Számítástudomány 2020-ban

Merész dologra vállalkozott a Nature, a rangos tudományos hetilap: terjedelmes összeállítást közölt arról, milyen helyzetben lesz a számítástudomány 2020-ban. Az egyre növekvő adatáradat és a rendszerszintű tudomány egyaránt támaszt igényeket a hardver, szoftver, algoritmusok és az elmélet területén. 2020-ra ennek több következménye lesz, de az már ma is látható, hogy az internet sebessége nem tart lépést az adatmennyiség bővülésével. A megosztott számítások viszont új, megoldandó kérdéseket vetnek fel a biztonságot, a szabad hozzáférést és a költségviselést illetően.

Megváltozik a számítógépek szerepe a tudományos munkában. A ma zömmel adatfeldolgozásra használt gépek a jövőben éveken át napi 24 órában mérik az ökoszisztéma vagy az emberi test minden elképzelhető változóját, hatalmas mérettartományt fognak át a nanométertől a kontinentális távolságokig. Ezek a számítógépek adatfeldolgozó résszel és adattovábbító megoldásokkal felszerelt érzékelők hálózatát fogják össze.

Ezek a parányi rendszerek milliószámra fogják ellepni a világot. Egymással összhangban dolgoznak, megosztják az adatokat. A kutatók az érzékelők hálózatába bekapcsolódva új kérdéseket tehetnek fel, vagy új feltevéseket ellenőrizhetnek. A hálózat emberi beavatkozás nélkül is elemzi a helyzetet, és szükség szerint alkalmazkodik hozzá. A parányi, a mai asztali számítógép teljesítményére képes eszközök elég olcsók lesznek ahhoz, hogy széles körben elterjedhessenek. Gaetano Borriello számítógéptudós (Washington Egyetem, Seattle) paradigmaváltásra számít, és véleménye szerint ez olyan hatású lesz, mint a kísérleti természettudományok megjelenése. Első ízben fogunk nagy méretekben folyamatosan és a történésekkel egyidejűleg adatokat kapni a világról.

A kutatók nemcsak saját adataikra, hanem a környezet minden aspektusát átfogó naprakész adatbázisokra támaszkodhatnak. Az új hipotézisek megszületése és ellenőrzése sokkal gyorsabb lesz a mainál.
Ez az új technika már itt van. Sokféle kisméretű érzékelő kapható már a kereskedelemben. Például egy norvég gleccserben lyukakba helyezett érzékelők mérik a hőmérsékletet, a nyomást, az elmozdulást és más adatokat. Az egyes mérőállomások együttműködnek egymással, és ha nem érzékelnek jelentős változást, illetve az adatok nem vagy alig változnak, akkor az érzékelők kikapcsolnak, takarékoskodnak az energiával. Egyetlen mérőegység marad "ébren", ez "ébreszti" a többieket, ha valami változás kezdődik.

Hasonló mérőrendszert fejlesztenek a Johns Hopkins Egyetemen a talaj vizsgálatára Katalin Szlavecz vezetésével. A mérőegységek egy patak partján percenként mérik a talaj nedvességtartalmát és a hőmérsékletet. A talaj korábban ismeretlen mikroklimatikus változásaira derült fény, feltárták, hogyan befolyásolja az eső a talaj nedvesedési-kiszáradási ciklusait.

Kris Pister (Kalifornia Egyetem, Berkeley) még kisebb méretekben gondolkodik, ő "okos porszemekből" szervez hálózatot. Pister az első parányi érzékelőket katonai megrendelésre fejlesztette ki. Most az iparnak épít ellenőrző rendszereket. Az összes felhasznált elektromos energia 30%-át meg lehetne takarítani, ha a lakásokban, irodákban, gyárakban intelligens érzékelők szabályoznák a világítást.

Az érzékelő-hálózatok forradalmian gyors fejlődése lehetővé teszi a globális, a kontinenseket, óceánokat átfogó adatgyűjtést is. Az USA nemzeti tudományos alapjának óceánmegfigyelési kezdeményezése keretében gigabitos adatátvitelre képes optikai kábeleket fektetnek le a Csendes-óceánban. Kis autonóm tengeralattjárók kószálnak majd az óceánban, mérési adataikkal időnként felkeresnek egy kábelt, átadják a mérési eredményeket és feltöltik energiatelepeiket. Az elv nagy méretekben is ugyanaz, mint a kis patak partján: a lehető legtöbb adatot begyűjteni a történésekkel egyidőben a környezetből. Új szabványokra, operációs rendszerekre lesz szükség, hogy a különböző hálózatok szót értsenek egymással.