Foldit е красива открита покана, тъй като позволява не-експерти, които да участват в по начин, който е забавно.
Наградата Netflix, докато емоционален и ясно, не илюстрира пълния набор от проекти открита покана. Например, в награда Netflix повечето от сериозните участници имали години на обучение в областта на статистиката и машинно обучение. Но, проекти открита покана могат да включват участници, които нямат формално обучение, както е илюстрирано от Foldit, протеин сгъване игра.
Нагъването на протеина е процесът, чрез който верига на аминокиселини поема своята форма. По-добро разбиране на този процес, може да разработи биолози протеини със специфични форми, които могат да се използват като лекарство. Опростяване доста малко, протеини, са склонни да се преместят в тяхната най-ниска енергийна конфигурация, конфигурация, която да балансира различните избутва и дърпа в рамките на протеина (Фигура 5.7). Така че, ако един изследовател иска да се предскаже каква форма, в която протеин ще фолдне, разтворът звучи просто: просто се опитват всички възможни конфигурации, изчисляват своите енергии, и прогнозират, че протеинът ще фолдне в най-ниската енергийна конфигурация. За съжаление, тази груба подход сила, която включва опитва всички възможни конфигурации е изчислително невъзможно, защото има милиарди и милиарди потенциални конфигурации. Дори и с най-мощните компютри на разположение днес, и в обозримо бъдеще-бруталната сила е просто няма да работи. Ето защо, биолози са се развили много умни алгоритми за ефективно търсене на най-ниска енергийна конфигурация. Но, въпреки огромни количества научна и изчислителни усилия, тези алгоритми са все още далеч от перфектно.
Дейвид Бейкър и неговата изследователска група в Университета на Вашингтон са част от общността на учените, работещи за разработване на по-добри изчислителни подходи към протеин сгъване. За да се проследи какво се случва, докато техните алгоритми се фабрикуват далеч, Бейкър и неговата група от време на време ще гледате скрийнсейвър, който визуализира напредъка на техните алгоритми. Докато гледате тези визуализации, Baker започнах да се чудя дали не би било възможно за хората да помогнат в процеса, и по този начин започна Foldit, творчески и красива открита покана (Hand 2010) .
Foldit превръща процеса на протеин сгъване в една игра, която може да се играе от всеки. От гледна точка на играча, Foldit изглежда е един пъзел (Фигура 5.8). Играчите са представени с триизмерна плетеница от протеинова структура и могат да изпълняват operations- "ощипване", "мърдам", "реконструиране" -Това променят формата си. Чрез извършване на тези операции играчи променят формата на протеина, което от своя страна увеличава или намалява гол. Критично, резултатът се изчислява на базата на енергийно ниво на текущата конфигурация; по-ниски енергийни конфигурации водят до по-високи резултати. С други думи, резултатът помага напътства играчите, тъй като те търси за ниско-енергийни конфигурации. Тази игра е възможно само защото-точно като предсказване филмови рейтинги в награда-протеин сгъване на Netflix е и ситуация, в която е по-лесно да се провери решения, отколкото да ги генерира.
елегантен дизайн Foldit позволява на играчите с малко формално познания по биохимия да се конкурира с най-добрите алгоритми, разработени от експерти. Докато повечето играчи не са особено добри в задачата, има няколко играчи и малки екипи от играчи, които са изключителни. В действителност, в конкуренция главата до главата, за да се предскаже структурата на 10-специфични протеини, играчите Foldit са били в състояние да победи състоянието на най-съвременните протеин сгъване алгоритми пет пъти (Cooper et al. 2010) .
Foldit и наградата Netflix са различни в много отношения, но и двамата да включва открити покани за решения, които трябва да се провери по-лесно, отколкото да генерира. Сега, ние ще видим същата структура в още една много по-различна настройка: патентно право. Този последен пример за проблем открита покана показва, че те също могат да бъдат използвани в настройки, които не са очевидно се поддават на количествено определяне.