Hadron Collider, БАК), расположенным в научно-исследовательском центре Европейского совета ядерных исследований (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire, CERN), Швейцария, приглашают к участию в проекте всех желающих — добровольцы могут помочь исследователям в поиске до сих пор неуловимого бозона Хиггса, работая на своих персональных компьютерах. Об этом сообщает Livescience.
Этот проект, названный LHC@home, организован центром гражданской кибернауки (Citizen Cyberscience Centre) в рамках года волонтерства в Европе. Участники программы будут использовать собственные компьютеры для моделирования столкновений частиц, подобных тем, которые происходят внутри БАК. «Добровольцы могут помочь физикам в поиске новых фундаментальных частиц, позволяющих пролить свет на происхождение нашей Вселенной. Они будут использовать свои персональные компьютеры и ноутбуки для увеличения вычислительных возможностей проекта», — говорится в заявлении CERN.
На самом деле, большая часть работы делается без участия человека — на персональных компьютерах просто будут запущены процессы, исследующие поставленную проблему. «Гражданская кибернаука — это растущее поле деятельности, которая бросает вызов утверждению, что только профессионалы могут заниматься наукой. Если обеспечить пользователей правильными инструментами и провести необходимое обучение, то можно привлечь миллионы добровольцев, готовых внести свой вклад в научные открытия», — заявил Пьер Шпирер (Pierre Spierer), заместитель ректора Женевского университета (University of Geneva), Швейцария.
В прошлом году ученые Сет Купер (Seth Cooper) из университета имени Вашингтона (University of Washington), Сиэтл, США, и Ник Йии (Nick Yee) из Стэнфордского университета (Stanford University), США, запустили онлайн-игру Foldit, целью которой является построение белковой структуры. В игре зарегистрировалось более 57 тыс. человек, большинство из которых не являются профессиональными учеными. Многие из топ-игроков проявили ювелирные навыки в решении поставленных задач. «У людей есть все необходимые методы для решения задач. К счастью, наше исследование не требовало никакой специальной подготовки», — прокомментировал результаты Ник Йии.
