Plegable en casa

Folding@Home (F@H, FAH) es un proyecto de computación distribuida para la simulación por computadora del plegamiento de proteínas . El proyecto fue lanzado el 1 de octubre de 2000 por científicos de la Universidad de Stanford . En julio de 2008,  era el mayor proyecto de computación distribuida, tanto en términos de potencia como de número de participantes [4] . En 2017, Bitcoin se convirtió en el mayor proyecto de computación distribuida , superando a Folding@Home [5] .

Una vez completado, el proyecto Genome@home se conectó a Folding@home.

Propósito y significado del proyecto

El objetivo del proyecto es comprender mejor las causas de las enfermedades causadas por proteínas defectuosas, como el Alzheimer , el Parkinson , la diabetes tipo 2 , la enfermedad de Creutzfeldt-Jakob (enfermedad de las vacas locas), la esclerosis y diversas formas de cáncer , mediante el modelado los procesos de plegamiento/desdoblamiento de moléculas de proteína . Hasta la fecha, el proyecto Folding@home ha simulado con éxito el proceso de plegamiento de moléculas de proteína en 5-10 µs, miles de veces más que los intentos de modelado anteriores.

En 2007, el proyecto logró modelar el plegamiento de proteínas en un intervalo de tiempo de milisegundos (proteína NTL9), en 2010, en un intervalo de tiempo de 10 milisegundos (ACBP).

Según los resultados del experimento, se publicaron más de 212 artículos científicos [6] .

Principios de funcionamiento

Para realizar los cálculos, Folding@home no utiliza una supercomputadora , sino la potencia informática de cientos de miles de computadoras personales de todo el mundo. Para participar en el proyecto, una persona debe descargar un pequeño programa de cliente. El programa del cliente Folding@Home se ejecuta en segundo plano y realiza cálculos solo cuando otras aplicaciones no están utilizando por completo los recursos del procesador.

El programa cliente Folding@home se conecta periódicamente al servidor para recibir la siguiente porción de datos para los cálculos. Después de completar los cálculos, sus resultados se devuelven.

Los participantes del proyecto pueden ver las estadísticas de su contribución. Cada participante puede ejecutar el programa cliente en una o más computadoras, puede unirse a uno de los equipos.

Estado actual de las cosas

El 4 de febrero de 2015, alrededor de 8,2 millones de núcleos estaban activos en el proyecto Folding@Home [7] . El rendimiento total fue de 9,3 petaflops .

En 2007, el Libro Guinness de los Récords reconoció el proyecto Folding@Home como la red informática distribuida más potente.

En los últimos años, el interés en el proyecto ha disminuido debido a la creciente popularidad de la minería de criptomonedas, que le permite recibir un ingreso hipotético y pagar el equipo en solo unos años.

El 27 de febrero de 2020, Gregory Bowman anunció que el proyecto Folding@Home se suma al estudio del coronavirus 2019-nCoV [8] .

A principios de marzo de 2020, la potencia informática total del proyecto Folding@Home era de 98,7 petaflops [9] .

Para 2020, hubo 4 proyectos (tipos de tareas) en F@H para la CPU y 24 para la GPU.

El 14 de marzo de 2020, Nvidia hizo un llamado a los jugadores para que usaran el poder de sus computadoras domésticas para combatir el coronavirus [10] . Unos días después, CoreWeave, el minero más grande de EE. UU. en la cadena de bloques Ethereum, anunció que se unía a la lucha contra el coronavirus [11] . El gigante ruso de las telecomunicaciones MTS tampoco se quedó al margen y anunció que sus recursos en la nube se destinarían al proyecto Folding@Home con el fin de acelerar el trabajo para encontrar una cura para el nuevo coronavirus [12] .

Cuatro semanas después de la inclusión de F@H en la lucha contra el coronavirus, Greg Bowman informó que 400.000 voluntarios de todo el mundo se habían sumado al proyecto [13] . Con la afluencia de nuevos usuarios tras el anuncio de que F@H se suma a la lucha contra el nuevo coronavirus, la capacidad del proyecto ha aumentado hasta los 470 petaflops. Por lo tanto, el proyecto Folding@Home puede llamarse la supercomputadora más poderosa del mundo, solo superada por Bitcoin , cuya potencia es de 80,704,291 [14] petaflops. A modo de comparación, la primera línea en el ranking mundial de supercomputadoras TOP500 está ocupada por el sistema Summit con un rendimiento máximo teórico de alrededor de 200 petaflops.

El 26 de marzo de 2020, la potencia informática total de la red superó los 1,5 exaflops, que es casi igual al rendimiento total de todas las supercomputadoras en el ranking mundial TOP500  : 1,65 exaflops. [quince]

El 26 de abril de 2020, la potencia informática total de la red superó los 2,7 exaflops.

El 5 de abril de 2021, la potencia informática total de la red se redujo a 0,197 exaflops.

Plataformas presentes y futuras del proyecto

Los participantes en cualquier proyecto de computación distribuida siempre se esfuerzan por expandirlo a plataformas prometedoras tanto actuales como nuevas. Por supuesto, esto también se aplica a Folding@Home, pero para crear un cliente para una nueva plataforma, cada plataforma se evalúa mediante dos parámetros simples [16] :

• la velocidad de los sistemas en la nueva plataforma;
• la cantidad de sistemas en una plataforma determinada que potencialmente pueden conectarse al proyecto.

La principal plataforma para el proyecto a partir de principios de 2013 son los procesadores de computadora personal ( CPU ) multinúcleo . La mayor cantidad de trabajos (trabajos) se forma para esta plataforma. Los procesadores de un solo núcleo, aunque compatibles con el proyecto, encuentran cada vez menos uso debido a la necesidad de leer rápidamente los trabajos. Destacan los Big Jobs (BJ) especiales, que requieren 16 o más núcleos/hilos computacionales en el procesador.

Las plataformas más prometedoras para el proyecto son las unidades de procesamiento de gráficos ( GPU ). La peculiaridad de esta plataforma es que muchos hilos se ejecutan en paralelo en la GPU, por lo que se logra una superioridad en la velocidad de cálculo sobre las CPU más modernas de Intel y AMD . Según los organizadores del proyecto, los procesadores gráficos modernos tienen limitaciones en los cálculos realizados asociados con su especialización más estrecha, por lo que no pueden reemplazar completamente a los procesadores convencionales en el proyecto. Sin embargo, en esos cálculos, cuando son aplicables, los organizadores del proyecto hablan de una ventaja de 40 veces de la GPU sobre el procesador Intel Pentium 4 "promedio" , y los resultados prácticos de los primeros días de la versión beta del cliente mostraron una ventaja de aproximadamente 70 veces de esta plataforma sobre el procesador "promedio" que participa en el proyecto.

También se puso a disposición para uso abierto un cliente para los procesadores Cell utilizados en Sony PlayStation 3 . Estos procesadores también son multihilo (multi-core), lo que les otorga ventajas frente a las CPU convencionales, que actualmente tienen un máximo de 15 núcleos. El 6 de noviembre de 2012, esta sección del proyecto se terminó por unos cinco años.

Los creadores del proyecto se esfuerzan por hacer que sea lo más fácil posible para los usuarios conectarse al proyecto. Si anteriormente, para usar la CPU y la GPU, era necesario iniciar y configurar dos clientes diferentes, a partir de la versión 7, un programa cliente puede usar tanto la CPU como una o más GPU compatibles instaladas en la computadora.

La versión de cliente 7.x está disponible para los sistemas operativos más comunes Windows x86 y x64, Mac OS X (solo para procesadores Intel), Linux x86 y x64.

Comparación con otros sistemas moleculares

Rosetta@home  es un proyecto de computación distribuida destinado a la predicción de estructuras de proteínas y es uno de los sistemas más precisos para la predicción de estructuras terciarias. [17] [18] Debido a que Rosetta solo predice el estado plegado final sin modelar el proceso de plegado en sí, Rosetta@home y Folding@home se enfocan en diferentes problemas moleculares. [19] El laboratorio de Pande puede usar los estados conformacionales del software Rosetta en el modelo de estado de Markov como puntos de partida para el modelado en Folding@home. [20] Por el contrario, los algoritmos de predicción de estructuras se pueden mejorar utilizando modelos termodinámicos y cinéticos y aspectos de muestreo para modelar el plegamiento de proteínas. [21] [22] Así, Folding@home y Rosetta@home se complementan. [23]

Equipos CIS en el proyecto

Ruso

• TSC! Rusia (número de equipo 47191) es el equipo ruso más antiguo y productivo del proyecto.
• Rusia (equipo número 279).
• 22siglo (número de equipo 241477).
• PPRu (número de equipo 258709).

Notas

1. ↑ Folding@home - Licencia (enlace descendente) . Consultado el 12 de julio de 2009. Archivado desde el original el 16 de julio de 2011. (indefinido) 
2. ↑ 1 2 3 http://folding.stanford.edu/home/guide
3. ↑ https://www.freshports.org/biology/linux-foldingathome
4. ↑ A partir del 16 de junio de 2008, el número total de participantes del proyecto fue de 1 006 595 usuarios (usando 3 149 921 procesadores ), mientras que 834 261 usuarios participaron en el proyecto SETI@home más cercano . Las capacidades de ambos proyectos (al 16 de junio de 2008 ) ascendieron a 2577 (julio de 2008) y 541 teraflops , respectivamente .
5. ↑ Gráfico de tasa de hash de Bitcoin . Consultado el 25 de diciembre de 2017. Archivado desde el original el 25 de diciembre de 2017. (indefinido)
6. ↑ Folding@home - Papeles . Consultado el 2 de abril de 2020. Archivado desde el original el 28 de marzo de 2020. (indefinido)
7. ↑ Folding@home - Estadísticas de clientes por sistema operativo . Fecha de acceso: 15 de mayo de 2013. Archivado desde el original el 28 de noviembre de 2012. (indefinido)
8. ↑ Folding@home retoma la lucha contra el COVID-19/2019-  nCoV . Consultado el 22 de marzo de 2020. Archivado desde el original el 28 de agosto de 2020.
9. ↑ Pandelab. Estadísticas de clientes por sistema operativo . Foldingathome.org. Consultado el 10 de mayo de 2019. Archivado desde el original el 8 de abril de 2020. (indefinido)
10. ↑ NVIDIA insta a los jugadores a usar sus PC para luchar contra el COVID-19 . 3DNews - Resumen digital diario. Consultado el 22 de marzo de 2020. Archivado desde el original el 17 de marzo de 2020. (Ruso)
11. ↑ Miles de estas computadoras extraían criptomonedas. Ahora están trabajando en la  investigación del coronavirus . CoinDesk (19 de marzo de 2020). Consultado el 22 de marzo de 2020. Archivado desde el original el 22 de marzo de 2020.
12. ↑ La nube de MTS apoyará el proyecto Folding@Home para encontrar una cura para el nuevo coronavirus . ServerNews - todo, desde el mundo de la alta potencia. Consultado el 22 de marzo de 2020. Archivado desde el original el 20 de marzo de 2020. (Ruso)
13. ↑ Más de 400.000 voluntarios se sumaron a la búsqueda de una cura para el coronavirus a través del proyecto Folding@Home . 3DNews - Resumen digital diario. Consultado el 22 de marzo de 2020. Archivado desde el original el 22 de marzo de 2020. (Ruso)
14. ↑ Gráficos de Bitcoin | red bitcoin . bitcoincharts.com. Consultado el 10 de septiembre de 2019. Archivado desde el original el 11 de septiembre de 2019. (indefinido)
15. ↑ Antón Shilov. Folding@Home alcanza la exaescala: 1 500 000 000 000 000 000 operaciones por segundo para COVID-19 . www.anandtech.com Consultado el 27 de marzo de 2020. Archivado desde el original el 26 de marzo de 2020. (indefinido)
16. ↑ Debido al deseo del proyecto de aumentar el tamaño de los trabajos y analizar tiempos de plegamiento de proteínas más prolongados, la velocidad del sistema tiene una mayor influencia en la decisión de migrar al cliente a una nueva plataforma que la cantidad posible de sistemas que se conectarán al proyecto .
17. ↑ Lensink MF, Méndez R., Wodak SJ Acoplamiento y puntuación de complejos de proteínas: CAPRI 3.ª edición  //  Proteins : journal. - 2007. - diciembre ( vol. 69 , no. 4 ). - P. 704-718 . - doi : 10.1002/prot.21804 . —PMID 17918726 .
18. ↑ Gregory R. Bowman y Vijay S. Pande. El templado simulado proporciona información sobre la función de puntuación de Rosetta de baja resolución  // Proteínas: estructura, función y  bioinformática : diario. - 2009. - Vol. 74 , núm. 3 . - Pág. 777-788 . -doi : 10.1002/ prot.22210 . —PMID 18767152 .
19. ↑ Gen_X_Accord, Vijay Pande. Plegable en casa vs. Rosetta@casa . Foros de Rosetta@home . Universidad de Washington (11 de junio de 2006). Consultado el 6 de abril de 2012. Archivado desde el original el 4 de agosto de 2012. (indefinido)
20. ↑ TJ Lane (miembro del laboratorio Pande). Re: Curso de plegamiento de proteínas granuladas en menos de 10 minutos . Plegable@en casa . Grupo phpBB (9 de junio de 2011). Fecha de acceso: 26 de febrero de 2012. Archivado desde el original el 4 de agosto de 2012. (indefinido)
21. ↑ GR Bowman y VS Pande. Los roles de la entropía y la cinética en la predicción de estructuras  (inglés)  // PLoS ONE  : revista / Hofmann, Andreas. - 2009. - Vol. 4 , núm. 6 _ — P.e5840 . -doi : 10.1371 / journal.pone.0005840 . - . —PMID 19513117 .
22. ↑ Bojan Zagrovic, Christopher D. Snow, Siraj Khaliq, Michael R. Shirts y Vijay S. Pande. Estructura media similar a la nativa en el conjunto desplegado de proteínas pequeñas  //  Journal of Molecular Biology : diario. - 2002. - vol. 323 , núm. 1 . - pág. 153-164 . - doi : 10.1016/S0022-2836(02)00888-4 . —PMID 12368107 .
23. ↑ Vijay Pande. Re: colaborando con la competencia . Plegable@en casa . Grupo phpBB (26 de abril de 2008). Fecha de acceso: 26 de febrero de 2012. Archivado desde el original el 4 de agosto de 2012. (indefinido)

Véase también

• plegable
• Cálculos voluntarios
• BOINC
• La paradoja de Levinthal

Enlaces

• Sitio oficial Archivado el 21 de septiembre de 2012.  (Inglés)
• Versión rusa del sitio oficial Copia de archivo del 3 de agosto de 2008 en Wayback Machine
• "Se crea la primera proteína artificial del mundo"  : un artículo sobre el éxito de Folding@home
• Comparación de proyectos de computación distribuida biomédica
• Kakao Stats  (inglés)  : estadísticas detalladas sobre equipos y participantes.
• Estadísticas de ExtremeOverclocking Archivado el 8 de diciembre de 2007 en Wayback Machine  (inglés)  : estadísticas detalladas sobre equipos y participantes.
• Serguéi Viliánov. Folding@home: una batalla virtual por el bien de la humanidad . 3DNews.ru (2 de junio de 2010). Consultado el 4 de junio de 2010. Archivado desde el original el 6 de junio de 2010. (indefinido)

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