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Fm82290
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Occitan
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Einstein@home Empty Einstein@home

le Ven 5 Avr - 16:51
Einstein@home Captur10

En écrivant cet article, je retarde légèrement la prochaine grande découverte dans l'astronomie des ondes gravitationnelles. Mon ordinateur serait - si je ne l’utilisais pas - des chiffres impossibles à comprendre que je ne comprenais pas pour des équipes de recherche que je n’ai jamais rencontrées, et c’est génial. Le prochain grand cadeau du XXIe siècle à la science: les ordinateurs des autres.

Les données du 21ème siècle sont partout. Les grands projets scientifiques le produisent à un rythme prodigieux et les installations elles-mêmes ne peuvent souvent pas suivre le rythme. Le grand collisionneur de hadrons, l'accélérateur de particules emblématique de l'installation suisse du CERN, peut générer à lui seul plus de 20 gigaoctets de données par minute. En 2010, il a généré 13 pétaoctets (13 000 000 gigaoctets) de données. En 2017, ce chiffre atteignait environ 30 pétaoctets par an, une quantité de données incroyablement importante à gérer même pour le CERN.

La solution? HiggsHunters. HiggsHunters est l’un des nombreux projets de science citoyenne visant à résoudre le problème de l’hyperinflation des données. Dans un simple défi Web, les volontaires sont invités à examiner les données du grand collisionneur de hadrons et à identifier les tendances.

La reconnaissance des formes est une compétence trivialement simple pour les humains, mais un ordinateur avec une reconnaissance des formes même proche de celle de l’homme reste trompeusement insaisissable. Les meilleures tentatives jusqu’à présent pour reproduire ce talent humain apparemment simple dans des machines reposent sur ce qu’on appelle des réseaux neuronaux, des routines dans lesquelles les "voies" de neurones dans la machine se déclenchent lors de la reconnaissance d’un motif dans un jeu de données. Basés sur un modèle simple de cerveau humain, ces algorithmes souvent encombrants sont sujets à des problèmes de comportement et sont souvent critiqués pour être considérés comme une boîte noire: il n'est pas facile de dire si un réseau de neurones qualifié a réellement remarqué la tendance voulaient ou plutôt se concentraient sur un biais subtil et dénué de sens dans les données de formation.

Le meilleur moyen de contourner ce problème est simple: plus de données. Pour former ces algorithmes, de grands jeux de données étiquetés sont essentiels. C'est là qu'intervient la partie citoyenne. En faisant en sorte que les volontaires étiquettent les jeux de données, il est possible de collecter de grandes quantités de données de formation valides, ce qui améliore considérablement la précision des algorithmes.

Hébergé sur le site Web populaire de science citoyenne, Zooniverse, HiggsHunters est l’un des nombreux projets auxquels les volontaires peuvent s’associer. D'autres projets incluent Shakespeare’s World, qui demande aux volontaires de transcrire l'écriture de Shakespeare. Le projet au nom brillant Chimp & See demande à des volontaires d’aider à caractériser le comportement des chimpanzés dans la nature. Toutes les manières de la discipline scientifique sont représentées dans la science citoyenne!

Une attitude plus passive à l'égard de la science citoyenne peut également être adoptée.

BOINC est un programme permettant aux utilisateurs de donner leur temps d’ordinateur aux projets scientifiques en cours. Tirer parti de l’inactivité des ordinateurs pour analyser les données permet aux équipes de recherche d’accroître la puissance de calcul dont elles disposent.

Ce style de science citoyenne adopte une approche presque opposée au style plus interactif mentionné ci-dessus. Alors que Zooniverse et ses projets cherchent généralement à capitaliser sur les compétences humaines, ces projets recherchent une puissance de calcul brute. Des projets tels que Amicable Numbers tentent de calculer des paires de nombres allant jusqu'à un point fort arbitraire présentant certaines caractéristiques - une compétence pour laquelle les ordinateurs excellent.

Parmi les autres projets BOINC, notons RNA World, l’identification et la classification des molécules d’ARN, et DENIS @ Home, qui simule un cœur.

LHC @ Home ajoute votre ordinateur au réseau d’ordinateurs déjà ridiculement grand dont dispose le CERN. Einstein @ Home recherche des pulsars à l'aide de données astronomiques radio, à rayons gamma et à ondes gravitationnelles. La découverte du boson de Higgs a remporté le prix Nobel de physique 2013 et l'observation des ondes gravitationnelles gagnée en 2017.

L’un des prix Nobel 2019 pourrait encore être attribué à des données traitées par votre ordinateur. Et cela, encore une fois, est brillant.

Tags: science citoyenne, projets, recherche, science, STEM, étudiant
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