További Net cikkek
Noha az elmúlt években némileg sikerült visszaszorítani a parlagfű pollenjének koncentrációját Magyarországon, a virágporra érzékenyek és általában az allergiások száma folyamatosan nő: a legfrissebb statisztikák szerint hazánkban legalább másfél millióan szenvednek túlérzékenységben. A világviszonylatban is egyre emelkedő tendencia mögött elsősorban a környezetszennyezés növekvő mértéke és az éghajlatváltozás áll, vélik a szakemberek.
A pollenszezon nagyjából február közepétől október közepéig tart. Ezt az időszakot jól lefedi azoknak a növénynek (több tucat van belőlük) a virágzási periódusa, amelyek irritációt váltanak ki az arra érzékenyeknél. Az egyes pollentípusok koncentrációja időben és térben is nagy eltéréseket mutathat, és számos tényező befolyásolja alakulását (hőmérséklet, páratartalom, szélerősség), így elég nehéz pontos előrejelzést adni róla. Márpedig a betegek számára hasznos információt jelentene, ha tudnák, milyen gyógyszerre lesz szükségük rövidesen és mikortól érdemes azt szedni, illetve az ország mely területeit ajánlatos elkerülniük.
Szakmai konzorcium
Az ÁNTSZ által működtetett magyarországi monitorrendszer jelenleg 18 állomásból áll, ami azt jelenti, hogy egy kivételével minden megyében működik pollencsapda. Egy ilyen állomás az őt körülvevő 70 km sugarú területről képes releváns információkat szolgáltatni, ezért lényegében teljesnek lehet tekinteni az országos lefedettséget. A mérőműszerek azonban csak az aktuális pollenhelyzetet mutatják, ami önmagában nem elég ahhoz, hogy használható prognózisokat lehessen felállítani, igény viszont bizonyosan lenne rá.
Ezt felismerve az Országos Környezetegészségügyi Intézet (OKI), az Országos Meteorológiai Szolgálat (OMSZ) és a Glia Számítástechnikai és Tanácsadó Kft. 2004-ben szakmai konzorciumot hozott létre, ami egy magyarországi pollen-előrejelző szolgálat felállítását tűzte ki céljául. A humánökológusok, meteorológusok, allergiaszakértők és matematikusok által elkezdett kutatómunka első fázisában mindenekelőtt azokat a kapcsolatokat kellett feltárni, amelyek a meteorológiai és egyéb paraméterek illetve a levegő virágporterhelése között fennállnak. Az összefüggéseket végül sikerült számszerűsíteni, így a szakemberek olyan matematikai képletekhez jutottak, amelyek segítségével következtetni lehet a pollenmennyiség várható alakulására.
Pollenindex
A kutatás másik fontos eredménye egy olyan mutatószám, ami jó közelítéssel jelzi, hogy az adott napon mekkora az úgynevezett összpollen-terhelés. A pollenindex névre keresztelt paraméter jelentőségét az adja, hogy az egyszerre többféle virágporra is érzékeny emberek pontosabb információt kaphatnak arra vonatkozóan, mekkora terhelés éri ténylegesen szervezetüket. Az új mutató számításánál figyelembe veszik az összes, aktuálisan virágzó növény hatását, mégpedig úgy, hogy azokat allergenitásuk foka szerint súlyozzák. Ennek nagysága attól függ, hogy az adott növény mennyire van elterjedve, milyen hosszú a virágzási periódusa, mennyi pollent termel, hányan érzékenyek a virágporára és milyen tulajdonságokkal rendelkeznek az általa kibocsátott pollenszemek (levegőben való terjedés, felszín, csíranyílások). A módszer alapján településre, régióra és országosan is ki lehet számítani az összpollen-terhelés mértékét.
Elméleti háttér
A meteorológiai változók (hőmérséklet, csapadék, páratartalom, légnyomás, szélsebesség) és a pollen mennyiségének kapcsolatát matematikai illetve statisztikai módszerekkel lehet a legjobban modellezni. A kutatók által kidolgozott eljárásban a számítások fontos komponense egy 10 éves időszakot felölelő adatbázis, amely meteorológiai adatokat és pollenmérési eredményeket tartalmaz. Ez az adatbázis szolgál statisztikai mintául annak az igen bonyolult képletsorozatnak az előállításához, amelybe az ország különböző pontjain elhelyezett pollencsapdák aktuális adatait behelyettesítve előrejelzéseket lehet adni a koncentráció várható időbeli és térbeli alakulásáról. A hatalmas adatmennyiség kezeléséhez és a rendkívül összetett számítási feladatok elvégzéséhez azonban olyan kapacitásra van szükség, amit egy hagyományos számítógépes környezetben szinte lehetetlen előállítani.
Virtuális szuperszámítógép
A 70-es évektől intenzív kutatás és fejlesztés indult arra vonatkozóan, hogyan lehet a leggyorsabb számítógépet megépíteni oly módon, hogy egyszerre több processzort kapcsolnak össze nagysebességű adatkábelek segítségével. Ezeket a kiemelkedő sebességű rendszereket szuperszámítógépeknek nevezik. A tudomány és a technológia fejlődésével szerepük folyamatosan nő, mert a mind összetettebb tudományos és műszaki modellek egyre nagyobb számítási sebességet igényelnek. Az internet elterjedése egészen új távlatokat nyitott a szuperszámítógépek felhasználása terén: a 90-es években megjelentek az úgynevezett grid-alkalmazások, amelyek a világháló által összekapcsolt munkaállomások ki nem használt processzorkapacitását egyesítik. Talán a leghíresebb ilyen tudományos kísérlet a SETI (Search for ExtraTerrestial Intelligence) program, amely számítógépek millióinak fölös teljesítményét fókuszálja a földön kívüli értelem kutatása érdekében. A grid-technológia tipikus felhasználási területei olyan tudományágakból kerülnek ki, ahol hatalmas számítási vagy adattárolási kapacitásra van szükség egy-egy probléma megoldásához. Jó példa erre a biotechnológia és a kémia, de a pénzügyi szolgáltatások modellezését és az energiaipar nagy komplexitású szimulációit szintén ide lehet sorolni, nem is beszélve a pollen-előrejelzésről.
Hazai alkalmazás
A szakmai konzorcium által kidolgozott módszertan szerint a pollenprognózis pontossága függ a paraméterek számától és a korábban említett adatbázisból vett minta méretétől. Minél több paraméterrel és minél nagyobb mintával kell számolni, annál tovább tart a megfelelő algoritmus meghatározása. Mivel annak nem sok értelme van, hogy olyan előrejelzéseket számoljon ki a rendszer, amik korábbi időpontokra vonatkoznak, a kutatásban résztvevő szakemberek úgy döntöttek, hogy „gridesítik” a megoldást. Ehhez az econet.hu holding érdekeltségében álló Betagrid Kft. által non-profit alapon üzemeltetett grid-alkalmazást hívták segítségül. A cég egy olyan szuperszámítógép-architektúrát dolgozott ki, amely hatalmas számítási kapacitást képes összegyűjteni és a fontosabb hazai kutatások szolgálatába állítani. Azoknak az internetes felhasználóknak, akik csatlakozni szeretnének a projektekhez, egy kliensalkalmazást kell letölteniük illetve telepíteniük a gépükön, amit az ingrid.hu oldalon érhetnek el. Minél többen tagjai ennek a virtuális tudósklubnak, annál nagyobb kapacitás áll rendelkezésre, tehát a megoldandó problémák számítási ideje is ennyivel csökken.
Ingrid.hu
Az előzetes fejlesztéseket követően nagyjából két évvel ezelőtt indult el a rendszer béta-verziója, míg az éles üzem februárban kezdődött. Jelenleg a pollen-előrejelzés mellett két projekt fut párhuzamosan. Az egyikben olyan humángenetikai szabályozási mechanizmusokat keresnek, amelyek meghibásodása a vastagbéltumorok kialakulásában játszik szerepet. A másik projekt a www.musorajanlo.hu oldal működésének alapját képező, magyar fejlesztésű mesterséges intelligencia program számítási igényét elégíti ki. Ez a technológia képes az emberi ízlést úgymond megtanulni illetve kielemezni, és a kialakult személyiségprofil alapján válogatja le a napi több ezer tévéműsor közül azokat, amelyek az adott alanyt érdekelhetik. A kutatási feladatok száma a közeljövőben tovább bővül: pillanatnyilag 3-4 projekt van fejlesztés illetve előkészítés alatt, ezek várhatóan nyáron fognak elindulni. A letölthető kliensprogram segítségével eddig közel 50 regisztrált felhasználó osztotta meg gépének ki nem használt kapacitását. A fejlesztők arra számítanak, hogy számuk hamarosan eléri az ezerfős nagyságrendet.
Az ily módon kiszámolt előrejelzési adatokat és az összterhelést mutató pollenindexet egyébként a februárban indított www.pollenindex.hu honlapon lehet elérni.
Önjavító rendszer
Jóllehet eddig még csak alig ötvenen csatlakoztak a gridhez, a szakemberek szerint már ezzel a kapacitással is használható pontosságú közelítést lehet adni a várható pollenhelyzetről. A rendszer teljesítménye jelenleg azt teszi lehetővé, hogy négy különböző kategóriában (alacsony, közepes, magas, nagyon magas) jellemezze az egyes virágporfajták egy hétre előrevetített koncentrációját. A felhasználók számának növekedése esetén ez a skála egészen a számszerűsíthető értékek megjelenítéséig is tovább finomítható.
A nagyobb kapacitás mellett a rendszerbe épített önjavító mechanizmus is növelheti az előrejelzések pontosságát. A fejlesztők ugyanis úgy alkották meg az algoritmust generáló programkódot, hogy a későbbi számításoknál figyelembe vegye az előzetesen prognosztizált adatok és a ténylegesen mért értékek közötti eltéréseket. Vajon Sarah Connor mit szólna mindehhez?