Koniorczyk Mátyás [1], Naszvadi Péter [1], Pintér Miklós [2] (2023.04.18 - 07.18)

[1] Wigner Fizikai Kutatóközpont [2] Budapesti Corvinus Egyetem

Kivonat: A projekt keretében kvadratikus bináris korlát nélküli optimalizálási feladatokat (QUBO) vizsgálunk. Ezek az Ising-modellel ekvivalens nehéz számítási feladatok, és kvantum annealerek segítségével is megoldhatók. Segédváltozók bevezetésével lineáris vegyes egészértékű feladattá is átírhatók, ez a standard (Fortet) linearizáció. Kutatásunkban azt vizsgáljuk, hogy mennyiben alkalmas a Fortet linearizáció kisebb méretű feladat esetén egy valamilyen közelítő heurisztikából (pl. kvantum annealing, szimulált bifurkáció, stb.) kapott megoldás javítására, illetve az optimalitás ellenőrzésére dualitási feltételekkel. Eközben kis méretű, de nehéz QUBO példányokat oldunk meg, ami azok strukturális tulajdonságainak jobb megértéséhez is hozzájárul.

Kadlecsik Ádám (2023.11.01 - 2024.03.31)

Eötvös Loránd Tudományegyetem

Kivonat: Az ismert kisebb méretű, s ezért valószínűleg szilárd felszínnel rendelkező exobolygók jellemzően nagyon közel keringenek központi csillagukhoz – éppen ezzel könnyítve meg felfedezésüket a Földről illetve űreszközökről. Így keringésük mindenképpen kötött kell hogy legyen, vagyis az ilyen exobolygókon a központi csillaguk körüli keringés („év”) és a tengely körüli fordulat („nap”) időtartama megegyezik. A kötött keringés miatt a központi csillag mindig a bolygó ugyanazon oldalát világítja meg, vagyis az égitestnek létezik egy permanens nappali és éjszakai oldala. Az áramlási rendszer tehát egy olyan forgatott elrendezésben modellezhető, amelynek oldalsó, a légkör modelljéül szolgáló vízréteggel együtt forgó külső peremén előírunk azimutális irányban egy dipól-szerű hőfluxus-peremfeltételt. Mindezt kísérletileg és szimulációs módszerekkel is szeretnénk vizsgálni.

Gergácz Mira, Keresztúri Ákos (2023.06.01 - 08.31)

Publikáció: Analysing high resolution digital Mars images using machine learning

Kivonat: A Marson kulcsfontosságú kérdés, hogy a jelenlegi körülmények között létrejöhet-e cseppfolyós víz. Az évszakos jégsapka visszahúzódása nyomán visszamaradhatnak kisebb jégfoltok kevésbé megvilágított területeken a Mars légkörének és felszínének alacsony hővezető képessége miatt. Nyáron mikor ezek a jégfoltok direkt besugárzást kapnak lehetséges, hogy a jég elég gyorsan melegszik a folyékony fázis megjelenéséhez.

Ebben a munkában egy konvolúciós neurális háló (CNN) segítségével keresünk ilyen potenciális jégfoltokat. A betanításhoz használt adathalmazt egy korábbi kutatás adja, mely során 110 HiRISE kép került vizsgálatra a -40° és -60° szélességi fokok között, a déli féltekén kora tavasszal. Ezek közül 37 képen detektálható kisebb jégfolt, melyek optikailag megkülönböztethetőek más felszínformáktól fényességük, árnyalatuk és az árnyékoló felszínformákhoz viszonyított helyzetük szerint. Az adathalmaz a képek feldarabolásával 6240 képre lett bővítve. Egy 38, a program által még nem látott képen elvégzett teszt után azt lehet mondani, hogy a program általánosságban felismeri a világos foltokat, azonban további tréning szükséges a pontosság növelése érdekében.

Rakyta Péter (ELTE, Wigner FK), Gregory Morse (ELTE), Jakab Nádori (ELTE), Oskar Mencer (Maxeler Technologies), Zimborás Zoltán (Wigner FK) (2022.05.01 - 2022.12.31)

Publikáció: Highly optimized quantum circuits synthesized via data-flow engines

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A kvantumprogramok minél kevesebb elemi művelettel történő implementálása fontos szerepet játszik abban, hogy értelmezhető eredményt olvassunk ki napjaink zajos kvantumprocesszoraiból. Ebben a projektben egy FPGA alapú kvantumszámítógép szimulátort terveztünk és használtunk fel arra, hogy kvantumprogramokat elemi műveletekre bontsunk fel optimalizáció alalpú kapufelbontó algoritmusunkkal, egészen 9 qubitig. Összehasonlítva eredményeinket a QISKIT csomaggal, az általunk előállított kvantumáramkörök átlagosan 97%-al kevesebb műveletet tartalmaztak, miközben az előállított kvantumáramkörök 10^-4 pontossággal közelítették meg az eredeti, felbontandó kvantumprogramot.

Ágoston Kaposi (ELTE), Zoltán Kolarovszki (ELTE), Tamás Kozsik (ELTE), Zoltán Zimborás (Wigner FK) and Péter Rakyta (ELTE) (2022.05.01 - 2022.12.31)

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: Az ún. Torontonian függvény kiértékelése központi szerepet tölt be bozonikus mintavételezési folyamatok szimulálásában. Ebben a projektben egy újszerű algoritmust terveztünk a Torontonian függvény kiértékeléséhez, mellyel polinomiális gyorsulást értünk el az elérhető leghatékonyabb algoritmushoz képest. Numerikus eredményeink alapján algoritmusunk komplexitása N^1.0691 2^(N/2), ahol N a kiértékelendő mátrix méretét jelöli. Ugyancsak megmutattuk, hogy algoritmusunk kiterjeszthető nagy teljesítményű szamítógépekre, lehetőséget biztosítva 35-40 fotonnal történő bozonikus mintavételezés szimulálására.

Publikációk: Ágoston Kaposi, Zoltán Kolarovszki, Tamás Kozsik, Zoltán Zimborás, Péter Rakyta: Polynomial speedup in Torontonian calculation by a scalable recursive algorithm ArXiv:2109.04528

Anna Horváth, Bámer Balázs, Barnaföldi Gergely Gábor és Légrády Dávid (2022.01.01 - 2022.07.30)

Wigner Fizikai Kutatóközpont

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A nemlineáris optikai közegekben a lehetséges optikai utakat vizsgáljuk meg hagyományos számolásokban, valamint ezek helyreállítását a modern gépi tanulás módszereivel.

Pocsai Mihály András, Barna Imre, Bíró Gábor, Barnaföldi Gergely Gábor (2021.10.01 - 2022.08.31)

Wigner Fizikai Kutató Központ

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A plazmás részecskegyorsítók koncepciója, hogy a részecskéket nem vákuumban, elektromágneses térrel gyorsítják, kollimálják és tartják a megfelelő pályán, hanem azokat egy ún. vezérlőnyaláb által keltett plazmahullámok segítségével gyorsítják fel [1]. A vezérlőnyaláb lehet egy töltött részecskékből álló nyaláb, vagy egy rövid, nagy intenzitású lézerimpulzus. A felgyorsítani kívánt részecskéket általában külső forrásból injektálják a plazmába, de plazmás elektrongyorsító esetén, amennyiben a plazmahullámokat egy lézerimpulzus kelti, és annak csúcsintenzitása elegendően nagy, úgy a maguk a plazmaelektronok is becsapdázódhatnak úgy, hogy a létrejövő plazmahullámok őket gyorsítsák. Az itt felvázolt folyamatban tehát a gyorsítandó nyaláboknak vezérlő nyalábok az általuk keltett plazmahullámok közvetítésével adják át energiájukat. A CERN–AWAKE kísérletben rövid protonnyalábok vonulatával kívánják létrehozni az elektronokat gyorsító plazmahullámokat [2]. A vezérlő protonnyalábok vonulatát a gyorsítóközegként szolgáló plazma hozza létre az SPS protonnyalábjából az önmodulációs instabilitás révén. A kísérlet működéséhez kulcsfontosságú, hogy a plazma ultrahomogén legyen, illetőleg a megfelelő részein pontosan az előírtak szerint változzék a sűrűsége. A plazmát, alacsony ionizációs potenciálja miatt, rubídiumból állítják elő egy 120 fs hosszú, intenzív, infravörös lézerimpulzus segítségével. Ez teszi indokolttá a rubídium fotoinizációs folyamatainak elméleti tanulmányozását.

A szóban forgó folyamatokat korábban is kvantummechanikai számításokon keresztül tanulmányoztuk [3]. Az alkalmazott módszer lényege, hogy az időfüggő Schrödinger-egyenlet megoldását a szabad rubídium atom Hamilton operátora sajátfüggvényeinek bázisán fejtjük ki, ahol a kifejtési együtthatók az időtől függenek. Ezt az Ansatzot a Schrödinger-egyenletbe visszahelyettesítve, egy közönséges, lineáris differenciálegyenletrendszert kapunk az időfüggő kifejtési együtthatókra, amelyek rendre az atom kötött vagy kontinuum állapotainak betöltöttségi amplitúdóit adják meg. A lézerfénnyel való kölcsönhatás utáni, végállapoti hullámfüggfényből meghatározható a teljes fotoionizációs valószínűség, a fotoelektronok energiaspektruma, szögeloszlása, valamint energia és polárszög szerinti eloszlása.

Referenciák:
[1] T. Tajima, J.M. Dawson: „Laser electron accelerator". Phys. Rev. Lett 43, 267–270 (1979).
[2] C. Petit-Jean-Genaz, G. Arduini, P. Michel, V. R. W. Schaa, (eds.), Proceedings, 5th International Particle Accelerator Conference (IPAC2014): Dresden, Germany, June 15–20, 2014, JACoW Conferences (CERN, Geneva, Switzerland, 2014).
[3] M.A. Pocsai, I.F. Barna and K. Tőkési: „Photoionisation of Rubidium in strong laser fields". Eur. Phys. J. D 73, 74 (2019).

Margóczi Márk, Légrády Dávid (2022.08.01 - 2022.12.31)

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A nukleáris tudományoknak új kutatási területe a dinamikus Monte-Carlo módszerrel való neutrontranszport számítások. A dinamikus Monte-Carlo számítás nem csak a neutronkinetika előrejelzésére használható fel, hanem összekapcsolható termohidraulikai rendszerkódokkal, amelyek összetettebb dinamikus szimulációkat tesznek lehetővé. Ezen csatolt számítási módszer felveti a kérdését a stabilitás és konvergencia vizsgálatának. A szimulációk extrém kapacitás igényei és sztochasztikus tulajdonságai miatt a stabilitás és a konvergencia elméletek teszteléséhez nagy teljesítményű hardverek szükségeltetnek.

A GUARDYAN (GPU Assisted Reactor Dynamic Analysis) egy GPU-n (Graphics Processing Unit) futó dinamikus Monte Carlo alapú neutrontranszport program. Önmagában a GUARDYAN képes számolni a neutronkinetikát, viszont az összetettebb reaktorfizikai számításokhoz szükségesé válik a termohidraulika visszacsatolása. Utóbbi megvalósításához a SUBCHANFLOW szubcsatorna kód GUARDYAN-hoz való csatolásával valósult meg. A stabilitás és konvergencia vizsgálat legegyszerűbb eszköze a sztochasztikus kalkulus, melynek keretén belül a neutronkinetika egy sztochasztikus differenciálegyenlettel közelíthető. Ha ennek az egyenletnek a szórás járulék tagját Monte-Carlo feltevésekkel definiáljuk, akkor a sztochasztikus differenciálegyenlet a dinamikus Monte-Carlo módszerű szimulációt közelíti. Amennyiben a probléma megfelelően egyszerű, a rektor neutronkinetikája és termohidraulikája analitikus képletekkel levezethető. Ezek az egyenletek összehasonlításra várnak a gyakorlati problémák megoldásaival, amelyhez nagy számú futtatás szükséges annak érdekében, hogy a módszernek megfelelő statisztikai bizonytalanságú várható értéket, szórást és varianciát számolhassunk.

A futtatások tudományos folyóiratcikkek publikálását segítik, aminek témája a sztochasztikus differenciálegyenletek és időfüggő Monte-Carlo alapú neutrontranszport kapcsolatának feltérképezése és annak vizsgálata, hogy a sztochasztikus neutronkinetika szórása miképpen terjed át a termohidraulika szórására.

Suhajda Erzsébet, Hegedűs Tamás (2022.08.01 - 2022.10.31)

Semmelweis Egyetem

Publikáció: Comprehensive Collection and Prediction of ABC Transmembrane Protein Structures in the AI Era of Structural Biology Pószter

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A membránfehérjék kiemelt szerepet töltenek be a sejtek életében. Megköthetnek szubsztrátokat, a sejtből kifelé, illetve befelé ionokat, molekulákat vagy akár gyógyszereket transzportálhatnak. Strukturális szerepük sem elhanyagolható, hiszen rögzíthetik a sejteket akár egymáshoz, akár egyéb felülethez.

Funkciójuk mellett szerkezetük is különlegesnek tekinthető. A membránfehérjék átívelik a sejtmembránt, szerkezetük egy része a membrán hidrofób belsejében, transzmembrán domént alkot, egyéb részeik pedig a sejt belsejében (intracellulárisan) vagy a sejten kívül (extracellulárisan) helyezkednek el. Éppen ezért a transzmembrán fehérjék szerkezetének kísérletes meghatározása számos nehézségbe ütközik. A kristályosításhoz a membránfehérjéket el kell távolítani a membrán kettőslipid rétegéből, ebből kifolyólag a natív szerkezetük sokszor tönkremegy, ezért a kísérletes eljárások hosszadalmasak, költségesek és bizonytalan kimenetelűek.

Élettanilag fontos szerepük ellenére ezért a kísérletesen meghatározott fehérjeszerkezetek csupán kb. 5%-a membránfehérje, miközben a jelenleg forgalomban levő gyógyszerek mintegy 50%-a membránfehérjén keresztül fejti ki hatását. Célunk, hogy transzmembrán, ATPáz aktivitással rendelkező fehérjék (pl. a daganatos sejtek multidrog rezisztenciájáért felelős ABC transzporterek vagy kalcium pumpák) komplexeinek szerkezetét és dinamikáját vizsgáljuk, egyrészt mesterséges intelligencián (mély-tanuláson) alapuló szerkezetmeghatározási módszert (AlphaFold), másrészt molekuladinamikai (MD) szimulációkat felhasználva. Eredményeink hozzájárulnak fehérjekomplexek modellezéséhez használatos módszerek teljesítményének teszteléséhez membránfehérjéken, biológiai szempontból jelentős komplexek szerkezetének megértéséhez, s így megalapozhatnak gyógyszerfejlesztéseket is.

Rakyta Péter, Zimborás Zoltán (2022.01.01 - 2022.06.31)

Eötvös Loránd Tudományegyetem, Wigner Fizikai Kutatóközpont

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: Ebben a projektben egy újszerű algoritmust fejlesztettünk ki általános kvantumprogramok felbontására egy- és két-qubites kvantum-kapuk felhasználásával. Algoritmusunk az elméleti alsó korláthoz nagyon közeli értékekeket eredményez a felhasznált két-qubites CNOT kapuk számában. Többek között 14, illetve 63 CNOT kapu elegendőnek bizonyult 3 és 4 qubites általnos kvantum programok felbontásához, nagy numerikus pontosság mellett. A módszerünk egy előre megtervezett kvantumáramkörben lévő egy-qubites kapuk szekvenciális optimalizálásán alapul. Módszerünk ugyancsak alkalmas ritka összekötöttségű qubites rendszerekre történő kvantumkapu felbontásra, mely napjaink kvantumprocesszoraira jellemző. A vizsgált esetekben a két-qubiets CNOT kapuk száma csupán csekély mértékben nőtt ezen archtektúrák esetében.

Cikkek:
[1] Péter Rakyta, Zoltán Zimborás: Approaching the theoretical limit in quantum gate decomposition, Quantum 6 (2022) 710
DOI: 10.22331/q-2022-05-11-710

Tolnai Gábor, Légrády Dávid (2022.08.01 - 2022.12.31)

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

Publikáció: Adjoint-based Path Length Stretching in a Woodcock Framework with SIR Angular Biasing

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A GUARDYAN (GPU Assisted Reactor Dynamic Analysis) a BME Nukleáris Technikai Intézetben fejlesztett GPU alapú reaktordinamikai célú Monte-Carlo kód, amely közvetlen módon kezeli a nukleáris reaktorokban lejátszódó időfüggő folyamatokat. Szemben a bevett reaktordinamikai számítási módszerekkel, a GUARDYAN alkalmazásának előnye, hogy minimalizálja a fizikai folyamatok modellezésénél alkalmazott közelítéseket, a pontosságnak azonban ára van, ez a jelentős futási idő, egy valós másodperc szimulációja 6-24 óra számítási időt jelent a reaktor geometria komplexitásának függvényében.

A projekt célja a kód számítási hatékonyságának növelése szóráscsökkentési eljárások segítségével. Ez az értékesség (adjungált) függvény alapján történő kölcsönhatási törvények torzítási sémájának kidolgozását jelenti az adjungált alapú Woodcock-módszer és a fürkészminták (Sampling Importance Resampling) szögsorsolási technika segítségével.

A szóráscsökkentési eljáráshoz szükséges egy kellően pontos adjungált függvény ismerete, melyet a GUARDYAN kóddal számítunk az adott geometriai elrendezésre. A megfelelő felbontású és pontosságú függvény előállításához hosszú időre van szükség, de egy kritikus állapotú reaktorhoz elégséges egyszer legenerálni és a különböző tranziens szcenáriók esetén ugyanaz az adjungált függvény felhasználható. A szóráscsökkentési módszer használhatóságának szemléltetéséhez több különböző komplexitású elrendezés esetén szeretnénk értékesség függvényt generálni, mely jelentős GPU kapacitást igényel.

Rakyta Péter, Zimborás Zoltán (2022.01.01 - 2022.06.31)

Eötvös Loránd Tudományegyetem, Wigner Fizikai Kutatóközpont

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: Ebben projektben egy újszerű algoritmust fejlesztettünk ki kvantum programok elemi műveletekre történő felbontására. Módszerünk a két-qubites paraméteres kapuk nyújtotta variabilitás kiaknázásában rejlik. Az alkalmazott paraméteres két-qubites kapuk lehetővé teszi, hogy a kvantumlogikai kapuk elhelyezését jelentő kombinatorikai problémát átkonvertáljuk folytonos paramétereken értelmezett optimalizációs problémává. A pataméteres két-qubites kapukat tartalamazó áramköröket iteratív ciklusok segítségével tovább tömörítjük, eltávolítva a kvantumáramkörből a flesleges két-qubites paraméteres kapukat. A tömörítő ciklusok folyamán az áramkörben maradó paraméteres két-qubites kapuk adaptálódnak a megváltozott helyzethez. Az algoritmust a SQUANDER programcsomagban implementáltuk és összehasonlítottuk napjaink leghatékonyabb kapufelbontó eszközeivel. Módszerünkkel optimálisabb kapufelbontést értünk el mint az összehasonlított egyéb eszközökkel.

Publikáció: Efficient quantum gate decomposition via adaptive circuit compression

Kővári Emese, Kovács Tamás, Forgács-Dajka Emese (2022.01.01 - 2022.03.30)

Eötvös Loránd Tudományegyetem, Asztrofizikai és Űrtudományi Centrum

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A Neptunusz pályáján túli tartomány megoldásra váró dinamikai problémák kimeríthetetlen forrása. Célunk a transzneptun objektumok (TNO-k) egy nagyszabású felmérésének elkészítése dinamikai térképeken keresztül. Kutatásunk első része a transzneptun tér középmozgás-rezonanciáinak dinamikai szerepére koncentrál, a megértés eszközei klasszikus káoszindikátorokat bemutató dinamikai térképek. A kutatás második részének fókuszában a TNO-k kaotikus diffúziójának és stabilitási idejének számszerűsítése áll. A fázistérbeli kaotikus diffúzió kulcsfontosságú mennyiség adott rendszer hosszútávú dinamikájának megértésében. A kutatás első részében kiválasztott 4125 TNO esetében a diffúziós együtthatók becslése a Shannon-entrópia alkalmazásán alapul. Utóbbi mennyiség lehetővé teszi egyrészt a fázistérbeli instabil régiók kiterjedésének számszerűsítését (így mint káoszindikátor használható), másrészt a diffúziós együtthatók közvetlen származtatásának is hatékony eszköze. A karakterisztikus stabilitási idők ezt követően - normál diffúziót feltételezve - a diffúziós együtthatók reciprokaként becsülhetőek. A diffúziónak, valamint a stabilitási időknek a nagyszámú TNO-ra való meghatározása reményeink szerint a transzneptun tér szerkezetének általános feltérképezését is lehetővé teszi, dinamikai osztályok meghatározásával vagy a szakirodalomban fellelhetőek pontosításával együtt.

Eduárd Zsurka, Noel Plaszkó, Péter Rakyta, Andor Kormányos (2022.05.01 - 2022.11.31)

Eötvös Loránd Tudományegyetem

Publikáció: Non-local Andreev reflection through Andreev molecular states in graphene Josephson junctions

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A projekt eredményeképp párhuzamosan elhelyezett grafén rétegekből készített rendszert javasolunk Cooper-párokat alkotó elektronok térbeli elválasztására. A két párhuzamos réteg Andrejev kötött állapotainak kölcsönhatásából kifolyólag nem-lokális transzport jelenségek figyelhetőek meg numerikus szimulációink alapján. A grafén rétegek egyikét elektronokkal, a másikat pedik pozitív töltéshordozókkal dópolva úgy találtuk, hogy a nem-lokális Andrejev reflexió dominálja a differenciális vezetőképességet. Rendszerünkkel kapcsolatban előnyös kísérleti tulajdonságok, hogy nem szükséges a rednszer geometrial tulajdonságainak precíz kivitelezése, ahogy a dópolás nagysága, illetve a szupravezető fázis-különbség is széles tartományban változhat.

Gergácz Mira Anna, Keresztúri Ákos (2022.08.31-12.31)

Publikáció: Melting possibility of remnant seasonal water ice patches on Mars

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A Mars kutatásának egyik fontos és aktuális kérdése, hogy a bolygón a jelenlegi viszonyok között előfordulhat-e cseppfolyós halmazállapotú víz. Az általános szárazság, alacsony hőmérséklet és kis légnyomás nem kedvez ennek, ugyanakkor esetleg sóoldatok formájában, vagy mikroszopikus méretskálán talán nem lehetetlen ez. Célunk olyan jégfoltok keresése HiRISE felvételek alapján a Mars felszínén, amelyek viszonylag „meleg” környezetben is megmaradtak, és az sem kizárt, hogy ideális esetben akár cseppfolyóssá is válhatnak. Mivel a bolygó légkörének és felszíni törmeléktakarójának kicsi a hővezető képessége, ezért a tavasszal zsugorodó pólussapka visszahúzódása után is maradhatnak kisebb jégfoltok a felszínen ott, ahol gyenge megvilágítást kaptak, például lejtőszög vagy árnyékoló felszínformák miatt. Az ilyen területeket is eléri végül a napfény, ilyenkor a jég gyorsan melegedhet, és esetleg a cseppfolyós fázis is megjelenik.

A kiválasztási paramétereknek megfelelő 1400 optikai felvételből 110 került elemzésre, melyek közül 37-en mutatkozott jég folt. Ezeket a kisebb jégfoltokat 140°-tól 200° solar longitude érték között a déli tavasz és nyár idején a -40° és -60° földrajzi szélesség között találtuk. A foltok mérete 1,5-300 méter között mozog és a pólussapka elhaladása után még akár 19-133 marsi napig is megmaradnak. A megfelelő területeken uralkodó viszonyokat ezután a The Mars Climate Database (MCD) adatbázis segítségével szimuláltuk azt elemezve, hogy mekkora lehetett a hőmérséklet a kis jégfoltokat mutató kép készültekor, valamint elméleti megközelítés alapján mennyi víz- és szén-dioxid jég boríthatta a felszínt 22 jégfoltosnak azonosított területen. A modellekből ítélve az átlagos déli hőmérséklet nem éri el a víz olvadáspontját, a 273 K fokot, így a cseppfolyós víz kialakulása meglehetősen valószínűtlen. Azonban egy interfaciális réteg (pár nanométeres folyékony vízréteg) kialakulása még nem kizárható.

Forgács-Dajka Emese, Kővári Emese, Kovács Tamás (2022.01.01 - 2022.03.30)

Eötvös Loránd Tudományegyetem, Asztrofizikai és Űrtudományi Centrum

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A középmozgás rezonanciák fontos szerepet játszanak a Naprendszerbeli égitestek dinamikájának formálásában. Általában egy nagybolygó és egy kis égitest között lépnek fel, pl. a Hilda család kisbolygói, amelyek 3:2-es, míg a trójai kisbolygók 1:1-es középmozgás rezonanciában vannak a Jupiterrel. Forgács-Dajka, Sándor & Érdi (2018) a rezonanciváltozó geometriai jelentése alapján egy hatékony módszert dolgozott ki és mutatott be, mely segítségével minden előzetes feltevés nélkül könnyen megtalálhatóak a középmozgás rezonanciák. A FAIR módszer hatékonysága könnyen bemutatható már ismert kisbolygó-családok középmozgás rezonanciában lévő tagjai esetében, amelyek valamely nagybolygóval állnak középmozgás rezonanciában. A Neptunuszon túli vidék jelentős számú kisbolygót tartalmaz (TNO-k), ahol változatos orbitális pályákkal találkozhatunk, így ez a terület kimeríthetetlen tárházát nyújtja a különböző dinamikai problémáknak. Találhatunk itt nagyon elnyúlt pályákat, vagy éppen nagyon ferdéket is, melyek magyarázata bolygóevolúciós szempontból is igen fontos lehet. Kutatásunk első részében a FAIR módszert alkalmazva vizsgáljuk a dinamikai szempontból lényeges középmozgás rezonanciákat a Neptunusz óriásbolygóval. Terveink között egy online adatbázis közlése is szerepel, ahol az egyedi TNO-k dinamikai és fizikai tulajdonságai is feltüntetésre kerülnek.

Sudár Ákos, Varga-Kőfaragó Mónika, Barnaföldi Gergely Gábor és Légrády Dávid (2021.07.01 - 2022.08.31)

Wigner Fizikai Kutatóközpont és BME Nukleáris Technikai Intézet

Támogatás: NKFIH 2020-2.1.1-ED-2021-00179

Kivonat: A proton komputertomográfia (pCT) fejlesztésének célja a páciens relatív fékezési energia ( relative stopping power, RSP) eloszlásának pontos meghatározása, ezzel lehetővé téve a protonterápia során alkalmazott biztonsági zónák méretének csökkentését. A pCT képalkotás során a pácienst protonokkal világítják át, amelyek iránya és energiája a páciens előtt megválasztható, a páciens mögött mérhető, ami alapján meghatározható a protonok legvalószínűbb pályája (maximum likely path, MLP) és a páciensben leadott energiájuk. A mérési adatokból a térbeli kép rekonstruálása az order suppressed expectation maximalization (OSEM) módszer alkalmazásával történik, ami a maximum likelihood expectation maximalization (ML-EM) módszer egy gyorsított változata. A jelenlegi projekt célja egy párhuzamosított és részben grafikus kártyán futó program kifejlesztése a képrekonstrukciós idő minimalizálása érdekében. A szoftver későbbiekben a Bergen pCT Kollaboráció által fejlesztett detektorrendszer mérési adatainak képrekonstrukciója során kerül felhasználásra, ezzel hozzájárulva a kutatócsoport munkájához és későbbi publikációihoz.

Bedőházi Zsolt[1,2] and Biricz András[1] (2023.02.13 - 05.15)

[1] ELTE Department of Complex Systems in Physics
[2] ELTE Doctoral School of Informatics

Kivonat: The application of deep learning in gigapixel whole slide image analysis has shown promising results in terms of accuracy and efficiency compared to traditional image analysis techniques. Transformer based models as the current state-of-the-art algorithms are designed to identify and classify various structures and patterns within the tissue, providing insights into the underlying pathology and helping in the diagnosis and treatment of diseases. We are currently working on multiple projects in this field including breast cancer stage prediction [1] and colorectal cancer detection [2].

Csabai István, Gellért Ákos, Pál Balázs (2022.01.01 - 2022.08.31)

ELTE Komplex Rendszerek Fizikája Tanszék

Publikáció: SARS-CoV-2 RBD deep mutational AlphaFold2 structures carry phenotypic information

Kivonat: A COVID-19 járvány az egész emberiség számára rendkívüli helyzetet teremtett, több millió emberéletet követelt és jelentős gazdasági visszaesést okozott. Ugyanakkor a nemzetközi kutatói közösség rövid időn belül minden eddiginél nagyságrendekkel nagyobb adathalmazt hozott létre, mely hozzájárulhat a járvány kialakulásának és dinamikájának megértéséhez, annak megfékezéséhez és hasonló pandémiák megakadályozásához. A GISAID és a COVID-19 Data Portal adatbázisokban több millió teljes SARS-CoV-2 genom található meg. A genetikai szekvenciákat a modern berendezéseknek köszönhetően viszonylag könnyen és gyorsan le lehet olvasni de nagyon nehéz pusztán a szekvenciák és a bennük gyülemlő mutációk alapján megmondani mennyire gyorsan terjedő, mennyire veszélyes az adott variáns. A genetikai információ fehérjékbe íródik át, majd a fehérjék térszerkezete, töltéseloszlása, kölcsönhatása a gazdaszervezet fehérjéivel határozzák meg a virus működését, a fenotípust. Összefoglalva, a genotípus-fenotípus problémakör a genetikai információk alapján a virus viselkedésének becslése.

Az elmúlt évben a rohamos ütemben fejloődő mesterséges intelligencia megközelítéssel sikerült egy olyan mérföldkövet elérni, ami jelentősen segítheti a genotípus-fenotípus kutatásokat. Az Alphafold2 módszer segítségével elfogadható idő alatt, kellő pontossággal meghatározható olyan nagy fehérjék térszerkezete. A gépi tanulás alapú Alphafold2 módszer jelentős számítási, elsősorban GPU kapacitást igényel.

Egy H2020 projekt keretében együttműködünk az EMBL-EBI szervezettel a SARS-CoV-2 genetikai archívum fejlesztésén. Célunk ennek kiegészítése minél több variáns fehérjéinek 3D szerkezetével és a szerkezetek segítségével a genotípus-fenotípus kérdés előremozdítása.

Menczer Andor (ELTE), Vízkeleti Áron (Wigner FK), Máté Mihály (Wigner FK) és Legeza Örs (Wigner FK) - (2022.09.01 - 2022.11.30)

Kivonat: Az olyan kvantumos rendszerek numerikus szimulációja, melyekben az atomi spinek vagy mozgékony elektronok közötti kölcsönhatás erős és nem lehet leírni ún. perturbációs módszerekkel a modern fizika középpontjában állnak. Ez azonban igen nagy kihívást jelent mert a számítógépes erőforrás általánosságban exponenciálisan skálázódik a rendszer méretével. Olyan algoritmusok fejlesztése, melyeknél ez polinomiális alakra hozható napjaink egyik legintenzívebben kutatott tudományterületének számít.

A sűrűségmátrix renormálási csoport (DMRG) algoritmus éppen egy ilyen módszer, aminek további nagy előnye, hogy a vonatkozó tenzor algebra a megmaradó kvantumszámok tükrében akár egymástól több millió független részfeladatra bontható. Mindez ideális környezetet biztosít MPI és GPU alapú masszív párhuzamosításhoz. Az Erősen korrelált rendszerek „Lendület” kutatócsoportunk e feladatokkal több mint két évtizede foglalkozik és az utóbbi időben elkészült egy új GPU alapú kernelünk Menczer Andor (ELTE mesterszakos diákunk) munkájának köszönhetően. A jelen projektben ezt kívánjuk tesztelni és a hatékonysági tesztek alapján tovább optimalizálni, illetve alkalmazni kétdimenziós elektronrendszerekre, erősen korrelált molekuláris klaszterekre és atommagok szimulációjára.

A projektben Menczer Andor (ELTE), Vízkeleti Áron (WignerFK), Máté Mihály (Wigner FK) és Legeza Örs (Wigner FK) vesznek részt. A forráskód Matlabban készült, a fordított stand-alon kód előállítása pedig a Matlab Compiler-rel történt. A kód tesztelését, finomhangolását és nagy rendszerekre való alkalmazását több lépcsőben kívánjuk elvégezni. A GPU kernel a Matlab Paralelization Toolbox, illetve a CUDA Coderrel készült. Első körben egy három hónapos időintervallumra kérünk számítási lehetőséget NVIDIA kártyákat elérő nodeok (cluster 1,2,3,4) valamelyikére.

Az eredményeket rangos nemzetközi folyóiratokban tervezzük publikálni, mint például korábbi munkáinkat is a vonatkozó területeken [1,2]

[1] The density matrix renormalization group algorithm on kilo-processor architectures: implementation and trade-offs, Csaba Nemes, Gergely Barcza, Zoltán Nagy, Örs Legeza, Péter Szolgay, Computer Physics Communications Volume 185, Issue 6, June 2014, Pages 1570-1581

[2] Massively parallel quantum chemical density matrix renormalization group method, Jiří Brabec, Jan Brandejs, Karol Kowalski, Sotiris Xantheas, Örs Legeza, Libor Veis, Computational Chemistry, https://doi.org/10.1002/jcc.26476