Nvidia odkryła najstarsze organizmy wielokomórkowe

Nvidia odkryła najstarsze organizmy wielokomórkowe

Nvidia odkryła najstarsze organizmy wielokomórkowe
Źródło zdjęć: © Nvidia
30.07.2010 09:26, aktualizacja: 30.07.2010 09:40

Rewolucja w paleontologii, podręczniki biologii do poprawki; kilka tygodni temu dzięki użyciu technologii Nvidia okazało się, że niepozorne jednocentymetrowe struktury odnalezione w skale na bezdrożach Gabonu, to skamieliny skomplikowanych wielokomórkowych form życia liczących sobie – bagatela – 2 miliardy sto milionów lat.

Oznacza to, że znaleziska te są o ponad 20. milionów lat wcześniejsze od szczątków uznawanych do tej pory za najdawniejsze skamieliny na Ziemi. Poprzedzają aż o 1,5 miliarda lat „eksplozję kambryjską” czyli czas gdy organizmy wielokomórkowe przeżywały bujny wzrost. Nowe wcześniej datowane znaleziska pozwolą naukowcom przyjrzeć się uważniej temu co działo się u samego zarania ewolucji.

Obraz
© (fot. Nvidia)

Naukowcy zaangażowani w to odkrycie do analizy znalezisk używali metody nazwanej “wizualizacją mikrotomograficzną”. posiłkując się rozwiązaniami Nvidia. Technologia ta wykorzystuje promienie rentgenowskie do wielokrotnego, warstwowego prześwietlania skamielin ze wszystkich stron – jest to badanie znane z zastosowań w medycynie, tylko stosuje się je na wielokrotnie mniejszych obiektach.
GPU Nvidia wkracza na scenę w momencie gdy poszczególne „plasterki”. zdjęć rentgenowskich trzeba złożyć w jeden trójwymiarowy model obiektu, z uwzględnieniem jego wewnętrznej struktury. Praca ta wymaga dużej mocy obliczeniowej. W przypadku gabońskich znalezisk ich cyfrową analizą zajęło się laboratorium Etudes Recherches Matériaux, z Poitiers we Francji. Do rekonstrukcji poprzez renderowanie wewnętrznych struktur obiektów sprzed milionów lat użyto kart Nvidia Quadro FX 5600 oraz serwera obliczeniowego Nvidia Tesla C870 pracujących pod kątem oprogramowania Digisens DigiCT.
Quadro oraz Teslę wykorzystuje się na prócz tego przy tomografii elektronowej w biologii i badaniach materiałowych do rekonstrukcji, wizualizacji i eksportu danych do analiz ilościowych.

Oceń jakość naszego artykułuTwoja opinia pozwala nam tworzyć lepsze treści.
Wybrane dla Ciebie
Komentarze (1)