مرحبا بالجميع! أود أن أتحدث عن مشروع
EyeWire هنا. ولكن أولاً ، بضع كلمات حول ما يشكل العلم "الاجتماعي" (علم المواطن).
يتذكر الكثير منكم منصة مثل BOINC (
مقالة عن Geektimes ،
أخبار عن BOINC لنظام Android ). الآن ، يبدو أن شعبيتها قد انخفضت ، لكن عددًا من المشاريع لا تزال نشطة ، على سبيل المثال ،
Einstein @ Home - البحث عن موجات الجاذبية من الأجسام المدمجة وفقًا لبيانات من تلسكوب
LIGO . كان جوهر المشاركة هو تثبيت البرنامج الذي يعالج العمليات الحسابية لمشروع واحد أو أكثر على جهاز الكمبيوتر الخاص بك وإرسال النتائج إلى الخادم. إن إجمالي قوة الحوسبة للعديد من أجهزة الكمبيوتر المكتبية كبيرة جدًا ، ولكنها أقل قليلاً من أفضل أجهزة الكمبيوتر العملاقة. على سبيل المثال ، في عام 2013 ، كانت سرعة منصة BOINC حوالي 9 PFlops ، وأحدث حاسوب عملاق (Tianhe-2) - 33 PFlops ، أي ~ 3.5 مرة أسرع. اليوم ، الفجوة أكبر قليلاً: في BOINC ، تضاعفت السرعة (حتى 18 PFlops) ، وقد اقتربت أجهزة الكمبيوتر العملاقة بالفعل من علامة PFlops 100 وتم تصميم أجهزة الكمبيوتر العملاقة (1 EFlops = 1000 PFlops = 1،000،000 TFlops). ومع ذلك ، تم إعطاء بعض نتائج الحساب ، وإذا كنت ترغب في ذلك ، فسوف أراجع هذه النتائج وتطبيقها في العالم الحقيقي.
بديل للتبرع بوقت الكمبيوتر هو مشاركة أكثر نشاطًا للشخص في المشاريع. مثال على مثل هذا المظهر للعلم "الاجتماعي" هو مشروعات GalaxyZoo. بدأ المشروع في عام 2007 ولا يزال لديه عدد كبير من المعجبين. الآن لم أكن أبحث عن أرقام ، ولكن لاحظ عدد من المشاريع زيادة كبيرة في النشاط مقارنةً بالمشروع المتوقع - على سبيل المثال ، كان لمشروع التصنيف الأول حوالي 70.000 تصنيف في الساعة. تستخدم هذه المشاريع بشكل رئيسي قدرة دماغ الإنسان على إيجاد أنماط (صور مشابهة للأنماط الأخرى). بينما يحتاج البرنامج إلى تسجيل كل منطق التقييم ، غالبًا بتفاصيل دقيقة ، يمكن للشخص تقييم الصورة "بكاملها" ، بينما يتجاهل عيوب الصورة وعدم تطابق محور الكائن المعروض مع مستوى الصورة (بعبارة أخرى ، عندما يتم نشر الكائن في الفضاء ويكون مرئيًا من الجانب أو في زاوية ما). يُعتقد أن الأشخاص العاديين المدربين بأمثلة ، الذين ليس لديهم شهادات أكاديمية ، يمكنهم استخلاص استنتاجات حول محتوى الصور (على سبيل المثال ، تمييز المجرة الإهليلجية عن المجرة الحلزونية) ليس أسوأ من العلماء أنفسهم. في البداية ، كانت مشاريع حديقة حيوان Galaxy ذات طبيعة فلكية ، وفي وقت لاحق على نفس المحرك ، تم إطلاق عدد كبير من المشاريع
من مجالات علمية أخرى - من البحث عن سكان بحريين أو حيوانات في الصور الفوتوغرافية إلى قراءة سجلات السفن للبحرية الملكية البريطانية (المشروع نفسه ، الطقس القديم ، كان الهدف هو استعادة بيانات الطقس في بداية القرن العشرين).
أخيرًا ، المشروع الذي أريد أن أتحدث عنه يتضمن المشارك إلى حد كبير - فهو يحتوي على جزء من اللعبة (مع "لوحة شرف" لا غنى عنها وجميع أنواع رموز الحالة) ، جزء من الشبكة الاجتماعية (دردشة نشطة للغاية مع مناقشات لطيفة حول ما نقوم به ، وكذلك من خلال المناقشات حول الحياة) وجزء من العلوم (مع المنشورات العلمية مع المؤلف المشارك الذي لا غنى عنه للدكتور The EyeWirers).
EyeWire هو مشروع لاستعادة البنية ثلاثية الأبعاد وتوصيل الخلايا العصبية في دماغ الفأر ، أو بالأحرى ، ذلك الجزء منه متصل بالعين (ما يسمى "الاتصال"). بالطبع ، أود أن أعرف كيف يتم ترتيب هذا الجزء من الدماغ في الشخص ، ولكن دماغه أكثر تعقيدًا ، والأهم من ذلك ، لن يقطع أحد الدماغ السليم إلى شرائح. مثل Galaxy Zoo ، ليس لدى EyeWire مرحلة من القراءة الطويلة للتعليمات - يمكنك البدء في بضع دقائق بعد التسجيل (لن يُطلب منك أي شيء باستثناء تسجيل الدخول وكلمة المرور والبريد).
الزر الأخضر الكبير "ابدأ اللعب" - وإلى الأمام ، إلى طريق العلم! فيما يلي لقطة شاشة للواجهة في وضع "الاستعراض".
على اليسار يوجد نفس الزر ، في وسط المعاينة ثلاثية الأبعاد لخلية بسيطة (هنا للحصول على نكتة تسمى "شارب" - خلية شارب إنجليزي) ، على اليمين "لوحة شرف". بعد دخولك في وضع اللعبة ، يمكنك الدخول إلى أحد "المكعبات" المختارة بشكل تعسفي - وهي مناطق في مجموعة البيانات حيث توجد الفروع (التشعبات) في خليتنا.
يقوم محرك اللعبة ، على أساس البيانات عن "مكعبات" الجيران ، ببناء نموذج أولي لجزء التغصن الذي يمر عبر "المكعب". يمكنك رؤية الحواف الحادة والمنحدرات - وهذا نموذجي لنموذج غير مكتمل. مهمتنا هي بالضبط لإكمالها. من المهم كيفية رسم المناطق ذات الصلة بالتغصن بأكبر قدر ممكن من الدقة (لأن أيًا منها يمكن أن يؤدي إلى عملية أخرى) ، ومحاولة عدم التقاط البيانات غير الضرورية ، وإلا فإننا سوف ندرج في النموذج قطعة من التغصنات لخلية مختلفة تمامًا (وهذا ما يسمى "الدمج" - الإنجليزية . الاندماج). من أجل الراحة ، يتم تصور النموذج على الفور عند إضافة جزء على المستوى. تظهر الصورة الأولى أن الحقل المملوء به مساحة ، وسوف نملأه أيضًا ، ولكن الأهم من ذلك ، منطقة أخرى تسمح لنا بإكمال التغصن. ها هي:
بعد الرسم ، يظهر الجزء الأول:
ثم نضيف الباقي ، وننقر على مناطق الإضاءة الأخرى ، وبدون ترك الخطوط السوداء (حدود التغصن على القطع) للتأكد من اكتمال النموذج ، انتقل لأعلى أو لأسفل في الطائرة ، إذا لزم الأمر ، قم بتغيير الطائرة إلى أخرى (باستخدام زر شريط الأدوات على اليمين الزاوية العلوية أو د). العرض النهائي:
نرسل مكعب. نحصل على النقاط وننتقل إلى المكعب التالي. بالنسبة للمبتدئين ، توصل مؤلفو EyeWire إلى نص تفاعلي خاص يوضح صحة العمل في الوقت الفعلي (وليس بعد إرسال المكعب) ، وهذا يبسط المرحلة الأولية. إذا كنت تعمل جيدًا مع الهياكل ثلاثية الأبعاد وكان الأمر سهلاً للغاية بالنسبة لك ، فلا تقلق: تتوفر فقط الخلايا البسيطة للمبتدئين ، ولكن يمكنك اختيار خلية أخرى ، وبعد سيناريو تدريب إضافي ، انتقل إلى العمل في خلايا من النوع الثاني:
أعتقد أن هذا يكفي للمرة الأولى. سأكون سعيدًا برؤيتك في EyeWire الشاسعة! إذا كان هناك اهتمام بالمقالة ، يمكنني أن أخبركم أكثر قليلاً عما يحدث بعد بناء نموذج الخلية ، وكذلك حول الأجزاء الأكثر تعقيدًا في اللعبة - حيث يبحث الكشافة عن الفروع أو الدمج المفقود ، والمنجل "نظيف" البيانات إلى النتيجة النهائية.
بالنسبة لأولئك المهتمين: بالإضافة إلى EyeWire ، هناك مشروع
Mozak Brainbuilder (تم العثور عليه أثناء إعداد المقالة) - حاليًا في الإصدار التجريبي ، يقترح بناء نماذج الخلايا العصبية عن طريق رسم خطوط مكسورة من الصورة ، التفاصيل أقل بكثير من EyeWire ، لكن المتطلبات ليست مهمة جدًا. هناك أيضًا مشروع للبحث عن الهياكل ثلاثية الأبعاد لـ
Fold.It للبروتينات
لاستهداف أكثر دقة للأدوية.
شكرا لكم على اهتمامكم!
UPD: الكفاءة المضافة.
UPD2: بفضل
Mad__Max ، خطأ ثابت في وحدات قياس أداء أجهزة الكمبيوتر العملاقة