Astrofyzika: Simulácia – Zjednotená teória formovania Kuiperovho pásu a Oortovho oblaku

Dotváranie kozmologických predstáv o vzniku Slnečnej sústavy: posledné štádium utvárania sa joviálnych planét, alebo revízia tzv. "Nice modelu" tohto procesu; vznik Oortovho oblaku a Kuiperovho pásu v rámci jednotnej teórie.
Jedná sa o simulácie dynamickej evolúcie rezervoárov malých telies vo vonkajších častiach Slnečnej sústavy. Daná simulácia pozostáva zo sekvencie čiastkových výpočtov, pričom každý zahŕňa isté vopred definované obdobie, počas ktorého sa dráhy malých telies vyvíjajú. Každý takýto výpočet pritom pozostáva z veľkého množstva čiastkových úloh, z ktorých každá sa vykonáva na inom procesore. Podľa náročnosti výpočtu, ale aj kvality dosiahnutých výsledkov, možno simulácie rozdeliť na (A) podporné, prinášajúce len základné informácie o študovaných procesoch a (B) pokročilé, ktoré prinášajú detailnejšie a viac realistické výsledky.
V skupine (A) sa uvažujú testovacie častice, ktorých hmotnosť sa úplne zanedbáva a teda nemajú vplyv na iné telesá, ani na seba navzájom. Táto aproximácia umožňuje nezávislý beh úloh v rámci danej sekvencie. Komunikácia medzi procesormi, resp. so spoločnou operačnou pamäťou nie je potrebná. V skupine (B) je podstatným krokom vpred uvažovanie testovacích častíc, ktoré majú nenulovú hmotnosť a teda spätne vplývajú na iné hmotné telesá. To si však vyžaduje veľmi častú výmenu informácií medzi procesormi prostredníctvom spoločnej pamäte, kde daný procesor zapisuje na ňom získané medzivýsledky do jemu vyhradeného priestoru a číta celý pamäťový priestor. Zatiaľčo dĺžka trvania jednej sekvencie pri simulácii typu (A) je voliteľná a môže trvať niekoľko dní, dĺžka trvania sekvencie pri simulácii typu (B) je ohraničená možnosťami matematických metód numerickej integrácie a spravidla nemôže presahovať zlomok sekundy. Čiže paralelizácia výpočtového procesu je nevyhnutná. Ako v prvom, tak aj v druhom prípade sa dajú očakávať isté rozdiely medzi nami získanými výsledkami a výsledkami iných autorov. Taktiež zvyčajne vyvstanú nové otázky. Obidvoje si vyžaduje opakovanie simulácií s inými vstupnými parametrami.

... viac

Spracovanie obrazov: Redukcia dimenzie vstupného obrazového priestoru pomocou pulzovo viazanej neurónovej siete

Aplikácia reprezentuje model pulzovo-viazanej neurónovej siete PCNN (Pulse Coupled Neural Network) vytvorený na redukciu vstupného viacrozmerného obrazového priestoru.
Priame spracovanie obrazov v ich vstupnom viacrozmernom priestore predstavuje časovo náročný výpočtový proces, závislý vo veľkej miere od dimenzie priestoru obrazových dát. Preto sa spracovanie obrazov vo všeobecnosti nerieši v tomto multi-dimenzionálnom priestore, ale pomocou metód redukcie dimenzie vstupného priestoru reprezentácie dát sa hľadá ich nová formálna reprezentácia v transformovanom priestore s nižšou dimenziou. Redukcia dimenzie teda predstavuje transformáciu vstupného obrazového priestoru na priestor významných príznakov s výrazne nižšou dimenziou, čo umožňuje oveľa jednoduchšie spracovanie a analýzu obrazových dát.
PCNN aplikácia je implementovaná ako “parametrická štúdia” postavená na báze gridového middlewaru LCG a gLite, ktorá umožňuje spracovávať paralelne tisíce obrazov ľubovolnej veľkosti. Aplikácia pozostáva z komponentov, ktoré zabezpečujú manipuláciu so vstupnými a výstupnými dátovými súbormi a manažovanie samotného vykonávania jednotlivých behov programu na výpočtových uzloch gridu.

... viac

Bioinformatika: Aplikácia pre generáciu, verifikáciu a vizualizáciu modelov svalových buniek

Aplikácia je určená na vytváranie, verifikáciu a vizualizáciu modelov svalových buniek. Vytvorený model bunky zachytáva morfologické charakteristiky bunkových organel. Prístup k modelovaniu buniek je založený na teórii implicitných plôch. Nástroj pre tvorbu modelov umožňuje generovanie komplexných modelov obsahujúcich stovky objektov popísaných implicitnými funkciami.
Modely vytvorené generátorom nemusia nutne zodpovedať reálnym svalovým bunkám. Pre ďalšie použitie modelu je nutné overiť jeho presnosť. To je realizované pomocou stereologickej verifikácie objemových a povrchových hustôt (OPH). Výpočet OPH z modelu je časovo náročný proces. Na výber vhodných modelov je potrebné testovať OPH desiatok modelov, čo by na jednom počítači mohlo trvať desiatky hodín. Časovo náročné výpočty stereologickej verifikácie sú realizované v gridovej infraštruktúre. Ďalšou významnou časťou aplikácie je správa metadát o vytvorených modeloch, umožňujúca vyhľadávanie modelov na základe morfologických charakteristík.
    iSGTW Image of the week: The micro-world of muscle cells

... viac

Computational Fluid Dynamics (CFD): Simulácia požiarov použitím paralelného FDS

The Fire Dynamics Simulator (FDS) is a Computational Fluid Dynamics (CFD) model of fire-driven fluid flow, developed by NIST (National Institute for Standard and Technology, USA). It solves numerically a LES form of Navier-Stokes equations appropriate for a low-speed, thermally-driven flow, with an emphasis on the smoke and heat transport from fires. FDS has been designed to provide four programming models: sequential - for a single CPU, MPI parallel - for distributed memory systems, OpenMP multi-threading - for shared memory systems, and a combined model MPI and OpenMP - for e.g. multi-core clusters. FDS reads input parameters from a single text file which provides all the necessary information to describe the fire scenario. The numerical solution to the equations is written to a set of files of various types, depending on the input specification. All output quantities of interest must be explicitly declared at the start of the calculation. In the package a graphical post-processor tool SmokeView is included, which enables the animation and analysis of FDS results. The Slovak research team has long-term experience with modelling and simulation of fires, starting with forest fire, going on with fires in automobiles, and nowadays we focus on simulations of fire in various closed and semi-closed human structures (tunnels, houses, etc.). FDS simulation with a real fire scenario represents a long-time, computational intensive and memory consuming job. To find the programming model exhibiting the best performance and producing authentic true results for a given scenario, a great number of experiments (i.e. simulation runs with various input parameters), need to be fulfilled. In order to automate this process of simulation runs with a minimum of human intervention, we have developed a set of scripts which made all of the FDS models running on both the local multi-core cluster and on the EGI infrastructure. The submission of jobs to the Grid was realized using the middleware EMI 1 (gLite) and the tool MPI-Start. FDS computations on the local cluster run with real fire scenarios, and FDS computations carried out on the Grid were verified using simple fire variants taking short run-time.
    FDS     EGI Applications Database

... viac