Meglio estrarre proteine o ricavarne profitto?

Mentre i miner ASIC iniziano a spingere gli utenti GPU fuori dalla rete Bitcoin , potrebbero usare i loro impianti per combattere l'Alzheimer e il cancro? ONE accademico spera di raccogliere un po' di potenza di calcolo in eccesso dai miner Criptovaluta e di farne buon uso.

Professore presso l'Università di StanfordVijay Pandevorrebbe l'aiuto dei minatori di monete per il suo progetto scientifico,Pieghevole@casa, che usa la potenza di calcolo donata per aiutare a trovare cure per malattie devastanti. Aiuta anche a gestire ilGruppo Bitcoin di Stanford, che conduce ricerche sulla teoria e sulle applicazioni Bitcoin .

"Sono tante le persone che mi scrivono via email descrivendo le sinergie naturali tra Folding@home e il funzionamento Bitcoin ", ha affermato.

Il calcolo scientifico crowdsourcing è emerso nei primi anni 2000, gli scienziati si sono resi conto che molta capacità di calcolo inutilizzata era inattiva e che quei computer erano ora connessi tramite Internet. Hanno sviluppato un software per distribuire le attività di calcolo tra molte macchine distribuite, che potevano lavorare su parti di esse contemporaneamente, contribuendo a un obiettivo più grande. All'epoca, le persone chiamavano questo concetto grid computing.

ONE dei primi progetti di rete è stato Seti@casa, un progetto della UC Berkeley pubblicato nel 1999, un anno prima di Folding@home. Quel progetto utilizzava i computer delle persone per analizzare i segnali captati dai radiotelescopi per vedere se potevano trovare schemi che indicassero segnali di vita intelligente.

Ma mentre Seti@home guardava al cielo per trovare risposte, Folding@home guardava all'interno del corpo. I computer distribuiti usati da Folding@home simulano le proteine. Le proteine devono assemblarsi (piegarsi) prima di poter svolgere il loro lavoro. Quando non si piegano correttamente, possono contribuire a malattie come l'Alzheimer, il Parkinson e l'AIDS.

Il progetto Folding@home usa la potenza di calcolo per comprendere meglio come le proteine si ripiegano male. Questo può dare ai ricercatori una migliore possibilità di progettare farmaci e altre terapie per combattere la malattia risultante, e sta funzionando.

"Il nostro interesse principale per la malattia è stato l'Alzheimer e abbiamo un farmaco candidato su cui stiamo iniziando a lavorare", ha detto Pande. Il gruppo ha anche messo in atto alcuni progetti pilota per la ricerca sul cancro. "Ora che i computer sono diventati più potenti, possiamo andare a caccia di certe chinasi", dice. Si tratta di enzimi che inviano messaggi tra le cellule e modificano specifici comportamenti proteici. Le cellule cancerose possono deformare il messaggio di una chinasi, portando a comportamenti scorretti nelle proteine.

L'attuale chemioterapia adotta l'opzione nucleare per fermare queste chinasi difettose. "Il motivo per cui la chemioterapia è così sgradevole è che T blocca solo ONE chinasi, ne blocca molte, e questo porterà a tutti questi brutti effetti collaterali", ha detto Pande. "Stiamo spingendo per progettare farmaci che siano selettivi, in modo da poter uccidere il cancro a dosi più elevate, ma senza avere questi brutti effetti collaterali che quasi uccidono il paziente allo stesso tempo".

Ma per farlo, ha bisogno di potenza di calcolo. Più è grande, meglio è. Bitcoin e progetti di calcolo crowd-sourcing come Folding@home utilizzano entrambi calcoli in virgola mobile pesanti, in cui le GPU sono molto brave. E come Bitcoin, Folding@home è in grado di utilizzare la potenza della GPU da Internet.

A differenza del mining Bitcoin , che misura il calcolo in hash, questi progetti scientifici si concentrano sulle operazioni in virgola mobile al secondo (FLOPS). Oggi, Folding@home ha accesso a l'equivalente di circa 14 Petaflop basati su x86. Considerando il fatto che le persone T eseguono il software Folding@home tutto il tempo e che alcune macchine sono meno potenti di altre, stima che ciò equivalga a 20.000 GPU sul campo.

"Se potessimo avere 100.000 GPU, potremmo facilmente ottenere un incremento da 5 a 10 volte", afferma Pande.

La rete Bitcoin T poteva risparmiarsi qualche flop? A maggio, noi segnalatoche la rete aveva raggiunto oltre mille Petaflop. In poco più di tre settimane, haha raggiunto oltre 14.000 Petaflop – mille volte il tasso attuale di Folding@home. Gli ASIC T a che fare con i flop, quindi quel calcolo T sarà del tutto accurato, ma poi, dato che sempre più impianti ASIC estraggono bitcoin (che è l'unica cosa per cui sono stati costruiti), spingeranno comunque fuori le GPU.

Quei possessori di GPU potrebbero decidere di rivolgere la loro attenzione al protein folding, ma è altrettanto probabile che molti di loro passeranno al mining di altre valute, come Litecoin. Sembra che ogni settimana emergano più altcoin, che invitano le persone a estrarle per un potenziale profitto a lungo termine.

In definitiva, come ONE punto luminoso su un thread di Reddit suggerito, qualcuno svilupperebbe una Cripto che potrebbe risolvere problemi scientifici durante il processo di mining, risolvendo efficacemente i problemi dei professori e trovando anche monete. Questo è molto più difficile di quanto LOOKS, avverte Pande.

"Il sogno è di arrivare a una funzione di prova del lavoro che potrebbe essere utile per la scienza", dice. "È una sfida, perché deve essere qualcosa che ci interessa, che è difficile da calcolare ma facile da verificare".

È difficile combinare questi tre fattori: rilevanza scientifica, difficoltà di calcolo e facilità di verifica. "Gli ultimi due sono facili con l'hashing, i primi due sono facili con la nostra ricerca. Ma la parte di verifica è difficile da fare".

Nel frattempo, Stanford si affida a due cose per motivare i partecipanti: in primo luogo, essere semplicemente un essere Human perbene. In secondo luogo, gamificazione.

Il problema con progetti come Folding@home è che le ricompense sono a lungo termine e più difficili da quantificare. Al contrario, i ritorni per i minatori Cripto sono tangibili e frequenti. Gli esseri Human amano le ricompense rapide e semplici. Il team di Stanford ha cercato di motivare i partecipanti assegnando punti per le unità di lavoro completate. Invita le persone a creare team che competono tra loro in tutto il mondo. Sebbene lo facessero molto prima che Satoshi scrivesse il suo articolo, possiamo paragonarlo vagamente a un pool di mining.

C'è un modo per sposare questa ricerca di profitto e proteine? Sembra improbabile che le persone possano scambiare le unità di lavoro completate dai partecipanti a Folding@home e iniziare a dar loro valore in relazione a una valuta, perché non esiste una verifica di supporto e una capacità di tracciamento per scambiarle.

Forse qualcuno potrebbe ritenere opportuno sviluppare un software di mining superiore che consenta anche agli utenti GPU di dividere il loro tempo di elaborazione tra mining Criptovaluta e progetti scientifici come Folding@home. Quindi, potrebbero dedicare parte del loro tempo GPU a una buona causa, mentre estraggono anche monete, con il minimo sforzo.