حساب باي إلى قيمة قياسية قدرها 62.8 تريليون عددًا
يوشك أن يحطم باحثون في سويسرا الرقم القياسي للقيمة الأدق للثابت الرياضي باي Pi بعد استخدام حاسوب فائق لحساب الرقم الشهير إلى أول 62.8 تريليون من منازله العشرية Decimal places. باي هو نسبة محيط الدائرة إلى قطرها. يأتي اسم ”باي“ من الحرف السادس عشر في الأبجدية اليونانية وقد استخدمه علماء الرياضيات لتمثيل هذا الثابت منذ أوائل القرن الثامن عشر. الأرقام العشرة الأولى من ثابت باي هي 3.141592653، لكن الثابت هو ما يُعرف بالعدد غير الكسري Irrational number، مما يعني أنه لا يمكن التعبير عنه ككسر عادي Common fraction وله عدد لا نهائي من المنازل العشرية.
في 5 أغسطس 2021، أعلن باحثون من جامعة العلوم التطبيقية في غريسونس في سويسرا أنهم حطموا الرقم القياسي لأدق قيمة للثابت باي بأكثر من 12 تريليون منزلة عشرية باستخدام حاسوب في مركز الاختصاص لتحليل وتصوُّر ومحاكاة البيانات Competence Centre for Data Analysis, Visualisation and Simulation (اختصاراً: المركز DAViS). ومع ذلك، لم تُثبَت محاولة الرقم القياسي رسمياً من قِبل موسوعة غينيس للأرقام القياسية.
قال توماس كيلر Thomas Keller، عالم الحاسوب في جامعة العلوم التطبيقية في غريسونس: “تحطيم الرقم القياسي هو مجرد أثر جانبي لعملنا في إعداد البنية التحتية الحاسوبية عالية الأداء للاستخدام في البحث والتطوير”. لا تتسم معرفة مزيد من أعداد الثابت باي بأهمية خاصة للرياضيات، لكن حساب قيمة الثابت باي بدقة عالية يُستخدم منذ فترة طويلة كمعيار لاختبار قوة معالجة الحواسيب. في العام 2019، تمكن نظام الحوسبة السحابية لدى غوغل من حساب قيمة الثابت لأكثر من 31 تريليون خانة عشرية، وفي العام 2020 تمكن تيموثي موليكان Timothy Mullican من هانتسفيل، ألاباما، وهو مؤسس مؤسسة غير ربحية تسمى مؤسسة الحوسبة الخيرية لشمال ألاباما North Alabama Charitable Computing، من حساب 50 تريليون منزلة عشرية باستخدام حاسوبه الشخصي.
لم يكسر فريق مركز “دافيس” رقم موليكان القياسي فحسب، بل فعل ذلك أيضاً في نحو ثُلث الوقت، حيث استغرق 108 أيام و9 ساعات فقط مقارنة بـ 303 أيام في حالة موليكان، على الرغم من أنهم استخدموا الخوارزمية نفسها لإجراء الحسابات. قال كيلر: “يتطلب حساب 62.8 تريليون منزل عشري نحو 316 تيرابايت من ذاكرة الوصول العشوائي [نحو 324,500 غيغا بايت]”. “لا يمكن شراء مثل هذه الآلة، على حد علمنا، وإذا أمكنك ذلك، فستكون باهظة الثمن جداً”. قال كيلر إن الباحثين يخططون لاستخدام الحاسوب الذي أجرى الحسابات لإجراء عمليات ديناميكا الموائع الحسابية Computational fluid dynamics والتعلم العميق Deep learning وتحليل الحمض النووي الريبوزي RNA analysis في المستقبل.
