Napjaink óriási kapacitású gépeit sok minden kiszámítására használják a tudósok.
Napjaink óriási kapacitású gépeit sok minden kiszámítására használják a tudósok. Vannak érdekes, megoldandó problémák, mint például a Rubik kocka ún. „isteni számának” megkeresése, de használhatóak arra is, hogy pedofilok után vadásszanak a neten, sőt a világ legyorsabb gépét is használják valamire, csak éppen nem tudjuk mit számolnak vele (majd a Wikileaks kideríti egyszer).
Minket, átlagos felhasználókat azonban sokkal jobban érdekelnek a látványos dolgok. Lássuk be: a számok, képletek és egyenletek egy matematikus zseni számára érdekesek lehetnek, de ők bizony kisebbségben vannak. Mi inkább színes/szagos végeredményeket óhajtunk nézegetni, szerencsére jól tudják ezt a különböző laboratóriumokban és egyetemeken található szupergépek üzemeltetői is! Lássuk, mivel kápráztatják el a netezőket!
A fenti képen, a Menlo Parkban található, igen hosszú nevű Department of Energy's SLAC National Accelerator Laboratory szupergépe által készített ábra látható. Első ránézésre olyan, mint egy ügyes Photoshop-trükk – valójában azonban egy igen sok számítást igénylő szimuláció végeredményét látjuk. A szimuláció segítségével bebizonyították, hogy az ősrobbanás után nagyon kis tömegű, úgynevezett „dupla csillagok” is születtek. A szimuláció (és a kép) egészen pontosan 8x10^52 négyzetmérföld területet mutat az ősrobbanás után – minél világosabb egy terület, annál nagyobb az ott jelenlévő tömeg. De Windows tapétának sem utolsó.
Következő képünkön egy X-polarizált gravitációs radiáció látható, ami két fekete lyuk találkozásából jött létre. A képen látható radiáció egymilliárd kilométer kiterjedésű, a képet James Van Meter, a NASA kutatója szimulálta. Ha nem is tudjuk, mi lehet az X-polarizált gravitációs radiáció, azt el kell ismernünk, hogy látványnak nem utolsó.
A fenti gyönyörű képet a világ második legnagyobb számítógépe, a Jaguár készítette: persze nem egyedül. A Chicagói Egyetem professzora, Benoit Roux kíváncsi volt arra, hogyan reagálna egy proteinben található 350 000 atom, ha elektronikus impulzusokat kapna (hmm… mikre nem kíváncsiak egyesek…) Benoit kutatása persze nem csak szép képeket eredményez: eredményei fontosak lehetnek majd a szívritmuszavarok kezelésében, és az Alzheimer kór korai felismerésében is.
A következő képen olyasmit látunk, mintha valami égne. Így is van! A Sandia National Laboratories munkatársai, Jacqueline Chen és Chun Sang Yoo a labor szupergépének segítségével az égő üzemanyagot szimulálták (etilén segítségével). A kék és a zöld lángok mutatják a formaldehidet, ami az etilén égésének mellékterméke, a vörös a hidroxil, amit mi úgy ismerünk, hogy „láng”. A látványos képeken felül a két tudós kutatása az alternatív üzemanyagok (pl. biobutanol) hatásos felhasználásában segíthet. A tudósok emellett az égés sebességét próbálják optimalizálni, ez az élet számos területén hasznos lehet, pillanatnyilag ugyanis bármit égetünk, akár a robbanómotorokban, akár a kandallóban, az bizony nem optimális, ellenben pazarló.
A következő ábra a plazma áramlását mutatja, az óriási, fánkalakú ITER (International Thermonuclear Experimental Reactor) folyosóin. A kék és narancssárga részek a nagy plazmasűrűségű régiók. Az ITER fő kutatási területe a tiszta, plazmaenergia vizsgálata (ez az energia „hajtja” a csillagokat is). Ha jól megy nekik, akkor pár évtizeden belül akkumulátorok helyett apró plazmatöltők lesznek a nappalikban, csekély ötvenmillió éves üzemidő egy feltöltéssel. Csak győzzük kivárni, mire lemerül.
Az itt látható kép elkészítése egészen pontosan 962 757 óra processzoridőt vett igénybe – az alpha-synuclein milliárdnyi formát képes felvenni, ezeket próbálják kutatni az ilyen szimulációs képek segítségével. Miért fontos ez? Nos, a kaliforniai egyetemen végzett kutatás az alpha-synuclein viselkedését szimulálja – ez a protein molekula felelős a Parkinson kór kialakulásáért. A képen zöld területként látható, ahol a sejtmembránok károsodnak, sejthalálhoz,és ezáltal Parkinson kórhoz vezetve.
[Források: Discovermagazine/Adam Hadhazy, NASA-Nas Division images, Wikipédia, Palo Alto Lab]