Skip to main content
European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
CORDIS Web 30th anniversary CORDIS Web 30th anniversary

HPC BIG DATA ARTIFICIAL INTELLIGENCE CROSS STACK PLATFORM TOWARDS EXASCALE

Article Category

Article available in the following languages:

Jak sztuczna inteligencja może nam pomóc poradzić sobie z przyszłymi obciążeniami obliczeń eksaskalowych

Superkomputery przetwarzają niewyobrażalne ilości danych. Finansowany przez Wspólne Przedsięwzięcie EuroHPC projekt ACROSS łączy obliczenia wielkiej skali ze sztuczną inteligencją, aby przyczynić się do postępu w badaniach z dziedziny przemysłu lotniczego, nauk o klimacie i wychwytywania dwutlenku węgla.

Gospodarka cyfrowa icon Gospodarka cyfrowa

W Europie powstają najnowocześniejsze superkomputery, które zapewniają badaczom niezrównaną moc obliczeniową i pozwalają na dokonywanie przełomowych odkryć naukowych. Jednak złożone symulacje, na przykład dotyczące prognoz pogody i konstrukcji maszyn lotniczych, generują ogromne ilości informacji, które mogą być trudne do przeanalizowania przy użyciu tradycyjnych metod. Zespół projektu ACROSS wykorzystuje modele sztucznej inteligencji (SI) w celu ulepszenia istniejących narzędzi obliczeniowych wielkiej skali (HPC). Sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować narzędzia oprogramowania HPC w różnych obszarach technologii, na przykład dotyczących przyspieszenia procesu projektowania krytycznych elementów samolotów, poprawy dokładności prognozowania pogody oraz udoskonalenia symulacji wychwytywania i składowania dwutlenku węgla w związku z działaniami na rzecz czystszej przyszłości energetycznej. Alberto Scionti, starszy badacz pracujący w Fundacji LINKS we Włoszech i kierownik ds. promocji w projekcie ACROSS, wyjaśnia: „Modele sztucznej inteligencji są na tyle rozwinięte, że pozwalają teraz uchwycić złożoność otaczającego nas świata. W związku z tym zyskaliśmy okazję do ulepszenia narzędzi oprogramowania HPC, a tym samym poszerzenia możliwości dokonywania nowych odkryć naukowych”. Konsorcjum ACROSS, w którego skład weszło 17 partnerów projektu z Europy, postanowiło zaprojektować i opracować konwergentną platformę integrującą HPC, duże zbiory danych i SI. Dalekosiężny cel polegał na stworzeniu modułowego, elastycznego stosu oprogramowania umożliwiającego obsługę złożonych przepływów pracy na nowoczesnych superkomputerach oraz łączącego tradycyjne symulacje z modelami SI i przetwarzaniem dużych zbiorów danych. Ułatwi to użytkownikom opisywanie przepływów pracy, uprości sposób ich wykonywanie i pozwoli zadbać o płynny przepływ danych i zadań nawet w przypadku korzystania z zasobów w chmurze.

Postępy w badaniach naukowych

Projekt ACROSS umożliwił naukowcom bardziej efektywne wykorzystanie potencjału superkomputerów. W ramach projektu opracowano nowe narzędzia, które umożliwiają prowadzenie głębszych analiz i bardziej złożonych symulacji, co powinno przyczynić się szybszego dokonywania nowych odkryć. W dziedzinie lotnictwa projekt ACROSS skrócił czas potrzebny na przeprowadzenie symulacji i przyspieszył proces projektowania krytycznych elementów silnika samolotu. Pomoże to w budowie samolotów, które będą bardziej efektywne i przyjazne środowisku. „Badanie pilotażowe dotyczące lotnictwa pozwoliło przenieść model SI na nowy etap dzięki skupieniu się na wielu parametrach jednocześnie, jeszcze bardziej zwiększając szybkość przebiegu każdego przepływu pracy”, mówi Scionti. Osiągnięcia projektu ACROSS obejmują również optymalizację przetwarzania danych na potrzeby prognozowania pogody. Efektem jest poprawa dokładności prognoz pogody, co ma kluczowe znaczenie dla łagodzenia skutków ekstremalnych zjawisk atmosferycznych. Wreszcie, projekt przyczynił się też do poprawy symulacji wychwytywania i składowania dwutlenku węgla, które są niezbędne do ograniczenia emisji gazów cieplarnianych i łagodzenia zmiany klimatu.

Zaawansowane technologie obliczeniowe

Dzięki projektowi ACROSS poprawie uległa przewidywalność czasów wykonywania złożonych przepływów pracy, umożliwiając badaczom bardziej efektywne eksperymentowanie z modelami SI. Ta deterministyczna realizacja przepływu pracy umożliwiła naukowcom bardziej precyzyjne planowanie i przeprowadzanie eksperymentów oraz doprowadziła do usprawnienia całego procesu badawczego. Dodatkowo, przeprowadzone w projekcie analiza architektur inspirowanych ludzkim mózgiem utorowała drogę do przyszłego wzrostu wydajności obliczeń. Te sieci neuronowe dają nadzieję na znaczną poprawę szybkości przetwarzania i efektywności energetycznej, dzięki czemu komputery będą znacznie szybsze – umożliwiając sprawniejsze prowadzenie badań. Projekt ACROSS został zrealizowany przy wsparciu ze Wspólnego Przedsięwzięcia w dziedzinie Europejskich Obliczeń Wielkiej Skali (Wspólne Przedsięwzięcie EuroHPC), inicjatywy utworzonej w celu stworzenia w Europie światowej klasy ekosystemu superkomputerów.

Słowa kluczowe

ACROSS, Wspólne Przedsięwzięcie EuroHPC, superkomputery, HPC, obliczenia wielkiej skali, SI, sztuczna inteligencja, dane, duże zbiory danych, lotnictwo, klimat, węgiel, stos oprogramowania, przepływ pracy

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania