Har du noen gang ønsket å hjelpe deg på et felt av vitenskapelig interesse? Kanskje ønsket er der, men du mangler universitetsgrader for å gå inn i en karriere for det. Hvis det er tilfelle, kan du være interessert i å lære at du kan donere datamaskinens prosessorkraft for å hjelpe deg med å knase vitenskapelige data for å hjelpe sammen med informasjon som forskere kan bruke.

Tanken er at et bestemt vitenskapelig satsing må samle en stor mengde data for å fremme sitt felt. For å gjøre noe nyttig med disse dataene, trenger de databehandlingskraft til å kile over sifrene og lage informasjon fra den. Problemet er at dataene er så store, de kan ikke komme igjennom det på en dag, en uke, til og med måneder med egne datamaskiner. Det de trenger er folk å ta opp våpen og hjelpe knase data ved siden av dem. Det er her du kommer inn, ved å skrive inn din PC i et basseng av frivillige i en prosess kjent som " frivillig distribuert databehandling. ”

Når du blir med et distribuert dataprosjekt, får du en del av dataene til å jobbe med. Ikke bekymre deg for å faktisk gjøre arbeid; Prosjektet vil gi datamaskinen noen data og instruksjoner om hva de skal gjøre, slik at du kan la den behandle dataene alene. Appellen til disse prosjektene er at den kan bruke ledig prosessorkraft. Hvis du gjør lavintensitetsaktiviteter eller lar PCen gå tom for en bemerkelsesverdig tid, vil disse prosjektene "fylle gapet" ved å bruke den ekstra kraften til å behandle data.

Nå som du vet om distribuert databehandling, la oss ta en titt på noen få eksempler. Et advarsel, men: Disse prosjektene kan være systemintensive hvis du tillater dem å være. Folk bruker noen ganger disse prosjektene for å teste stabiliteten og maksimal temperatur på maskinvaren. Pass på at disse programmene ikke beskatter systemet til høye temperaturer, ellers kan det hende at det ikke er mulig å gjøre noe arbeid!

1. Folding @ home

Folding @ home er sannsynligvis et av de mest kjente eksemplene på denne listen. Prosjektet spesialiserer seg på å studere hvordan proteiner samler seg selv eller "fold". Den virkelige nøkkelen til studien er imidlertid når proteiner ikke foldes ganske godt . Proteiner som ikke bretter seg riktig kan forårsake store problemer, for eksempel Alzheimers og Parkinsons sykdom. Ved å analysere proteinfolding kan forskere analysere hva som går galt og utvikle medisin for å løse det.

Ved å legge inn datamaskinen i bassenget for Folding @ home, vil den bli brukt til å analysere proteinfolding for å hjelpe forskere til å knekke proteinfoldingens mysterium. Du kan til og med legge inn lag av likesinnede entusiaster og kollektivt tjene forskningskredit for arbeidet. Folding @ home kommer med tre intensitetsnivåer, slik at du kan slå den ned hvis den viser seg å være for plagsom.

2. SETI @ home

SETI @ home virker på en enkel premiss at hvis mennesker bruker radiobølger til å kommunisere med hverandre, er det en sjanse for at romvesener gjør det også bra. Hvis romvesener bruker radiobølger, er det mulig at noen av disse bølgene vil passere av jorden når de overføres til rommet. SETI @ homes mål er å overvåke radiobølgene som omgir oss, så analyser dem for å prøve å finne overføringer mellom støyen som kan ha blitt sendt av vesener fra en annen planet.

Hvorvidt du er en ivrig tro på det ytre liv, er SETI et ganske interessant prosjekt å hjelpe. I hovedsak vil du være med på å jakte på bevis for at det faktisk finnes liv der ute. Hvis du er en ivrig fremmede fan som ser etter UFOer i natthimmelen, kan dette være for deg!

3. ClimatePrediction

Går fra fremmede verdener tilbake til vår egen, ClimatePrediction.net prøver å takle problemet med å forutsi tilstanden til jordens klima. Gitt klimaendringen, er det viktig å nøyaktig forutsi hva forgreningene er av global oppvarming, hva som kan skje, og hva vi må gjøre for å takle det verste det har å tilby. Dette inkluderer mye data som må behandles slik at det kan presenteres på en måte vi kan lese og bruke. Ved å legge inn datamaskinen din i ClimatePrediction, vil din PC gjøre sin rolle i å kutte sammen hva vårt fremtidss klima kan se ut.

4. Asteroider @ hjem

Hvis du er en ivrig stargazer, kan du sikkert finne et nytt hjem på Asteroids @ home. Astronomer fra hele verden har samlet data for å analysere asteroider rundt vårt solsystem, men trenger hjelp til å behandle det. Ved å bruke disse dataene kan datamaskinen hjelpe deg med å avdekke form og sminke av en bestemt asteroid. Asteroider @ home hevder at all denne datainnsamlingen er nøkkelen til å forstå hvordan solsystemet startet og utviklet seg.

Hvis du vil se resultatene som Asteroids @ home har oppnådd, kan du gjøre det over på deres resultatside.

5. DreamLab

DreamLab er et interessant eksempel. Mens eksemplene ovenfor fokuserer på datamaskiner, fokuserer DreamLab spesielt på mobile enheter. Gitt hvordan vi forlater våre telefoner og tabletter i tomgang i lange perioder, er DreamLabs mål å slå denne fritiden inn i prosessorkraft for å løse kreft. Når du starter opp appen, kan du velge spesifikt hva slags kreft du vil donere prosessorkraften til. Når en gang er ferdig, vil DreamLab bruke enhetens ledig tid til å begynne å jobbe seg gjennom dataene som er gitt til den. Tanken bak dette prosjektet er at du kan la enheten være plugget inn over natten, og DreamLab vil mulle over dataene mens du sover - derav navnet "DreamLab".

6. Eve Online's Project Discovery

Litt annerledes enn resten av gruppen, men fortsatt verdt å nevne! Hvis du ikke liker ideen om passivt crunching av data og har lyst på noe praktisk, kan du prøve Project Discovery i stedet. Det er et mini-spill bygget i mellomrom MMO-spillet "Eve Online", hvor spillerne aktivt kan analysere og peke ut mønstre i proteinstruktur for å tjene seg i spillbelønninger.

Mens oppdragsgivere og belønninger er fiktive, er studiene alt annet enn! Når du er ferdig, blir resultatet sendt til andre spillere for å bekrefte at det er legitimt. Når det er gjort, sendes dataene du sendte til Human Protein Atlas for å hjelpe proteinstudier. Det er mye mer moro enn å forlate datamaskinen for å gjøre alt arbeidet for deg!

Låner en hånd

Forskere trenger hjelp fra datamaskiner fra hele verden for å hjelpe dem i sitt fagområde. Hvis du lar maskinen være tomgang og har en spesiell interesse i feltene, kan du hjelpe deg med å gå gjennom dataene sine og bruke din inaktiv prosessor samtidig.

Mens vi oppførte noen eksempler i denne artikkelen, er det på ingen måte uttømmende. Har en vitenskapelig grunn du støtter har sitt eget databehandling prosjekt kan folk bli med? Er et av eksemplene ovenfor din personlige favoritt? Gi oss beskjed i kommentarene.