Các nhà khoa học và nhà nghiên cứu đang áp dụng AI tổng quát vào các công việc HPC trong việc tạo mã, dự báo thời tiết, di truyền và khoa học vật liệu bằng công nghệ NVIDIA.
Dự đoán trước những cơn bão
Các nhà nghiên cứu và công ty dự báo thời tiết đang áp dụng CorrDiff , một mô hình AI tạo ra từ NVIDIA Earth-2 , một bộ dịch vụ và phần mềm dành cho nghiên cứu thời tiết và khí hậu.
CorrDiff có thể mở rộng độ phân giải 25km của các mô hình khí quyển truyền thống xuống còn 2 km và mở rộng hơn 100 lần số lượng dự báo có thể được kết hợp để cải thiện độ tin cậy trong các dự đoán.
Tom Gowan, người đứng đầu mô hình và học máy của Spire, một công ty ở Vienna, Va., chuyên thu thập dữ liệu từ chính công ty, cho biết: “Đó là một sự đổi mới đầy hứa hẹn… Chúng tôi dự định tận dụng những mô hình như vậy trong dự báo AI toàn cầu và khu vực của mình để có những hiểu biết sâu sắc hơn”. mạng lưới các vệ tinh nhỏ
Ông nói trong một cuộc phỏng vấn gần đây rằng AI sáng tạo cho phép dự báo nhanh hơn, chính xác hơn .
Ông nói thêm: “Nó thực sự giống như một bước nhảy vọt lớn trong lĩnh vực khí tượng học”. “Và bằng cách hợp tác với NVIDIA, chúng tôi có quyền truy cập vào các GPU tốt nhất thế giới, đáng tin cậy nhất, nhanh nhất và hiệu quả nhất cho cả hoạt động đào tạo và suy luận.”
Công ty Meteomatics có trụ sở tại Thụy Sĩ gần đây đã công bố họ cũng có kế hoạch sử dụng nền tảng AI tổng quát của NVIDIA cho hoạt động kinh doanh dự báo thời tiết của mình.
Martin Fengler, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Meteomatics cho biết: “Công việc của chúng tôi với NVIDIA sẽ giúp các công ty năng lượng tối đa hóa hoạt động sử dụng năng lượng tái tạo và tăng lợi nhuận của họ nhờ thông tin chi tiết nhanh chóng và chính xác về những biến động của thời tiết”.
Phát triển gen để cải thiện sức khỏe
Tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne, các nhà khoa học đang sử dụng công nghệ này để tạo ra các chuỗi gen giúp họ hiểu rõ hơn về loại virus gây ra bệnh COVID-19. Các mô hình từng đoạt giải thưởng của họ, được gọi là GenSLM, đã tạo ra các mô phỏng gần giống với các biến thể trong thế giới thực của SARS-CoV-2.
Arvind Ramanathan, nhà nghiên cứu chính, cho biết trong một blog : “Hiểu được cách các phần khác nhau của bộ gen cùng tiến hóa cho chúng ta manh mối về cách virus có thể phát triển các lỗ hổng mới hoặc các hình thức kháng thuốc mới”.
GenSLM đã được đào tạo trên hơn 110 triệu trình tự bộ gen bằng các siêu máy tính hỗ trợ GPU NVIDIA A100 Tensor Core , bao gồm hệ thống Polaris của Argonne , Perlmutter của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ và Selene của NVIDIA .
Microsoft đề xuất vật liệu mới lạ
Nghiên cứu của Microsoft cho thấy AI có thể tạo ra có thể tăng tốc công việc trong khoa học vật liệu như thế nào.
Mô hình MatterGen của họ tạo ra các vật liệu mới, ổn định thể hiện các đặc tính mong muốn. Cách tiếp cận này cho phép xác định các đặc tính hóa học, từ tính, điện tử, cơ học và các đặc tính mong muốn khác.
“Chúng tôi tin rằng MatterGen là một bước tiến quan trọng trong AI dành cho thiết kế vật liệu”, nhóm Nghiên cứu của Microsoft viết về mô hình mà họ đã đào tạo trên cơ sở hạ tầng Azure AI với GPU NVIDIA A100.
Các công ty như Carbon3D đang tìm kiếm cơ hội, áp dụng AI tổng quát vào khoa học vật liệu trong hoạt động in 3D thương mại.
Đây chỉ là bước khởi đầu cho những gì các nhà nghiên cứu có thể làm cho HPC và khoa học bằng AI sáng tạo. GPU NVIDIA H200 Tensor Core hiện có sẵn và GPU NVIDIA Blackwell Architecture sắp ra mắt sẽ đưa công việc của họ lên một tầm cao mới.
Source: Geetika Gupta
