Boinc - Equipe de la Science

Cette publication présente Pico, un outil d’apprentissage automatique adapté à la cosmologie. Pico est un accélérateur miniature, il extrait l’essentiel des quadrillions de cycles processeur utilisés par Cosmology@Home et permet à d’autres cosmologistes d’accélérer leurs calculs d’un facteur 250 000. Pour en savoir plus, vous pouvez vous rendre dans la section papers (publications) de la page d’accueil du nouveau site consacré à Pico. Vous pouvez aussi jeter un coup d’oeil à la section acknowledgement (reconnaisance), dans laquelle nous citons 5 boinceurs de Cosmology@Home, en qualité de représentants de tous les utilisateurs.

Pico, qu’est-ce que c’est ?

Pico est un algorithme qui calcule rapidement le spectre de puissance du fond diffus cosmologique (en mode scalaire et en mode tensoriel), la fonction de répartition de la matière, et la vraisemblance WMAP sur 3 ans. Pico est prévu pour accélerer les codes d’estimation de paramètres. De façon plus générale, Pico permet l’utilisation des ressources du calcul massivement parallèle, y compris le calcul partagé tel que Cosmology@Home, afin d’accélerer les étapes nécessairement les plus lentes des calculs séquentiels.

Pico est décrit en détail dans l’article astro-ph/0606709 de W. A. Fendt et B. D. Wandelt. Les améliorations apportées à l’algorithme ainsi que des résultats pour un modèle dans un univers courbe sont présentés dans l’article astro-ph/0712.0194. Référez-vous au manuel pour les instructions sur la façon d’utiliser Pico avec CosmoMC et CAMB. Le code source de Pico, y compris le code d’apprentissage, ainsi que des ensembles de coefficients de régression se trouvent dans la section téléchargement.

Comparaison de postérieurs utilisant Pico et CAMB :

PICO et CMAB

* La ligne rouge vient des logiciels CAMB et WMAP (1,5 semaines de calcul) * La ligne verte vient de Pico et WMAP (4 heures de calcul) * La ligne bleue vient seulement de Pico (1,5 heures de calcul) * Ce plan en 2 D montre les contours à 68% et 99%

Caractéristiques de l’algorithme

* Calculer le spectre de puissance du fond diffus cosmologique, la répartition de la matière et la vraisemblance WMAP en quelques millisecondes. * Précision suffisante pour l’estimation de paramètres à partir des données qui seront collectées par le satellite PLANCK. * L’apprentissage requiert généralement 1 heure voire moins. * L’apprentissage est linéaire et ne dépend pas de codes propriétaires. * S’intègre dans les codes d’estimation de paramètres, tels que CosmoMC.

spectre rayonnement

* La ligne rouge représente l’erreur moyenne sur l’ensemble du test. * La ligne bleue représente la marge d’erreur à 99% sur l’ensemble du test. * L’erreur sur le spectre de puissance est exprimée en unité de déviation standard cosmique * L’erreur sur la fonction de répartition de la matière est exprimée en pourcentage.

Publications :

1. W.A. Fendt et B.D. Wandelt, Astrophysical Journal 654, 2 (2007) : pdf | ps Explication de l’algorithme et de l’application Pico dans les modèles cosmologiques décrivant un univers plat

2. W.A. Fendt et B.D. Wandelt, soumis à l’Astrophysical Journal : pdf | ps Discussion sur les améliorations de l’algorithme et des ensembles d’apprentissage. Extension de Pico au calcul des modes tensoriels et au spectre de puissance de la matière. Application de cet algorithme à l’estimation de paramètres dans le modèle d’un univers courbe.