Распределенные

Количество участвующих кранчеров в добровольных распределенных вычислений по странам

Milkyway@home Science

Краткое описание проекта

Цель Milkyway@Home состоит в том, чтобы создать очень точную трёхмерную модель галактики Млечный путь используя данные, собранные Слоановским цифровым обзором неба.

Общее описание проекта

Проект MilkyWay@Home изучает историю нашей Галактики, анализируя звезды в галактическом гало Млечного Пути (в том числе ведется поиск «неуловимой» темной материи). Исследование проводится путем картирования орбит звезд, вращающихся вокруг Млечного Пути - многие из этих структур, на самом деле, являются "приливными потоками частиц" (оставшихся после разрушения галактик-спутников Млечного Пути), или карликовыми галактиками, захваченными гравитационным полем нашей Галактики. Орбита, форма и состав этих карликовых галактик являются важными ключами к истории Млечного Пути, а также к распределению темной материи в нем.

Кроме того, в проекте MilkyWay@Home ведется подпроект "N-тел", где создается имитация движения карликовых галактик и их попадание в гравитационное поле Млечного Пути. Мы подбираем начальные условия моделируемой карликовой галактики, чтобы окончательная модель соответствовала тому, что мы видим в реальной структуре гало. Другими словами, мы пытаемся создать модели карликовых галактик, наиболее близкие к реальным данным для того, чтобы узнать больше о том, как выглядит наша Галактика.

Для обоих проектов мы используем данные из Sloan Digital Sky Survey (смотри ниже).

На картинке представлена визуализация Шейн Рейли, показывающая Млечный Путь (центр сине-красная спираль в центре), модель разрушенной карликовой галактики Стрельца (синий), и пример обзора из Sloan Digital Sky Survey (желтый).

До конца 1990-х годов, галактическое гало считалось однородным и неинтересным местом, однако в статье Хайди Ньюберг в 2002 ("The Ghost of Sagittarius and Lumps in the Halo of the Milky Way") (http://adsabs.harvard.edu/abs/2002ApJ...569..245N) было показано, что гало на самом деле повсеместно заполнено "приливным потоком частиц" (имеет неровную, бугристую поверхность). С тех пор астрономы активно исследуют и описывают эту структуру. MilkyWay@Home работает в области, которой не более десяти лет - это передний край астрономии, и мы хотим, чтобы вы были частью этого!

Что такое Млечный Путь?

Млечный Путь - наш дом, один из миллиарда известных галактик во Вселенной. В дополнение к нашему Солнцу, Млечный Путь содержит около 400 миллиардов других звезд - это около 57 звезд на каждого человека на Земле! Несмотря на эти цифры, Млечный Путь, на самом деле, считается галактикой среднего размера. (Для получения дополнительной информации о галактиках, смотрите в Википедии.)( https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D0%B0%D0%BB%D0%B0%D0%BA...)

В настоящее время Млечный Путь считается спиральной галактикой с перемычкой (тип Хаббл SBbc), размером в 100.000 световых лет - то есть, путешествие со скоростью света с одного конца Млечного Путь к другому занимает 100.000 лет. Для сравнения, свету требуется 8 минут, чтобы добраться от Солнца до Земли. В то время как световой год является единицей измерения в физике, астрономы склонны использовать "парсек" при измерении расстояний. Парсек (сокращенно "параллакс-секунда") составляет 3,26 световых года, и связан с одним из самых точных методов определения расстояний до других звезд ( "параллаксом"). В галактической астрономии, мы работаем с поистине астрономическими расстояниями, для этого мы используем "килопарсек" (кпк) (тысячу парсеков). Радиус Млечного Пути равен 15 кпк, а наше Солнце расположено в 8 кпк от центра галактики.

Схема Галактики Млечный Путь. Согласно современным представлениям Млечный Путь содержит четыре основных компонента: диск, балдж, звездное гало и гало темной материи:

Диск является наиболее заметным компонентом галактики, и, как считается, состоит из двух частей: тонкого диска и толстого диска. Тонкий диск имеет толщину около 0,3 кпк и состоит почти весь из пыли, газа и молодых звезд (в том числе Солнца) нашей Галактики.

Толстый диск, толщиной около 1 кпк, и отграничивает зону, где количество звезд резко падает.

Балдж лежит в центре диска, имеет радиус всего несколько кпк, содержит как старые, так и молодые звезды. В последнее время было установлено, что балдж содержит возвышающуюся середину. Кроме того, в центре галактики находится супер массивная черная дыра - с массой, равной 4 миллиона Солнц!

Звездное гало является почти сферическим сфероидом звезд, который окружает всю галактику. Плотность звезд в гало очень мала по сравнению с плотностью диска, и большинство звезд гало находятся в пределах 30 кпк от центра Галактики. Звездное гало является объектом исследования Milkyway@Home.

Гало темной материи является самой загадочной частью галактики. Информация, полученная от кривых вращения галактики, столкновения галактик и моделирования темной материи - все убедительно свидетельствует о том, что существует большое количество невидимой массы окружающей каждую галактику. Современные астрономы надеются получить подсказки о форме и составе гало темной материи, изучая структуры в диске и звездногом гало.

"Темная" материя

Темная материя - термин, который введен для того, чтобы объяснить «невидимую» массу, регистрируемую при физических наблюдениях. Хотя были предложены и другие решения проблемы «лишней» массы, такие как модификации теорий Ньютона и/или Эйнштейна, темная материя является единственным термином, одновременно описывающим все наблюдаемые аномалии. Таким образом, понимание природы темной материи является одной из основных целей исследований космоса.

Чтобы объяснить термин «темная» материя, для начала, расшифруем словосочетание "Светлая" (обычная) материя. Последняя состоит из барионов, которые, в свою очередь, состоят из кварков. Наиболее важным следствием выше сказанного является то, что эти частицы взаимодействуют электромагнитно: свет (который представляет собой электромагнитную волну) может взаимодействовать с барионами. Совокупность световых волн составляет электромагнитный спектр (рисунок 3). В зависимости от того, как барионы устроены, они будут поглощать, отражать или излучать волны определенной длины. На самом деле, все барионная материя будет излучать волны света, в зависимости от своей температуры - звезды, например, очень горячие, и поэтому они могут излучать видимый свет. Чем выше температура объекта, тем короче длина волн, которая испускается веществом. Поэтому все барионная материя "светится" на определенных длинах волн (в том числе и люди! Мы светимся в инфракрасном диапазоне).

Темная материя – другой природы. Она не излучает свет, не поглощает и не отражает его. Темная материя вообще не взаимодействует электромагнитно. Вот почему она "темная:" световые волны не дают никакой информации о ней.

Поскольку темная материя не взаимодействует со светом, единственным способом, которым мы можем изучить ее является гравитация. Проанализировав распределение барионной материи (звезд и газа) в Млечном Пути, мы получим представление о расположении и составе темной материи. Milkyway@Home занимается этим, путем изучения звезд в гало, используя данные из Sloan Digital Sky Survey.

Часть I: Sloan Digital Sky Survery (SDSS)

Часть II: Как мы ищем темную материю?

Итак, что Галактическое гало может рассказать нам о темной материи и структуре Млечного Пути? Астрономы пытаются понять Галактический потенциал Млечного Пути - как его гравитация влияет на другие объекты, и, кроме того, оценить распределение массы (материи) в Галактике. Если мы можем сравнить Галактический потенциал и потенциал известной нам (барионной) материи, нам удастся определить потенциал темной материи – который отражает распределение темной материи в Млечном Пути.

Астрономы используют гравитацию, чтобы определить потенциал Галактики. Например, давайте посмотрим на то, как кто-то исследовал потенциал нашего солнца. Солнце массивный и сферический объект, и поэтому его потенциал будет - "сферически симметричным" на физическом жаргоне. Сила “этого сферически-симметричного” потенциала зависит только от массы Солнца, и расстояния, на котором вы находитесь от него.

Сферически симметричный гравитационный потенциал Солнца связан с законом Кеплера. Если сравнить скорость (в т.ч. орбитальную) планет, вращающихся вокруг Солнца, и их радиус (или расстояние) от Солнца, можно построить кривую вращения Солнечной системы. Для системы, подчиняющейся закону Кеплера (Солнечной системы, например) наблюдается явное "падение" (снижение с расстоянием) кривой вращения:

Галактика немного сложнее устроена. Так как масса в ней сосредоточена не только в центре, кривая вращения должна выглядеть не как в Солнечной системе. Когда астрономы подсчитали все источники света в нашей и других галактиках, то оказалось, что большая часть света исходит от центра, постепенно уменьшаясь к периферии. Построив эту "кривую блеска", мы можем вычислить распределение обычной материи, а далее построить "кривую вращения" для нашей галактики. Такая кривая должна уходить вниз по вертикали с увеличением расстояния - но когда астрономы измеряют кривую вращения Млечного Пути (и других галактик), то она почти плоская, и почти не уменьшается!

Проблема вращения впервые была впервые упомянута в 1930-е годы астрономом по имени Фриц Цвикки. Цвикки измерил скорости галактик, вращающихся вокруг галактических скоплений, и пришел к выводу, что существует "недостающая масса", которую нельзя увидеть в кластере. В 1970-х годах, астроном Вера Рубин измерила кривые вращения других галактик, и окончательно показала, что каждая галактика содержит больше массы, чем можно увидеть текущими инструментами и методами.

Итак, как же мы находим эту темную материю? Мы рассматриваем силу тяжести. Используя гравитационное линзирование, или тот факт, что области с высокой плотностью материи могут изменить путь движения света, астрономы могут построить карту темной материи в очень плотных скоплениях галактик, таких как кластер Abell:

Но эти кластеры очень далеко от нас, и мы не можем видеть детали. Таким образом, мы действительно хотим выяснить, где темная материя находится в нашей Галактике, а затем узнать, откуда она. Звезды в галактическом гало движутся по орбите вне диска Млечного Пути, поэтому их орбиты расскажут нам, как выглядит гравитационный потенциал Млечного Пути, и, следовательно, где находится «масса». Но эти звезды так далеко от нас, что они, кажется, не двигаются вообще - если вы не знаете, как что-то движется, действительно трудно понять, как проходит орбита этого объекта.

Приливные потоки частиц должны решить эту сложную задачу! Эти потоки, образованные из карликовых галактик, находящихся под действием силы тяжести Млечного Пути, имеют свою непрерывную орбиту вокруг Галактики. Таким образом, если мы не можем увидеть движение отдельных звезд, мы можем исследовать линии приливных потоков, определять их направление движения. Эти знания могут помочь определить орбиты звезд, а затем мы сможем определить распределение темной материи!

Основной трюк - выяснить, где находятся эти потоки. Хотя это может показаться простым, на самом деле потоки смешиваются со звездами гало и даже с другими потоками! Кроме того, имеются ошибки в данных, особенно, о пространстве вдали от гало, которые тоже они должны быть учтены. Все это означает, что мы должны использовать детальный математический анализ движения звезд, который, в свою очередь, приводит к очень сложной вычислительной задачи ...

Часть III: Milkyway@home

Разделение

С этого момента начинается Milkyway@home. Целью "Separation" или "Stream Fit" (подпроекта Milkyway@home) является анализ: выяснить, где именно среди большого количества звезд галактического гало находятся большие приливные потоки. Для этого нам пришлось создать математическую модель полос данных SDSS (see Nathan Cole's PhD Thesis [pdf]) и метод поиска наилучшего соответствия этой модели фактическим данным SDSS. Каждое WU (задание) подпроекта "Separation" является оценкой одной модели - одного набора параметров для модели, которые проверяются на реальных данных. Затем каждое WU (задание) определяет сходство модели с реальными данными и передает результат на наш сервер. Наш сервер использует эту информацию (см ниже), чтобы определить следующий набор параметров, чтобы попытаться, и создает новый WU (задание) до тех пор, пока мы не получим модель наиболее близкую к реальным данным (Этот тип проблемы называется проблемой максимального правдоподобия).

Другими словами, подпроект "Separation"ищет лучшие описание потоков в гало Галактики. Построив наиболее точную модель, мы даем очень точное описание приливных потоков в исследуемом участке обзора SDSS.

Текущий прогресс: Нам удалось закончить описание North Galactic cap (области, находящейся "выше" галактического диска) - части приливного течения карликовой галактики Стрельца, - и результаты будут опубликованы в Astrophysical Journal в ближайшее время (март-апрель 2013). Некоторые цифры из этого документа:

Поток Стрелеца отделен от фоновых данных (см эту тему (https://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway//forum_thread.php?id=29...) для получения дополнительной информации):

Путь потока Стрельца по Галактике, представленное стрелкой для каждой анализируемой полосы обзора SDSS. Смотрите эту ветку форума (https://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway//forum_thread.php?id=29...) для получения дополнительной информации:

Текущая работа: Milkyway@home в настоящее время изучает потоки North Galactic cap, которые не относятся к потоку Стрелеца - мы повторно анализируя те же данные, но поток Стрелеца удален. Это необходимо так как, с потоком Стрельца, другие потоки были бы слишком слабы, чтобы точно их описать. В дополнение, мы готовимся начать работу над 8 разделом данным обзора SDSS , которая дополняет некоторые районы в южной части Галактики. Наконец, как только все это будет сделано, мы будем анализировать звездный сфероид - звезды в галактическом гало, которые не принадлежат к приливным потокам. Понимание звездного сфероида является актуальным вопросом астрономии, поэтому тщательный анализ еще больше подогреет к интерес нему! Если все пойдет хорошо, подпроекта "Separation" должен быть завершен в конце 2013 или в середине 2014 года.

N-тело

Проект N-тела Milkyway@Home имитирует движение карликовых галактик, сталкивающихся с (или разрушаемых) Млечным Путём. Это события часто приводят к формированию приливных потоков, таких как поток Стрельца. Цель проекта N-тела: создание модели карликовых галактик и сравнение результатов с реальным данными о них, а так же уточнение свойств гравитационного потенциала Млечного пути (а также свойств карликовых галактик). На рисунке 10 показан пример карликовой галактики разрушающейся под действием силы тяжести Млечного Пути (Млечный Путь не показан, и находится в центре изображения):

В стадии разработки: Проект N-тел находится в стадии разработки, и почти стабилен.

Скоро мы будем пропускать тестовые данные через него, чтобы убедиться в его правильной работе, затем мы начнем моделирования и сравнение с реальными данными! В конце концов, мы надеемся сделать N-тело основным проектом Milkyway@Home, а также добавить поддержку GPU.

Предыдущая работа и публикации можно найти здесь.( https://milkyway.cs.rpi.edu/milkyway//information.php)

Как вложить себя в науку

Отдать учёным мозги, руки, глаза и деньги

Гражданская наука - так сейчас называют добровольную помощь неспециалистов. В разные времена учёных опекали короли, маркизы и прочие герцоги, иногда церковь. Потом появились муниципалитеты, попечительские советы, спонсоры… Но всегда были и энтузиасты, бескорыстно занимавшиеся исследованиями помимо основной работы.

Политик и чиновник Бенджамин Франклин изучал электричество и изобрёл молниеотвод, врач Эжен Дюбуа нашёл череп питекантропа, а самоучка Генрих Шлиман раскопал Трою. Что мешает сегодня людям самых разных специальностей приобщиться к исследованиям? Ничто не мешает, наоборот: в наше время в гражданской науке участвуют миллионы.

Открыть экзопланету

Наше стремление получить информацию обо всём на свете привело к тому, что миллионы датчиков, сенсоров, камер, приёмников, телескопов и антенн стали производить данные в количестве превосходящем ресурсы для их анализа. И в этот момент появляется волонтёр. Он наливает себе чайку, садится за монитор и, допустим, открывает новую экзопланету. Почему бы и нет?

Орбитальная обсерватория Kepler раз в полчаса отслеживает изменение яркости тысяч звёзд, поскольку даже небольшое снижение яркости может свидетельствовать о транзите - прохождении планеты перед диском звезды. Если яркость меняется периодически, постепенно нарастает и падает, это, скорее всего, заявляет о себе планета - неизведанный мир, вращающийся вокруг далёкой звезды. Автоматические алгоритмы ищут характерные сигналы, но, не обладая мозгом из сотни миллиардов нейронов, порой упускают то, что заметил бы внимательный человек, например волонтёр, посетивший страничку проекта Planet Hunters. (https://www.planethunters.org/)

Могучая сила подобных проектов заключается в массовой концентрации усилий: множество людей за короткий срок делают то, на что у горстки учёных ушли бы годы повседневных наблюдений. За несколько лет существования проекта Planet Hunters его участники изучили десятки миллионов световых кривых яркости, открыли десятки планет, пятнадцать из которых находятся в температурной зоне, где может существовать жидкая вода, а в воде - плавать кто-то живой.

Систейдинг: первые вольные острова-государства появятся в 2017 году

Олег Еланчик, физик: На сайте Planet Hunters ты за пару минут проходишь необходимое обучение на примере кривой блеска с явными признаками транзита планеты. И сразу в бой - исследовать реальные звёзды. Кроме поиска признаков транзита планет, ты можешь помочь с классификацией звёзд.

После каждой кривой на экране появляется справочная информация; тебе предлагают оставить комментарий или задать вопрос о звезде, которую только что изучал, посмотреть, что написали другие. Ты сталкиваешься с множеством разных сигналов: видишь переменные и кратные звёзды, пульсары, катастрофические выбросы вещества в космическое пространство, сигналы, похожие на шум - в последних отследить транзиты сложнее всего. Бывают и искусственно смоделированные признаки транзита - тебя проверяют на внимательность и помогают набить руку.

Я просмотрел за час несколько десятков кривых блеска и трижды обнаружил возможные следы прохождения планеты. Осталось дождаться, когда мои наблюдения проверят учёные. Вдруг не показалось и новый мир назовут именем моей девушки?

Разумеется, Planet Hunters - далеко не единственный шедевр в своём жанре. Задач, решение которых требует усилий большого количества людей с любым уровнем подготовки, много. Есть целая платформа Zooniverse, (https://www.zooniverse.org/) объединяющая десятки подобных проектов в самых разных областях науки, от истории до биологии. То есть в понедельник я открываю планету, во вторник помогаю изучать данные о столкновениях частиц с детектора ATLAS, в среду гуляю по Марсу, а в четверг у меня распознавание фотографий диких животных. Пятницу оставлю, пожалуй, на распределённые вычисления.

Скриншот игры, строящей связи между нейронами мозга. Фото: eyewire.org

Поиграть в коннектом

В нашем мозгу около 100 миллиардов нейронов и бесчисленное количество синапсов - контактов между ними. По аналогии (очень грубой) с компьютером любой синапс - это транзистор, который или проводит электрический сигнал, или нет. И все наши воспоминания, навыки и личные особенности записаны в схему этих контактов. Либо пишутся прямо сейчас. Либо стираются, если какие-то части схемы перестраиваются. Разученная на фортепьяно мелодия, память о первой любви, знание квантовой механики есть только программы, выполняемые нейронами. Этой гипотезы во всяком случае придерживаются многие учёные.

Нейрофизиологи взялись построить коннектом человека: нарисовать схему всех этих мозговых проводов и контактов между ними. Задача адски сложная. Нужно получить изображения тончайших слоёв мозга, найти на них нервные клетки и связи между ними, построить трёхмерную модель. Компьютерные алгоритмы могут в полуавтоматическом режиме работать с изображениями, но человеку всё равно приходится корректировать эти процессы.

Чтобы картировать весь коннектом, сто обученных специалистов будут работать семь дней в неделю пятьсот тысяч лет без перерыва на еду, сон и даже проверку почты. Что делать? Совершенствовать программы-дешифровщики и привлечь многократно больше сотрудников.

Лаборатория Себастьяна Сеунга в Массачусетском технологическом институте (MIT) делает и то и другое. Она разработала онлайн-игру EyeWire, (http://eyewire.org/explore) по результатам которой строится коннектом сетчатки глаза мыши. Конечно, сетчатка - это не мозг человека и даже не мозг мыши, но и здесь есть сотни миллионов нейронов, участвующих в анализе информации.

Прогноз ООН: К 2100 году 5 из 10 самых населенных стран будут в Африке

Сеунга с коллегами вдохновила статистика: люди по всему миру еженедельно тратят на онлайн-игры миллиарды часов. Почему бы не направить их активность на благо науки? Так создали EyeWire, научный 3D-пазл. Справа на экране - картинки слоёв мышиного мозга с увеличением в 100 000, слева - трёхмерное изображение, составленное из стопки таких сканов. Игрок, перемещаясь от слоя к слою, должен окрасить один участок нейрона. Дальше участки, раскрашенные разными игроками, автоматически сшиваются, и на выходе учёные получают общую картину разноцветных переплетающихся нейронов. Первичный отбор кубиков производит самообучающаяся программа (искусственный интеллект, если хотите) - а по результатам игры её обучают работать ещё лучше.

С момента появления EyeWire в неё сыграли почти 150 000 человек из 148 стран. Как и в любой другой уважающей себя онлайн-игре, здесь проходят турниры: участники собираются в команды и соревнуются, кто правильно окрасит больше участков за определённое время. Победители получают право назвать нервные клетки по своему усмотрению. Так, например, появился нейрон доктора Зойдберга из "Футурамы".

Профессор Сеунг и его команда периодически публикуют в научных изданиях результаты работ, где от трети до половины картирования выполнены игроками.

Есть и другие примеры научных игр: Foldit и EteRNA (получение пространственных структур молекул белка и РНК соответственно), Quantum Moves (прохождение лабиринтов и разработка алгоритмов для квантового компьютера), эволюционная игра Phylo.

http://fold.it/portal/

http://www.eternagame.org/web/

https://www.scienceathome.org/

http://phylo.cs.mcgill.ca/

Всеволод Пахомов, программист: Играю вторую неделю где-то день через день минут по сорок. Я присматривался к разным проектам citizenscience - гражданской науки - и выбрал этот. Он жутко интересный, грамотно сделанный и, уверен, полезный: никогда не поверю, что это просто игра. Я теперь остальные сравниваю с ним, как с лучшим. Я ещё на первом уровне, и случаи пока несложные. Но всё равно попался как-то нейрон с разветвлениями, для одного были порченые сканы, я долго ковырялся с ними, но потом позвал админа - вместе разобрались. Я люблю науку, и мне приятно соприкасаться с ней через такие проекты.

Уйти в поле

Традиционный вид волонтёрства в России - участие в научных полевых исследованиях. Обычно добровольца обеспечивают едой и жильём, изредка оплачивают проезд. За это он что-то делает руками, ногами и мозгами: ухаживает за растениями в ботсаду, обустраивает экологические тропы в национальном парке, ведёт экологический мониторинг в заповеднике, укладывает свинцовые плиты на детекторе космических лучей и, конечно, ведёт раскопки. Бонус экспедиционной жизни - возможность посмотреть мир от Калининграда до Камчатки и от Арктики до Памира. Причём в некоторые точки другим образом вообще не попасть.

Анна Хоружая, студент-медик: Однажды я посмотрела фильм про Индиану Джонса, и моя жизнь изменилась. Появилось жгучее желание так же, как главный герой, отправиться на поиски чего-нибудь затерянного. Надеть комбинезон цвета хаки, подвязать волосы верёвкой, натянуть тяжёлые берцы, вооружиться лопатой, крупно- и мелкокалиберными кисточками и с лотком наперевес закопаться в древнем кургане времён Чингисхана или в траншее под стенами Успенского собора во Владимире… И в один прекрасный день друг рассказал, что в Великом Новгороде требуются волонтёры на раскопки. Я записалась добровольцем.

Как беспилотные автомобили будут решать вопросы жизни и смерти

Работать мне предстояло на Троицком раскопе, одном из самых старых в России. Он существует с 1973 года, здесь нашли более тысячи берестяных грамот, знаменитую Новгородскую псалтирь - восковую книгу XI века, около двадцати городских усадеб XI-XV веков и даже мастерскую художника XII века Олисея Гречина.

Как меня встретили на раскопках? Всех волонтёров распределяют по территории, поделённой на квадраты 2×2 метра, мне тоже такой достался. Находки бывают нескольких видов: массовые, которые не представляют большой ценности - черепки, кости и предметы, не относящиеся к вековому слою, в котором проходят раскопки (могло быть такое, когда, находясь в слое XV-XVI веков, ты вдруг выкапывал донышко покрытого глазурью блюдца ХХ века). А еще есть находки индивидуальные - вот они в обязательном порядке описываются, зарисовываются и отправляются на анализ.

Моё желание что-то нарыть было настолько велико, что, видимо, судьба сбросила на Троицкий раскоп сундучок с находками. Судите сами: за неполную неделю моего пребывания на раскопе нашли две (!) берестяные грамоты и большое количество ценных предметов (фрагменты конной сбруи, перстни, другие украшения). Я и сама ежедневно приносила на археологический стол то католический крестик XV-XVI веков (откуда только он здесь взялся?), то часть православного нательного крестика XVI-XVII веков, то металлическую пуговицу того же времени, то кусочки тигля. В общем, везло. Удалось даже заслужить почётный археологический титул "находчика".

С 2005 году спутник NASA Mars Reconnaissance Orbiter снимает поверхность Марса с детализацией до 25 см на пиксель. Фото: NASA

Найти пропавший спутник и полететь на Луну

Пожертвовать деньги на интересные проекты, наверное, самое простое, что можно сделать. Чтобы быть меценатом, сейчас не нужно иметь состояние герцога, как во времена Галилея.

Сегодня средства на многие исследования и разработки собирают в Сети на таких платформах, как Kickstarter или Indiegogo (аналогичные в России - Boomstarter и Planeta). Кроме того, существуют сайты, заточенные исключительно под финансирование научных исследований, например Experiment.com.

Деньги удаётся собрать даже на довольно дорогие космические проекты. Например, компания Planetary Resources в 2013 году буквально за месяц собрала 1,5 млн долларов на разработку и запуск орбитального телескопа ARKYD-100. Жертвователям была обещана возможность самостоятельно наводить телескоп и делать селфи на фоне космоса с помощью специальной камеры и экрана на корпусе. Деньги внесли 17 614 пользователей, прототип аппарата был испытан в космосе, но затем разработчики объявили о невозможности завершения проекта в задуманном виде.

Успешно прошёл испытания на орбите и другой гражданский проект - солнечный парус LightSail. Второй аппарат будет запущен в 2017 году, на него собрано 1,24 млн долларов.

А в декабре 2016-го в космос отправится российский "Маяк", собравший на платформе Boomstarter почти 2 млн рублей. Команда энтузиастов на базе Московского государственного машиностроительного университета создала пирамидку-светоотражатель из тонкой металлизированной плёнки. Обещают, что "Маяк" будет светить ярче, чем любая звезда.

Однако самая масштабная инициатива в рамках краудфандинга для космоса - это проект полёта к Луне. Его авторы собираются окончательно развеять миф о том, что американцы там не были, и сфотографировать места посадок "Аполлонов" с высоким разрешением. Аппарат должен самостоятельно выйти на окололунную орбиту, провести необходимые манёвры и снизиться до высоты десять километров над поверхностью Луны.

Проект анонсировал Виталий Егоров, популяризатор космонавтики, известный под ником Zelenyikot. Команда включает несколько человек с опытом работы в космической отрасли. На реализацию первого этапа программы: теоретическое описание, математические расчёты, создание инженерных образцов и начало разработки бортового компьютера - в прошлом году собрали 1 749 696 рублей. Общая стоимость проекта оценивается приблизительно в 10 млн долларов. Надо сказать, за Егоровым уже числится один подвиг: в 2013 году добровольцы под его началом провели успешные поиски аппарата "Марс-3" на фотографиях NASA.

Александр Бойчук, инженер-радиотехник, руководитель разработки бортового радиокомплекса лунного аппарата: Лунный спутник, созданный на общественные деньги, - это прорыв как в популяризации науки, так и в практике частных пожертвований. Со мной работают профессионалы, которые знают, что и как нужно делать, понимают, что исход миссии зависит от каждого. Такую деятельность трудно назвать хобби. Это настоящая работа, которая занимает много времени. А когда проект и интересный, и высокоинтеллектуальный, это ещё и хорошая прокачка для мозга.

Антон Громов, веб-разработчик, волонтёр: Я уже участвовал в проекте Егорова по поиску станции "Марс-6" в 2014 году, и пусть пока парашют аппарата не найден, мой вариант выглядит самым убедительным. Потом, когда возникла необходимость в обработке новых кадров, я помогал с перезапуском проекта - сделал сайт с архивом найденных вариантов, чтобы сотрудники NASA сфотографировали то, что нам нужно.

Участие в этих программах навело меня на мысль получить профильное образование и уйти в индустрию, связанную с космосом. В сети "ВКонтакте" я веду паблик, посвящённый Илону Маску, и "Космический иммигрант" - можно сказать, популяризирую науку. Я также пожертвовал некоторую сумму на лунный проект и интерактивную выставку о космосе. Опыт, который я получу, работая над лунным спутником, уникален. То, что я делаю, может много кто выполнить - бесплатно или нет. А у меня такой возможности больше не будет.

Виталий Егоров (Zelenyikot), организатор: Если кто-то пересылает пятьдесят рублей на реализацию проекта, то так он выражает своё желание поучаствовать в запуске лунного спутника. Может быть, человек и сам бы рад выточить спутник на токарном станке или запрограммировать какую-нибудь плату, но у него нет времени, а прикоснуться к космической деятельности и поспособствовать её расширению хочется. Я такую возможность даю.

К краудфандингу мы обратились не только в поисках средств, но и для пиара. Хотелось громко заявить о своей идее и, возможно, найти тех немногих инвесторов, которые готовы вкладываться в частную космонавтику. Мы пытались обратиться за помощью в академическую среду, к учёным, но они не берут попутчиков после неудачного опыта сотрудничества с китайцами. Сотрудники РАН поставили китайский спутник на "Фобос-Грунт", из-за чего пришлось менять конструкцию и сроки запуска, а полетело всё с известным результатом.

Ещё надеялись привлечь энтузиастов, готовых работать за идею. Сейчас у России нет аппаратов за пределами околоземной орбиты. Так что если молодые специалисты хотят поучаствовать в становлении отечественной дальней космонавтики, это отличная возможность.

Если говорить о личных целях, то я не хочу вечно оставаться блогером, который пишет на космическую тему и следит за счётчиком подписчиков. Я решил, что если заниматься космосом, то не на словах, а на деле. Мне иногда говорят: "Летите на Луну? Давайте лучше на Марс или ещё куда-нибудь". Я отвечаю: "Отлично! Начинай что-то делать. Я про тебя всем расскажу". Иногда останавливаешься и думаешь: "Ты же знаешь, что не полетишь на Марс и космонавтом уже не станешь". Потом оглядываешься на свою жизнь: "А чем до этого-то занимался?" Ничего лучше я в жизни не делал, поэтому стоит продолжать.

Платформа Berkeley Open Infrastructure for Network Computing для организации распределённых вычислений позволяет учёным обращаться за помощью к рядовым пользователям. Фото: boinc.edu/Francois Normandin

Не дать компьютеру бездельничать

Математические модели, которыми сейчас пользуются учёные, стали настолько сложными, что порой им не хватает мощности даже суперкомпьютеров. Что делать? В 1999 году стартовал знаменитый проект SETI@Home, (http://setiathome.ssl.berkeley.edu/) цель которого - поиск радиосигналов внеземных цивилизаций. Прослушивая небо радиотелескопами, мы регистрируем в основном шум от небесных объектов, наземных радаров и телевышек, радиоэлектроники и спутников. Различить искусственный сигнал в общем радиошуме можно, если выполнить преобразование Фурье, позволяющее выделить периодическую компоненту сигнала. Эта операция трудоёмкая сама по себе, а будучи помноженной на масштабы поиска, требует немыслимых вычислительных мощностей.

На начальном этапе данные с радиотелескопа Аресибо поступали прямиком на греющийся неподалёку суперкомпьютер. Так продолжалось до тех пор, пока дорогущую машину с дорогущим вычислительным временем не разгрузила для других задач светлая идея сотрудников Калифорнийского университета в Беркли. Они подумали: а ведь на планете Земля простаивает колоссальный сетевой суперкомпьютер, ресурсы которого в основном используются не для научных вычислений, а для более серьёзных и нужных вещей - лайканья котиков, зависания в соцсетях и просмотра порнофильмов. Речь идёт о миллионах обычных пользовательских компьютеров. Была разработана специальная платформа BOINC (Berkeley Open Infrastructure for Network Computing) - программный комплекс для организации распределённых вычислений, позволивший учёным и университетам обращаться за помощью к рядовым пользователям интернета.

Это работает так. Задача, требующая высокой производительности, - моделирование Вселенной, расшифровка генома или всё тот же поиск инопланетных сигналов - разбивается на простые задания, которые рассылаются участникам и решаются параллельно на их компьютерах. Это можно сравнить с перекладыванием апельсинов из одной коробки в другую, если принять за апельсин преобразование Фурье для одного сигнала. Очевидно, что несколько человек справятся быстрее одного, особенно если апельсины предварительно рассыпать, чтобы возле первой коробки не было толчеи.

Участник, скачавший клиентское программное обеспечение, обращается на сервер за инструкцией и загружает файлы заданий. Его компьютер выполняет их и отправляет на сервер решение, остаётся дождаться результата и призовых баллов. Участники объединяются в команды и соревнуются между собой.

Основой будущей технологической революции станут нейронные сети

Изначально созданная для SETI@Home, платформа BOINC стала открытой и сегодня используется во многих научных проектах, объединяющих миллионы участников. Первый отечественный BOINC-проект Gerasim@Home (http://gerasim.boinc.ru/) появился в 2008 году усилиями двух энтузиастов-любителей, членов российских команд распределённых вычислений. Сегодня полученные ими результаты используются для экспериментального исследования алгоритмов из теории графов.

Другой проект называется SAT@Home. (http://sat.isa.ru/pdsat/)  Его создали сотрудники двух институтов РАН. Инфраструктура - сервер, хостинг, сайт, выделенный интернет - находится в Москве. А руководитель проекта Олег Заикин - в Иркутске. Задачи, поставленные им, не подходили для институтского суперкомпьютера пиковой мощностью 1,5 терафлопса. Учёные решили обратиться за помощью к кранчерам - добровольцам, готовым поделиться ресурсами своих компьютеров. За три-четыре месяца SAT@Home догнал по производительности институтский кластер и вырвался вперёд. Ресурс, полученный в результате распределённых вычислений, уходит в основном на решение SAT - задач выполнимости булевых функций. Так работают с трудноразрешимыми вопросами в криптографии и биоинформатике.

Александр Андреев, администратор сайта BOINC.RU, руководитель команды распределённых вычислений Russia Team: Добровольцам очень важно ощущать причастность к делу, на которое они жертвуют вычислительные мощности. Постоянное общение с организатором - обмен новостями, обсуждение удач и проблем проекта, участие в предварительных тестах и локальных экспериментах - этому очень способствует. Есть у добровольцев и специфический инструмент - соревнования. Грамотно подготовленные и проведённые, они позволяют, пусть и на короткий срок (обычно 7 дней), привлечь объединённые силы нескольких команд и резко повысить вычислительную мощность проекта.

Максим Манзюк, программист, кранчер: Проект научный и предполагает определённый образ мышления. А уже образ мышления задаёт всё остальное: отношение к миру, профессию, умение разобрать ситуацию, придумать решение. Чтобы участвовать в проекте, надо просто установить BOINC-клиент на свой компьютер. Я пробовал сочинить алгоритм поиска квадратов, помогал с инфраструктурой. Параллельно работал в команде над созданием CluBORun - инструмента, который позволил бы запускать BOINC на свободных ресурсах кластеров, к которым у нас появился доступ.

Олег Заикин, руководитель проекта SAT@Home, научный сотрудник лаборатории дискретного и прикладного анализа Института динамики систем и теории управления Сибирского отделения РАН: У меня часто спрашивают, почему в России так мало проектов распределённых вычислений. А вот почему: чтобы быть организатором такого проекта, нужно нормально воспринимать вещи, которых учёные стараются избегать. В частности, необходимость постоянно общаться. Первые два месяца мне было довольно тяжело постоянно находиться в контакте с людьми: рассказывать, объяснять, выслушивать мнения и советы. Но потом втянулся. Наше сообщество существует уже пять лет, и я говорю с кранчерами на одном языке.

Проект нужно вести так, чтобы он нравился пользователям: выкладывать новости на форуме, публиковать научные и популяризаторские статьи. Кое-что вышло неожиданно. Когда после запуска всё более-менее улеглось, выяснилось, что люди на форуме весьма увлечённые - хотят расширить проект: "А давайте вы это, это и это запустите". У меня времени не было, и однажды кранчеры сказали, что и сами могут что-то сделать. Постепенно несколько человек плотно включились в работу над SAT@Home. Дошло до совместных научных публикаций.

Так, в ходе работы над проектом, я нашёл высококвалифицированных коллег. Люди безвозмездно отдают не только вычислительные ресурсы, но и своё время, знания, потому что хотят делать что-то правильное и хорошее. Я же с удовольствием этим пользуюсь - получается отличный симбиоз.

В лаборатории нейролингвистики ВШЭ добровольцев закладывают в томограф, чтобы понять, как деятельность мозга порождает речь и язык.

Побыть кроликом

Учёным постоянно нужны испытуемые. Часто исследователи решают эту проблему просто: ставят эксперименты на себе и коллегах. Но порой сотрудников одной лаборатории оказывается недостаточно, чтобы набрать нужное количество данных: их или слишком мало, или они слишком одинаковые и среди них сложно найти, скажем, чернокожих некурящих мужчин-близнецов в возрасте 40-60 лет, с детства говорящих на двух языках и исповедующих буддизм.

Тогда учёные дают объявления о поиске добровольцев, отвечающих определённым требованиям. Иногда, как в случаях с испытаниями лекарств или как в знаменитом стэнфордском тюремном эксперименте, такая работа оплачивается, но безвозмездное служение науке тоже возможно. Всё, что нужно, - это прийти в лабораторию, сдать кровь, выполнить психологические тесты, пообщаться с экспериментаторами или другими испытуемыми.

В Москве, например, всегда ищет добровольцев лаборатория нейролингвистики Высшей школы экономики. (https://www.hse.ru/neuroling/research_subjects) Испытуемым предлагают на скорость выбрать изображения, соответствующие описаниям вроде "хозяйка разбивает тарелкой вазу"; воздействуя на мозг короткими магнитными импульсами, просят назвать предметы на картинках или даже кладут в томограф, заставляя вслед за экспериментатором повторять: "Сейчас вдова допивает вишнёвый ликёр" и "Свекавошуратьплемискадасейзиузливо". Эти исследования позволят помочь людям с нарушениями речи и понять, как деятельность мозга порождает речь и язык.

Какие рабочие места человек уступит искусственному интеллекту

Дарья Попова, доброволец в лаборатории нейрофизиологии и нейрокомпьютерных интерфейсов биологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова: По специальности я лингвист, занимаюсь преподаванием и переводами. С нейрофизиологией никак не связана. В эксперимент попала случайно - увидела репост в ленте, что нужны девушки-правши. Здесь работала знакомая моей знакомой по соцсетям, и довериться ей было не так страшно, как совсем уж незнакомому человеку. Я боялась лишь не справиться с заданием.

Это была серия экспериментов по нейробиологии и нейрофизиологии. Я приходила на биофак в лабораторию - мне мазали голову солевым гелем, надевали шапку с электродами. Затем экспериментатор давал задания: спеть песенку, посчитать углы в фигурах, подвигать руками и ногами. Потом те же самые движения надо было делать вполсилы, вернее, почти не делать, а только давать соответствующий импульс пальцам рук и ног. А в конце надо было мысленно отдавать себе приказы шевелить руками-ногами, но не шевелить ими. Эти эксперименты помогут создать программу для "умных" протезов: чтобы она распознавала сигналы в голове и связывала их с определёнными движениями, сначала её надо этому обучить. Задания были в основном на умение сосредоточиться на одном действии и не отвлекаться. Это сложно и, надо сказать, выматывало. Как и необходимость мыть голову в институте.

К участию в научных экспериментах я отношусь как к любой просьбе друзей, знакомых или благотворительных организаций. Если вас просят отдать лишнюю одежду нуждающимся или предлагают посадить дерево, это естественно - идти навстречу. Вот и пошла. Люблю приносить пользу, а тут ещё и шанс узнать что-то новое о науке, пообщаться с учёными, которые тебе снисходительно всё разъяснят. Если дело выгорит, будет приятно осознавать, что я стояла у истоков.