우주론@홈

Cosmology@
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우주론@홈(Home)은 BOINC 분산 컴퓨팅 프로젝트로, 한때 일리노이 대학교의 어바나 샴페인의 천문학 물리학과에서 운영되었으나, 파리의 라그랑주 드 파리와 파리의 연구소로 옮겨갔으며, 두 연구소는 모두 피에르와 마리 퀴리 대학교에 위치하고 있다.[1][2]

목표들

코스모ology@의 목표가정은 우주의 이론적 모델을 현재까지 측정된 데이터와 비교하고 그것에 가장 잘 맞는 모델을 찾는 것이다.[3]다른 목표는 다음을 포함할 수 있다.

  • 우주론@에서 얻은 결과가정은 미래의 우주학적 관찰과 실험을 설계하는데 도움을 줄 수 있다.
  • 우주론@에서 얻은 결과홈은 플랑크 우주선의 미래 데이터 집합 분석을 준비하는 데 도움을 줄 수 있다.

과학

코스모ology@의 목표홈은 우리 우주를 가장 잘 설명하는 모델을 찾고 이용 가능한 천문학적, 입자물리학 데이터와 일치하는 모델의 범위를 찾는 것이다.Cosmology@에서 생성된 모델가정은 허블우주망원경에서 우주의 팽창속도를 측정했을 뿐만 아니라 윌킨슨 마이크로파 아니소트로피 탐사선이 측정한 우주배경 방사선의 변동과 비교될 수 있다.

방법

우주론@Home은 기계 학습을 사용하는 혁신적인 방법을 사용하여 상당한 수의 분산형 컴퓨터에 걸쳐 본질적으로 많은 순차적 계산을 수반하는 대규모 계산 작업을 효과적으로 병렬화한다.

이론적으로 가능한 우주의 모든 종류의 모델들을 위해, 코스모론@Home은 University의 수만 가지 예를 생성하고 이러한 University를 작업 단위로 설명하는 우주학적 매개변수를 패키징한다.각각의 작업 단위는 하나의 우주를 나타낸다.작업 단위가 참여 컴퓨터에 의해 요청될 때, 이 컴퓨터는 빅뱅부터 오늘까지 이 우주를 시뮬레이션한다.이 시뮬레이션의 결과는 이 우주의 관측 가능한 특성들의 목록이다.

이 결과는 그 후 다시 보내져 우주론@에 보관된다.홈 서버.충분한 수의 예시가 시뮬레이션 되었을 때, 우주론@의 프로젝트 과학자들에 의해 개발된 [4][5]Pico라고 하는 기계 학습 알고리즘이 있다.이러한 목적을 위한 가정은 이 예에서 예시 우주와 유사한 어떤 우주에 대해서도 시뮬레이션을 수행하는 방법을 배운다.차이점은 피코가 계산당 몇 밀리초가 아니라 몇 밀리초가 걸린다는 것이다.20,000개의 예에 따라 Pico를 훈련하는 데는 약 30분이 걸린다.일단 Pico가 훈련을 받으면 표준 CPU에서 몇 시간 안에 관찰 데이터와 (수십만 개의 모델 계산이 포함된) 모델의 클래스를 완전히 비교할 수 있다.

우주론@홈 애플리케이션은 독점적인 것이다.

이정표

참고 항목

메모들

  1. ^ a b Wandelt, Ben. "Welcome Letter". Retrieved December 15, 2016.
  2. ^ a b Millea, Marius (December 15, 2016). "Move Completed". Retrieved December 15, 2016.
  3. ^ "Letter to Cosmology@Home users". Cosmologyathome.org. Retrieved 2011-02-20.
  4. ^ Fendt, William A.; Wandelt, Benjamin D. (2007). "PICO: Parameters for the impatient cosmologist". The Astrophysical Journal. 654 (1): 2–11. arXiv:astro-ph/0606709. Bibcode:2007ApJ...654....2F. doi:10.1086/508342. S2CID 16572972.
  5. ^ Fendt, William A.; Wandelt, Benjamin D. (2007). "Computing High accuracy power spectra with Pico". arXiv:0712.0194 [astro-ph].
  6. ^ "Beta testing!". Cosmologyathome.org. Retrieved 2011-02-20.

외부 링크