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RakeSearch

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18 Settembre 2018
Creato: 18 Settembre 2018

Valutazione attuale: 4 / 5

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Rake Search

 

AMBITO: Matematica
STATO:  ATTIVO 
ATTACH: http://rake.boincfast.ru/rakesearch/
 
 
 

L'enorme dimensione dello spazio dei quadrati latini diagonali rende impossibile enumerare tutti i suoi oggetti direttamente in tempi ragionevoli. Quindi, per scoprire la struttura di questo spazio, sono necessari metodi di ricerca sofisticati. Nel progetto RakeSearch, implementiamo un'applicazione che raccoglie coppie separate di DLS (Diagonal Latin Square) mutualmente ortogonali, che consente di ricostruire grafici completi della loro ortogonalità.

Le coppie di quadrati trovati sono pubblicate qui.

I grafici scoperti dei quadrati latini ortogonali diagonali sono pubblicati qui.

Leggi tutto: RakeSearch
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Distribuited Hardware Evolution

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18 Settembre 2018
Creato: 12 Settembre 2018

Valutazione attuale: 5 / 5

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Distributed Hardware Evolution Project

AMBITO: Elettronica
STATO: CHIUSO
ATTACH: https://

 

 

DHEP consente di ospitare un'isola che esegue un algoritmo genetico in un ambiente coevolutivo al fine di sintetizzare l'elettronica futura super-affidabile come quelle utilizzate nei veicoli autonomi, nelle centrali elettriche, nelle apparecchiature mediche, nell'aerospaziale. Questi sono di importanza sempre più importante in quanto sempre più vite umane si affidano a un hardware ben funzionante.
L'osservazione delle dinamiche della popolazione ci aiuterà anche a capire l'evoluzione, non solo a sfruttarla per raggiungere progetti "migliori di quelli umani", ma anche a capire come i tassi di migrazione, la diversità genetica e i meccanismi interni della ricombinazione genetica siano intervenuto di concerto per raggiungere la biodiversità e la meraviglia degli organismi viventi odierni.
Il progetto simula un'isola con una popolazione di circuiti che lottano per la sopravvivenza in un mondo online ostile. Durante il tempo di inattività dei PC, gli individui di questa popolazione si evolveranno attraverso l'evoluzione artificiale in un processo di sopravvivenza del più mite nei circuiti con Concurrent Error Detection (CED) e competeranno con quelli ospitati su altri PC migrando verso e da essi. Questi circuiti non saranno vincolati da regole progettuali convenzionali poiché l'evoluzione trova soluzioni efficienti senza preoccuparsi di quanto siano complessi da comprendere, proprio come ha fatto con il nostro corpo e il nostro cervello. Puoi unirti a questo cluster di calcolo in un minuto, scaricando il client boinc ed unendoti al progetto. Controlla come la tua popolazione sta facendo meglio rispetto a quelle degli altri e dai un nome alle migliori creazioni se entrano nella hall of fame “meglio dell’umano.
L'hardware di autodiagnostica è in grado di rilevare le deviazioni dal suo comportamento normale a causa di guasti: l’autodiagnostica è importante specialmente in sistemi mission-critical come strumentazione medica, controlli del trasporto e in quegli ambienti rischiosi come le missioni spaziali o le centrali nucleari.  L'autotest integrato (BIST) è ampiamente utilizzato, ma in genere richiede più del 100% di sovraccarico dell’area oppure dei test off-line. Tuttavia nei sistemi critici di missione i test off-line non sono adatti perché dobbiamo diagnosticare immediatamente (real time) il fallimento. La soluzione on-line standard è un sistema di votazione con due copie del modulo che deve essere diagnosticato, che è in grado di rilevare immediatamente i guasti confrontando le uscite delle copie. Tuttavia, questa soluzione richiede una ridondanza del 100% per il modulo aggiuntivo, più una maggiore logica per l'elettore (che deve stabilire quale modulo è on-line ed è corretto). Negli ultimi 40 anni di ricerca riguardanti il CED, nata dal programma aerospaziale della NASA, la progettazione convenzionale non ha prodotto un miglioramento significativo del sistema di votazione così come non ne ha prodotto per una soluzione CED on-line. Voi potete aiutarci ad arrivare alla prossima generazione di circuiti auto-diagnostici.
Poiché un numero crescente di compiti mission critical sono automatizzati, i circuiti di autocontrollo sono di fondamentale importanza: come abbiamo visto ci sono applicativi medici (monitor cardiaci, pacemaker, ecc), di trasposto (hardware degli aerei, luci del traffico, l’ABS delle auto, ecc), spaziali (satelliti, sonde) e impianti industriali (centrali atomiche) e molti si aggiungeranno nel futuro, come le auto a guida autonoma, operazioni mediche svolte da remoto, ecc. In tutte queste aree sono a rischio vite umane o grandi perdite economiche. Unendoti a questo progetto, daresti un contributo prezioso ad una interessante ricerca e contribuirai a spingere in avanti i limiti della conoscenza umana. Non solo, ma i circuiti prodotti da questo progetto sono davvero migliori di quelli del design convenzionale, quindi porterebbero a controllori più sicuri in applicazioni mission critical attuali ed emergenti salvando, come detto, vite e denaro.


I Metodi evolutivi come gli algoritmi genetici (GA) o le strategie evolutive (ES) tentano di applicare l'evoluzione darwiniana ad altri campi di ricerca:
1. Codificare il problema come un genotipo binario.
2. Creare una popolazione con genotipi casuali.
3. Valutare tutti gli individui in una popolazione.
4. Selezionare il più adatto per la riproduzione.
5. Creare una nuova popolazione applicando il cross-over a quelli selezionati.
6. Appicare la mutazione di fondo a tutti gli individui della populazione.
7. Tornare al punto 3 e ripetere fino a trovare una soluzione ottimale.


Questo semplice algoritmo è stato applicato a una vasta gamma di problemi, dall'adattamento dei parametri nei modelli economici alla progettazione delle ali degli aeromobili. Uno degli esempi più eclatanti del potere di variazione e selezione cieca è il discriminatore di toni di Adrian Thompson: sfruttando la fisica raffinata di un chip riconfigurabile (FPGA), un design evoluto è stato in grado di distinguere due parole pronunciate utilizzando solamente 100 porte logiche: qualcosa di impensabile con un design convenzionale. Maggiori approfondimenti in New Scientist Cover Story. Vi sono altri esempi in cui i metodi evolutivi applicati all'hardware hanno prodotto circuiti paragonabili a quelli progettati da esperti e anche circuiti non convenzionali in cui le risorse sono utilizzate in modo estremamente efficiente.
L'hardware autodiagnostico che si evolve è stato inizialmente tentato dall'autore per alcuni circuiti giocattolo: un moltiplicatore a due bit e un sommatore un bit. Dopo centinaia di migliaia di generazioni, i circuiti si sono evoluti eseguendo una diagnosi completa utilizzando circa la metà del carico che la soluzione convenzionale avrebbe richiesto. Ad esempio, quando si utilizza la tecnologia a gate logico a due ingressi, è possibile implementare un moltiplicatore a due bit utilizzando 7 porte. Aggiungendo una copia ulteriore e altre 7 porte per confrontare 4 uscite, abbiamo un overhead di 14 gate per la soluzione CED del sistema di voto convenzionale
Dopo quattro milioni di generazioni (un tempo di elaborazione di un mese su un singolo PC) la GA ha trovato un circuito (diagram) con lo stesso comportamento utilizzando solo 9 porte extra. È difficile capire esattamente quali siano i principi operativi alla base del suo funzionamento, ma sembra che tenda a utilizzare più porte XOR che propagano sempre un po’ di capovolgimento in uno dei loro input, e sfruttano anche la diversità del design per confrontare più sezioni del circuito simultaneamente. Molti circuiti evoluti sono descritti e i loro diagrammi possono essere trovati in  published papers.
Ciò dimostra che l'evoluzione è in grado di raggiungere aree di spazio progettuale oltre lo scopo del design convenzionale, e anche che queste aree contengono soluzioni efficienti finora invisibili, in attesa di essere svelate. Quanti circuiti di questo tipo l'evoluzione potrebbe trovare, migliori di quelli di oggi? Crediamo che siano ovunque e intendiamo iniziare a cercarli utilizzando un cluster di isole basato sui PC dei volontari.

Perché l'autodiagnosi dell'hardware?

È molto difficile progettare un circuito che produca un comportamento affidabile quando vengono a galla dei difetti, motivo per cui i progettisti umani hanno scelto semplicemente di avere una copia extra dell'intero circuito come soluzione. Tuttavia questo è costoso in termini di potenza e area del silicio, il primo cruciale, ad esempio, nelle missioni spaziali e il secondo nella produzione di massa. I circuiti da dare al cluster per evolvere saranno di dimensioni industriali, come un decodificatore di Viterbi, che viene utilizzato all'interno di ogni telefono cellulare.


 

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Il blog di Foldit

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18 Maggio 2017
Creato: 17 Maggio 2017

Valutazione attuale: 5 / 5

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Cari sodali dello scaccolo,

abbiamo pensato di raccogliere tutti gli articoli degli amministratori del progetto Fold.it in una unica sezione indicizzata, ovvero questa pagina.

Gli articoli qui presenti sono stati pubblicati, nel tempo, nel blog ufficiale del sito del progetto, alcuni sono molto recenti, altri meno, ma riescono, nell'insieme, a dare una idea generale di come funzioni e dell'utilità dello stesso.

La traduzione non è stata semplice a causa della terminologia tecnica usata ed, inoltre, si è cercato di inserire link a spiegazioni di termini scientifici che non erano spiegati negli articoli originali. Si spera di non aver ecceduto negli errori e se si trovasse qualcosa di sbagliato, siete pregati di riportarlo nel thread che segue questo blog. Grazie

 

1 - La scienza in Foldit

2 - Lo strumento "Idealizza" (Giugno 2013)

3 - Nuove visualizzazioni (Luglio 2013)

4 - Lo strumento "Contatti Previsti" (Settembre 2013)

5 - Filtri e Remix (Novembre 2013)

6 - Un "Nuovo Capitolo".... e i suoi problemi! (Gennaio 2014)

7 - Foldit....in Rosetta (Marzo 2014)

8 - I "Contatti Previsti" e la loro "Mappa" (Aprile 2014)

9 - Design proteico in Foldit (Giugno 2014)

10 - Il Drug Design - Parte I (Gennaio 2015)

11 - Il Drug Design - Parte II (Febbraio 2015)

12 - Wet Lab (Febbraio 2015)

13 - Il Drug Design - Parte III (Marzo 2015)

14 - Il filtro "Ponte Idrogeno" (Aprile 2015)

15 - "Foglietti" e "Botti" (Marzo 2016)

16- Il grafico di Ramachandran (Marzo 2016)

17 - Lo strumento "Remix" (Maggio 2016)

18 - Nuovi tools (Maggio 2016)

19 - Nuovi aggiornameti DrugDesign 1 (Maggio 2016)

20 - Nuovi aggiornameti DrugDesign 2 (Maggio 2016)

21 - Lo strumento BluePrint (Ottobre 2016)

22 - Le novità di Foldit (1) (Febbraio 2017)

23 - Le novità di Foldit (2) (Marzo 2017)

24 - I risultati in vitro di Foldit (Aprile 2017)

25 - Cristallografia a Raggi X (Maggio 2017)

27 - Design di piccole proteine (Settembre 2017)

28 - Aflatossine 1 (Ottobre 2017)

29 - Aflatossine 2 (Ottobre 2017)

30 - Nuovo aggiornamento (Febbraio 2018)

31 - Nuova sfida sulle Aflatossine (Marzo 2018)

32 - I 10 anni di Foldit (Maggio 2018)

33 - Il problema del protein design 1 (Agosto 2018)

34 - Il problema del protein design 2 (Agosto 2018)

35 - Un nuovo strumento (Dicembre 2018)

36 - Le difficoltà del design (Maggio 2019)

37 - Una critica al design - Il binder cubano (Luglio 2019)

38 - Una critica al design - IL7R (Agosto 2019)

 

P.S. Anche questa sezione, come quella delle pubblicazioni, sarà aggiornata e rivista periodicamente.

 

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Piccola guida alle gpu AMD su GpuGrid

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11 Febbraio 2015
Creato: 11 Febbraio 2015

Valutazione attuale: 5 / 5

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Gentili amici,

come molti di voi sapranno il progetto GPUGRID, nato e vissuto per anni grazie alle schede Nvidia, ha lanciato un applicativo di test per le schede video AMD.

Per poter provare questo nuovo applicativo, è necessario (oltre a possedere una scheda video AMD) configurare il proprio account nella seguente maniera:

Usa la CPU: si

Avviare applicazioni di test: si

Molecular Dynamics on AMD GPUs: yes

Use graphic processing unit (GPU) if avaiable: yes

Use central process unit (CPU): yes

Il client comincerà a scaricare le app per la vostra GPU, anche se noterete alcune incongruenze

1) Il client chiede lavoro per cpu, ma vengono scaricate wu per gpu

E' causato dal fatto che lo scheduler del server del progetto non è recentissimo, quindi hanno dovuto usare questo "trucchetto" per poter rilasciare lavoro per Opencl

2) L'app utilizzerà, oltre alla gpu, anche tutti i core cpu che troverà a sua disposizione. Il manager mostrerà, nella schermata, solo l'uso delle cpu (e non come, per esempio in poem, una scritta tipo 1cpu+1gpu).

Non preoccupatevi, anche questo è dovuto al "trucchetto" di cui sopra. Basta avviare gpu-z per vedere il reale utilizzo della gpu.

 

Buona scaccolata!!

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Universe@home

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16 Gennaio 2015
Creato: 16 Gennaio 2015

Valutazione attuale: 5 / 5

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AMBITO: Astronomia
STATO:  ATTIVO 
ATTACH: http://universeathome.pl/universe/
VOTO: 

 

La presente proposta mira a creare il primo database del contenuto stellare simulato dell'Universo, dalle prime stelle ai più esotici buchi neri binari. Questa libreria completa stellare sarà una risorsa per tutto il mondo scientifico degli astronomi, ed una risorsa educativa per il pubblico.
Con una suite di strumenti di analisi allo stato dell’arte, siamo in grado di calcolare le proprietà fisiche delle singole stelle, la loro evoluzione nel tempo, e tenere traccia di come interagiscono tra loro man mano che invecchiano. Con questa libreria di popolazioni stellari (che attraversa la gamma nota delle storie di formazione stellare) e con abbondanze di elementi iniziali, è possibile affrontare le questioni scientifiche fondamentali che sono state al di fuori dalla portata della relatività generale, dell'astronomia e della cosmologia.
Come gruppo useremo questo database per caratterizzare la popolazione di stelle progenitrici di supernove, che sono state utilizzate per scoprire la misteriosa energia oscura che accelera l'espansione dell'Universo; siamo in grado di calcolare quanto (se non del tutto) l'evoluzione delle stelle binarie faciliti la formazione di sorgenti di raggi X Ultra-Luminosi (ULX), e siamo in grado di modellare il numero e le proprietà fisiche delle stelle di neutroni e dei buchi neri che emettono forti onde gravitazionali, che sono centrali nella ricerca riguardante i lampi di raggi gamma - le esplosioni più energetiche conosciute oggigiorno.
 
Leggi tutto: Universe@home
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DNA@Home: un approfondimento

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27 Novembre 2014
Creato: 27 Novembre 2014
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DNA@HOME, dettagli scientifici del progetto

1
IMMAGINE 1


Il termine "epigenetica" significa "sopra il gene”, e si riferisce a cambiamenti nell'espressione genica che sono indipendenti dalla sequenza del DNA. Ciò significa che il nostro modo di interagire con il nostro ambiente, il cibo che mangiamo, le sostanze chimiche a cui siamo esposti, ecc possono tutti avere la capacità di cambiare quali geni sono “accesi” e che sono “spenti”, senza mutare il DNA. Questi cambiamenti, indicati collettivamente come "epigenomica", possono influenzare non solo i nostri geni, ma possono essere stabilmente ereditati e influenzare i nostri figli di geni e anche dei nostri nipoti!

La regolazione epigenetica dell'espressione genica si realizza attraverso le azioni di metilazione del DNA, del codice istoni, e con RNA non-codificanti (ad esempio, miRNA), che possono funzionare indipendentemente o in concerto. Il contributo preciso di ogni fattore può variare a seconda del particolare gene di interesse e del suo contesto, per esempio, specie, tipo di cellula, stadio di sviluppo, e l'età dell'organismo. Anche se non tutte le modifiche epigenomiche dovrebbero essere problematiche, alcune potrebbero avere conseguenze negative (ad esempio, uno sviluppo anormale, un aumento della suscettibilità alle malattie).

Con il progetto DNA@Home, studiamo il modo in cui le proteine note come “fattori di trascrizione” si legano per individuare e selezionare le regioni del nostro genoma. Il nostro focus è su due fattori molto interessanti chiamati “Snail” e “Slug” (non legate agli animali del giardino), che hanno dimostrato di giocare un ruolo critico nella malattia. Le espressioni di “Snail” e “Slug” provocano la perdita di proteine di adesione cellulare, rendendo le cellule meno "appiccicose" e più "mobili", causando le metastasi. Così, come si può immaginare, la comprensione di come queste proteine sappiano a quali specifiche sequenze di DNA legarsi, è cruciale nello sviluppo di bersagli terapeutici per le malattie come il cancro.

La famiglia di proteine “Snail” ha dimostrato di svolgere un ruolo importante sia nello sviluppo fisico che nella malattia. Le due proteine “Snail” e “Slug” sono molto simili, come si è visto in questa immagine (2).

2

IMMAGINE 2


Proteine “Snail” e “Slug” (NDT: “Lumaca” e “Chiocciola”)

La regione repressiva nella prima metà delle proteine è simili all’89%, mentre le regioni di estremità (regioni che legano il DNA) sono 84% identiche. Vi sono anche alcune differenze, soprattutto nel mezzo delle proteine.

3

IMMAGINE 3

Slug ed EMT (Transizione Epitelio-Mesenchimale):

Questa immagine (3) mostra quello che accade alla proteina E-caderina (tinta in rosso) prima e dopo l'espressione “Snail”. Le cellule sono generalmente in uno stato "epiteliale", il che significa che le cellule sono attaccate insieme. Si può vedere un modello ben definito di E-caderina, che mostra un modello “acciottolato” (cobblestone) o “a maglie” (rosse). Dopo induzione Snail, l’espressione E-caderina si perde, così le cellule perdono la loro "viscosità", e iniziano a muoversi. Il nucleo di ogni cellula è macchiato in blu.

Grazie alla potenza di calcolo messa a disposizione cercheremo di capire il funzionamento di queste due proteine e di come porre rimedio ad eventuali malfunzionamenti.

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Problemi con il nuovo rilascio di Fold.It

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11 Febbraio 2014
Creato: 11 Febbraio 2014
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I problemi con il NewChapter

Che cos’è Rosetta e come è legata ai problemi di Foldit?

Rosetta è il software sviluppato dal Baker Lab per il design proteico e per la previsione strutturale delle stesse: il software ha dei moduli di base per misurare l’energia di una proteina in una determinata configurazione e un numero di protocolli automatici che usano questi moduli di base per fare cose specifiche (es. prevedere una struttura da una sequenza, progettare una sequenza che ripieghi in una struttura desiderata, progettare una interfaccia vincolante, ecc). Per ragioni che sono state descritte in una serie di post nel blog della fisica di Foldit, gli scienziati cercano di migliorare costantemente i moduli base di Rosetta. Come migliorano questi moduli, così devono cambiare anche le nostre strategie per prevedere le strutture e per progettarle. Questo può essere frustrante per noi, dal momento che significa rivisitare e revisionare protocolli stabiliti (e consolidati), ma alla fine si traduce in una maggior potenza predditiva e in nuove capacità progettuali.

Gli utenti di Foldit usano i moduli base di Rosetta per il calcolo dell’energia proteica, ma permette all’ingegno dei giocatori umani di sostituire l’intelligenza artificiale (e limitata) dei protocolli automatizzati. Questo aiuta la scienza in due modi: i giocatori spesso offrono migliori previsioni rispetto ai protocolli automatici e, studiando come i giocatori fanno ciò che fanno, noi (gli scienziati) possiamo rendere migliore la parte automatica. E’ ovvio che, a differenza di quest’ultima, i giocatori abbiano bisogno di una interfaccia tra loro e i moduli base di Rosetta: l’attuale motore del gioco Fold.IT, che include la GUI e tools specifici con cui gli utenti possono manipolare le strutture proteiche. Tutto questo è stato creato dagli sviluppatori “Center for Game Science” dell’università di Washington.

Periodicamente, al migliorare dell’abilità di Rosetta nel calcolo proteico, è importante aggiornare Foldit con gli ultimi moduli base. Nell’ultimo anno abbiamo avuto importanti miglioramenti nelle funzioni energetiche di Rosetta e il rilascio “NewChapter” (Nuovo Capitolo) è volto a trasportare queste in Fold.It. Il processo di portare i moduli aggiornati di Rosetta in Fold.It, d’altro canto, può creare problemi.

Quali sono i problemi?

I problemi che sono usciti con l’adeguamento alla nuova funzionalità si possono suddividere in alcune categorie:

1) Bugs. Sono errori presenti nel programma (crash, problemi di stabilità, file di log enormi, ecc.). Questo deriva dal fatto che i tools speciali, scritti per permettere ai giocatori di interfacciarsi con il “cuore” di Rosetta, devono essere compatibili con queste librerie e che ogni modifica ad esse può rompere la connessione con l’interfaccia del gioco. La maggior parte dei bugs sono stati risolti prima del rilascio del NewChapter. In alcuni casi è stato necessario cambiare un po’ i tools per renderli compatibili con il nuovo codice, come per esempio il nuovo Wiggle. Alcuni bug intermittenti (legati in maniera particolare alla stabilità) sono più difficili da diagnosticare senza un gran numero di utenti che li segnalino e vengono affrontati e risolti man mano che gli sviluppatori ne vengono a conoscenza.

2. Lentezze o performance alterate: Il nuovo Rosetta calcola l’energia proteica in maniera molto più accurata di prima, con pochi artefatti o falsi positivi, ma richiede un maggior costo computazionale. Questo significa che, in assenza di altre modifiche, il gioco può essere più lento e meno divertente. Per cercare di correggere questo problema, i tools sono stati rivisti (per esempio, un tool particolare potrebbe aggiornare la visualizzazione della proteina dopo pochi cicli computazionali, permettendo una ragionevole interattività nonostante un più lento calcolo per ciclo). Il feedback su larga scala dei giocatori è necessario, comunque, per stabilire il giusto bilanciamento tra reattività e convergenza verso una soluzione. Non potremo avere ancora trovato il bilanciamento, ma possiamo migliorare grazie a quello che ci avete detto.

3. I tools sono meno “funzionali”: in alcuni casi, un tool è funzionante (ergo, quando ci si clicca, fa quello che uno si aspetta che faccia), ma non ha più quel particolare comportamento che il giocatore si attende, ed è forse meno utile di quanto non lo fosse prima. Molte questioni sono state sollevate circa il tool per la costruzione delle eliche: le cause possono essere complesse, legate alla interazione tra lo strumento creato dagli sviluppatori del gioco e i moduli di base sviluppati dagli scienziati. Questi sono problemi che gli sviluppatori del gioco possono risolvere (e risolveranno), ma questo si basa sul chiedere a molti giocatori cosa significhi esattamente per loro “meno funzionale”. Là dove i bugs evidenti sono facili da riconoscere, non è sempre semplice per gli sviluppatori che non conoscono le strategie preferite dei giocatori, riconoscere le funzionalità “ridotte” di un tool.

4. Gli script o le strategie non funzionano più come prima: anche se questo può essere frustrante, questo non è uno dei problemi che gli sviluppatori possono risolvere, ma piuttosto è una sfida all’ingegno dei giocatori. Da un punto di vista scientifico, è simile al fatto che gli sviluppatori di rosetta devono spesso rivedere i protocolli automatici per accogliere le modifiche ai moduli base di Rosetta di cui intendono migliorare l’accuratezza o la precisione. Da un punto di vista ludico, potete vederla in questa maniera: abbiamo leggermente cambiato le regole del gioco, così come le regole degli scacchi cambierebbero se fosse allungata di una riga la scacchiera o fosse introdotto un nuovo pezzo. I giocatori sono invitati, quindi, ad usare la propria intelligenza e esperienza per rivedere le strategie esistenti, o per svilupparne di nuove, per massimizzare i propri punteggi forniti dal nuovo ambiente.

Perché non implementare la nuova funzione, ma lasciare i vecchi tools com’erano?

Alla fine, le modifiche NewChapter rappresentano le modifiche minime necessarie per introdurre gli aggiornamenti mantenendo intatto il gioco. Vale a dire, che stiamo cercando di non cambiare la vostra esperienza di gioco (se possiamo) e siamo costretti a fare queste modifiche, dal momento che senza di loro i cambiamenti sarebbero ancora maggiori.

Perché non possiamo tornare al vecchio gioco, aspettando che gli sviluppatori risolvano i problemi?

Per rendere Foldit uno strumento scientificamente valido (in maniera particolare rapportandolo con l’altro nostro strumento Rosetta), abbiamo bisogno dell’ultima e più scientificamente accurata funzionalità di base, con particolare attenzione alla misurazione energetica delle proteine. Tutto questo rende l’uscita del NewChapter critica. Le modifiche sono state testate dagli sviluppatori per eliminare i bug evidenti e altri bug sono stati identificati e risolti durante il pre-rilascio; alcuni bug rari e subdoli non possono essere identificati finchè non ci saranno molte persone a giocare. La giocabilità, d’altronde, può essere testata solo da esperti nel gioco: i giocatori stessi. Come detto prima, i giocatori di Foldit non aiutano solo la scienza nelle previsioni proteiche, ma insegnano a noi (scienziati) come spiegare ai nostri computer a rendere migliori le previsioni. In parte, è imparando dalla comunità che cosa rende un gioco “utilizzabile”, che completiamo il secondo punto; in cambio faremo tutto il possibile per rendere giocabile il più possibile Foldit. Una volta che la giocabilità sarà sistemata, le modifiche NewChapter permetteranno agli utenti di creare previsioni molto accurate riguardo le strutture proteiche, così come la progettazione di ciò che andrà a foldare, rendendo NewChapter un passo essenziale per Foldit. Tornare indietro, comunque, vorrebbe dire non avere la possibilità di valutare l’utilizzabilità e di affrontare le questioni che stanno sorgendo ora: questo significherebbe mettere voi, giocatori, ancora nelle stesse frustrazioni nel momento in cui andremmo a fare il rilascio successivo- cioè si ripresenterebbero i problemi che non possono essere risolti senza l’ausilio della comunità dei giocatori e senza feedback sull’usabilità.

Riconosciamo che un grande cambiamento per il “cuore” del gioco crea molti problemi che possono essere frustranti per i giocatori, e quindi apprezziamo molto la vostra pazienza e le vostre risposte, mentre lavoriamo per rendere il gioco più funzionale, giocabile e divertente possibile. Grazie per aver continuato a giocare a Foldit, e per aver contribuito a far progredire la scienza non solo con le soluzioni vincenti, ma anche con le vincenti strategie di gioco!

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Malaria @ Home - Status Update March 2012

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Malaria report 03 2012Gentile utente di MalariaControl.net,
nel nostro ultimo intervento, abbiamo descritto diversi aggiornamenti e miglioramenti apportati al nostro modello.
In questo aggiornamento, ci piacerebbe riferire su una questione di ricerca che si è affrontata con il modello: qual è la strategia ottimale per la distribuzione di un vaccino contro la malaria?
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In cosa consiste il progetto Sanidad?

   Consiste nell'utilizzo di metodi di simulazione numerica per descrivere come le radiazioni ionizzanti interazionano con la materia, che si tratti di un paziente, o di qualunque materiale o composto di ambito medico.

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