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12 Aprile 2020
Creato: 12 Aprile 2020

Valutazione attuale: 4 / 5

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AMBITO: Chimica ed Intelligenza artificiale
STATO:  ATTIVO 
ATTACH: https://quchempedia.univ-angers.fr/athome/
CODICE SORGENTE: https://github.com/bharismendy/QuChemPedIA

 

La chimica molecolare è in ritardo in termini di open science. Sebbene la modellizzazione mediante la meccanica quantistica applicata alla chimica sia diventata quasi obbligatoria in tutte le principali pubblicazioni, i dati grezzi computazionali vengono per lo più conservati nei laboratori (o addirittura distrutti). Oltre a questo, i software utilizzati in questo settore tendono a mancare di un controllo di qualità efficace e i dettagli computazionali sono generalmente incompleti negli articoli.

Il primo obiettivo di questo progetto è quello di costituire una grande piattaforma collaborativa aperta che curerà e memorizzerà i risultati della chimica molecolare quantistica. I file di output originali saranno pubblicamente disponibili per essere riutilizzati per affrontare nuovi studi chimici per diverse applicazioni. L'apprendimento automatico e, più in generale, l'intelligenza artificiale applicata ai dati di chimica promettono di rivoluzionare il dominio nel prossimo futuro, ma questi metodi richiedono molti dati, che questo progetto sarà in grado di fornire. Oggigiorno, infatti, è impossibile, per un essere umano, tenere conto dei risultati, anche limitati ai dati più importanti, per milioni di molecole conosciute.

Il secondo obiettivo di questo progetto è cambiare radicalmente l'approccio, sviluppando intelligenza artificiale e metodi di ottimizzazione al fine di esplorare in modo efficiente lo spazio molecolare altamente combinatorio. I modelli generativi  mirano a fornire un “assistente artificiale” che, da un lato ha imparato a prevedere le caratteristiche di una molecola e a stimarne il costo di sintesi, e dall'altro è in grado di navigare efficacemente nello spazio molecolare. I modelli generativi aprirebbero molte prospettive facilitando notevolmente lo screening di nuove molecole con molte potenziali applicazioni (energia, medicina, materiali, ecc.).

Supportando questo progetto, aiuterai i ricercatori chimici di tutto il mondo creando una raccolta unica di risultati. Aiuterai anche le nostre AI ad offrire più obiettivi nuovi per le diverse applicazioni che stiamo affrontando.

 

Per ulteriori informazioni visitate il thread ufficiale presente nel nostro forum.


 

 

I ricercatori stanno calcolando ogni volta UNA singola molecola con la meccanica quantistica. Una molecola è un insieme di atomi legati insieme. Per ora, si limitano a piccole molecole con solo H, C, N, O e F (Idrogeno, Carbonio, Azoto, Ossigeno e Fluoro). Nella meccanica quantistica, usano un'approssimazione dell'equazione di Schrödinger. Pertanto, i calcoli possono essere confrontati solo se corrispondono alle stesse approssimazioni (generalmente indicato come “livello di teoria”).

- Il primo calcolo è l'ottimizzazione delle posizioni atomiche, ovvero una ottimizzazione geometrica per ottenere le posizioni atomiche 3D più stabili. Se le posizioni atomiche iniziali sono lontane da quelle stabili, questo passaggio può richiedere molto tempo.

- Quindi il secondo passo è calcolare la derivata completa dell'energia rispetto alla posizione degli atomi: questo significa vedere quali sono le forze tra ciascun atomo. Questo calcolo fornisce anche le frequenze di assorbimento ad infrarossi.

- Infine, l'ultimo passo è il calcolo delle eccitazioni elettroniche per simulare gli spettri UV-visibili. Fornisce, ad esempio, informazioni preziose per l'applicazione fotovoltaica.

Nel laboratorio BOINC del progetto viene utilizzato un programma proprietario che è più di 10 volte più veloce, mentre nella parte pubblica del progetto è usato NwChem, una soluzione aperta. In NwChem, con l'attuale livello di teoria il tempo medio per il passo di ottimizzazione è di circa 5h e 25h ciascuno (per i passi della frequenza e le eccitazioni elettroniche). Dal momento che i ricercatori voglioni generare molte nuove molecole sconosciute, i calcoli potrebbero richiedere molto più tempo di prima. Si sta quindi cercando un livello inferiore di teoria che possa aiutarci a discriminare i candidati “buoni” e “cattivi”. Nella parte "privata" del progetto, veranno calcolati solo quelli buoni: noi volontari, quindi, siamo necessari come fossimo un “super-filtro”, dal momento che il progetto può generare diverse migliaia di nuove molecole al giorno, probabilmente con molti errori!

I ricercatori hanno espresso l'intenzione, più avanti nel progetto, di darvi l'opportunità ai volontari di vedere il disegno delle molecole che hanno calcolato.

 


 
 
Stato del progetto: progetto attivo
Iscrizione con invito

 

Requisiti minimi: nessuno
Gli sviluppatori non segnalano requisiti minimi da rispettare.

 

Screensaver: non disponibile

 

Elaborazione:  multicore

 

Assegnazione crediti: Fissi (200cr per WU )
 
Supporto al progetto: supportato 
Per unirsi al team BOINC.Italy consultare la scheda "Link utili" qui sotto cliccando sull'icona relativa al "JOIN" ico32_bi.

 

 

Referente/i: posizione vacante
Se sei interessato al progetto e vuoi dare una mano diventando referente, contatta i moderatori in privato o attraverso le pagine del forum.
 
 
Problemi comuni: nessuno vedi elenco
Non si riscontrano problemi significativi.

 


 
 
 
Link utili
Join al Team ico32_bi
Applicazioni ico32_applicazioni
Stato del server ico32_server

Statistiche interne

del progetto

ico32_stats

Classifica interna utenti

ico32_classutenti

Pagina dei

risultati

Pagina dei risultati
 
 
 
Statistiche BOINC.Stats

Statistica del Team sul

progetto

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Classifica dei team italiani ico32_statita
Statistiche del Team Team Stats
Classifica Utenti ico32_classutenti
Classifica mondiale del Team ico32_stats

 

Posizione del team nelle classifiche modiali

 

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Guida per Rosetta@Home su Raspberry PI4

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11 Aprile 2020
Creato: 11 Aprile 2020

Valutazione attuale: 5 / 5

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Guida all'uso di Raspberry PI4

 

Questa è una breve guida su come configurare il proprio Raspberry per aiutare il progetto Rosetta@Home. La guida si compone di due parti: la prima riguarda la configurazione manuale del proprio dispositivo, mentre la seconda prevede l'uso di un sistema di configurazione automatica (più semplice e veloce) chiamata Fold For Covid.

 

Rosetta@Home sul Raspberry PI4 - Configurazione manuale

Con la nuova versione degli applicativi è possibile far funzionare il progetto Rosetta@home sul Raspberry Pi4: questo applicativo, chiamato "Rosetta for Portable devices" gira sotto Raspbian, ma è solamente per l’architettura ARM64.

Link a Rosetta@home: http://boinc.bakerlab.org/rosetta/

Link a Raspberry Pi4: https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-4-model-b/

Link a Raspbian: https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/


Ci sono però alcuni punti da tener ben presente:

  • Bisogna impostare il kernel in modalità a 64 bit.
  • Bisogna indicare a BOINC che è una piattaforma aarch64 (ARM64).
  • Alcune attività di Rosetta possono utilizzare fino a 1,5 GB di memoria ciascuna, quindi è necessario limitare quante vengono eseguite contemporaneamente.

La maggior parte dei progetti BOINC non ha (per ora) applicativi aarch64, in maniera particolare Einstein@Home che ha una app incompatibile e che fa andare in errore tutte le wu. Si può sempre tornare alla modalità armhf (32 bit) dopo, facendo in maniera inversa questi passi.

- Si, teoricamente potete farlo anche con un Pi3B o un Pi3B+, ma questi hanno solo 1Gb di memoria, quindi è difficilmente utilizzabile. -

Perché sono necessari tutti questi passaggi?
Come abbiamo appena detto, quando si installa Raspbian sul Pi tutto è a 32 bit, i programmi e gli add-on ed è conosciuto come armhf (ARM hard float). La Raspberry Pi Foundation ha fatto modifiche al kernel per permettere la modalità a 64 bit, ma gli applicativi sono ancora a 32 bit. Quando viene installato Boinc, si ha la versione armhf dal momento che la Fondazione non ha ancora i repository aarch64. E’ per questo motivo che è necessario dire a Boinc che è su una versione aarch64, così che chieda correttamente al server del progetto wu a 64 bit.


1. Installare BOINC
Se è già installato, passate oltre. Se non è installato, per prima cosa è consigliabile aggiornare il Raspberry con i seguenti comandi:

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

Riavviate e lanciate il comando per installare Boinc (con l'interfaccia grafica del manager):

sudo apt-get install boinc

Avviate Boinc e agganciate il progetto Rosetta@Home, ma selezionate “Blocca richiesta attività” dal Manager (non devono essere presenti wu, altrimenti andranno in errore).


2. Impostare il kernel nella modalità a 64 bit
Di default il kernel di Raspberry è configurato a 32 bit per motivi di compatibilità con i software dei precedenti Pi. E’ necessario avere un kernel 4.19.75 o successivo. Per capire che versione del kernel è presente sul vostro Raspberry, si può lanciare dal terminal o via ssh il seguente comando:
uname -a

(Se è presente un kernel precedente e non avete già aggiornato, lanciate i due comandi al punto 1).

Fate uno copia del file di configurazione. Scrivete:
cd /boot
sudo cp config.txt config.old

Editare, adesso, il file config.txt con l’editor Nano.
sudo nano config.txt

Una volta aperto Nano, andare nella parte finale e aggiungere "arm_64bit=1" (senza le virgolette) in una nuova linea. Premere Control+O per salvare il file e Control+X per uscire da Nano.

Riavviare


3. Dire a BOINC che è su una piattaforma aarch64
Tornare nel terminal o nella sessione ssh e rilanciare il comando:
uname -a

Si dovrebbe vedere la scritta "aarch64" alla fine della linea (se non c’è bisogna risolvere ricontrollando il passaggio 2). Se, invece, è correttamente presente, occorre editare il file cc_config.xml, utilizzato da BOINC, in questa maniera:
cd /etc/boinc-client
sudo nano cc_config.xml

Una volta all’interno del file, occorre aggiungere il tag <alt_platform> e deve essere inserito tra i tag <options>  (da creare). Se non è presente il tag <options> occorre crearlo così:
<options>
  <alt_platform>aarch64-unknown-linux-gnu</alt_platform>
</options>

Se, invece, è già presente aggiungere soltanto, all’interno, la riga:
<alt_platform>aarch64-unknown-linux-gnu</alt_platform>

Cliccare Control+O per salvare il file e Control+X per uscire. Occorre riavviare il client Boinc (non solo il manager) per applicare le modifiche – oppure riavviate il Raspberry - , con il seguente comando:
sudo systemctl restart boinc-client

Riattivare la ricezione del lavoro sul Manager.

 

Rosetta@Home sul Raspberry PI4 - Usare Fold for COVID


Se la procedura qui sopra vi sembra troppo complessa, non ci sono problemi.

L'azienda Balena.io (che si occupa di cloud e IoT) ha creato una immagine linux per Raspberry già pronta per Rosetta@Home e che è possibile controllare comodamente da remoto via web. Grazie al loro servizio, infatti, è possibile installare e controllare gratuitamente fino a 10 device.

Il progetto si chiama Fold for Covid e mette a disposizione immagini non solo per il PI4, ma anche per altre piattaforme IoT (NanoPc, Nvidia Jetson, Nitrogen 8M, ecc).

 

Buono scaccolo!!!

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Boinc Workshop 2019

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11 Febbraio 2019
Creato: 11 Febbraio 2019
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Anche quest'anno si terrà il Boinc Workshop, dal 9 al 12 Luglio a Chicago.

La partecipazione è libera e gratuita.

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Progetti Covid-19

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05 Aprile 2020
Creato: 05 Aprile 2020

Valutazione attuale: 4 / 5

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Progetti Covid-19

 

Seguendo l'esempio degli amici di Boinc@Usa, abbiamo cercato di riassumere in questo schema tutti i progetti (sia Boinc che di Citizen Science) che si occupano della ricerca riguardante il Covid-19.

 Progetti BOINC

Progetto

Focus sul Covid-19 App
Rosetta@Home Diretto, ma ci sono progetti multipli e non è possibile selezionare direttamente il lavori riguardante il Covid-19 CPU, ARM (è disponibile lavoro anche per Android e Linux relativamente al Covid-19)
Folding@Home Diretto. E' anche possibile selezionare direttamente il progetto Covid-19 CPU/GPU (sono supportate sia schede Nvidia che AMD)
Tn-Grid Indiretto CPU (sono disponibili app SSEx/AVX), controllate la temperatura. ARM con Linux.
GpuGrid In arrivo!! GPU Nvidia
Ralph@Home E' il progetto beta di Rosetta@Home e sta distribuendo lavoro per il Covid-19. Come per il progetto Rosetta non è possibile selezionare direttamente il progetto. CPU, ARM (è disponibile lavoro anche per Android e Linux relativamente al Covid-19)
Boinc@Tacc

Diretto, ma ci sono progetti multipli e non è possibile selezionare direttamente il progetto Covid. A partire dal 6 Aprile verrà data priorità a questo.

CPU. Richiede VirtualBox, un sistema operativo a 64 bit e un processore che supporta la virtualizzazione VT-x (Intel) o AMD-V (AMD).
World Community Grid

Sottoprogetto OpenPandemics, con queste finalità:

- Ricerca di un trattamento potenziale per il Covid-19

- Sviluppare ulteriori programmi open-source per simulazioni farmacologiche per eventuali future pandemie/epidemie.

 CPU

Ibercivis

Stanno analizzando se è possibile utilizzare alcuni farmaci contro l'Ebola per fermare il Covid-19

CPU

SiDock

Diretto.

CPU

 

Sono presenti anche 2 giochi per aiutare la ricerca Fold.it ed EteRNA

Ci sono, inoltre i progetti di Citizen Science: Covid Moonshot, Dreamlab e Quarantine.

Abbiamo anche creato una piccola guida per usare il vostro dispositivo Raspberry su Rosetta@Home

 

E, comunque, seguite le indicazioni dell'OMS: mascherina, 1 metro di distanza, lavatevi le mani e state a casa!!!

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RakeSearch

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18 Settembre 2018
Creato: 18 Settembre 2018

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Rake Search

 

AMBITO: Matematica
STATO:  ATTIVO 
ATTACH: http://rake.boincfast.ru/rakesearch/
 
 
 

L'enorme dimensione dello spazio dei quadrati latini diagonali rende impossibile enumerare tutti i suoi oggetti direttamente in tempi ragionevoli. Quindi, per scoprire la struttura di questo spazio, sono necessari metodi di ricerca sofisticati. Nel progetto RakeSearch, implementiamo un'applicazione che raccoglie coppie separate di DLS (Diagonal Latin Square) mutualmente ortogonali, che consente di ricostruire grafici completi della loro ortogonalità.

Le coppie di quadrati trovati sono pubblicate qui.

I grafici scoperti dei quadrati latini ortogonali diagonali sono pubblicati qui.

Leggi tutto: RakeSearch
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