора Кшиштофа Бельчинского мы не смогли найти способ продолжить проект. Поэтому, поскольку финансирование закончилось в конце августа этого года, я формально больше не связан с проектом.

Все еще надеясь, что будет найдена научная группа для дальнейшего развития, я продолжал заниматься текущим обслуживанием сервера и намерен продолжать заниматься этим в свободное время, пока либо не будет найден преемник Кшиштофа, либо пока CAMK не решит закрыться. вниз по серверам.

Мне искренне жаль, что столь долгая история нашей совместной работы подходит к концу. К сожалению, мне не хватает научных знаний, необходимых для продолжения исследований самостоятельно.

Я хотел бы поблагодарить всех вас за многолетнюю поддержку и выразить надежду, что когда-нибудь мы сможем снова встретиться над другим проектом, которым я смогу управлять со стороны BOINC.
Кшиштоф 'krzyszp' Пищек

Член команды Radioactive@Home https://********3uYcNqW
Мой Профиль на Патреоне https://********3BzScvt
Universe@Home на YouTube https://youtu.be/emUowYdkY_E

[Proga_Boinc]

Использование технологий во благо: как Сойер и Бретт Томпсон переосмысливают исследования рака

Скрытый текст:

Использование технологий во благо: как Сойер и Бретт Томпсон переосмысливают исследования рака
Опубликовано: 8 ноября 2024 г.

Когда у Бретта Томпсона диагностировали рак мозга, это стало разрушительной новостью для его семьи. Но из этого кризиса вытекла необычная реакция его тогдашнего 12-летнего сына Сойера Томпсона, который использовал свою любовь к технологиям, чтобы присоединиться к борьбе с раком неожиданным образом. Сегодня их история вдохновляет людей по всему миру переосмыслить, как они тоже могут внести свой вклад в научные исследования, даже без специальных знаний или средств.

Путь Сойера начался с простого поиска в интернете, движимого желанием помочь отцу любым возможным способом. «У меня не было денег, чтобы пожертвовать, не было знаний о том, как вылечить рак. Я чувствовал себя бессильным», — вспоминает он.

Его исследования привели его к World Community Grid, новаторской инициативе, которая позволяет отдельным лицам вносить свободную вычислительную мощность для поддержки ученых с ресурсоемкой обработкой данных. Созданная IBM в 2004 году и позже переданная в Исследовательский институт Крембила в Торонто, эта платформа использует мощность тысяч домашних компьютеров для выполнения вычислений с большим объемом данных за малую часть времени и затрат, которые потребовались бы на обычных суперкомпьютерах.
Увидев потенциал, Сойер запустил Sawyer's Cancer Fighting Network и привлек членов семьи, друзей и даже незнакомцев онлайн для пожертвования неиспользуемой вычислительной мощности.

Просто запустив фоновое приложение на своих компьютерах, его сеть добровольцев могла помочь обработать огромные объемы данных, необходимые для исследования рака. Его первоначальной целью было создать 100-летнюю вычислительную мощность за один год. К его удивлению, он превзошел эту цель за два месяца благодаря подавляющей поддержке мирового сообщества. По мере распространения информации к инициативе Сойера присоединилось больше добровольцев, что помогло ему достичь 1000 лет вычислительного времени к следующему дню рождения его отца. Сегодня его сеть из 208 добровольцев внесла эквивалент более 1870 лет обработки данных в исследования рака.

Влияние усилий Сойера выходит далеко за рамки его семьи. Его сеть сыграла важную роль в продвижении проекта Mapping Cancer Markers Project, который фокусируется на выявлении маркеров, связанных с раком. Доктор Игорь Юришица, старший научный сотрудник Научно-исследовательского института Крембиля, своими глазами увидел, какую разницу дает такая поддержка.

«Как ученые, мы часто сталкиваемся с вычислительными задачами, превышающими доступные нам вычислительные мощности», — объясняет доктор Юришица. «Встреча с Томпсонами была для нас смирением; она напомнила нам о влиянии, которое могут оказать наши исследования, когда такие люди, как Сойер, объединяют людей, которым не все равно».

Ускоренный прогресс проекта — позволил команде изучить рак легких, рак яичников и расширить его, чтобы понять саркому — что позволило получить новые результаты для улучшения лечения и профилактики рака.

Семья Томпсонов недавно приехала из своего дома в Вашингтоне, округ Колумбия, в Торонто, где они посетили исследовательские центры Крембиля и встретились с учеными, которых они поддерживают.

Для Сойера этот опыт оживил цель его усилий. «Исследования — это то, что дает энергию для новых открытий, и они нужны нам больше, чем когда-либо», — говорит он, восхищаясь передовыми микроскопами и технологиями визуализации в Центре передовой оптической микроскопии Крембиля. Главным моментом визита стало то, что он поделился с исследователями 3D-печатной моделью мозга своего отца, уникальным и сентиментальным подарком, который он сделал из снимков МРТ после того, как опухоль Бретта была удалена. Бретт, который описывает модель как смесь «юмора об опухолях» и любви, считает, что она символизирует силу, которую его семья обрела среди своих испытаний.

Размышляя о том, как далеко они продвинулись, Бретт делится, как глубоко он тронут преданностью Сойера. «Это началось, как способ помочь мне, но переросло в то, что помогает многим другим», — говорит он с очевидной гордостью. Действительно, то, что начиналось как личное усилие, стало объединяющим кличем для семей по всему миру, пострадавших от рака. Один волонтер, известный под именем пользователя «Old Chap», присоединился к команде Сойера после того, как ему поставили диагноз, олицетворяя дух сообщества, который вдохновлял Сойера.

По мере того, как развивается путь Сойера, развивается и его видение будущего. Он продолжает искать способы использования технологий для общественного блага. В 18 лет он расширил свою работу от организации сети волонтерских компьютеров до создания веб-сайтов, разработки ботов и содействия усилиям по борьбе с пандемией, включая платформу, помогающую людям находить записи на вакцинацию от COVID-19. «Настоящая сила технологий — это не скорость или что-то в этом роде», — размышляет Сойер, — «а то, как вы используете их, чтобы оказать положительное влияние на мир».

Для тех, кто вдохновлен пойти по стопам Сойера, присоединиться к World Community Grid легко. Посетив Sawyer’s Cancer Fighting Network, волонтеры могут зарегистрироваться, загрузить приложение и стать частью всемирного движения, которое превращает обычные компьютеры в инструменты для выдающихся научных достижений. Как показывает успех Сойера, каждый может стать частью решения некоторых из самых больших мировых проблем, по одному вычислительному циклу за раз. Эта вдохновляющая история также заинтриговала репортера City News Фаизу Амин, которая взяла интервью у Сойера и его отца.

https://toronto.citynews.ca/video/20...ancer-research
https://www.helpsawyerfightcancer.com/

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
Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia

[Proga_Boinc]

World Community Grid исполнилось 20 лет!

Скрытый текст:

World Community Grid исполнилось 20 лет!

В этом ноябре мы отмечаем двадцатую годовщину World Community Grid (WCG), инициативы, которая задействовала простаивающие вычислительные мощности компьютеров волонтеров по всему миру для продвижения критически важных научных исследований.

Опубликовано: 16 ноября 2024 г.

Запущенный в 2004 году IBM, WCG начинался как амбициозный проект по мобилизации свободных вычислительных мощностей для решения глобальных проблем в области здравоохранения, бедности и устойчивого развития. За последние два десятилетия он оказал огромное влияние, достигнув миллионов процессорных лет вычислений в различных исследовательских проектах на благо человечества. Сегодня Jurisica Lab в Научно-исследовательском институте Крембиля, часть University Health Network (UHN), продолжает продвигать миссию WCG, развивая наследие IBM, расширяя ее охват и фокус.

Почему WCG?

Все большие объемы данных генерируются в лабораториях по всему миру в самых разных дисциплинах. Для анализа этих данных требуются все более мощные (и дорогие) компьютеры, что заставляет исследователей либо находить масштабируемые решения, либо изменять исследовательские вопросы, на которые мы можем себе позволить ответить. Сетевые вычисления обеспечивают решение многих из этих проблем, поскольку они разделяют проблему на более мелкие задачи, которые распределяются по компьютерам, которые также постоянно обновляются.

WCG работает на стыке гражданской науки, открытых данных и вычислительной биологии. Он дает возможность отдельным лицам вносить вклад в передовые исследования из собственных домов или с работы, предоставляя исследователям вычислительную мощность, необходимую для анализа огромных наборов данных и поиска ответов на некоторые из самых насущных вопросов, с которыми сталкивается человечество. Эта приверженность продвижению научных открытий привела к достижениям, ранее невообразимым с помощью обычных ресурсов.

Когда?

Как подробно описано в нашей предыдущей новостной статье, World Community Grid вышла в сеть в 2004 году с миссией решения проблем общества путем использования свободных вычислительных мощностей мира. IBM пожертвовала оборудование, программное обеспечение, технические услуги и поддержку хостинга для создания и запуска World Community Grid. Это была первая в своем роде благотворительная модель, использующая пожертвованную вычислительную мощность компьютеров от обычных людей для решения многих исследовательских вопросов в рамках отдельных проектов.
В сентябре 2021 года право собственности на World Community Grid было передано Jurisica Lab в Научно-исследовательском институте Крембила. Хотя переход был долгим, и путь был немного трудным, небольшая исследовательская группа, которая заменила большую корпоративную команду, сделала все возможное и продолжает вкладывать время и энергию в продолжение важного наследия и поддержки исследований, предоставляемых WCG. Будучи частью крупнейшей в Канаде больничной исследовательской организации, Jurisica Lab намерена использовать инфраструктуру WCG для ускорения открытий в области хронических заболеваний, включая рак, артрит и неврологические расстройства. Проекты, поддерживаемые WCG сегодня, добиваются успехов в новых областях, включая исследования артрита, где вычислительная мощность ускоряет идентификацию биомаркеров, и нейродегенерации, где основное внимание уделяется новым стратегиям лечения.

Что?

Сетка была вдохновлена ранними проектами, такими как Smallpox Research Grid, которая объединила более двух миллионов добровольцев из 226 стран для обработки более 35 миллионов молекул лекарств, для Министерства обороны США. Благодаря этим усилиям IBM и United Devices стали пионерами модели для глобальных краудсорсинговых исследований, которая с тех пор развилась для решения еще более широких социальных проблем.

С тех пор 32 проекта получили поддержку волонтеров WCG. Борьба с раком, СПИДом и COVID-19 была той, которая получила самую сильную поддержку со стороны волонтеров. Все исследователи очень благодарны за обширную поддержку, оказанную всем этим проектам.

Несколько проектов завершили свою первую фазу в 2024 году, включая OPN1, HSTB и SCC, и перешли на этапы проверки. По состоянию на ноябрь 2024 года единственными активными проектами являются Mapping Cancer Marker и African Rainfall Projects, но скоро появятся новые. (Следите за новостями!)

Рисунок 1. Годы ЦП, пожертвованные волонтерами на проект в год.

Кто?

За 20 лет к Grid присоединилось множество волонтеров. Удивительно, но к 16 ноября 2004 года к WCG присоединились 364 волонтера, которые в течение 20 лет оставались активными участниками, что стало основой для 814 834 волонтеров с 7 689 637 устройствами.

Известные организации также зарегистрировались в самом начале, включая Национальные институты здравоохранения, клинику Майо, Оксфордский университет, Благотворительный фонд Дорис Дьюк, Фонд рынка, Всемирную организацию здравоохранения и Программу развития ООН.

Научный центр имени Рубена Х. Флита, популярная достопримечательность Сан-Диего, стал первым культурным учреждением, присоединившимся к World Community Grid.
WCG также привлекла Ассоциацию тенниса США во время Открытого чемпионата США 2005 года.

По состоянию на ноябрь 2024 года участники в совокупности пожертвовали 2 618 517 лет вычислений, а 31 доброволец получил более 1 миллиарда кредитов. Спасибо.

Где?

Волонтеры WCG приезжают со всего мира, как показано на рисунке 2. Хотя в США насчитывается наибольшее количество волонтеров, в нескольких странах Европы и Азии насчитывается тысячи волонтеров.

Рисунок 2. Количество волонтеров в каждой стране, как они сами заявляют.
Хотя в некоторых странах всего несколько волонтеров, некоторые из них жертвуют огромные объемы вычислений на одного добровольца. В этом случае, в тройку лидеров входят Каймановы острова, где 3 пользователя в среднем предоставляют более 164 миллионов кредитов на одного добровольца; острова Теркс и Кайкос, где только 1 доброволец самостоятельно жертвует более 161 миллиона кредитов!; и Ангилья, где 4 волонтера в среднем предоставляют более 103 миллионов кредитов на одного добровольца. Какой пример преданности делу!
На рисунке 3 представлена карта, центрированная на трех странах, указанных выше, и среднее количество кредитов на одного волонтера в странах, представленных на карте.
Рисунок 3. Вид карты мира, показывающий ведущие страны по среднему количеству кредитов на одного волонтера.
Спасибо всем волонтерам, которые внесли свой вклад и поддержали WCG. Это было бы невозможно без всех вас!

Хотите принять участие в распределенных вычислениях, тогда, Вам сюда:

Скрытый текст:

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.

Скрытый текст:

https://github.com/BOINC/boinc

Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia

Скрытый текст:

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=763
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=816

Скрытый текст:

[Proga_Boinc]

Молекулярный автомат

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/ ]!

[Proga_Boinc]

Скрытый текст:

Два проекта, Smash Childhood Cancer и Help Stop TB подходят к концу.

Smash Childhood Cancer и Help Stop TB завершили свою фазу вычислений с WCG и предоставляют нам последние новости.
Проекты: Помогите остановить туберкулез, разгромить детский рак.

Опубликовано: 26 ноября 2024 г.

Доктор Келлер из проекта Smash Childhood Cancer написал нам:

"Институт развития детской онкологической терапии благодарен Volunteers of the World Community Grid за возможность реализации проектов в сотрудничестве с доктором Тюдзи Хосино из Университета Тиба, Япония.

Самым ярким моментом этого сотрудничества стало то, что наш проект теперь является частью проекта Cancer Research UK Cancer Grand Challenge KOODAC стоимостью 25 млн. долларов США с MIT, Institut Curie, University of Dundee, Nurix Therapeutics и другими по разработке терапевтических средств для лечения детской саркомы на основе белковых деградаторов.

Программа Smash Childhood Cancer WCG также стала научной основой нескольких проектов летних стажировок, продвигая методы лечения детского рака и готовя разнообразную группу молодых людей к карьере в области науки и медицины".

Всего наилучшего команде в их будущих исследованиях.

Доктор Крофт из проекта Help Stop TB написал нам:

«Хотя проект в последнее время не был активен для новых расчетов, мы выполняли работу за кулисами, чтобы завершить расчеты, которые у нас есть, и подготовиться к сообщению результатов. Это включало исследование новых методологий XAI (объяснимый ИИ — не методы «черного ящика», а те, которые говорят нам о том, почему принимаются решения) для обработки наших отличительных наборов данных.

Поскольку миколовые кислоты уникальны по своему поведению из молекул, изученных в литературе на сегодняшний день, это означало больше работы, чем ожидалось, но мы надеемся, что вскоре все будет проанализировано с помощью новых методов.

Более того, мы искали, как повторно применить некоторые из этих методов к аналогичным сложным системам в других новых проектах группы, таких как применение к новым биологическим препаратам, чтобы лучше понять их свойства и оптимизировать производство — следите за этим пространством.

Однако, как это происходит в текущем проекте, похоже, что мы не сможем получить новые расширенные системы для следующего расчета и поэтапно запускаем в сроки, на которые мы изначально надеялись. Поэтому мы приняли решение отложить новые расчеты до тех пор, пока у нас не появится выделенный исследователь для надзора за работой, и мы сосредоточимся на завершении того, что у нас есть.

Между тем, мы хотели бы поблагодарить всех волонтеров, которые были с нами в течение последних многих-многих лет, и их неизменную поддержку проекта. Мы надеемся, что сможем предоставить вам подробную информацию о результатах и последствиях вашего вклада в ближайшем будущем."

Мы также желаем команде доктора Крофта всего наилучшего в их будущих начинаниях.

https://www.worldcommunitygrid.org/r...t1/overview.do
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=817

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
Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia

[Proga_Boinc]

Собрание и лекция на тему проектов распределённых вычислений и гражданской науки.

Очень важное значимое событие произошло в астрономическом клубе ПетрГУ - там было собрание и лекция на тему проектов распределённых вычислений и гражданской науки.

Проекты гражданской науки - это когда не компьютер автоматически обрабатывает данные, а когда сам человек за компьютером выполняет часть задания проекта, анализирует, систематизирует данные и отправляет результат.

Подробнее о мероприятии и ссылки на проекты гражданской науки здесь: https://vk.com/wall-2047015_6444

Вчера прошла очередная встреча нашего клуба, где основной темой стала гражданская наука!

Мы прослушали рассказ Ивана Терентьева о его опыте по поиску экзопланет вместе с PlanetHunters, а также поговорили и о других проектах в гражданской науке, где могут принять участие все желающие!
В приложении фрагмент лекции Ивана Терентьева (удалось записать лишь небольшую часть).

Презентация доступна по ссылке:

https://drive.google.com/file/d/1aEO...ew?usp=sharing

⭐Вот несколько полезных ссылок по проектам:

- PlanetHunters
https://www.zooniverse.org/projects/...t-hunters-tess
- Люди науки (различные проекты по гражданской науке)

https://citizen-science.ru
- Классификация переменных звёзд GAIA
http://zooniverse.org/projects/gaia-...about/research

- Классификация галактик
https://www.zooniverse.org/projects/...er/galaxy-zoo/
https://galaxycruise.mtk.nao.ac.jp/en/index.html

- Поиски 9 планеты
https://www.zooniverse.org/projects/...rlds-planet-9/

- Сайт научного волонтерства
https://scistarter.org/

- Изучение климата Марса
https://www.zooniverse.org/projects/...tting-on-mars/

- Классификация звёзд
http://scope.pari.edu/

Приложения для обнаружения космических лучей:
- CREDO: https://credo.science/#/how-to-start
- Cosmic ray app: https://cosmicrayapp.com/
- DECO: https://www-old.wipac.wisc.edu/deco/app
- CRAYFIS: https://github.com/crayfis

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
Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia



Добавлено через 23 часа 19 минут
2-ТРАНСВЕРСАЛИ В ПАРАХ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ДИАГОНАЛЬНЫХ ЛАТИНСКИХ КВАДРАТОВ.

Скрытый текст:

2-ТРАНСВЕРСАЛИ В ПАРАХ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ДИАГОНАЛЬНЫХ ЛАТИНСКИХ КВАДРАТОВ.

УДК 681.3 Э.И. Ватутин evatutin@rambler.com
Юго-Западный государственный университет, Курск

В работе предложено понятие 2-трансверсалей (диагональных и общего вида) в парах ОЛК/ОДЛК, показана их связь с задачей построения троек взаимно ортогональных ЛК/ДЛК и приведено краткое описание их свойств.

Латинские квадраты (ЛК) и диагональные латинские квадраты (ДЛК) представляют собой достаточно известные типы комбинаторных объектов, исследованию которых посвящено достаточно большое количество научных публикаций. Одной из наиболее известных открытых математических проблем является попытка построения тройки взаимно ортогональных ЛК/ДЛК (ВОЛК/ВОДЛК) порядка 10 N = либо доказательство ее несуществования.

Для построения ортогональных соквадратов (ОЛК/ОДЛК) к заданному квадрату наиболее эффективным является метод Эйлера-Паркера, базирующийся на построении множества трансверсалей, и последующем поиске покрытия из N попарно не пересекающихся трансверсалей (диагональных трансверсалей при поиске ОДЛК и трансверсалей общего вида при поиске ОЛК).

Введем в рассмотрение понятие 2-трансверсалей, определенных в парах ОЛК/ОДЛК. Так 2-трансверсалью в паре ОЛК/ОДЛК A и B будем называть такую трансверсаль, которая одновременно является трансверсалью как в квадрате A, так и в квадрате B. Аналогично, диагональной 2-трансверсалью в паре ОДЛК будем называть такую диагональную трансверсаль, которая одновременно является диагональной трансверсалью в обоих ДЛК пары. Несложно показать, что необходимым и достаточным условием существования третьего квадрата C, ортогонального обоим квадратам A и B пары, является наличие N попарно не пересекающихся 2-трансверсалей.

Следовательно, при поиске тройки ВОЛК/ВОДЛК имеет смысл сконцентрироваться на целенаправленном построении пар ОЛК/ОДЛК с большим числом 2-трансверсалей, для чего необходимо исследование их свойств. Пример пары ОДЛК порядка 9 и диагональной 2-трансверсали приведен на рисунке.

00 11 22 33 44 55 66 77 88
82 53 36 08 27 60 41 15 74
46 04 17 20 65 78 52 83 31
35 87 58 61 13 24 70 06 42
28 45 64 12 76 81 37 50 03
14 68 73 47 80 32 05 21 56
57 26 01 75 38 43 84 62 10
71 30 85 54 02 16 23 48 67
63 72 40 86 51 07 18 34 25

Рис. Пример пары ОДЛК порядка 9 и диагональной 2-трансверсали [1 0 3 2 4 6 5 8 7] (выделена жирным).

Также указанная пара ОДЛК имеет еще 3 диагональных 2-трансверсали: [2 6 7 0 4 1 8 3 5], [3 5 1 8 4 7 0 2 6] и [5 3 8 1 4 0 7 6 2]
С использованием построенных ранее коллекций ОДЛК можно посчитать следующие числовые ряды для 2-трансверсалей:
• минимальное число 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 4, 10, 0, 2, 2,2, 2, 2, 2 (диагонали ДЛК по определению являются трансверсалями, поэтому для всех порядков N, для которых существуют ОДЛК, ( )2a N ³ );
• максимальное число 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 4, 10, 0, 28,96, 648, ()1028a³, ( )11
1782a³, ()12 108a³;
• мощность спектра числа 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 1, 1, 0, 3,7, 66, ()10 17a³, ( )11 35a³, () 12 42a³; и для диагональных 2-трансверсалей:
• минимальное число диагональных 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 (вероятно далее с ростом размерности N ряд будет состоять из нулевых значений);
• максимальное число диагональных 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 0, 0, 0, 14, 32, 140, ()10 8a³ , ( )11 320a³, () 12 38a³, () 13 992a³;
• мощность спектра числа диагональных 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 1, 1, 0, 3, 4, 53, () 106a³ , ( ) 11 37a³, ()12 11a³, () 13 14a³.

Все посчитанные числовые ряды не представлены в OEIS и планируются к добавлению в состав энциклопедии.

Для порядка 11 N = ДЛК в составе рекордных пар ОДЛК являются либо циклическими, либо DSODLS/ESODLS (либо одновременно); для порядка 12 N =– по-видимому, диагонализированными составными квадратами вида 34´ с максимально возможным для данной размерности числом трансверсалей, равным 198 144 (см. числовые ряды A287644 и A344105 в OEIS).

Для порядка 10 N =рекордным числом общих 2-трансверсалей (как диагональных, так и общего вида) обладают ДЛК, являющиеся SODLS/ESODLS с относительно небольшим числом трансверсалей (124/932 и 128/932 соответственно при известных максимальных значениях 890/5504), что делает актуальной задачу бестрансверсального поиска ESODLS с использованием схем отображения ячеек CMS [1].
В перспективе при необходимости введенное определение 2-трансверсалей может быть расширено на 3-трансверсали в тройках ВОЛК/ВОДЛК, 4-трансверсали в четверках ВОЛК/ВОДЛК и т.д.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Vatutin E.I., Zaikin O.S., Manzuk M.O., Nikitina N.N. Searching for Orthogonal Latin Squares via Cells Mapping and BOINC-Based Cube-And-Conquer // Communications in Computer and Information Science. 2021. Vol. 1510. pp. 498–512. DOI: 10.1007/978-3-030-92864-3_38.
https://boinc.ru

Добавлено через 23 часа 22 минуты
2-ТРАНСВЕРСАЛИ В ПАРАХ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ДИАГОНАЛЬНЫХ ЛАТИНСКИХ КВАДРАТОВ.

Скрытый текст:

2-ТРАНСВЕРСАЛИ В ПАРАХ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ДИАГОНАЛЬНЫХ ЛАТИНСКИХ КВАДРАТОВ.

УДК 681.3 Э.И. Ватутин evatutin@rambler.com
Юго-Западный государственный университет, Курск

В работе предложено понятие 2-трансверсалей (диагональных и общего вида) в парах ОЛК/ОДЛК, показана их связь с задачей построения троек взаимно ортогональных ЛК/ДЛК и приведено краткое описание их свойств.

Латинские квадраты (ЛК) и диагональные латинские квадраты (ДЛК) представляют собой достаточно известные типы комбинаторных объектов, исследованию которых посвящено достаточно большое количество научных публикаций. Одной из наиболее известных открытых математических проблем является попытка построения тройки взаимно ортогональных ЛК/ДЛК (ВОЛК/ВОДЛК) порядка 10 N = либо доказательство ее несуществования.

Для построения ортогональных соквадратов (ОЛК/ОДЛК) к заданному квадрату наиболее эффективным является метод Эйлера-Паркера, базирующийся на построении множества трансверсалей, и последующем поиске покрытия из N попарно не пересекающихся трансверсалей (диагональных трансверсалей при поиске ОДЛК и трансверсалей общего вида при поиске ОЛК).

Введем в рассмотрение понятие 2-трансверсалей, определенных в парах ОЛК/ОДЛК. Так 2-трансверсалью в паре ОЛК/ОДЛК A и B будем называть такую трансверсаль, которая одновременно является трансверсалью как в квадрате A, так и в квадрате B. Аналогично, диагональной 2-трансверсалью в паре ОДЛК будем называть такую диагональную трансверсаль, которая одновременно является диагональной трансверсалью в обоих ДЛК пары. Несложно показать, что необходимым и достаточным условием существования третьего квадрата C, ортогонального обоим квадратам A и B пары, является наличие N попарно не пересекающихся 2-трансверсалей.

Следовательно, при поиске тройки ВОЛК/ВОДЛК имеет смысл сконцентрироваться на целенаправленном построении пар ОЛК/ОДЛК с большим числом 2-трансверсалей, для чего необходимо исследование их свойств. Пример пары ОДЛК порядка 9 и диагональной 2-трансверсали приведен на рисунке.

00 11 22 33 44 55 66 77 88
82 53 36 08 27 60 41 15 74
46 04 17 20 65 78 52 83 31
35 87 58 61 13 24 70 06 42
28 45 64 12 76 81 37 50 03
14 68 73 47 80 32 05 21 56
57 26 01 75 38 43 84 62 10
71 30 85 54 02 16 23 48 67
63 72 40 86 51 07 18 34 25

Рис. Пример пары ОДЛК порядка 9 и диагональной 2-трансверсали [1 0 3 2 4 6 5 8 7] (выделена жирным).

Также указанная пара ОДЛК имеет еще 3 диагональных 2-трансверсали: [2 6 7 0 4 1 8 3 5], [3 5 1 8 4 7 0 2 6] и [5 3 8 1 4 0 7 6 2]
С использованием построенных ранее коллекций ОДЛК можно посчитать следующие числовые ряды для 2-трансверсалей:
• минимальное число 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 4, 10, 0, 2, 2,2, 2, 2, 2 (диагонали ДЛК по определению являются трансверсалями, поэтому для всех порядков N, для которых существуют ОДЛК, ( )2a N ³ );
• максимальное число 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 4, 10, 0, 28,96, 648, ()1028a³, ( )11
1782a³, ()12 108a³;
• мощность спектра числа 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 1, 1, 0, 3,7, 66, ()10 17a³, ( )11 35a³, () 12 42a³; и для диагональных 2-трансверсалей:
• минимальное число диагональных 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 (вероятно далее с ростом размерности N ряд будет состоять из нулевых значений);
• максимальное число диагональных 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 0, 0, 0, 14, 32, 140, ()10 8a³ , ( )11 320a³, () 12 38a³, () 13 992a³;
• мощность спектра числа диагональных 2-трансверсалей в парах ОДЛК – 1, 0, 0, 1, 1, 0, 3, 4, 53, () 106a³ , ( ) 11 37a³, ()12 11a³, () 13 14a³.

Все посчитанные числовые ряды не представлены в OEIS и планируются к добавлению в состав энциклопедии.

Для порядка 11 N = ДЛК в составе рекордных пар ОДЛК являются либо циклическими, либо DSODLS/ESODLS (либо одновременно); для порядка 12 N =– по-видимому, диагонализированными составными квадратами вида 34´ с максимально возможным для данной размерности числом трансверсалей, равным 198 144 (см. числовые ряды A287644 и A344105 в OEIS).

Для порядка 10 N =рекордным числом общих 2-трансверсалей (как диагональных, так и общего вида) обладают ДЛК, являющиеся SODLS/ESODLS с относительно небольшим числом трансверсалей (124/932 и 128/932 соответственно при известных максимальных значениях 890/5504), что делает актуальной задачу бестрансверсального поиска ESODLS с использованием схем отображения ячеек CMS [1].
В перспективе при необходимости введенное определение 2-трансверсалей может быть расширено на 3-трансверсали в тройках ВОЛК/ВОДЛК, 4-трансверсали в четверках ВОЛК/ВОДЛК и т.д.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Vatutin E.I., Zaikin O.S., Manzuk M.O., Nikitina N.N. Searching for Orthogonal Latin Squares via Cells Mapping and BOINC-Based Cube-And-Conquer // Communications in Computer and Information Science. 2021. Vol. 1510. pp. 498–512. DOI: 10.1007/978-3-030-92864-3_38.
https://boinc.ru

[Proga_Boinc]

Простой World Community Grid в декабре

Продолжительный простой World Community Grid будет с 7 декабря 2024 года по 3 января 2025 года.

Опубликовано: 5 декабря 2024 г.

Мы определили, что перенос инфраструктуры BOINC на другой сайт во время простоя нецелесообразен, и мы все еще ждем ответа от персонала UHN, который управляет нашими записями DNS, чтобы узнать, когда мы сможем переключить веб-сайт и форумы на альтернативный сайт.

Как отметили пользователи на форумах, не имело смысла начинать отправлять новые рабочие единицы ARP1, учитывая неизбежный простой, и мы прекратили производить новые рабочие единицы MCM1 сегодня, чтобы, как мы надеемся, дать возможность загрузить большую часть невыполненных рабочих единиц.

Когда мы отключимся, после того как весь трафик на серверы загрузки будет остановлен, сроки для невыполненных рабочих единиц будут продлены, чтобы покрыть время простоя.

С улучшениями в облачной среде мы были проинформированы, что проблема с сетевыми агентами в нашей облачной среде, приводящая к тому, что экземпляр базы данных веб-сайта и форумов становится недоступным в сети до тех пор, пока не вмешается хостинг (из-за сбоя в прошлые выходные и многих предыдущих сбоев), будет устранена.

Чтобы быть в курсе любых проблем, пожалуйста, посетите веб-страницу Jurisica Lab.
https://www.cs.toronto.edu/~juris/jlab/wcg.html

[Proga_Boinc]

Результаты нового поиска Einstein@Home в общедоступных данных LIGO были опубликованы в The Astrophysical Journal: «Глубокий поиск Einstein@Home непрерывных гравитационных волн из центральных компактных объектов в остатках сверхновых Vela Jr. и G347.3-0.5 с использованием общедоступных данных LIGO».

Статья также доступна на сервере препринтов arXiv.

Наша работа описывает «направленный поиск» в данных второго и третьего сеансов наблюдений LIGO (O2 и O3). Мы искали непрерывные гравитационные волны, испускаемые вращающимися деформированными или колеблющимися нейтронными звездами, оставшимися в остатках сверхновых Vela Jr. и G347.3-0.5. Поскольку положения этих нейтронных звезд на небе известны, нам не нужно тратить вычислительное время на их поиск. Это позволяет нам «копать глубже» в данные и обнаруживать более слабые сигналы, которые мы могли бы пропустить. На нашей специальной веб-странице вы найдете больше информации о различиях между поисками гравитационных волн по всему небу, направленными и целевыми поисками гравитационных волн Einstein@Home.

Помимо прочего, результаты дают самые строгие ограничения на излучение гравитационных волн нейтронной звездой в G347.3-0.5 и ее деформацию. Поскольку мы не обнаружили непрерывных гравитационных волн, быстро вращающаяся нейтронная звезда в этом остатке сверхновой может отличаться от идеальной сферы не более чем на одну часть на миллион.

Большое спасибо всем вам, кто делает эту работу возможной, жертвуя работу своих компьютеров!

Если вы хотите узнать больше, просто ответьте на это сообщение на нашем форуме для обсуждения.

Опубликовано от имени М. Алессандры Папы

https://www.aei.mpg.de/continuouswaves
https://iopscience.iop.org/article/1...38-4357/ad8b9e
https://arxiv.org/abs/2408.14573
https://einsteinathome.org/content/g...-wave-searches
https://www.aei.mpg.de/continuouswaves

[Proga_Boinc]

Гравитационно-волновые поиски Einstein@Home?

Скрытый текст:

Гравитационно-волновые поиски Einstein@Home?

Каковы цели гравитационно-волнового поиска Einstein@Home?

Einstein@Home ищет слабые, непрерывные (длительные) гравитационные волны от вращающихся нейтронных звезд в данных детекторов LIGO.

Что такое нейтронные звезды?

Нейтронные звезды - компактные и экзотические объекты. Их диаметр составляет от 20 до 30 километров, что примерно равно размеру небольшого города. В то же время их масса в среднем равна массе полумиллиона планет Земли, или в 1,4 раза больше массы нашего Солнца. Эти объекты состоят из вещества, которое намного плотнее, чем обычное вещество в любой точке Вселенной. Плотность нейтронной звезды сравнима с плотностью атомного ядра (а внутри, возможно, даже выше). Нейтронные звезды обладают сильными магнитными полями, в триллион раз сильнее, чем магнит на холодильнике. Некоторые из них также вращаются вокруг своей оси со скоростью до сотен оборотов в секунду. На рисунке справа показана внутренняя структура нейтронной звезды.

Как образуются нейтронные звезды?

Обычные звезды (такие как наше Солнце) питаются за счет ядерного синтеза, то есть путем объединения атомных ядер более легких элементов в ядра более тяжелых (и высвобождения энергии в процессе). Когда звезда, масса которой в несколько раз превышает массу нашего Солнца, израсходует все свое ядерное топливо, она взрывается в результате энергетического события, называемого сверхновой. Когда ядро звезды, состоящее в основном из железа, разрушается под действием собственной гравитации, внешние слои звезды разрушаются. Гравитация сжимает ядро звезды с такой силой, что протоны и электроны внутри нее объединяются, образуя нейтроны и нейтрино. Полученный в результате объект называется нейтронной звездой.

Излучают ли вращающиеся нейтронные звезды гравитационные волны?

Из-за их высокой плотности, небольшого размера и сильной гравитации поначалу можно было бы ожидать, что нейтронные звезды всегда имеют идеально сферическую форму. Если бы это было так, то ни одна вращающаяся нейтронная звезда не могла бы излучать гравитационные волны: идеально круглые объекты не излучают гравитационных волн, независимо от того, насколько быстро они вращаются.
Но, к счастью, все не так просто и скучно: существует несколько способов деформировать нейтронные звезды (подробнее смотрите в следующем разделе).

Деформированные вращающиеся нейтронные звезды являются источником гравитационных волн. Пока существует деформация, нейтронная звезда будет излучать гравитационные волны с удвоенной частотой вращения. Нам известно о почти 3500 вращающихся нейтронных звездах, обнаруженных как пульсары в электромагнитном спектре. Около 20% из них могли излучать гравитационные волны в диапазоне частот, наблюдаемом наземными детекторами, такими как LIGO. Наблюдение за их гравитационно-волновым излучением - единственный способ выяснить, насколько они деформированы, и найти нейтронные звезды, которые нельзя обнаружить как пульсары в электромагнитном спектре. Узнайте больше об этой теме в этом видео, размещенном на YouTube.

Как природа деформирует нейтронную звезду?

Изображение художником деформированной нейтронной звезды с крошечным выступом на экваторе. Автор: М.А. Папа/MPI по гравитационной физике/Milde Marketing

Существует несколько процессов, которые могут привести к деформации вращающихся нейтронных звезд. Предполагается, что внешняя сторона нейтронной звезды представляет собой кристаллическую кору толщиной в несколько сотен метров. Это необычное вещество, которое в 20 раз тверже стали. Таким образом, кора может содержать крошечные “холмы” или небольшие “бугорки” на поверхности нейтронной звезды (см. Изображение справа, чтобы получить представление художника). Эти выпуклости могли образоваться в процессе рождения нейтронной звезды после взрыва сверхновой. С другой стороны, они могли образоваться позже, когда вещество звезды–компаньона, направляемое сильным магнитным полем нейтронной звезды, накапливается на небольшой части поверхности нейтронной звезды.

Ожидается, что размер выпуклостей нейтронной звезды составит всего несколько сантиметров. Обычно он измеряется величиной, называемой “эллиптичностью”. Она приблизительно описывает, насколько нейтронная звезда (измеренная относительно ее радиуса) отличается от идеальной сферы. Для типичных выпуклостей коры нейтронных звезд эллиптичность может достигать 10-6. Это очень мало, всего одна миллионная радиуса нейтронной звезды: около одного сантиметра! Еще одним источником деформаций может быть сильное магнитное поле нейтронной звезды. Моделирование этих магнитных деформаций показывает, что они могут вызывать (намного) меньшие эллиптические формы, вплоть до 10-8, или примерно с толщину человеческого волоса.

Что такое непрерывная гравитационная волна и чем она отличается от сигналов, наблюдаемых до сих пор?

Все гравитационные волны, наблюдаемые до сих пор земными интерферометрическими детекторами гравитационных волн, были испущены на конечных орбитах пар черных дыр или нейтронных звезд, которые сближались и в конечном итоге сливались. Эти явления носят кратковременный характер: в зависимости от массы, они регистрируются детекторами в диапазоне частот от долей секунды до минуты, прежде чем закончатся. До и после этого гравитационные волны не наблюдаются.

Einstein@Home ищет сигналы другого рода: Гравитационные волны, испускаемые деформированными вращающимися нейтронными звездами, являются непрерывными – они существуют постоянно.

Они также намного слабее (из-за гораздо меньших масс), чем гравитационные волны от слияния черных дыр и нейтронных звезд. Мы ожидаем, что самые сильные непрерывные гравитационные волны будут как минимум в 10 000 раз слабее, чем “громкое” слияние двойных черных дыр.

Хотя это может показаться плохой новостью, непрерывный и довольно простой характер сигнала компенсирует его слабость. Анализируя данные за длительные периоды (например, месяцы), можно обнаружить даже очень слабые сигналы. Более того, как только возможный сигнал идентифицирован, его можно наблюдать снова и снова. Это будет происходить и в будущем, по мере того как будут доступны более качественные наблюдения с использованием более чувствительных детекторов и по мере совершенствования методов анализа.

Как мы ищем непрерывные гравитационные волны?

Гравитационная волна, излучаемая деформированной вращающейся нейтронной звездой, очень проста. Она почти идеально монохроматична. Это означает, что у нее одна частота (в два раза превышающая частоту вращения нейтронной звезды). Эта мгновенная частота медленно уменьшается с течением времени, поскольку вращающаяся нейтронная звезда теряет энергию из-за излучения гравитационных (и, если это пульсар, электромагнитных) волн.

Если бы кто-то наблюдал излучение гравитационных волн, находясь в пространстве в состоянии покоя относительно вращающейся деформированной нейтронной звезды, все было бы просто. Обнаружение почти монохроматических гравитационных волн в зашумленном детекторе является простым делом: простой анализ Фурье быстро выявил бы периодичность.

Имитация доплеровской модуляции непрерывной гравитационной волны. График на вставке показывает суточную модуляцию.
Но на самом деле сам поиск гораздо сложнее и требует больших вычислительных затрат. Одна из главных причин: наши детекторы не находятся в состоянии покоя относительно нейтронной звезды. Они расположены на поверхности Земли, которая совершает ежедневный оборот, и раз в год обращается вокруг Солнца: детекторы перемещаются относительно нейтронной звезды. Это вызывает доплеровское смещение частоты гравитационных волн, наблюдаемых детекторами.

Сила эффекта Доплера зависит от времени (в течение суток и в течение года) и от положения нейтронной звезды на небе. На графике справа показано моделирование непрерывного гравитационно-волнового сигнала, получаемого на Земле. Вы можете наблюдать годовую и суточную модуляции эффекта Доплера.

Для описания непрерывного гравитационно-волнового сигнала требуются четыре различных параметра: положение на небе (например, два параметра: прямое восхождение и склонение), частота гравитационных волн (один параметр) и изменение частоты гравитационных волн с течением времени (один параметр, обычно называемый вращением).

Для поиска слабого сигнала в зашумленных данных детектора необходимо проанализировать большие массивы данных (охватывающие месяцы наблюдений). Если параметры сигнала неизвестны, необходимо протестировать множество различных возможных комбинаций параметров: предположим, есть сигнал с определенной частотой, замедлением и положением на небе. Эта комбинация параметров покажет вам, как должен выглядеть ожидаемый сигнал. Теперь проверьте данные детектора на наличие ожидаемого сигнала, используя методы анализа Фурье. Если ничего не найдено, повторите попытку с другой комбинацией параметров.

Такой поиск требует очень большого количества комбинаций параметров. Это связано с тем, что со временем даже незначительное отклонение в одном из параметров может привести к тому, что поиск потенциально пропустит сигнал, скрытый в шуме детектора: предположим, что значение частоты немного отличается от истинного, и сигнал не будет отображаться в анализе. То же самое относится и к смещениям в положении "небо" или "вращение вниз". Чтобы свести к минимуму вероятность пропуска скрытого сигнала, данные обрабатываются очень тщательно с использованием большого количества комбинаций параметров.
Узнайте больше о поиске непрерывных гравитационных волн в этом видео, размещенном на YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=7xIAHdDipNg

Какие данные анализирует Einstein@Home?

В рамках поиска гравитационных волн Einstein@Home анализирует общедоступные данные предыдущих наблюдений с помощью детекторов LIGO, которые доступны в Открытом научном центре гравитационных волн. Эти наборы данных обычно рассчитаны на несколько месяцев и могут прерываться более короткими или длительными паузами, например, для технического обслуживания детектора.
https://gwosc.org/
На основе этих наборов данных Einstein@Home выполняет различные типы поиска, различающиеся объемом априорной информации и количеством неизвестных параметров сигнала.

Что такое поиск по всему небу?

При обычном поиске Einstein@Home по всему небу ни один из четырех параметров сигнала (положение на небе, частота и изменение частоты) не известен заранее. Мы осуществляем поиск сигналов из всех возможных положений на небе и в широком диапазоне частот и изменений частоты. Из-за малого объема предварительной информации самый тщательный поиск, основанный на использовании всех доступных данных за один длительный период, невозможен с точки зрения вычислений. Для этого потребовалось бы гораздо больше вычислительной мощности, чем имеется в наличии.

Следующим лучшим решением является иерархический поиск, который разбивает данные на более мелкие последовательные сегменты. Каждый из этих сегментов анализируется оптимальным образом независимо друг от друга. Затем результаты из отдельных сегментов объединяются разумным образом. Конечным результатом является поиск, который почти так же чувствителен, как и оптимальный, при гораздо меньших вычислительных затратах. Но даже при таком подходе для выполнения этих поисков необходимы большие компьютерные кластеры или волонтерские компьютерные проекты, такие как Einstein@Home.

Что такое направленный поиск?

Изображение остатка сверхновой Cas A, полученное JWST с помощью камеры NIRCam. Авторы: НАСА, ЕКА, CSA, STScI, Дэнни Милисавлевич (Университет Пердью), Илзе Де Лузе (Юджент), Теа Темим (Принстонский университет).

В некоторых случаях некоторая информация о потенциальных источниках непрерывных гравитационных волн будет доступна заранее. Для известных остатков сверхновых положение центральной нейтронной звезды известно из наблюдений в электромагнитном спектре. Таким образом, положение на небе определяется точно, и его не нужно искать. Даже если положение точно неизвестно, оно может быть ограничено очень небольшим участком неба. Остаются только два неизвестных: частота гравитационных волн и ее эволюция во времени.

При таком направленном поиске необходимо искать только неизвестную частоту, ее изменение и, возможно, несколько положений на небе. Например, Einstein@Home провел поиск гравитационных волн от центральных компактных объектов в остатках сверхновой Vela Jr., Кассиопеи A (см. изображение справа) и G347.3.

Что мы узнали на данный момент?

До сих пор не было обнаружено непрерывного гравитационно-волнового сигнала. Но поиски уже позволили получить представление о скрытой популяции нейтронных звезд в нашей Галактике.
Einstein@Home проводит самый тщательный поиск непрерывных гравитационных волн по всему небу в данных LIGO. Результаты этих поисков ограничивают количество нейтронных звезд в Галактике, исключая наличие быстро вращающихся деформированных нейтронных звезд, находящихся на расстоянии сотен световых лет от Земли: если бы эти объекты существовали, анализы Einstein@Home уже обнаружили бы их непрерывные гравитационные волны.

Другие целенаправленные поиски гравитационных волн от центральных компактных объектов в остатках сверхновых ограничивают деформацию этих молодых нейтронных звезд. Результаты Einstein@Home содержат самые строгие ограничения, известные на сегодняшний день.
Полный список всех публикаций с результатами Einstein@Home доступен на нашей странице публикаций.
https://einsteinathome.org/science/publications

Что мы ожидаем узнать в будущем?

Первое обнаружение непрерывных гравитационных волн позволит нам впервые взглянуть на обширную, до сих пор скрытую популяцию нейтронных звезд в нашей родной галактике. По нашим оценкам, в Млечном Пути насчитывается около 100 миллионов нейтронных звезд, из которых в настоящее время известно около 3500, поскольку они наблюдались как пульсары. Гравитационные волны предоставят совершенно новый способ исследовать темную, невидимую часть этой популяции нейтронных звезд.

Наблюдение за непрерывными гравитационными волнами также могло бы пролить свет на неизвестную внутреннюю структуру нейтронных звезд, позволило бы нам изучить поведение вещества в экстремальных условиях и улучшить наше понимание эволюции звезд и их популяций.
В ближайшем будущем детекторы LIGO станут еще более чувствительными, что позволит получать больше данных, которые Einstein@Home сможет анализировать. Это позволит нам заглянуть глубже в нашу Галактику: мы сможем искать более удаленные или менее деформированные нейтронные звезды.

Что происходит, когда ваш компьютер обнаруживает гравитационную волну?

Если анализ определенного набора рабочих элементов выглядит многообещающим и показывает явные или слабые признаки непрерывной гравитационной волны, проводится дальнейший анализ данных гравитационно-волнового детектора, чтобы подтвердить астрофизическое происхождение потенциальной гравитационно-волновой волны.

Несколько пользователей, на чьих компьютерах был проведен первоначальный анализ данных, который позволил выявить наиболее значимого кандидата, будут отмечены в разделе "Благодарности" статьи о научном открытии. Они также получат именные сертификаты об открытии в рамке, в которых также будет указана информация о гравитационной волне, обнаруженной их компьютером. Они также могут стать частью освещения этого открытия в средствах массовой информации.
https://einsteinathome.org/content/e...me-discoverers
https://einsteinathome.org/news/press

[Proga_Boinc]

Гравитационно-волновые поиски Einstein@Home?

Скрытый текст:

Гравитационно-волновые поиски Einstein@Home?

Каковы цели гравитационно-волнового поиска Einstein@Home?

Einstein@Home ищет слабые, непрерывные (длительные) гравитационные волны от вращающихся нейтронных звезд в данных детекторов LIGO.

Что такое нейтронные звезды?

Нейтронные звезды - компактные и экзотические объекты. Их диаметр составляет от 20 до 30 километров, что примерно равно размеру небольшого города. В то же время их масса в среднем равна массе полумиллиона планет Земли, или в 1,4 раза больше массы нашего Солнца. Эти объекты состоят из вещества, которое намного плотнее, чем обычное вещество в любой точке Вселенной. Плотность нейтронной звезды сравнима с плотностью атомного ядра (а внутри, возможно, даже выше). Нейтронные звезды обладают сильными магнитными полями, в триллион раз сильнее, чем магнит на холодильнике. Некоторые из них также вращаются вокруг своей оси со скоростью до сотен оборотов в секунду. На рисунке справа показана внутренняя структура нейтронной звезды.

Как образуются нейтронные звезды?

Обычные звезды (такие как наше Солнце) питаются за счет ядерного синтеза, то есть путем объединения атомных ядер более легких элементов в ядра более тяжелых (и высвобождения энергии в процессе). Когда звезда, масса которой в несколько раз превышает массу нашего Солнца, израсходует все свое ядерное топливо, она взрывается в результате энергетического события, называемого сверхновой. Когда ядро звезды, состоящее в основном из железа, разрушается под действием собственной гравитации, внешние слои звезды разрушаются. Гравитация сжимает ядро звезды с такой силой, что протоны и электроны внутри нее объединяются, образуя нейтроны и нейтрино. Полученный в результате объект называется нейтронной звездой.

Излучают ли вращающиеся нейтронные звезды гравитационные волны?

Из-за их высокой плотности, небольшого размера и сильной гравитации поначалу можно было бы ожидать, что нейтронные звезды всегда имеют идеально сферическую форму. Если бы это было так, то ни одна вращающаяся нейтронная звезда не могла бы излучать гравитационные волны: идеально круглые объекты не излучают гравитационных волн, независимо от того, насколько быстро они вращаются.
Но, к счастью, все не так просто и скучно: существует несколько способов деформировать нейтронные звезды (подробнее смотрите в следующем разделе).

Деформированные вращающиеся нейтронные звезды являются источником гравитационных волн. Пока существует деформация, нейтронная звезда будет излучать гравитационные волны с удвоенной частотой вращения. Нам известно о почти 3500 вращающихся нейтронных звездах, обнаруженных как пульсары в электромагнитном спектре. Около 20% из них могли излучать гравитационные волны в диапазоне частот, наблюдаемом наземными детекторами, такими как LIGO. Наблюдение за их гравитационно-волновым излучением - единственный способ выяснить, насколько они деформированы, и найти нейтронные звезды, которые нельзя обнаружить как пульсары в электромагнитном спектре. Узнайте больше об этой теме в этом видео, размещенном на YouTube.

Как природа деформирует нейтронную звезду?

Изображение художником деформированной нейтронной звезды с крошечным выступом на экваторе. Автор: М.А. Папа/MPI по гравитационной физике/Milde Marketing

Существует несколько процессов, которые могут привести к деформации вращающихся нейтронных звезд. Предполагается, что внешняя сторона нейтронной звезды представляет собой кристаллическую кору толщиной в несколько сотен метров. Это необычное вещество, которое в 20 раз тверже стали. Таким образом, кора может содержать крошечные “холмы” или небольшие “бугорки” на поверхности нейтронной звезды (см. Изображение справа, чтобы получить представление художника). Эти выпуклости могли образоваться в процессе рождения нейтронной звезды после взрыва сверхновой. С другой стороны, они могли образоваться позже, когда вещество звезды–компаньона, направляемое сильным магнитным полем нейтронной звезды, накапливается на небольшой части поверхности нейтронной звезды.

Ожидается, что размер выпуклостей нейтронной звезды составит всего несколько сантиметров. Обычно он измеряется величиной, называемой “эллиптичностью”. Она приблизительно описывает, насколько нейтронная звезда (измеренная относительно ее радиуса) отличается от идеальной сферы. Для типичных выпуклостей коры нейтронных звезд эллиптичность может достигать 10-6. Это очень мало, всего одна миллионная радиуса нейтронной звезды: около одного сантиметра! Еще одним источником деформаций может быть сильное магнитное поле нейтронной звезды. Моделирование этих магнитных деформаций показывает, что они могут вызывать (намного) меньшие эллиптические формы, вплоть до 10-8, или примерно с толщину человеческого волоса.

Что такое непрерывная гравитационная волна и чем она отличается от сигналов, наблюдаемых до сих пор?

Все гравитационные волны, наблюдаемые до сих пор земными интерферометрическими детекторами гравитационных волн, были испущены на конечных орбитах пар черных дыр или нейтронных звезд, которые сближались и в конечном итоге сливались. Эти явления носят кратковременный характер: в зависимости от массы, они регистрируются детекторами в диапазоне частот от долей секунды до минуты, прежде чем закончатся. До и после этого гравитационные волны не наблюдаются.

Einstein@Home ищет сигналы другого рода: Гравитационные волны, испускаемые деформированными вращающимися нейтронными звездами, являются непрерывными – они существуют постоянно.

Они также намного слабее (из-за гораздо меньших масс), чем гравитационные волны от слияния черных дыр и нейтронных звезд. Мы ожидаем, что самые сильные непрерывные гравитационные волны будут как минимум в 10 000 раз слабее, чем “громкое” слияние двойных черных дыр.

Хотя это может показаться плохой новостью, непрерывный и довольно простой характер сигнала компенсирует его слабость. Анализируя данные за длительные периоды (например, месяцы), можно обнаружить даже очень слабые сигналы. Более того, как только возможный сигнал идентифицирован, его можно наблюдать снова и снова. Это будет происходить и в будущем, по мере того как будут доступны более качественные наблюдения с использованием более чувствительных детекторов и по мере совершенствования методов анализа.

Как мы ищем непрерывные гравитационные волны?

Гравитационная волна, излучаемая деформированной вращающейся нейтронной звездой, очень проста. Она почти идеально монохроматична. Это означает, что у нее одна частота (в два раза превышающая частоту вращения нейтронной звезды). Эта мгновенная частота медленно уменьшается с течением времени, поскольку вращающаяся нейтронная звезда теряет энергию из-за излучения гравитационных (и, если это пульсар, электромагнитных) волн.

Если бы кто-то наблюдал излучение гравитационных волн, находясь в пространстве в состоянии покоя относительно вращающейся деформированной нейтронной звезды, все было бы просто. Обнаружение почти монохроматических гравитационных волн в зашумленном детекторе является простым делом: простой анализ Фурье быстро выявил бы периодичность.

Имитация доплеровской модуляции непрерывной гравитационной волны. График на вставке показывает суточную модуляцию.
Но на самом деле сам поиск гораздо сложнее и требует больших вычислительных затрат. Одна из главных причин: наши детекторы не находятся в состоянии покоя относительно нейтронной звезды. Они расположены на поверхности Земли, которая совершает ежедневный оборот, и раз в год обращается вокруг Солнца: детекторы перемещаются относительно нейтронной звезды. Это вызывает доплеровское смещение частоты гравитационных волн, наблюдаемых детекторами.

Сила эффекта Доплера зависит от времени (в течение суток и в течение года) и от положения нейтронной звезды на небе. На графике справа показано моделирование непрерывного гравитационно-волнового сигнала, получаемого на Земле. Вы можете наблюдать годовую и суточную модуляции эффекта Доплера.

Для описания непрерывного гравитационно-волнового сигнала требуются четыре различных параметра: положение на небе (например, два параметра: прямое восхождение и склонение), частота гравитационных волн (один параметр) и изменение частоты гравитационных волн с течением времени (один параметр, обычно называемый вращением).

Для поиска слабого сигнала в зашумленных данных детектора необходимо проанализировать большие массивы данных (охватывающие месяцы наблюдений). Если параметры сигнала неизвестны, необходимо протестировать множество различных возможных комбинаций параметров: предположим, есть сигнал с определенной частотой, замедлением и положением на небе. Эта комбинация параметров покажет вам, как должен выглядеть ожидаемый сигнал. Теперь проверьте данные детектора на наличие ожидаемого сигнала, используя методы анализа Фурье. Если ничего не найдено, повторите попытку с другой комбинацией параметров.

Такой поиск требует очень большого количества комбинаций параметров. Это связано с тем, что со временем даже незначительное отклонение в одном из параметров может привести к тому, что поиск потенциально пропустит сигнал, скрытый в шуме детектора: предположим, что значение частоты немного отличается от истинного, и сигнал не будет отображаться в анализе. То же самое относится и к смещениям в положении "небо" или "вращение вниз". Чтобы свести к минимуму вероятность пропуска скрытого сигнала, данные обрабатываются очень тщательно с использованием большого количества комбинаций параметров.
Узнайте больше о поиске непрерывных гравитационных волн в этом видео, размещенном на YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=7xIAHdDipNg

Какие данные анализирует Einstein@Home?

В рамках поиска гравитационных волн Einstein@Home анализирует общедоступные данные предыдущих наблюдений с помощью детекторов LIGO, которые доступны в Открытом научном центре гравитационных волн. Эти наборы данных обычно рассчитаны на несколько месяцев и могут прерываться более короткими или длительными паузами, например, для технического обслуживания детектора.
https://gwosc.org/
На основе этих наборов данных Einstein@Home выполняет различные типы поиска, различающиеся объемом априорной информации и количеством неизвестных параметров сигнала.

Что такое поиск по всему небу?

При обычном поиске Einstein@Home по всему небу ни один из четырех параметров сигнала (положение на небе, частота и изменение частоты) не известен заранее. Мы осуществляем поиск сигналов из всех возможных положений на небе и в широком диапазоне частот и изменений частоты. Из-за малого объема предварительной информации самый тщательный поиск, основанный на использовании всех доступных данных за один длительный период, невозможен с точки зрения вычислений. Для этого потребовалось бы гораздо больше вычислительной мощности, чем имеется в наличии.

Следующим лучшим решением является иерархический поиск, который разбивает данные на более мелкие последовательные сегменты. Каждый из этих сегментов анализируется оптимальным образом независимо друг от друга. Затем результаты из отдельных сегментов объединяются разумным образом. Конечным результатом является поиск, который почти так же чувствителен, как и оптимальный, при гораздо меньших вычислительных затратах. Но даже при таком подходе для выполнения этих поисков необходимы большие компьютерные кластеры или волонтерские компьютерные проекты, такие как Einstein@Home.

Что такое направленный поиск?

Изображение остатка сверхновой Cas A, полученное JWST с помощью камеры NIRCam. Авторы: НАСА, ЕКА, CSA, STScI, Дэнни Милисавлевич (Университет Пердью), Илзе Де Лузе (Юджент), Теа Темим (Принстонский университет).

В некоторых случаях некоторая информация о потенциальных источниках непрерывных гравитационных волн будет доступна заранее. Для известных остатков сверхновых положение центральной нейтронной звезды известно из наблюдений в электромагнитном спектре. Таким образом, положение на небе определяется точно, и его не нужно искать. Даже если положение точно неизвестно, оно может быть ограничено очень небольшим участком неба. Остаются только два неизвестных: частота гравитационных волн и ее эволюция во времени.

При таком направленном поиске необходимо искать только неизвестную частоту, ее изменение и, возможно, несколько положений на небе. Например, Einstein@Home провел поиск гравитационных волн от центральных компактных объектов в остатках сверхновой Vela Jr., Кассиопеи A (см. изображение справа) и G347.3.

Что мы узнали на данный момент?

До сих пор не было обнаружено непрерывного гравитационно-волнового сигнала. Но поиски уже позволили получить представление о скрытой популяции нейтронных звезд в нашей Галактике.
Einstein@Home проводит самый тщательный поиск непрерывных гравитационных волн по всему небу в данных LIGO. Результаты этих поисков ограничивают количество нейтронных звезд в Галактике, исключая наличие быстро вращающихся деформированных нейтронных звезд, находящихся на расстоянии сотен световых лет от Земли: если бы эти объекты существовали, анализы Einstein@Home уже обнаружили бы их непрерывные гравитационные волны.

Другие целенаправленные поиски гравитационных волн от центральных компактных объектов в остатках сверхновых ограничивают деформацию этих молодых нейтронных звезд. Результаты Einstein@Home содержат самые строгие ограничения, известные на сегодняшний день.
Полный список всех публикаций с результатами Einstein@Home доступен на нашей странице публикаций.
https://einsteinathome.org/science/publications

Что мы ожидаем узнать в будущем?

Первое обнаружение непрерывных гравитационных волн позволит нам впервые взглянуть на обширную, до сих пор скрытую популяцию нейтронных звезд в нашей родной галактике. По нашим оценкам, в Млечном Пути насчитывается около 100 миллионов нейтронных звезд, из которых в настоящее время известно около 3500, поскольку они наблюдались как пульсары. Гравитационные волны предоставят совершенно новый способ исследовать темную, невидимую часть этой популяции нейтронных звезд.

Наблюдение за непрерывными гравитационными волнами также могло бы пролить свет на неизвестную внутреннюю структуру нейтронных звезд, позволило бы нам изучить поведение вещества в экстремальных условиях и улучшить наше понимание эволюции звезд и их популяций.
В ближайшем будущем детекторы LIGO станут еще более чувствительными, что позволит получать больше данных, которые Einstein@Home сможет анализировать. Это позволит нам заглянуть глубже в нашу Галактику: мы сможем искать более удаленные или менее деформированные нейтронные звезды.

Что происходит, когда ваш компьютер обнаруживает гравитационную волну?

Если анализ определенного набора рабочих элементов выглядит многообещающим и показывает явные или слабые признаки непрерывной гравитационной волны, проводится дальнейший анализ данных гравитационно-волнового детектора, чтобы подтвердить астрофизическое происхождение потенциальной гравитационно-волновой волны.

Несколько пользователей, на чьих компьютерах был проведен первоначальный анализ данных, который позволил выявить наиболее значимого кандидата, будут отмечены в разделе "Благодарности" статьи о научном открытии. Они также получат именные сертификаты об открытии в рамке, в которых также будет указана информация о гравитационной волне, обнаруженной их компьютером. Они также могут стать частью освещения этого открытия в средствах массовой информации.
https://einsteinathome.org/content/e...me-discoverers
https://einsteinathome.org/news/press

[Proga_Boinc]

Обновление исследования от команды MCM (январь 2025 г.)

Скрытый текст:

Обновление исследования от команды MCM (январь 2025 г.)

Мы продолжаем изучать молекулярные сигнатуры, связанные с раком легких, с текущим фокусом на GCM1, факторе транскрипции, участвующем в развитии плаценты и потенциально значимом в биологии рака легких.

Ген GCM1 кодирует белок с мотивом gcm, играющий центральную роль в связывании ДНК и регуляции генов, специфичных для плаценты. Хотя его основная функция связана с биологией плаценты, появляющиеся данные свидетельствуют о том, что мутации GCM1 связаны с различными видами рака, включая аденокарциному легких (ADC).

Проект: Картирование маркеров рака
Опубликовано: 21 января 2025 г.

Предыстория

Проект картирования маркеров рака легких (MCM) направлен на выявление наборов генов (сигнатур), которые могут отличать рак легких от здоровых людей. По состоянию на 15 января 2025 г. добровольцы пожертвовали более 962 тысяч лет работы и 2,5 миллиарда результатов. Это составляет в среднем более 235 лет времени выполнения в день. Большое спасибо за вашу постоянную поддержку.
Анализ данных WCG из проекта MCM выявил 26 генов с наивысшей оценкой по сигнатурам при раке легких. Мы уже представили данные для VAMP1, FARP1, GSDMB, ADH6, IL13RA1, PCSK5, TLE3, HSD17B11, KLF5 и ASTN2. Теперь мы обсудим GCM1.

Терминология

Транскрипционный фактор: белок, который связывается с определенными последовательностями ДНК для регулирования экспрессии генов.
Плацентарный фактор роста (PGF): белок, критически важный для развития плаценты и ангиогенеза.
Клетки трофобласта: клетки, образующие внешний слой бластоцисты, которая позже развивается в часть плаценты.
Исследования GCM1

GCM1 (Glial Cells Missing Transcription Factor 1) экспрессируется преимущественно в плаценте, но также проявляет активность при некоторых видах рака, таких как аденокарцинома легких (ADC).

Этот фактор транскрипции регулирует плацентарный фактор роста (PGF) и влияет на дифференциацию клеток трофобласта по нескольким путям. Исследования показывают, что биологические процессы, управляемые GCM1 в развитии, такие как клеточная инвазия и дифференциация, могут иметь параллели в прогрессировании рака.

Как показано на рисунке 1, GCM1 гораздо больше экспрессируется на ранних стадиях развития в различных органах, включая легкие (PMID: 26076956).

Рисунок 1. Тканеспецифическая экспрессия GCM1 на стадиях развития плода человека.
Аберрантная экспрессия GCM1 в легких взрослого человека связана с плохой выживаемостью при ADC легких (рисунок 2A), однако она является защитной при плоскоклеточной карциноме легких (SQC) (см. рисунок 2.
Рисунок 2. Сверхэкспрессия GCM1 в ADC легких приводит к плохому прогнозу (A), тогда как в SQC легких она демонстрирует защитный эффект (. Данные получены с помощью KM Plotter.

Панраковые тенденции

GCM1 обогащен раком яичек (рис. 3), что приводит к плохому прогнозу (рис. 4).
Рисунок 3. Концентрация белка в Г/см1 особенно высока при раке яичек (Human Protein Atlas).
Рисунок 4. При раке яичек в целом наблюдается хорошая выживаемость, но у пациентов с высокой экспрессией GCM1 выживаемость при опухоли половых клеток яичек значительно ниже (ОР=6,3).

Аналогичный негативный прогноз при высокой экспрессии GCM1 имеет карцинома SQC шейки матки (рис. 5A), почечно-клеточный рак почки (рис. 5, гепатоцеллюлярная карцинома печени (рис. 5C), АДК протоков поджелудочной железы (рис. 5D), АДК прямой кишки (рис. 5E). Мутации CCM1 в ADC желудка приводят к неблагоприятному прогнозу (рис. 5F) и демонстрируют отрицательную тенденцию к выживаемости при карциноме SCC шейки матки (рис. 5G).

Рисунок 5. Неблагоприятный прогноз при раке с высокой экспрессией GCM1: карцинома SQC шейки матки (A), почечно-клеточный рак почки (, гепатоцеллюлярная карцинома печени (C), АДК протоков поджелудочной железы (D), АДК прямой кишки (E). Мутации GCM1 в ADC желудка приводят к неблагоприятному прогнозу (F) и демонстрируют отрицательную тенденцию к выживаемости при карциноме SQC шейки матки (G).
С другой стороны, высокая экспрессия GCM1 играет важную защитную роль при раке яичников (рис. 6A), раке мочевого пузыря (рис. 6, карциноме головы и шеи (рис. 6C), папиллярно-клеточном раке почек (рис. 6D), феохромоцитоме и параганглиоме (рис. 6E), тиоме (рис. 6F) и рак щитовидной железы (рис. 6G). Мутации в гене GCM1 приводят к хорошему прогнозу при раке мочевого пузыря (рис. 6H).

Рисунок 6. Хороший прогноз при раке с высокой экспрессией GCM1: рак яичников (A), рак мочевого пузыря (, карцинома головы и шеи (C), папиллярно-клеточный рак почек (D), феохромоцитома и параганглиома (E), тимома (F) и рак щитовидной железы (G). Мутации в гене GCM1 указывают на благоприятный прогноз при раке мочевого пузыря (не показан) и карциноме тела матки (I).

Связь между развитием и раком

Роль GCM1 в биологии плаценты связана с ключевыми процессами, связанными с раком, такими как ангиогенез и клеточная инвазия. Развитие и рак имеют общие пути, которые включают регуляцию роста, дифференцировку и миграцию — все процессы, на которые влияет GCM1.
Например, инвазия трофобласта во время развития плаценты параллельна инвазии опухолевых клеток во время метастазирования.

Исследования показывают, что мутации в гене GCM1 влияют на функцию митохондрий, метилирование ДНК и дифференцировку трофобластов. Кроме того, его роль в развитии нераковых заболеваний, таких как болезнь Паркинсона и рак носоглотки, еще раз подчеркивает универсальность гена в регуляции клеточных процессов.

Продвигаясь вперед

Проект MCM продолжит предоставлять обновленную информацию по остальным генам, которые имеют наибольшую вероятность развития рака легких. Хотя на данном этапе мы не проводим экспериментальных исследований по этим генам, полученные результаты служат основой для будущих исследований, направленных на изучение их потенциала в качестве биомаркеров или терапевтических мишеней.
Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, не стесняйтесь обсуждать их здесь.

Спасибо за поддержку нашего исследования!
Команда MCM

https://www.worldcommunitygrid.org/r...m1/overview.do
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=819
www.Boinc.ru

[Proga_Boinc]

Запущен новый российский BOINC-проект ODLK2025
https://boinc.mak.termit.me/odlk2025/

Этот проект является подпроектом BOINC-проекта SPT, но никоим образом с ним не пересекается.
Потому что в SPT диапазон поиска до 2^64, а в проекте ODLK2025 мы идём гораздо дальше.

Смотрите краткое описание проекта здесь
https://boinc.mak.termit.me/odlk2025...hread.php?id=3

У этого проекта интересное ПО, смотрите
https://boinc.mak.termit.me/odlk2025...read.php?id=13

Приглашаю всех форумчан с их друзьями и знакомыми присоединиться к новому проекту!

[Proga_Boinc]

Миссия "Gaia" завершила 11-летнюю работу по картированию Галактики из-за истощения топлива.

Очень интересное событие произошло, которое также касается и участников проектов распределённых вычислений, в частности проекта Gaia@Home, который анализирует данные с одноимённого космического телескопа.

Появилась следующая новость: “15 января миссия "Gaia" завершила 11-летнюю работу по картированию Галактики из-за истощения газового топлива. Аппарат будет уведён на орбиту захоронения подальше от Земли из точки Лагранжа L2, а учёным понадобятся ещё годы, чтобы закончить обработку данных.”

Так вот, эта новость, это событие должно привлечь участников распределённых вычислений проекта Gaia@Home – теперь ведь становится, что этот проект становится не бесконечным проектом, а становится проектом, решающим конечную задачу, чтобы обработать уже до конца полученные данные, новые ведь данные в проект поступать не будут.

Это очень важное событие в области астрономии и распределённых вычислений. Это должно привлечь в проект распределённых вычислений Gaia@Home новых участников, усилить мощность проекта, чтобы не как в статье “а учёным понадобятся ещё годы чтобы закончить обработку данных”, а эти годы не растягивать, а данные быстрее обработать на обычных компьютерах.

Единственное, что сейчас счётное приложение Gaia@Home есть только под Linux, под Windows нет.

https://www.esa.int/Science_Explorat...-breaking_Gaia

[Proga_Boinc]

Вот, достался такой телефон Samsung SM-G970 Galaxy S10e. Теперь он будет считать Boinc. И считает он кстати быстрее моего Realme 10



Добавлено через 23 часа 21 минуту
Присоединяйтесь к вызову «В память о Дилане Буччи»

19 февраля, базирующаяся в Виннипеге, кибер - академия старшей школы Сислера начнет командный вызов, который продлится 19 дней.

Опубликовано: 12 февраля 2025 года

Вклад кибер - академии в WCG давно постоянно поддерживается благодаря помощи учителя и главы департамента г -на Роберта Эспозито и нескольких высокопроизводительных студентов. Один из них, Дилан Буччи, провел много часов своего свободного времени, реконфигурируя дюжину пожертвованных серверов, и в течение года он внес 168 лет обработки времени на исследования рака мировой общины.

К сожалению, у Дилана была диагностирована саркома Юинга на 4 -й стадии летом 2020 года. Академия.

Чтобы отпраздновать страсть Дилана к исследованиям рака и в честь его очень ценного вклада в исследования WCG, академия начала челлендж «В память о Дилане Буччи», где дата начала - это продолжительность жизни Дилана и его возраст.

Вы можете присоединиться к команде и внести свой вклад в Memorial Challenge Дилана.

https://www.sislercyberacademy.org/
https://www.worldcommunitygrid.org/t...llengeId=11003
https://sun9-3.userapi.com/impg/uedK...d99&type=album

[Proga_Boinc]

Einstein@Home сегодня исполняется двадцать лет!

Отправлено 19 февраля 2025 года в 17:20:21 UTC

Я хочу поздравить всех наших волонтеров, разработчиков и ученых из Einstein@Home.

Мы официально запустили Einstein@Home 19 февраля 2005 года, ровно 20 лет назад, на ежегодном собрании Американской ассоциации содействия развитию науки (AAAS) в Вашингтоне, округ Колумбия.

С тех пор почти полмиллиона человек предоставили свои вычислительные мощности Einstein@Home.

Einstein@Home проводит самые тщательные поиски непрерывных гравитационных волн и продолжает устанавливать самые жесткие ограничения для этой еще не открытой популяции.

Мы обнаружили более 90 новых пульсаров радио - и гамма-излучения, включая ряд экстремальных и экзотических примеров. Результатом проекта стали 38 рецензируемых публикаций в научных журналах, а также десятки докторских диссертаций.

Большое спасибо всем, кто принимал в нем участие!
Брюс Аллен Директор, Einstein@Home

https://einsteinathome.org/content/e...ears-old-today

[Proga_Boinc]

В память о Дилане Буччи завершается конкурс "Более 600 лет ЦП на исследования рака"

Кибер-академия Sisler заняла 1-е место по итогам конкурса, который стартовал 19 февраля и продолжался 19 дней.

Автор: доктор Игорь Юришика, Исследовательский институт Крембил, Университетская сеть здравоохранения, Торонто

Опубликовано: 12 марта 2025 г.

Кибер-академия Sisler при поддержке своего руководителя г-на Роберта Эспозито организовала командный конкурс "В память о Дилане Буччи" в World Community Grid, который стартует 19 февраля и продлится 19 дней.

19-дневная программа и дата ее начала посвящены дню кончины Дилана и его возрасту. Благодарим команду Кибер-академии Sisler из Манитобы, Канада, за организацию компьютерного конкурса. Нет лучшего способа почтить память Дилана, чем мобилизовать больше поддержки для исследований рака.

Также невероятно приятно видеть, как с годами расширяется наследие Дилана Буччи в клубе Dylan Bucci WCG в Сислере. Среди 66 активных команд команда Sisler Cyber Academy заняла первое место по итогам конкурса с огромным отрывом, набрав почти 500 миллионов баллов.

Мы все несем эстафету, и мы благодарим всех участвующих волонтеров и команды, которые всего за 19 дней создали производительность, эквивалентную более чем 600 процессорным годам вычислений!

Каждый вклад помогает - и вместе мы сможем изменить ситуацию к лучшему. Спасибо».

https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=821

[Proga_Boinc]

Результаты исследования от команды MCM (март 2025 г.)

В рамках наших текущих исследований мы продолжаем изучать гены, которые имеют наибольшую вероятность развития рака легких, выявленные в рамках проекта "Картирование онкомаркеров" (MCM). В продолжение нашего предыдущего исследования GCM1, в этом обновлении рассматривается ген DYNLT1 (динеиновая легкая цепь Tctex-тип 1), играющий ключевую роль во внутриклеточном транспорте и патофизиологии рака.

Опубликовано: 18 марта 2025 г.

Терминология

Динеиновый моторный комплекс: Группа белков, ответственных за транспортировку клеточного груза по микротрубочкам в клетке.
Первичные реснички: сенсорные органеллы на поверхности клетки, которые играют роль в передаче сигналов и регуляции клеточного цикла.

Онкогенные нуклеопорины: Мутировавшие или аномально экспрессируемые белки из комплекса ядерных пор, которые стимулируют прогрессирование рака.
Прогностический маркер: биологический признак, связанный с клиническими исходами, такими как выживаемость или прогрессирование заболевания.

Фон

Проект MCM направлен на выявление молекулярных признаков, которые отличают рак легких от здоровых людей. Среди 26 генов, получивших высокую оценку, DYNLT1 выделяется благодаря своему участию во внутриклеточных транспортных механизмах и его значению в биологии рака.
Этот белок, некаталитический компонент цитоплазматического динеинового моторного комплекса, необходим для клеточных процессов, таких как митоз, нейрогенез и проникновение вируса в клетки-хозяева.

Dynlt1 также регулирует длину первичных ресничек, влияя на критические клеточные сигнальные пути. Кроме того, он взаимодействует с онкогенными нуклеопоринами и вирусными белками, способствуя нарушению регуляции генов и лейкозной трансформации. Эти многогранные роли подчеркивают его значение, как в нормальной физиологии, так и в болезненных состояниях.

Dynlt1 взаимодействует с онкогенными нуклеопоринами, способствуя нарушению регуляции генов и лейкозной трансформации. Он также связывает вирусные белки, такие как мелкий капсидный белок PAPILLOMAVIRUS человека (HPV) L2, помогающий в доставке вирусной нуклеиновой кислоты в ядро хозяина.

С момента своего открытия Dynlt1 был связан с различными раковыми заболеваниями и биологическими процессами. Его экспрессия по типам тканей была изучена, выявляя низкую специфичность ткани, но заметную прогностическую ценность при определенных видах рака.

Исследование DYNLT1 - Роль при раке легких

В контексте рака легких DYNLT1 демонстрирует защитную роль при аденокарциноме легкого (ADC) и плоскоклеточном раке легкого (SQC).
Новые исследования показывают, что повышенная экспрессия DYNLT1 способствует клеточной пролиферации и миграции, что является важнейшими факторами метастазирования рака. Эти данные указывают на то, что DYNLT1 является потенциальной диагностической и терапевтической мишенью для рака легких.

Другие виды рака

DYNLT1 играет важную роль при нескольких основных типах рака и оказывает как защитное, так и негативное влияние на прогноз.
Рак молочной железы: усиливает метаболизм митохондрий за счет ингибирования убиквитинирования VDAC1, способствующего росту опухоли. Это также диагностический и прогностический маркер, связанный с метаболизмом липидов, который имеет решающее значение для прогрессирования рака.

Глиобластома: способствует онкогенезу за счет взаимодействия с сигнальными путями, что подтверждается иммуногистохимическими анализами тканей пациента.
Рак желудка: Экзосомальный miR-15b-3p усиливает онкогенез по пути DYNLT1/каспаза-3/каспаза-9, подчеркивая его роль в злокачественной трансформации.

Вывод

DYNLT1 играет ключевую роль в биологии рака, влияя на клеточный транспорт, сигнальные пути и онкогенез. Его участие в развитии рака легких — наряду с его более широкой ролью в других злокачественных новообразованиях — подчеркивает его потенциал в качестве мишени для диагностических и терапевтических разработок. По мере того, как мы углубляемся в изучение молекулярных особенностей рака легких, DYNLT1 становится перспективным кандидатом для будущих исследований.
Если у вас есть какие-либо вопросы или идеи по поводу этого обновления, не стесняйтесь поделиться ими в теме. Спасибо за поддержку наших исследований!
Команда MCM

https://www.worldcommunitygrid.org/r...m1/overview.do
https://www.worldcommunitygrid.org/a...?articleId=822

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
Ссылка на телеграмм https://t.me/TSCRussia

[Proga_Boinc]

Очередные открытия мега простых чисел, сделанные добровольцами с помощью домашних компьютеров.

3 марта 2025 года, в результате обобщенного поиска простых чисел Ферма в PrimeGrid был найден MegaPrime: 13427472 524288 +1

Простое число состоит из 3 737 122 цифр и войдет в “Самую большую из известных баз данных простых чисел”, заняв 15-е место по обобщенным простым числам Ферма и 94-е в целом.

Открытие было сделано Жан-Люком Гарамбуа (Jean-Luc Garambois) из Франции с использованием видеокарты NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER на 64-ядерном процессоре AMD Ryzen Threadripper 3990X с 256 ГБ оперативной памяти, работающей под управлением Linux Ubuntu 22.04.5 LTS.

Этому компьютеру потребовалось около 15 минут и 23 секунд, чтобы выполнить тест probable prime (PRP) с использованием приложения Genefer22. Жан-Люк является членом франкоязычной команды L'Alliance.

17 апреля 2025 года было подтверждено начало работы PRP на AMD Ryzen 9 7950X3D с частотой 4,20 ГГц и 128 ГБ оперативной памяти под управлением Debian 12.5.

Этому компьютеру потребовалось около 20 часов 35 минут, чтобы выполнить тест на первичность с использованием LLR. Для получения более подробной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с официальным анонсом.

https://t5k.org/primes
https://www.primegrid.com/show_user.php?userid=54689
https://www.primegrid.com/team_display.php?teamid=37
https://www.primegrid.com/download/G...472_524288.pdf

8 апреля 2025 года, в 12:49:49 UTC, проект PrimeGrid по решению задачи Sierpiński/Riesel Base 5 устранил проблему k=67612, найдя мега простое число: 67612*5 5501582 +1

Простое число состоит из 3 845 446 цифр и войдет в “Самую большую из известных баз данных простых чисел”, занимая 92-е место в общем зачете. В задаче Серпинского Base 5 осталось 27 тысяч цифр.

Открытие было сделано Каем Преслером (Kai Presler) (Aperture_Science_Innovators) из Австралии с использованием 8 ядер AMD Ryzen 9 7945HX с 14 ГБ оперативной памяти под управлением Linux Mint 21.3.

Этому компьютеру потребовалось около 1 часа 24 минут, чтобы выполнить тест probably prime (PRP) с использованием приложения PRST.
Кай является членом команды [H]ard|OCP.

8 апреля 2025 года, в 20:19:10 по Гринвичу, было подтверждено начало работы PRP на AMD Ryzen 9 7950X3D с частотой 4,20 ГГц и 128 ГБ оперативной памяти под управлением Debian 12.5.

Этому компьютеру, использующему 4 ядра, потребовалось 3 часа и 44 минуты, чтобы пройти тест на простоту использования с использованием LR2. Более подробную информацию смотрите в официальном анонсе.

https://primes.utm.edu/primes/page.php?id=140585
https://t5k.org/primes
https://www.primegrid.com/show_user.php?userid=1654901
https://www.primegrid.com/team_display.php?teamid=1710
https://www.primegrid.com/download/SR5-67612.pdf

[Proga_Boinc]

16 апреля 2025 года, в 11:37:45 UTC, программа PrimeGrid Generalized Cullen/Woodall PrimeSearch обнаружила крупнейшее из известных обобщенных простых чисел Каллена:

4052186 * 69 4052186 +1

Обобщенные числа Каллена имеют вид: n* bn + 1. Обобщенные простые числа Каллена называются обобщенными простыми числами Каллена. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, смотрите “Простое число Каллена” в глоссарии простых чисел.

Это простое число состоит из 7 451 366 цифр и входит в “Самую большую из известных баз данных простых чисел”, занимая 1-е место по обобщенным простым числам Каллена и 16-е в целом. Это второе по величине простое число, когда-либо найденное PrimeGrid.

Основание 69 было одним из 9 простых обобщенных оснований Каллена для b ≤121, которые ищет PrimeGrid. Остальные основания являются 13, 29, 47, 49, 55, 101, 109 & 121.

Открытие было сделано Марком Уильямсом из США с использованием 8 ядер 64-ядерного процессора AMD EPYC 9554 с 196 ГБ оперативной памяти под управлением Microsoft Windows 10 Professional x64 Edition. Этому компьютеру потребовалось около 10 часов 15 минут, чтобы выполнить тест probable prime (PRP) с использованием PRST. Марк является членом команды AnandTech.

17 апреля 2025 года было подтверждено начало работы PRP на AMD Ryzen 9 7950X3D с частотой 4,20 ГГц и 128 ГБ оперативной памяти под управлением Debian 12.5. Этому компьютеру, использующему 8 ядер, потребовалось 12 часов и 32 минуты, чтобы пройти тест на простоту использования с помощью PRST.

Более подробную информацию смотрите в официальном анонсе.
https://t5k.org/primes/page.php?id=140607
https://t5k.org/glossary/page.php?sort=Cullens
https://t5k.org/primes
https://www.primegrid.com/download/GC69-4052186.pdf

[Proga_Boinc]

Сегодня в области распределённых вычислений значимое событие.

Проект Amicable Numbers который ищет пары дружественных чисел до 10^21 выполнил свою работу на 50 процентов (https://sech.me/boinc/Amicable/server_status.php).

Завершение этого проекта ориентировочно будет в начале 2026 года.

Ну будем надеяться, что хоть когда-то в будущем людям начнёт приходить осознание и вразумление, что обычно компьютер загружает свои ресурсы при обычной работе на доли процента, и что можно установить BOINC, чтобы он незаметно в фоновом режиме проводил вычисления, и все науки, математика, астрономия будут продвигаться и развиваться быстрее.