WEBVTT

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今SLAC国立加速器研究所にいます

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宇宙の謎を解明するためにコンピューティングが
どのように活用されているか見ていきます

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クライストロンギャラリーにいます
ここは以前世界で一番長いビルでした

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あなたは今SLAC国立加速器研究所にいます

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築50年の研究所です　研究所の周りの街灯柱に
それを示す旗がつけられています

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ここは約3．2キロメートルの直線加速装置を
開発するために設立されました

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SLACはまだ加速器の研究所です

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主なサイエンスは加速粒子、新しい物質の状態の生成

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または加速粒子を使った物質の性質を
調査することに基づいています

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ここからたくさんのデータや
たくさんの情報が必ず生まれてきました

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これはデータ集約型実験サイエンスです

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初期のSLACのコンピューティングから

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データの分析までがここの主要業務になっています

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宇宙について研究するには
コンピュータが不可欠です

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調べる機会を得てもそれがどのように進化して
現在の状態になったか理解するために

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すべての作業をコンピュータで行わなければなりません

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そのシミュレーションを行うために
大量のコンピューティングを行います

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触媒作用や物質科学に関する大量のコンピューティング

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そして膨大な量のデータ分析も行われます

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現在私が携わっている粒子物理学実験は

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約300ぺタバイトのディスク領域があります

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この分析を行うために
世界には約30万テラバイトや約3億ギガバイトの

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ディスク領域があります

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もちろん宇宙について
すべてを把握するにはまだ程遠いですが

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おそらくこれが今日の科学において
最も一般的なデータ集約型作業になります

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私が携わっている
ATLAS検出器から出される生データ率は

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1秒当たり約1ぺタバイトです

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これは1秒当たり100万ギガバイトに相当します

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世の中に知られている
一般的な保存量ではそれを保存できません

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そのため生データの大部分は急いで調査され
十分な量が保存可能なデータ量に縮減されます

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ヒッグス粒子はニュースで知っていると思いますが
現在ヒッグス粒子の信号を探すために

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非常に多くのぺタバイトのデータを
ふるいにかけています

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すぐに結果が出るとは思っていませんが
期待が持てそうな兆しも出てきています

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今のところこれが私たちが行っているやり方です

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物理学に革命を及ぼすようなものを選択するためには

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このように膨大な量のデータを持つ必要があります

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そしてデータをすべて詳細に把握する必要があります

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なぜなら探しているものが他のすべてのものと比較して
少しだけ珍しいものだからです

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すべてのものを完璧に理解できなければ
何も分かったことになりません

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SLACのATLAS選別システムが組み込まれている
ラックの1つを見ています

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ATLASはスイスジュネーブにある
大型ハドロン衝突型加速器（LHC）です

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これは室温で持っているエネルギーの何兆倍で

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とても光速に近い速さで移動させることで

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自然の基本的な構成要素である陽子を衝突させます

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一度に非常に多くの衝突が起こせます

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そして数兆ものデータチャネルを読み出す
巨大な機械です

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最終的にはこの膨大な量のデータ
つまりぺタバイトのデータを持つことになります

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その内部にある特定のレアなサインを探す
分析をしなければなりません

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多くのエネルギーを持ち
たくさんの珍しい粒子を同時に有する何かである

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レアなサインを探したい場合

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この機械に保存するものは何兆にもなります

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十分な時間の中でそれを見つけ出すためには
同時にたくさんの調査をしなければいけません

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コンピュータ上のすべてのコアを
使用する必要があります

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十分な時間で行えるように機械の何百ものコアが

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同時にフルスピードですべてを実行します

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これは現在検索エンジンが行っていることとは
少し違います

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検索エンジンはテキスト文字列を探し
このように何らかの方法で見つけた

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あらゆるテキスト文字列をインデックス化しています

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これは実に構造的です

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これらのデータの構造が分かります

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このようなデータに取り入れたいと思うものは
何でも入手できる方法が分かっています

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なぜならすべてが一緒にリンクされていて
とても分かりやすいからです

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物事は常に間違った方向に向かいます

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ディスクからデータが失われないとは仮定できません

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1つのコンピュータセンターから別のところへ
ネットワークを通じてデータを送ります

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ダメージなく送られるとは仮定できませんし

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計算中にコンピュータが壊れないとも仮定できません

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すべてのことが悪い方向へ進む可能性があり
LHCのために行うコンピューティングでは

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エラー修正や再試行がよく起きます

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基本的な不具合率はとても高いものがあります

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しかしすべてが自動的に再試行され
エラーが修正されている時には

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高い処理能力と高い成功率が得られています