Amióta a koronavírus világjárvánnyá nőtte ki magát, egyre-másra érkeznek a beszámolók a különféle felajánlásokról, hétköznapi hősök tetteiről, na meg persze kutatókról, tudósokról, egyetemistákról vagy épp csak kreatív emberekről, akik most vállvetve küzdenek, hogy valamilyen módon közelebb hozzák a járvány végét. Bár egyelőre az ellenszerre nem is sikerült rábukkanni, az önkéntes karanténban ülők számára egy kis reményt adhat, hogy az úgynevezett kollektív intelligencia segítségével mikre képes az emberiség, ha egy picit félreteszi a vitáit és egy nagy közös probléma megoldására kezd koncentrálni.
Ennek egyik legjobb és talán legszemléletesebb példája a Folding@home projekt formájában jött létre. Talán olvasóink közül is többen emlékeznek még a kilencvenes évek végén, egészen pontosan 1999. május 17-én indított SETI@home-ra, amelynek célja a földönkívüli élet utáni kutatás felgyorsítása volt. Bár a világ űrkutatással foglalkozó szervezeteinek már akkor is voltak komoly szuperszámítógépei, a világűrből érkező jelek feldolgozásához még harmatosan kevés volt az informatikai kapacitás. Ezért ötletes megoldást eszeltek ki: a hatalmas rádióteleszkópok által begyűjtött jeleket kisebb adatcsomagokra osztották, azok feldolgozását pedig egy különleges számítógép-hálózatra bízták: a projektben részt vevő önkéntesek letölthettek egy képernyővédő szoftvert, amely működése közben – tehát, amikor a felhasználó nem használta a számítógépét – ezeknek az adatcsomagoknak a feldolgozásával „ütötte el” az időt. A projektben eredetileg 50 – 100 ezer otthoni felhasználóra számítottak, azonban nagyjából két évtizedes élettartama alatt több mint 5,2 millió felhasználó csatlakozott a rendszerhez, akiknek számítógépei összesen több mint kétmillió évnyi kalkulációs idővel járultak hozzá a világűr alaposabb megismeréséhez.
A Folding@home projektben bárki részt vehet, csak számítógépre és internetre van szükség
A Folding@home hasonló módszeren alapul, azaz a projekthez csatlakozó magánemberek otthoni számítógépeinek „üresjárataiban” fehérjemolekulák modellezését végzi, amelyek alaposabb megértése közelebb hozhatja a koronavírus ellenszerének kifejlesztését. Ez pedig csak egy a projekt nagyívű tervei közül, kutatják ugyanis többek között a rák, az Alzheimer-, a Parkinson és a Huntington-kór elleni lehetőségeket is.
Az összefogás erejének tökéletes példája ez a projekt: a SETI@home után nem sokkal, 2000. október elsején indult el, ám a koronavírus megjelenése előttig csak a tényleg elkötelezett felhasználók telepítették gépeikre a szoftvert. Ez így sem volt eredménytelen, 2020. márciusa előttig ugyanis az így összeálló hálózat kapacitása is csaknem háromszorosa volt a kínai Tianhe-2 szuperszámítógépnek, amely 2013-ban a bolygó legizmosabb szupergépe volt.
Ennek köszönhetően a szoftvert fejlesztő Pande Lab az indulás óta 223 tudományos felfedezéssel kapcsolatos kutatási anyagot tudott elkészíteni. A koronavírus megjelenése óta azonban annyian csatlakoztak a kezdeményezéshez, hogy a Folding@home hálózata azóta gyorsabb és erősebb lett, mint a világ jelenlegi hét legmodernebb szuperszámítógép együttvéve. A számok nyelvére lefordítva: a szuperszámítógépek „sebességét” az egy másodperc alatt elvégzett, úgynevezett lebegőpontos műveletekben (floating point operation per second – FLOPS) mérik. Az említett Tianhe-2 33,86 petaFLOPS-ra volt képes, ehhez képest a Folding@home rendszere jelenleg 470 petaFLOPSnál jár. A világ jelenlegi legerősebb szuperszámítógépe, a Summit ennek a harmadát sem éri el a maga 149 petaFLOPS-os teljesítményével. Az otthoni felhasználóknak hála, a Folding@home kutatói múlt héten képesek voltak modellezni azt a fehérjét, amelyet a koronavírus a sejtekbe való behatolásra használ – ennek kiiktatása hozzájárulhat a fertőzések megállításához.
A Summit (Forrás: Wikipedia)
Nem ez azonban az egyetlen nagyszabású projekt, amelyben hasonló bámulatos eredmények születnek, találékony ötleteknek és okos embereknek köszönhetően.
Járványok modellezése
A koronavírushoz hasonló fertőzések terjedésével kapcsolatban is komoly segítséget nyújthat az informatika. Ennek az élvonalában találjuk a Blue Dot egészségügyi monitoring platformot, amely már tavaly decemberben – kilenc nappal az Egészségügyi Világszervezet, a WHO előtt – jelezte egy, az influenzához hasonlító járvány kitörését a kínai Vuhanban. Ehhez mesterséges intelligenciát használtak, amely szédítő mennyiségű adatot és emberek által írt szöveget elemzett az úgynevezett természetes nyelvi feldolgozás (natural language processing) segítségével: kísérleti állatokon végzett fertőzési modellek, 65 nyelven írt hírek és például reptéri utasinformációk átvizsgálásával pedig még azt is sikeresen előre tudták jelezni, hogy a vírus Vuhanból átterjedhet Bangkokgra, Szöulra, Tajpejre és Tokióra is. A rendszer által feltárt eredményeket egyébként egy sor szakember is ellenőrzi, járványügyi szakértőktől állatorvosokon át ökológusokig.
„Civil” kutatók is beszálltak a küzdelembe
Ahogy a közösségi oldalak és az internet elterjedésével megjelent a „civil újságírás” (citizen journalism) fogalma, hasonló módon életre kelt a civil tudomány (citizen science) is. A BBC még 2018-ban futtatott le egy ilyen projektet, amelynek keretében a különféle fertőzések terjedési mintáit vizsgálták egy érdekes módszerrel: a részt vevő önkénteseknek egy különleges applikációt kellett letölteni a telefonjukra, amely minden órában rögzítette a pozíciójukat a telefon GPS-moduljának köszönhetően. A felhasználóknak emellett naponta be kellett számolniuk arról, hogy kivel találkoztak aznap.
A projekt eredményeként olyan elképesztő méretű adatállomány jött létre, hogy annak teljes feldolgozása még ma is tart, ám a kutatók már most nyilvánosságra hoztak rengeteg olyan felfedezést, amely segítheti a járvány elleni intézkedések optimalizálását. Az így összegyűjtött tanulságokat az alábbi dokumentumfilmben összegezték.
Informatikus hallgatók, fegyverbe!
Egy programozóiskola hallgatói a hivatalos kormányzati adatokat felhasználva hozták létre a Covid-19 SG nevű oldalt, ahol a távol-keleti városállam lakói folyamatosan szemmel tarthatják a helyzetet, sőt, azt is megtudhatják, hogy melyik környéken élnek és dolgoznak az eddig azonosított fertőzöttek, melyik kórházba utalták be őket, de még az egyes fertőzöttek közötti hálózati kapcsolatokat is feltérképezték. Persze, óvatosan kell bánni az egészségügyi információkkal, lévén azok érzékeny személyes adatok, minden esetre a szingapúri kormány úgy döntött, hogy a fertőzésekkel szemben a legjobb a teljes transzparencia, mivel így mindenki megalapozott döntéseket tud hozni, ráadásul ezzel a megoldással enyhíthető a szorongás, amit sokan a bizonytalan helyzet és a sokszor nem megfelelő tájékoztatás miatt éreznek.
Hasonló felületekből egyébként több is létezik, a legjobb talán a Johns Hopkins egyetem saját fejlesztésű oldala, ahol az egyes országokra lebontva is megnézhetőek az adatok. Utóbbi oldallal egyébként érdemes vigyázni, a Krebson Security IT-biztonsággal foglalkozó cég ugyanis nemrég arra figyelmeztetett, hogy a térképet elkezdték másolni és más weboldalakba is beilleszteni, ez azonban rosszindulatú szoftvert tölthet fel a felhasználó számítógépére. A Johns Hopkins egyetem azonban egy közleményben igyekezett mindenkit megnyugtatni, hogy a náluk elérhető – általunk feljebb is linkelt – változat teljesen biztonságos.
Közösségi adatbányászattal a terjedés ellen
Első hallásra meglepő lehet, de másodikra már egészen kézenfekvőnek tűnik a megoldás, hogy a közösségi oldalakra feltöltött posztok elemzésével remekül lehet követni a járványok alakulását. Ehhez a módszerhez folyamodtak a Harvard kutatói, amikor februárban a már említett, természetes nyelvi feldolgozásra kihegyezett mesterséges intelligenciával kezdték keresni azokat a posztokat, amelyeket a Vuhanban és környékén élők töltöttek fel a közösségi oldalak valamelyikére. Ezen belül is azokat a bejegyzéseket keresték, amelynek feltöltői légzési nehézségekről, lázról vagy más hasonló tünetekről számoltak be. A projektben vuhani önkéntesek is részt vettek, akik rengeteg posztot archiváltak és fordítottak le angolra, ezzel is növelve a bányászható adatok mennyiségét.
A módszer egy, az Epidemology szakfolyóiratban még januárban megjelent kutatási anyagra épül, amikor ausztrál kutatók a Twitterre feltöltött rövid posztok elemzésével próbálták megállapítani, hogy alkalmas-e a módszer a fertőzések terjedésének követésére.
Játszva is segíthetünk
A meglepő megoldások közé tartozik egy immár 12 éves weboldal, a Foldit, amely a feljebb említett Folding@home-hoz hasonlít, azzal a különbséggel, hogy itt nem a számítógépünk processzora, hanem mi magunk variáljuk a különféle fehérje-molekulákat. Ebben az esetben az emberi mintafelismerő és problémamegoldó képességekre hagyatkoznak, különféle feladatokat adva a felhasználóknak: a grafikusan ábrázolt molekulákkal különféle műveleteket kell végrehajtani, amelyekből sokat tanulhatnak a kutatók a proteinek viselkedésével, illetve a különféle gyógyszerek hatásmechanizmusával kapcsolatban.
Bár az oldal maga 12 éve létezik, érdemes megnézni a tudományos referenciákat, amelyek szerint közel két tucat tudományos publikáció jelent meg azóta, a fehérjetekergető felhasználóknak köszönhetően. A Foldit működését egyébként világszerte több mint kétszázezer regisztrált játékos segíti és szinte biztos, hogy ez a szám meredeken emelkedik a koronavírus világjárvánnyá válása óta.
Nyílt forráskódú megoldásokkal a tömegekért
A nyílt forráskód (open source) a szoftverfejlesztés területéről származik, az efféle szoftvereket bárki ingyenesen letöltheti, használhatja, kedve és tudása szerint tovább is fejlesztheti. A koncepció azonban másra is alkalmazható, például, a 3D-nyomtatók terjedésével számos olyan open source projekt indult el, amelyek mások életét szeretnék valamilyen szempontból könnyebbé tenni, segíteni. Az nlc-n is beszámoltunk az e-NABLE kezdeményezésről, amelynek önkéntesei ingyen gyártanak művégtagokat rászoruló gyerekeknek.
A hasonló megoldások azonban a koronavírushoz hasonló járványok esetén is óriási segítséget nyújthatnak. Az olasz Isinnova, 3D-nyomtatással foglalkozó startup például a napokban dolgozott ki egy megoldást, amelynek segítségével a strandokon egyre gyakrabban látható népszerű búvármaszkokat két 3D-nyomtatott alkatrész segítségével lélegeztető maszkká lehet alakítani, amellyel a túlterhelt olasz kórházaknak tudtak segítséget nyújtani. A cég megkereste a Decathlon sportszeráruházat, akik azonnal felajánlották a segítségüket a projekthez. Az Isinnova volt egyébként az a cég is, amely néhány hete tartalék szelepeket kezdett nyomtatni a lélegeztetőgépekhez, miután egy bresciai kórháznak elfogytak a készletei. Ezzel legalább tíz koronavírusos páciens életét tudták megmenteni, annak ellenére, hogy az eredeti gyártó perrel fenyegette meg őket emiatt. Az Isinnova szakemberei, élükön Christian Fracassival azonban magasról tettek a fenyegetésre és folytatták a szelepek gyártását a kórházak számára. Az egyéb esetben 11 ezer dollárba kerülő alkatrészeket így darabonként 1-1 dollárért tudták létrehozni.
Ehhez hasonlóan a köz számára ingyenesen, de legalábbis gyorsan elérhetővé tehető koronavírus-tesztek kifejlesztésén dolgozik március eleje óta Zach Mueller biológus, a SoundBioLab egyik alapítója , aki azóta már nemzetközi összefogást is csatasorba tudott állítani a projekt sikere érdekében. A cél egy olyan, nyílt forráskódú tesztelési protokoll létrehozása, amelyet erre megfelelő laboratóriumokban bárki végrehajthat majd.
Tudásmegosztással segítsük egymást
A járvány miatt most mindenki igyekszik ott segíteni, ahol tud. Mi is megírtuk, hány szolgáltató és szervezet bocsátotta ingyenesen a köz rendelkezésére termékeit és szolgáltatásait, a vírus elleni küzdelemben pedig legalább ennyire fontos a tudományos információkhoz való hozzáférés.
A NextStrain például világszerte mindenhonnan begyűjti a koronavírus genomjának feltárására irányuló próbálkozásokat, hogy más kutatók is tanulhassanak kollégáik eredményeiből. Az egyébként fizetős British Medical Journal szintén ingyenesen elérhetővé tette a koronavírusokkal kapcsolatos tudományos publikációkat. Ennél is többet tett azonban a civil összefogás: a Reddit közösségi fórum aktivistái ugyanis több mint 5300 kutatási anyagból építettek nyílt adatbázist, míg a Newspeak House főiskola Coronavirus Tech Handbook néven készített egy weboldalt, ahol különféle online eszközök állnak a járvány ellen küzdő kutatók és egyéb szakemberek rendelkezésére.
A fentiek mellett persze számtalan egyéb területen tapasztalható az összefogás ereje, elég csak a távoktatásban naponta helyt álló tanárokra és az őket támogató szülőkre, vagy épp a munkájukat elveszítő színészek, zenészek, pincérek és más hasonló munkakörben dolgozók segítésére életre hívott kezdeményezésekre gondolni.
További cikkeink a koronavírussal kapcsolatban:
- Velencén már csak maszkban lehet boltba menni
- Koronavírus: Rendkívüli állapotot hirdettek Ukrajnában
- Drasztikusan visszaesett Budapest autóforgalma
