COVID-19 ကို သိပ္ပံပညာရှင်တွေရဲ့တိုက်ဖျက်ရေးမှာ သင့်ကွန်ပျူတာစွမ်းပကားဖြင့် ဘယ်လိုကူညီနိုင်သလဲ

တစ်နေ့က "Coronavirus COVID-19 ကို တိုက်ဖျက်နေတဲ့သိပ္ပံပညာရှင်တွေကို PC Gamer တွေအနေနဲ့ Folding@Home ကိုအသုံးပြုပြီး ကူညီနိုင်ကြောင်း" post တစ်ခုတင်ခဲ့ပါတယ်။ Nvidia နဲ့ Intel တို့ကလည်း ဒီကိစ္စမှာ volunteer လုပ်ပေးဖို့ဆော်ဩနေကြပါတယ်။ အဲဒီအခါမှာ ဒီ Folding@Home နဲ့ Corona Virus နဲ့ Computer တွေဘာသက်ဆိုင်သလဲ၊ ဘယ်လိုဆက်စပ်တယ်ဆိုတာ သိစေချင်တာမို့ ဒီဆောင်းပါးကိုရေးရခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒီနေရာမှာ အင်မတန်ရှုပ်ထွေးလှတဲ့စကားတွေကိုတတ်နိုင်သမျှရှောင်ထားပါတယ်။

Virus ဆိုတာဘာလဲ

ကျနော်ပြောပြချင်တဲ့အကြောင်းအရာတွေကို စပ်ဆက်နိုင်ဖို့အတွက် ပထမဆုံး ဗိုင်းရပ်စ် (Virus) ကနေ စပြီးပြောပြပါ့မယ်။ Virus ကို ပညာရှင်တွေက သက်ရှိတစ်မျိုးလား (ဒါမှမဟုတ်) သက်ရှိတွေကြားမှာ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ပေးတဲ့ အော်ဂဲနစ်ဖွဲ့စည်းပုံလား စသဖြင့် ရှုမြင်ပုံတွေတစ်ဦးနဲ့တစ်ဦးမတူကြပါဘူး။ တစ်ချို့က virus ကိုသက်ရှိမဟုတ်ဘူးလို့ဆိုပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ virus မှာ သက်ရှိတွေမှာပါဝင်တဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေအပြည့်အစုံမပါသည့်တိုင်အောင် သက်ရှိတွေရဲ့ ဝိသေသလက္ခဏာတွေဖြစ်တဲ့ RNA(သို့ )DNA Genes‌တွေ၊ သ‌ဘာဝအ‌လျောက်ဆင့်ကဲပြောင်းလဲနိုင်စွမ်းနဲ့ မျိုးပွားနိုင်စွမ်းတွေရှိနေပါတယ်။ ကျောက်ဖြစ်ရုပ်ကျွင်းတွေမကျန်ခဲ့တဲ့အတွက် Virus က ဘယ်ချိန်ကတည်းက စပေါ်လာသလဲဆိုတာမသိရပါဘူး။ Virus ဟာ သီးခြားမနေပဲ မှီခိုစရာလက်ခံဆဲလ်လိုအပ်ပါတယ်။ Virus မှာ သက်ရှိဆဲလ်တွေမှာပါတဲ့ Nucleus မပါဝင်ပေမယ့် လက်ခံဆဲလ်ရဲ့ Nucleus ထဲဝင်ရောက်ပြီး သူ့ရဲ့ RNA ကိုထိုးသွင်း၊ထိန်းချုပ်ကာ သူနဲ့တူတဲ့ virus တွေကို လက်ခံဆဲလ်အားထုတ်ခိုင်းပြီး မျိုးပွားခြင်းလုပ်နိုင်ပါတယ်။ ဗိုင်းရပ်စ်‌တွေမှာ သူ့ရဲ့မျိုးရိုးဗီဇက အတွင်းဘက်မှာရှိပြီး အပြင်ဘက်မှာတော့ ပရိုတိန်းအခွံနဲ့ဖုံးအုပ်ထားပါတယ်။

Coronavirus ဆိုတာဘာလဲ

Coronavirus(ကိုရိုနာဗိုင်းရပ်စ်)ဆိုတာ တိရစ္ဆာန်တွေသာမက လူတွေမှာပါတွေ့ရတဲ့ ကြီးမားတဲ့ ဗိုင်းရပ်စ်အုပ်စုတစ်ခုပါ။၂၀၀၂ခုနှစ်က တရုတ်နိုင်ငံမှာ ဖြစ်ပွားခဲ့တဲ့ SARS ပြင်းထန်အဆုတ်ရောင်ရောဂါနဲ့ ၂၀၁၂ ခုနှစ်က အရှေ့အလယ်ပိုင်းဒေသမှာဖြစ်ပွားခဲ့တဲ့ MERS ရောဂါတွေဟာ ဒီ ကိုရိုနာဗိုင်းရပ်စ်တွေကြောင့်ဖြစ်ခဲ့ရတာပါ။ Coronavirus လို့ ဘာလို့ခေါ်ရလဲဆိုတော့ Corona ဆိုတဲ့လက်တင်ဘာသာစကား ကဆင်းသက်လာတာဖြစ်ပြီး crown သရဖူ လို့အဓိပ္ပာယ်ရပါတယ်။ Virus တွေဟာ အရမ်းသေးငယ်ပြီး ဘက်တီးရီးယားထက်တောင်သေးငယ်လွန်းတာမို့ ပုံမှန် microscope (အဏုကြည့်မှန်ပြောင်း) နဲ့ကြည့်ရင် Virus ကိုမမြင်ရဘဲ Electron Microscope နဲ့ ကြည့်ရမှမြင်ရတာပါ။ ဒီလို electron microscope နဲ့ ကြည့်လိုက်တဲ့အခါ Coronavirusတွေကို သရဖူပုံစံအတက်လေးတွေပတ်လည်နဲ့တွေ့ရလို့ဖြစ်ပါတယ်။ ပထမဆုံးပုံမှာတွေ့ရတဲ့ အနီရောင်အတက်လေးတွေကိုဆိုလိုတာပါ။

ဘယ်လိုကူးလဲ

အခုလက်ရှိကမ္ဘာမှာဖြစ်ပွားနေတဲ့ ကိုရိုနာဗိုင်းရပ်စ်ရောဂါ COVID-19 ဟာ နှာချေချောင်းဆိုးရာမှ ဗိုင်းရပ်စ်တွေဟာ လေထဲ‌ကိုရောက်သွားပြီး အသက်ရှူလမ်းကြောင်းကနေတဆင့် တိုက်ရိုက်ကူးစေနိုင်သလို ဗိုင်းရပ်စ်ရှိ‌နေတဲ့ မျက်နှာပြင်အရာဝတ္ထုတွေကို ကိုင်တွယ်မိခြင်းကနေလည်းကူးစေနိုင်တယ်လို့ ကမ္ဘာ့ကျန်းမာရေးအဖွဲ့(WHO)ကဆိုထားပါတယ်။

ဗိုင်းရပ်စ်က အသက်ရှူလမ်းကြောင်းကနေ အဆုတ်ထဲရောက်သွားတဲ့အခါ virus ရဲ့ protein (spike protein) ဟာ အဆုတ်ထဲကအဆုတ်ဆဲလ် receptor protein (ACE2) နဲ့ ချိတ်ဆက်သွားပါတယ်။ spike protein ဆိုတာ ပထမဆုံးပုံမှာပြထားတဲ့ အနီရောင်အချွန်အတက် လေး‌တွေကိုဆိုလိုတာပါ။ ခန္ဓာကိုယ်ရဲ့ ကိုယ်ခံအားစနစ်က protein တစ်မျိုးဖြစ်တဲ့ antibody ကို ထုတ်ပေးပြီး အဲဒီ virus ရဲ့ spike protein ကို အဆုတ်ဆဲလ်မှာလာမကပ်အောင်ကာကွယ်ပေးထားလို့ ရောဂါတွေမဖြစ်အောင်ကာကွယ်ပေးပါတယ်။

Coronavirus ကိုတိုက်ဖျက်မယ့် antibody ရဖို့အတွက် သိပ္ပံပညာရှင်တွေဟာ spike protein အကြောင်း၊ သူတို့ရဲ့ ပုံသဏ္ဍာန်တွေ၊ အလုပ်လုပ်ပုံတွေ၊ ကျနော်တို့ဆဲလ်တွေရဲ့ receptor protein တွေနဲ့ ဘယ်လိုချိတ်ဆက်မိစေတာလဲစတဲ့အချက်တွေကို သိပ္ပံပညာရှင်တွေအနေနဲ့လေ့လာဖို့လိုပါတယ်။ ယခင် SARS ရောဂါတုန်းက ရရှိခဲ့တဲ့အချက်အလက်တွေရှိနေပေမယ့် CODVID-19ဟာ မျိုးစိတ်အသစ်မို့ ဒီအတွက် Virus ရဲ့ protein folding ကို ဆက်လက်လေ့လာသွားဖို့လိုနေသေးတယ်လို့သိရပါတယ်။

Protein Folding ဆိုတာဘာလဲ

Protein Folding အကြောင်းမပြောခင်မှာ Proteinဆိုတာကိုအရင်ပြောပြပါ့မယ်။ ပရိုတိန်းဆိုတာ အမိုင်နိုအက်စစ်(amino acids) တွေနဲ့ဖွဲ့စည်းထားတဲ့ အော်ဂဲနစ်ဒြပ်ပေါင်းဖြစ်ပါတယ်တဲ့။ Protein မှာ amino acids တွေဟာ ကြိုးတစ်ချောင်းလိုပဲချိတ်ဆက်ထားပါသတဲ့။ အဲလိုချိတ်ဆက်ထားရာမှာ ရှည်လျားလွန်းတာမို့ ခွေလိပ်နေပါသတဲ့။

Protein ဟာ အသက်ဇီဝဘယ်လိုဖြစ်ပေါ်လာသလဲဆိုတဲ့အခြေခံဖြစ်ပါတယ်။ ပရိုတိန်းတွေဟာ အင်ဇိုင်း enzymes တွေ တစ်ဖြစ်လဲ သက်ရှိတွေရဲ့ ဇီဝဓာတုဖြစ်စဉ်တွေရဲ့‌ နောက်ကွယ်မှာ တွန်းအားတစ်ခုအနေနဲ့ရှိနေပါတယ်။ ပရိုတိန်းတွေဟာ ကျနော်တို့ရဲ့အရိုး၊ကြွက်သား၊ ဆံပင်၊ အရေပြား နဲ့သွေးကြောတွေတည်ဆောက်ရာမှာ အဓိကအုတ်ချပ်တွေလည်းဖြစ်နေပြန်ပါတယ်။ ဒါ့အပြင် ကျနော်တို့ရဲ့ ကိုယ်ခံအားစနစ်အနေနဲ့ ပရိုတိန်းတွေဟာ antibody အဖြစ် ပြင်ပကဝင်ရောက်လာတဲ့ မလိုလားအပ်တဲ့အရာတွေထံမှလည်း ကာကွယ်ပေးထားပြန်ပါသေးတယ်။

ပရိုတိန်းတွေဟာ ကျနော်တို့ရဲ့ခန္ဓာကိုယ်အတွက် အုတ်ချပ်တွေလို့ဆိုနိုင်ပေမဲ့ ပရိုတင်းတွေဟာ ကျနော်တို့အတွက် အပေါ်မှာပြောခဲ့သလို ကွဲပြားခြားနားတဲ့အလုပ်တွေလုပ်နိုင်ဖို့အတွက်က ပထမဆုံးအနေနဲ့ သီးခြားပုံစံဖြစ်အောင်ပြောင်းလဲယူရပါတယ်။ ဒီဖြစ်စဉ်ကို Protein Folding လုပ်တယ်လို့ခေါ်ပါတယ်။ Protein တွေကို သီးခြားအလုပ်တစ်ခုစီအတွက် Folding လုပ်တယ် ခေါက်ယူပါတယ်။

Protein Folding ဟာ သဘာဝအ‌လျောက် သူ့ဘာသာသူအလုပ်လုပ်ပါတယ် ဒါပေမဲ့ Protein Foldingဟာ သဘာဝအတိုင်း ဖြစ်သင့်တဲ့အတိုင်း မဖြစ်ခဲ့ဘူးဆိုရင် အဲဒီ ပရိုတိန်းနဲ့ဖွဲ့စည်းထားတဲ့ သက်ဆိုင်ရာအစိတ်အပိုင်းဟာချို့ယွင်းသွားမှာဖြစ်ပြီး ရောဂါတွေဖြစ်လာမှာပါ။ ဥပမာ အသက်ကြီးပိုင်းတွေမှာ ဖြစ်လေ့ရှိတက်တဲ့ အယ်လ်ဇိုင်းမား (Alzheimer)ရောဂါဆိုတာ ဦးနှောက်ထဲက အာရုံကြောကလပ်စည်းတွေအကြား သတင်းပို့ရာမှာ တာဝန်ယူထားရတဲ့ အင်ဇိုင်းဓာတ်တစ်မျိုးချို့တဲ့ရာကနေဖြစ်လာတဲ့ရောဂါတစ်မျိုးပါ။ ပညာရှင်တွေအနေနဲ့ ရောဂါတစ်ခုအတွက်ကုသဖို့နည်းလမ်း ဒါမှမဟုတ် ဆေးဝါးတွေတီထွင်ဖို့ရာ ပထမဆုံး Protein တွေဘယ်လိုမှားယွင်းပြီး Folding လုပ်မိသွားတာကို နားလည်ဖို့လိုပါတယ်။

Protein Folding နှင့် ကွန်ပျူတာဇီဝဗေဒအကြောင်း

ခန္ဓာကိုယ်ထဲမှာပရိုတင်းအများစုဟာ သဘာဝအလျောက် Folding ဖို့ရာ 1 millisecond (တစ်စက္ကန့်ရဲ့တစ်ထောင်ပုံတစ်ပုံ)ကနေ စက္ကန့်အနည်းငယ်သာလိုအပ်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် ဤအချိန်ကာလအတွင်းမှာဖြစ်ပျက်ခဲ့တဲ့ အက်တမ်‌တွေအဆင့်ဆင့် အပြောင်းအလဲများအားလုံးကိုသွင်တူပြု(simulation)လုပ်ဖို့အတွက်က‌တော့ ကွန်ပျူတာအနေနဲ့ အဆင့်ပေါင်း ထရီလီယံပေါင်းထောင်ချီကိုလုပ်ဆောင်ဖို့လိုအပ်ပါတယ်။ ကျနော်တို့အနေနဲ့ တစ်မီလီစက္ကန့်ကြာတဲ့ Protein Foldingကို တုပဖို့ High End ကွန်ပျူတာတစ်ခုတည်းကိုသာ အသုံးပြုမယ်ဆိုရင် ရာစုနှစ်များစွာကြာနိုင်ပါတယ်။ ၁၉၉၈ ခုနှစ်မှာ Cray Supercomputer ဟာ millisecond ၁ခုစာအဆင့်ရှိတဲ့ Protein Folding ကို တွက်ချက်ခဲ့ရာမှာ လေးလ‌တောင်ကြာခဲ့ပါတယ်။ ဒါကြောင့်သိပ္ပံပညာရှင်တွေဟာ နှေးကွေးရှုပ်‌ထွေးတဲ့ Protein Folding တွေအစား simulation မြန်မြန်လုပ်လို့ပြီးမယ့် Protein Folding တွေကိုသာ လေ့လာခဲ့ရတယ်လို့ဆိုပါတယ်။

ဒါပေမဲ့ ကွန်ပျူတာတွေဟာအများကြီးပိုမြန်လာတဲ့အခါမှာ millisecond ကြာတဲ့ simulation ကိုတွက်ချက်လို့ရနိုင်ပြီဖြစ်ပါတယ်။ ဘယ်လိုပဲဖြစ်ဖြစ် အခုချိန်ထိ Protein Folding simulation တွေအတွက် ကြီးမားတဲ့ တွက်ချက်မှုစွမ်းပကားကိုလိုအပ်နေဆဲဖြစ်ပါတယ်။ အခုတော့ကျနော်တို့မှာ Folding@Home ရှိပါပြီ။ Folding@Home အဆိုအရ ၎င်းအနေနဲ့ ၁.၁ မီလီစက္ကန့်ကြာသည့်အချိန်အပိုင်းအခြားတစ်ခုအတွင်း Protein Folding ကိုတုပနိုင်စွမ်းရှိတယ်လို့ဆိုပါတယ်။

Folding@Home

Folding@Homeကို Stanford Universityရဲ့ Pande Lab မှဦးဆောင်ကာ ကမ္ဘာတဝန်းမှာရှိတဲ့ စေတနာရှင်တွေရဲ့ကွန်ပျူတာထောင်ပေါင်းများစွာရဲ့တွက်ချက်မှုစွမ်းအားကို Distributed Supercomputer အနေနဲ့အသုံးပြုကာ သိပ္ပံ‌ပညာရှင်‌တွေရဲ့သုတေသန‌တွေမှာ အသုံးပြုဖို့ဖြစ်ပါတယ်။

Folding@Homeဟာအခုမှပေါ်လာတာမဟုတ်ပါဘူး
၂၀၀၀ခုနှစ် အောက်တိုဘာလမှာ စတင်ဖန်တီးခဲ့ပါတယ်။ Pande Lab ဟာ ဒီ project ကနေ တိုက်ရိုက်ရရှိလာတဲ့ သုတေသနစာတမ်းပေါင်း ၂၂၂ခု (၂၀၂၀ ဖေဖော်ဝါရီလအထိ) ကို ထုတ်ဝေနိုင်ခဲ့ပါတယ်။ ဒီလိုရရှိလာတဲ့ သုတေသနစာ‌တမ်းတွေကို ရာပေါင်းများစွာသော အခြားသုတေသီအတွက် အကျိုးဖြစ်ထွန်းစေခဲ့ပါတယ်။

ဒီproject ကနေ အာရုံကြောဆိုင်ရာရောဂါတွေဖြစ်တဲ့ အလ်ဇိုင်းမား၊ ပါကစ်ဆန် စတဲ့ရောဂါတွေ ကူးဆက်ရောဂါတွေဖြစ်တဲ့ သွေးလွန်တုတ်ကွေး၊ ဇီကာ၊ အသည်းရောင်အသားဝါစီနဲ့ အီဘိုလာ စတဲ့ရောဂါတွေအပြင် အခြားရောဂါတွေဖြစ်တဲ့ ရင်သားကင်ဆာ၊ ကျောက်ကပ်ကင်ဆာ၊ epigenetics နဲ့ p53 protein စတာတွေအတွက် အထောက်အကူပေးနိုင်ခဲ့ပါတယ်။ Folding @Home ကို ဒီနယ်ပယ်အားလုံးမှာပါဝင်စေတဲ့ အကြောင်းအရာကတော့ Protein Folding ကို လေ့လာရှာဖွေဖို့ပဲဖြစ်ပါတယ်။
ဒီ‌နှစ်ဖေဖော်ဝါရီလ (၂၇)ရက်နေ့မှာတော့ ဒီproject နောက်ကွယ်ကလူတွေက COVID-19 တိုက်ဖျက်ရေးမှာပါဝင်မယ်လို့ ကြေညာလာခဲ့ပါတယ်။

Folding@Home ဆိုတာ Supercomputer အမျိုးအစားထဲကတစ်မျိုးဖြစ်ပါတယ်။ Supercomputer ဆိုတာ များပြားလှတဲ့ Processor အစုအဝေးကို လျင်မြန်လှတဲ့ကွန်ယက်နဲ့ ချိတ်ဆက်ထားတာပါ။ Folding@Home ဟာ ကမ္ဘာတစ်ဝန်းမှာရှိတဲ့ ကွန်ပျူတာထောင်ပေါင်းများစွာကို အသုံးပြုပြီး လျင်မြန်လှတဲ့ကွန်ယက်မလိုပဲအသုံးပြုနိုင်အောင်ဖန်တီးထားတာပါ။ ဒီလို Supercomputer ကိုတော့ Distributed Supercomputer အမျိုးအစားလို့ခေါ်ပါတယ်။ Folding@Home ဟာ ၂၀၀၇ခုနှစ်မှာ ကမ္ဘာစွမ်းအားအကောင်းဆုံး Distributed Computing Network အဖြစ် ဂင်းနစ်ကမ္ဘာ့စံချိန်တင်ခဲ့ဖူးပါသေးတယ်။

Folding@Homeက အတော်ကြီးကို မိုက်ပါတယ်။ Supercomputerတွေရဲ့တွက်ချက်နိုင်မှုစွမ်းဆောင်ရည်တွေကို floating-point operations per second (FLOPS) အရေအတွက်နဲ့တိုင်းတာပါတယ်။ ၂၀၁၆ ခုနှစ်၊ ဇူလိုင်လမှာ Folding@Home ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ဟာ 100 petaFLOPS ထက်ကျော်လွန်ခဲ့ပြီလို့ဆိုပါတယ် (1 petaFLOPS သည် တစ်ထောင်ထရီလီယံFLOPSနဲ့ညီမျှ)။ သိသာအောင်ပြောပြရမယ်ဆိုရင် ကမ္ဘာပေါ်တွင်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားဆုံး နံပတ်၁ နေရာချိတ်ထားတဲ့ Supercomputer ဖြစ်တဲ့ IBM Summit ဟာ 150 petaFLOPS အထိ တွက်ချက်နိုင်စွမ်းရှိပါတယ်။ ဒါ့အပြင် supercomputer တွေကို အေဂျင်စီများနှင့်တက္ကသိုလ်များကမျှဝေသုံးစွဲပါတယ်။ ဒါ့ကြောင့်သုတေသနတစ်ခုစီမှာသုံးရတဲ့ supercomputer တွေရဲ့စွမ်းအားဟာ ထပ်မံလျော့ကျသွားပါတယ်။

Folding@Home မှာအံ့သြလောက်စရာ တွက်ချက်မှုတွေလုပ်နိုင်ပေမဲ့ သူကိုထိန်းသိမ်းရတာ ပုံမှန်Supercomputerတစ်ခုလောက် ပိုက်ဆံသုံးဖို့မလိုပါဘူး။ Pande Lab က သုတေသနပညာရှင်တွေအဆိုအရ "Protein Folding ဆိုတဲ့သဘောတရားဟာ ရှုပ်ထွေးပါတယ်၊ ဒါကြောင့် ပုံမှန် Supercomputer တစ်ခုကနေ တစ်ချိန်လုံးအကြာကြီးတွက်ချက်နေတာမျိုးက Protein Folding ဖြစ်စဉ်ကို သေချာနားလည်ဖို့ရာလုံလောက်မှုမရှိဘူး" လို့ဆိုပါတယ်။

Folding@Home အပါအဝင် အခြားDistributed Supercomputerများ

Folding @Home ဟာ လူသိများတဲ့ distributed computing စီမံကိန်းများအနက်မှတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ ဒါ‌ပေမဲ့ Folding@Home လိုမျိုး Distributed Supercomputer တွေကို အခြားပညာရပ်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်တွေဖြစ်တဲ့ နက္ခတ္တဗေဒ၊ ဓာတုဗေဒ၊ ဇီဝဗေဒ၊ မိုးလေဝသ၊ သင်္ချာနှင့်ရူပဗေဒနယ်ပယ်‌တွေမှာ သုတေသနအမျိုးမျိုးပြုလုပ်ဖို့အတွက်လည်းအသုံးချ‌နေကြပါတယ်။

သုတေသီများကြားမှာရေပန်းစားတဲ့ အခြား Distributed Supercomputer project အချို့ကတော့

• Berkeley Open Infrastructure for Network Computing (BOINC) ဒီ BOINC project ဟာ Protein Folding ကို လေ့လာတဲ့ Folding@Home နဲ့မတူဘဲ အခြားနယ်ပယ်က ပရောဂျက်တွေကိုပါ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ပါတယ်။
• World Community Grid ကတော့ ကျန်းမာရေး၊ ဆင်းရဲနွမ်းပါးမှုနှင့်ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုအတွက်သုတေသနကိုအထောက်အကူပြုမဲ့ Project တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။
• FightAIDS@Home ကတော့ AIDS ရောဂါတိုက်ဖျက်ရေးမှာသုံးခဲ့သလို Outsmart Ebola ကတော့ Ebola ရောဂါတိုက်ဖျက်ရေးမှာအသုံးပြုခဲ့ကာ လူ့အသက်တွေကိုကယ်တင်နိုင်ဖို့ကူညီဆောင်ရွက်နေကြပါတယ်။
• SETI@Home ကိုတော့ လွန်ခဲ့သောအနှစ် ၂၀ အတွင်း ဂြိုလ်သားတွေရှိမရှိရှာဖွေရာမှာ အသုံးချခဲ့ပါတယ်။
• ClimatePrediction.net ကတော့ နောင်နှစ်ပေါင်း ၁၀၀ မှာဖြစ်လာမဲ့ ရာသီဥတုကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့ ကြိုးပမ်းနေတဲ့ projectဖြစ်ပါတယ်။

Nvidiaတို့ Intel တို့က ဘာလို့ PC Gamer တွေကို အကူညီတောင်းရတာလဲ

လွန်ခဲ့တဲ့ရက်အနည်းငယ် က Folding@Home ဆိုတဲ့ Distributed Supercomputer ရဲ့ Computing power ကိုတိုးမြှင့်ဖို့ Nvidia က Twitterမှာ Post တစ်ခုတင်ခဲ့ပါတယ်။ ဒီ‌နေရာမှာ ကျနော်တို့ပုံမှန်သိထားတာက computing အတွက် CPU ကိုပဲသုံးတယ်ထင်ကြပါတယ်။ သာမန် Desktop CPU တွေမှာ Cores ဆိုလို့ အမြင့်ဆုံး 16 Cores (Ryzen 9 3950X) သာရှိပြီး HEDT CPU တွေတောင် လက်ရှိမှာအများဆုံးမှ 64 Cores အထိသာရှိနေသေးပေမဲ့ GPU မှာတော့ Cores အရေအတွက်ဟာ ရာကနေထောင်ဂဏန်းအထိပါဝင်ပါတယ် (GPU ရဲ့ Cores တွေကိုခေါ်ရာမှာ GPUဖန်တီးထုတ်လုပ်တဲ့ကုမ္မဏီအလိုက် နာမည်တွေကွဲသွားပြီး Nvidiaက CUDA Cores၊ AMDက Shader Processors နဲ့ Intel ကတော့ Execution Units လို့ခေါ်ပါတယ်)။

ဒါကြောင့် Computing အပိုင်းမှာ Cores ပေါင်းများစွာပါတဲ့ GPU တွေကိုအသုံးချနိုင်ခြင်းဟာ Coronavirus ရဲ့ Protein Folding ကိုလေ့လာနေတဲ့ Folding@Homeလို project တွေအတွက် computing power ပိုပြီးကောင်းလာပြီး အလုပ်မြန်မြန်ပြီးမှာပါ။ ဒါပေမဲ့ GPU ကိုသုံးတာချင်းအတူတူ Gaming အတွက် သုံးတဲ့ GPU ဟာ သာမန်အိမ်သုံးဖို့လောက်သုံးတဲ့ GPU ထက် Cores တွေအဆပေါင်းများစွာပိုများနေပါတယ်။ မြင်သာအောင်ပြောရမယ်ဆိုရင် သာမန်အိမ်သုံး Graphics Card ဖြစ်တဲ့ Nvidia GT 1030 ဟာ CUDA Cores 384ခုပါဝင်ပြီး ဂိမ်းကစားဖို့အသုံးများတဲ့ Nvidia GTX 1060 6GB ဆိုရင် CUDA Cores ပေါင်း 1280ခုအထိပါလာသလို အမြင့်ဆုံး Gaming GPU တစ်ခုဖြစ်တဲ့ Nvidia RTX 2080Ti ဆို CUDA Cores 4352ခု‌ တောင်ပါပါတယ်။ ဒါကြောင့် Corona Virus ကိုတိုက်ဖျက်နိုင်ဖို့ သိပ္ပံပညာရှင်တွေ‌ Computing Power ကိုလိုအပ်နေချိန်မှာ Nvidia က PC Gamer တွေကို သူတို့ရဲ့ GPU ကို Folding@Home မှာ သုံးပေးပါလို့ဆော်ဩနေရခြင်းပဲဖြစ်ပါတယ်။ ဒီလိုဆော်ဩပေးခြင်းအားဖြင့်လည်း Folding@Home ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ပိုကောင်းလာပြီး သူဆောင်ရွက်နေတဲ့Protein Folding တွေကို အချိန်တိုတိုနဲ့ပြီးစေနိုင်မှာပါ။ COVID-19 ရဲ့ Protein Folding ကို ပညာရှင်တွေ မြန်မြန်ဆန်ဆန်သိရှိသွားတဲ့အခါ လူသားတွေရဲ့အသက်ကိုပိုပြီးမြန်မြန်ကယ်နိုင်မှာပါ။

Folding@Home ကိုအသုံးပြုပြီးသင့်ကွန်ပျူတာရဲ့ တွက်ချက်မှုစွမ်းပကားတစ်ချို့ကို သိပ္ပံပညာရှင်လေ့လာဖို့လိုအပ်တဲ့ Protein Foldingအတွက်ပေးလှူလိုတယ်ဆိုရင်တော့ အောက်ပါlinkကနေ ရယူပြီး ပေးနိုင်ပါတယ်။
Folding @ Home Link
https://foldingathome.org/start-folding/

Software ကိုသွင်းပြီးရင် Category ကို Any မှာပဲထားပါ။ Any က COVID-19 အတွက်ပါ။ အထဲမှာ COVID-19 အတွက် Project တွေအများကြီးရှိပါ‌တယ်။ software ကိုတစ်နေ့လုံးဖွင့်ထားစရာမလိုပါဘူး တစ်နေ့ကိုနာရီအနည်းငယ်လောက် မျှဝေပေးရင်လည်းဖြစ်ပါတယ်။

အချုပ်ဆိုရရင်တော့ ပညာရှင်တွေအနေနဲ့ လက်ရှိဖြစ်ပွားနေတဲ့ COVID-19 နဲ့ အခြားရောဂါတွေကိုတိုက်ဖျက်ဖို့ကြိုးပမ်းနေချိန်မှာ ကျနော်တို့ရဲ့ GPU တွေကို အချိန်အနည်းလောက်အသုံးပြုခွင့်ပေးလိုက်ခြင်းအားဖြင့် Computing Power ကိုလိုအပ်နေတဲ့ ပညာရှင်တွေကိုကူညီရာရောက်သလို ကျနော်တို့အနေနဲ့လည်း လူသားတွေကောင်းကျိုးအတွက်တစ်ထောင့်တစ်နေရာကပါဝင်ခွင့်ရခဲ့တာလည်း ဝမ်းသာစရာမဟုတ်ပါလား။

မေတ္တာရပ်ခံချက်။ ။ ဒီဆောင်းပါးဖြစ်လာဖို့ ကျနော့်အနေနဲ့ အချိန်တွေအများကြီးပေးပြီးရေးထားရခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် ဒီဆောင်းပါးကို ခွင့်ပြုချက်မယူဘဲ အခြားတစ်နေရာမှာ လုံးဝပြန်လည်ဖော်ပြခွင့်မပြုပါကြောင်း အသိ‌ပေးအပ်ပါတယ်။

#EnThueTech
#Folding@Home
#Coronavirus
#Covid19

Photo Credit:
Center of Decease Control and Prevention
USA Today
Wikipedia

You Can Help Fight Coronavirus by Giving Scientists Access to Your Computer by Sarvesh Mathi ဆောင်းပါးကိုမှီငြမ်းသည်။

Reference
https://onezero.medium.com/you-can-help-fight-coronavirus-by-giving-scientists-access-to-your-computer-16c39c2e7164

https://www.who.int/health-topics/coronavirus

https://www.nationalgeographic.com/science/2020/02/here-is-what-coronavirus-does-to-the-body/

http://mohs.gov.mm/Main/content/publication/2019-ncov

https://en.wikipedia.org/wiki/Virus

https://www.guinnessworldrecords.com/world-records/most-powerful-distributed-computing-network

https://news.sky.com/story/coronavirus-pc-gamers-asked-to-donate-gpu-time-for-research-11957968

https://twitter.com/NVIDIAGeForce/status/1238496311776653312

https://www.top500.org/lists/2019/11/

https://foldingathome.org/2020/03/15/coronavirus-what-were-doing-and-how-you-can-help-in-simple-terms/

https://www.usatoday.com/in-depth/news/2020/03/09/biotech-international-effort-makes-big-push-for-coronavirus-vaccine/4927298002/