[烛光生存狂]-主动PSK——公益性分布式计算项目介绍

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【徘徊在荒野中的狼】

与其坐以待毙，不如主动出击。现搜集部分个人认为与PSK相关的公益性分布式计算项目介绍给大家，让我们联合起来，利用手中闲置的资源共同避免灾难的发生。

首先介绍分布式计算

中国分布式计算总站：http://www.equn.com

什么是分布式计算

分布式计算是一门计算机科学，主要研究分布式系统。一个分布式系统包括若干通过网络互联的计算机。这些计算机互相配合以完成一个共同的目标（我们将这个共同的目标称为“项目”）。具体的过程是：将需要进行大量计算的项目数据分割成小块，由多台计算机分别计算，再上传运算结果后统一合并得出数据结论。在分布式系统上运行的计算机程序称为分布式计算程序；分布式编程就是编写上述程序的过程。

分布式计算的工作方式

项目方把大的计算任务分割成小块（任务单元），通过互联网分发给志愿者进行计算，志愿者计算完成后再通过网络把各自的计算结果返回到项目方的服务器。

为什么需要分布式计算

可以帮助一些缺乏研究资金的、公益性质的科学研究，加速人类的科学进程

有效利用全世界联网机器的闲置处理能力

向大众普及科学意识

所有科学研究都可以用分布式计算来解决吗

不是，如上分布式计算的工作方式，该类科学研究必须是可能通过计算来解决全部或部分问题，而且其计算过程必须比较容易被分割成个人计算机的处理能力能够接受的大小，因此，分布式计算并不适用于所有的科学研究。

分布式计算安全吗

对用户方来说，加入任何一个项目前，您必须确保您可以信任项目的研制方，主要涉及两方面：

个人计算机上的隐私数据，您从项目方下载的计算程序，运行在本机，而且可以访问网络，因此，只有可靠的项目方才能保证您计算机上的隐私数据不会恶意的取走、修改等。

个人计算机的寿命，虽然分布式计算的计算程序一般运行在最低优先级，不会对您的日常使用造成影响，但计算程序全负荷运行时仍会对计算机的各个部件造成一定压力，要了解更多请查看分布式计算对计算机软硬件的影响。

对项目方来说，参加分布式计算的志愿者毕竟不是项目方自己的人员，并不是全体可信任，因此必须引入一定的冗余计算机制，才防止计算错误、恶意作弊等。

继续阅读

如何参加分布式计算： http://www.equn.com/wiki/%E6%96%B0%E6%89%8B%E6%8C%87%E5%8D%97:%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%8F%82%E5%8A%A0%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E8%AE%A1%E7%AE%97

分布式计算常见问答：http://www.equn.com/wiki/%E6%96%B0%E6%89%8B%E6%8C%87%E5%8D%97:%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E7%AD%94

如何寻求帮助：http://www.equn.com/wiki/%E6%96%B0%E6%89%8B%E6%8C%87%E5%8D%97:%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%AF%BB%E6%B1%82%E5%B8%AE%E5%8A%A9

下面分帖介绍各个与PSK相关的公益性分布式计算项目。

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【徘徊在荒野中的狼】

刚刚发到一半帖子不见了

，懒得重发，请移步：http://www.sinzer.com/bbs/thread-53680-1-1.html

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【深谋远虑我猫总】

我辛苦点，转上去吧。

Orbit@Home 是一个基于 BOINC 平台的分布式计算项目，该项目利用 ORSA（Orbit Reconstruction, Simulation and Analysis）软件来监测近地天体及其可能导致的撞击危害。

The Quake Catcher Network（QCN）是一个利用因特网上的电脑来研究、教育和宣传地震学的项目。您可以下载和运行一个免费的程序在您的计算机上参与项目研究。目前只有某些内置加速度感应器的 Mac（OS X）PPC和Intel笔记本电脑被支持。

Stardust@home 是一个公众科研项目，它希望志愿者来帮助搜索星际尘埃撞击所产生的痕迹，该项目于 2006 年 1 月开始正式运行。

从 2000 年的 2 月到 5 月，以及 2002 年的 8 月到 12 月，星尘号飞船将它的“星际尘埃收集器”（SIDC），也就是总面积约为 0.1 平方米的一些气凝胶块，暴露在星际尘埃中。该收集器包含了大约 130 块 1 到 3 厘米厚的、固定在铝制腔体内硅基气凝胶。

为了寻找星际尘埃的撞击位置，气凝胶上总共有超过 70 万个的位置都得在高倍放大后拍摄成照片，而这其中每一个位置都要拍摄 40 张，然后就组成了我们所说的“焦片”（focus movie）。Stardust@home 将把这些影片分发给网络上的志愿者。和一般的分布式计算项目不同，它不需要占用计算机的计算能力，而只是通过计算机来给志愿者分发任务。这种方法和以前的用于寻找火星上的火山的 Clickworkers 项目相似。

志愿者必须通过一个测试后才能正式参与本项目。一旦完成注册并通过测试，志愿者就可以说访问基于网页的“虚拟显微镜”，然后就可以通过上下调整焦平面来开始搜索星尘撞击的痕迹了。

作为对志愿者的鼓励，Stardust@home 将允许第一个找到特殊星尘颗粒的人来给该颗粒取名，另外，发现这些特殊颗粒的人将在相关的科学出版物上被列为合作作者。

RNA World (beta) 将互联网上的计算机联合起来组成一台分布式的超级计算机，并用来进行 RNA 相关的研究。

RNA World (beta) 的项目组位于德国，属于 Rechenkraft.net e.V. 研究机构。

DNA@home 是由美国伦斯勒理工学院主办的基于 BOINC 平台分布式计算项目，项目试图寻找人类基因规律。

[编辑] 项目简介 DNA@Home 的目标是探索是什么在调控 DNA 中的基因。你曾经注意到表皮细胞与肌肉细胞截然不同，和骨细胞也是千差万别？实际上你身体里的每个细胞都拥有你基因组里的全部基因。这种区别是因为不是所有基因都一直处在开启状态。根据细胞的类型和特定的时刻细胞要做的工作，只有基因组的一个子集起作用，剩下的都被关闭。DNA@home 利用你的志愿计算机，采用统计学算法来揭开这种差异性调控的秘密。

基因调控的主要手段是转录层次的，一种叫做聚合酶的分子从基因的首端到末端阅读 DNA ，创造出信使 RNA 。另一种叫做转录因子的分子连接在 DNA 上临近基因开始处，可以帮助恢复聚合酶或者妨碍/抑制聚合酶。是否绑定了这些转录因子就决定了基因是处在开启还是关闭状态。不过通常情况下，科学家并不知道哪个转录因子负责调控哪个基因。

转录因子有“指纹”，一种特定的短而粗的 DNA 序列中的核苷酸“字母”模式，但许多情况下我们不知道这些模式是什么。我们的软件会寻找在多个基因开始处大致相似，并在相关物种基因组相应位置大致相同的的短核苷酸序列。因为 DNA 序列非常庞大,由从数百万到数十亿个核苷酸组成，而这些序列很短，而且只存在与一点和下一点之间，这项工作是真正的大海捞针，需要大量的计算能力。我们希望您的电脑能提供帮助。

我们当前的计划涉及处理结核杆菌的基因组来全面理解结核菌是如何实现它的功能的——这样其他人可以利用这个信息来阻断这个每年导致数百万人死亡的疾病的传播。我们还计划处理鼠疫耶尔森菌，腺鼠疫的致病原。

DNA@Home 由伦斯勒理工学院主办。

我们的使命是：研究和设计新的算法，以解决生命科学和环境可持续发展上的问题。

最近反常的天气事件引起了人们关于人类活动影响全球气候的讨论。现在，你可以帮助我们确定人类活动在多大程度上引发了反常天气事件（如2000年秋季英国发生的洪水）。我们邀请您在个人电脑中下载并运行模拟全球气候变化的高分辨率计算任务。其中半数计算任务将模拟存在人为因素影响时的气候变化，另外半数模拟不含人为因素影响时的气候变化。通过比较这两种模拟结果，我们将探究人类活动可能导致反常气候的风险。感谢您的帮助，请加入这个项目吧！

该项目得到了世界自然基金会的支持，是 ClimatePrediction.Net 的一个子项目。如果您正在计算 ClimatePrediction.Net 或 BBC Climate Change 的任务，那么请在计算结束后再参加 Seasonal Attribution 项目。

Climateprediction.net 项目的简称为 CPDN，由英国牛津大学发起。

CPDN 项目是试图预测21世纪气候的一项实验。当前的主流科学认为，地球的气候会变暖。人类文明诞生时所处的年代正是第4冰期和第5冰期的间隔期，是一个比较暖和的地质时代。而到了现在，这个间隔期已经到了末期，在未来的几百年内很可能会进入第5冰期。而由于气象的复杂性，其长期变化规律一直没有较好的理论，人类也就无法预知第5冰期将具体在什么时间到来，也不知道气候会变暖多少。

CPDN 正是为研究气候长期变化而开展的一个利用分布式计算强大计算力的科学研究项目，CPDN 的研究数据、结论都是无偿的、公开的。

CPDN 运算耗时较长，占用内存和硬盘空间极大，不建议在配置较低的计算机上进行计算。

就是用大家的电脑来进行大规模运算，和分布式编译类似。

感谢行者户外网管Mebius 的文章。

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【徘徊在荒野中的狼】

World Community Grid，中文译名为“世界共同体网格计划”或“世界公共网格”。是由 IBM 公司主持的一项基于互联网的公益性分布式计算项目，开始于2004年11月16日。该项目将联合分布于世界各地的志愿者们提供的计算资源，用于一些能为全人类带来福音的大型科学研究项目。

项目介绍

World Community Grid 创立之初是基于 Grid.org 的平台搭建的，之后于 2007 年开始全面迁移至 BOINC 平台。World Community Grid 在底层计算平台的基础上，为具体的计算项目提供了一个更高层次的计算平台。

随着研究课题的增加，World Community Grid 逐渐发展成为一个医药、生物和环境等各种方面研究类的分布式计算平台。目前正在该平台上运行的子项目包括有：

* Computing for Clean Water（清水计算，清华大学主持项目）

* The Clean Energy Project - Phase 2（清洁能源项目，目前进行到第二阶段）

* Discovering Dengue Drugs - Together（发现治疗疗登革热的药物－齐心协力，目前进行到第二阶段）

* Help Cure Muscular Dystrophy（治疗肌肉萎缩症，目前进行第二阶段）

* Help Fight Childhood Cancer（对抗儿童癌症）

* Help Conquer Cancer（征服癌症）

* Human Proteome Folding（人类蛋白质组折叠，目前进行第二阶段）

* FightAIDS@home（对抗艾滋）

曾经在该平台上运行的子项目包括有：

* Influenza Antiviral Drug Search（寻找对付流感病毒的药物）

* The Clean Energy Project（清洁能源项目）

* Nutritious Rice for the World （全球营养水稻）

* AfricanClimate@Home（开发非洲气候模型）

* Genome Comparison(基因组比较)

* Help Defeat Cancer（对抗癌症）

详细：http://www.equn.com/wiki/World_Community_Grid

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【徘徊在荒野中的狼】

MindModeling@Home (Beta) 是一个利用志愿计算资源研究认知科学的项目。该研究的重点是使用可计算的认知过程模型，更深入地了解人类思维。我们需要你的帮助，参与研究人类思维的原理和过程，以调节和改善人类的学习活动和行为。欢迎加入我们！MindModeling@home 是非盈利项目。

MindModeling@Home (Beta) 由俄亥俄州的代顿大学研究院主持。

详细：http://www.equn.com/wiki/MindModeling%40Home

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【徘徊在荒野中的狼】

FreeHAL@home是分析和改进开源语言学网络FreeHAL的研究项目。你可以在你的计算机上通过下载并且运行免费的程序来参加本项目。

FreeHAL@home为FreeHAL提供支持。FreeHAL使用语义网络、单词系统、一些语言数据库和语言特征，以模仿人进行交流。程序支持各种语言，通过与程序的通讯(使用键盘的方式)来提高FreeHAL的知识数据库。它支持德语和英语。

详细：http://www.equn.com/wiki/FreeHAL%40home

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【明晰职场哲学的野牛】

特别提示：本帖子在 2011-4-18 21:14:03 由用户 jhydra 编辑过

恩，恩，我都算了8-9年了，合计70多万分了

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【徘徊在荒野中的狼】

楼上握个手。

愿更多人参与。

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【徘徊在荒野中的狼】

Virtual Prairie:我们的使命是：研究和设计新的算法，以解决生命科学和环境可持续发展上的问题。

详细：http://www.equn.com/wiki/Virtual_Prairie

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【徘徊在荒野中的狼】

CAS@home 是由中国科学院高能物理研究所主办的分布式计算项目，由科学院信息办牵头，若干中国科学院的研究所参与，目标是促进志愿计算在中国科学院乃至中国科学界的普及。

项目任务分四个部分：

* 为中国科学院的科学家们组织两次实践性的志愿计算研讨会。

* 为了便于中国科学院的科学家研究志愿计算发起三个引导性的应用。

* 为中国的科学家们创建一个包含志愿计算基本信息的网站。

* 探索在本项目完成以后的志愿计算在中国的发展。

该项目规划中建议由中国科学院信息办牵头，包括清华大学、高能物理研究所（IHEP）、计算机技术研究所（ICT）和计算机网络信息中心（CNIC）等若干研究所联合参与。

计算研究项目：

* 中科院计算技术研究所 - 蛋白质结构预测

o 理解蛋白质的结构能够使我们了解蛋白质的功能和机制，从而使人类在分子的尺度上认知生命过程。当前，随着DNA测序技术的飞速发展，已经有超过700万条蛋白质序列存放在了UniProtKB/TrEMBL等数据库中。但是，只有5万多条序列被实验完整的测得了结构。这之间的巨大空隙和对于蛋白质结构的迫切需求把用计算的方法预测结构推到了至关重要的位置上。

不幸的是，计算方法来预测结构需要大量的计算时间。举例来说，穿线法（threading）是目前非常实用和主流的方法，由于它需要把要预测的目标序列和数据库中的每一个模板做联配，因此是非常耗费时间的。志愿计算正好为其提供了一中很好的计算资源。

基于short-cut现象，这个应用（SCThread）实现了一个非常高效的穿线法。Short-cut普遍出现在结构非常相似的两个蛋白的联配之中，对于这样的蛋白对，已有的穿线算法很难识别他们之间的结构相似性，因而也就很难得到最优的联配。我们根据观察，设计了一个新的打分函数，其中的一个打分项能够专门处理short-cut现象。而且，对于这个打分函数，动态规划算法仍然能够得到它的最优解。我们把这个方法和已有的穿线算法进行了比较，在有short-cut的蛋白对上，这种方法能够极大的提高联配准确度；另外在其他情况下，我们的方法也表现的非常好。

详细：http://www.equn.com/wiki/CAS%40home

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