Folding@home
「FahCores(ファーコア)」と呼ばれ、しばしば「Core(コア)」と略される特殊な分子動力学プログラムは、バックグラウンドプロセスとしてワークユニット上で計算を実行する。 Folding@homeのコアの大部分は、手動で最適化されたアセンブリ言語コードとハードウェアの最適化からなる、最も高速で最も一般的な分子動力学ソフトウェアパッケージの一つであるGROMACSをベースにしている。 GROMACSはオープンソースのソフトウェアで、パンデ研究室とGROMACSの開発者とは協力関係を持っているが、Folding@homeではデータの妥当性を確保するためにクローズドソースのライセンスを使用している(すなわちソースコードを公開していない)。 あまりアクティブではないコアには、ProtoMol(新しいアルゴリズムのテストに向く)とSHARPENがある。 かつてFolding@homeはAMBER、CPMD、Desmond、TINKERを使用してきたが、これらのコアは引退しており、現役ではなくなっている。 これらのコアの中には、周囲の溶媒(通常は水)を原子単位でモデル化する明示的な溶媒和計算を行うものもあれば、溶媒を数学的連続体として扱う暗黙の溶媒和計算を行うものもある。 コアはクライアントから分離されており、クライアントの更新を必要とせずに科学的手法を自動的に更新できるようになっている。 コアは定期的にアプリケーション・チェックポインティング(英語版)を作成し、中断されても起動時にその時点から作業を再開できるようにしている。
タンパク質の誤った折り畳み(ミスフォールディング)は、アルツハイマー病、癌(がん)、クロイツフェルト・ヤコブ病、嚢胞性線維症、ハンチントン病、鎌状赤血球性貧血、およびII型糖尿病を含む様々な疾患の原因となり得る。 HIVやインフルエンザなどのウイルスによる細胞感染には、細胞膜上でのタンパク質のフォールディング現象も関与している。 タンパク質のミスフォールディングがよりよく理解されれば、タンパク質のフォールディングを調節する細胞の自然な能力を増強する治療法を開発することができる。 このような治療法には、特定のタンパク質の産生を変化させたり、ミスフォールディングしたタンパク質を破壊したり、あるいはフォールディングプロセスを補助するために人工分子を使用することが含まれる。 計算分子モデリングと実験解析の組み合わせは、創薬の迅速化やコスト削減など、分子医学の未来と合理的な医薬品設計法を根本的に形作る可能性を秘めている。 Folding@homeの最初の5年間の目標は、フォールディングの理解を前進させることであったが、現在の目標は、ミスフォールディングと関連疾患、特にアルツハイマー病の理解である。
Folding@home上で実行されるシミュレーションは、実験室での実験と併用されるが、研究者はこれらのシミュレーションを利用して、実験室環境(in vitro)でのフォールディングが、本来の細胞環境でのフォールディングとどのように異なるのかを研究することができる。 これは、実験的に観察することが困難なフォールディングやミスフォールディング、そしてそれらと疾患との関係を研究する上で有利である。
2012年10月22日、PS3クライアントの終了を発表(2012年11月6日終了、延べ1500万人のユーザーが参加した)。
2015年1月13日、Android 4.4以上搭載のスマートフォン/タブレット向けクライアントアプリをリリース。当初はXperiaシリーズのみ対応、のち条件を満たす他機種にも対応。
2016年1月6日現在、計80.79PFLOPS、うちGPUの処理能力は78PFLOPS(96%)。GPUはNVIDIAのFermiが8割を占める。
2020年2月27日、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)に対する取り組みを発表。
2020年3月25日、分散コンピューティング史上初となる1E(エクサ)FLOPS(1秒間に100京回の演算能力)に到達。
2020年4月、2.4EFLOPS(毎秒240京回)到達。これは世界のTOP500の合計を上回る能力。
さらに、タンパク質の折りたたみは確率的なプロセス(すなわちランダム)であり、時間の経過とともに統計的に変化する可能性があるため、折りたたみプロセスを包括的に見るために長時間のシミュレーションを行うことは計算的に困難であった。
タンパク質のフォールディングは一度に起こるものではない。 その代わりに、タンパク質は、タンパク質のエネルギー地形における局所的な熱力学的自由エネルギーの最小値である様々な中間的な構造の状態で待機している間に、フォールディングに時間の大部分を費やしている(場合によっては96%近く)。 適応的サンプリング(英語版)として知られるプロセスを通じて、これらの立体配座はFolding@homeによって、一連のシミュレーション軌道の出発点として使用される。 シミュレーションがより多くの立体配座を発見すると、それらの立体配座から軌道が再開され、この周期的なプロセスからマルコフ状態モデル(MSM)が徐々に作成される。 MSMは離散時間(英語版)マスター方程式モデルであり、生体分子の構造とエネルギーランドスケープを、異なる構造とその間の短い遷移の集合として記述する。 適応サンプリングマルコフ状態モデル法は、局所的なエネルギー最小値自体の内部での計算を避けることができるため、シミュレーションの効率を大幅に向上させ、短い独立したシミュレーション軌道の統計的集約を可能にするため、分散コンピューティング(GPUGRIDを含む)に適している。
グラフィックス・プロセッシング・ユニット(Graphics Processing Units = GPU)の特殊なハードウェアは、ビデオゲームなどの3Dグラフィックス・アプリケーションのレンダリングを高速化するように設計されており、ある種の計算ではCPUを大幅に上回る性能を発揮する。 GPUは、最も強力で急速に成長しているコンピューティングプラットフォームの1つであり、多くの科学者や研究者は、グラフィックス・プロセッシング・ユニット上での汎用コンピューティング(GPGPU)を追求している。 しかし、GPUハードウェアは、グラフィックス以外のタスクに使用するのは難しく、通常、大幅なアルゴリズムの再構築と、基礎となるアーキテクチャの高度な理解を必要とする。 このようなカスタマイズは、ソフトウェア開発リソースが限られている研究者にとってはなおさら困難である。
Folding@homeでは、オープンソースのOpenMMライブラリを使用している。 このライブラリは、2つのアプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)レベルを持つブリッジ設計パターンを使用して、分子シミュレーション・ソフトウェアの基礎となるハードウェア・アーキテクチャにインターフェースする。 OpenMMベースのGPUシミュレーションでは、ハードウェアの最適化が追加されたことで、大幅な変更は必要とせず、手作業でチューニングされたGPUコードとほぼ同等の性能を実現し、CPUの実装を大幅に上回る性能を発揮する。