כיצד בינה מלאכותית ומהפכת מחשוב-העל מרחיבים את גבולות הכימיה הקוונטית
בינה מלאכותית ומחשוב-העל מתגלים ככוחות מרכזיים במעבר לעולם החדש של הכימיה הקוונטית, כפי שמדווחים חוקרים סינים בעבודתם האחרונה עם מערכת Sunway OceanLite. המערכת, הידועה גם בשם "הסאן וויי החדש", איפשרה לדמות התנהגות מולקולרית בקנה מידה חסר תקדים, תוך שימוש בטכנולוגיות למידה עמוקה. במחקר זה, הצוות הסיני הציג כיצד ניתן להרחיב את היכולות של מחשוב-על קלאסי לתחום הכימיה הקוונטית, המשימה שבדרך כלל שמורה למחשבים קוונטיים בלבד.
המערכת Sunway OceanLite מופעלת על ידי 37 מיליון ליבות מעבדים, מה שמאפשר לה לבצע סימולציות עם סקיילינג חזק וסקיילינג חלש של 92% ו-98% בהתאמה. יעילות זו נדירה בקנה מידה כזה ומדגישה את ההתאמה ההרמונית בין התוכנה לחומרה, כך מוסר ניקול המסות' פריקט, ראש קשרי התעשייה ב-VAST Data. הארכיטקטורה של המערכת מתאימה במיוחד למשימות חוזרות כמו אימון בלמידה עמוקה, מה שמדגיש את פוטנציאל השימוש בה במחקרים מדעיים מורכבים.
הפרויקט מתבסס על שיטת מצבים קוונטיים של רשתות עצביות (NNQS), שבה נעשה שימוש בלמידת מכונה כדי להעריך את תנועת האלקטרונים בתוך אטומים ומולקולות. שיטה זו מאפשרת למדענים לדמות מערכות קוונטיות בדיוק מספק למחקר מעשי, תוך שימוש בחומרה קיימת בקנה מידה גדול. היכולת לדמות מערכות עם עד 120 מסלולי ספין מאפשרת להרחיב את קנה המידה של סימולציות קוונטיות מעבר למגבלות קודמות.
החוקרים סינים מדגישים כי המערכת Sunway OceanLite, שהיא היורשת של מחשב-העל TaihuLight, מהווה גשר פוטנציאלי בין מחשוב קלאסי לקוונטי. השימוש ברשתות עצביות על מכונות מסורתיות מאפשר לחקור את אותן מערכות פיזיקליות שמחשבים קוונטיים עתידיים יחקורו ישירות. המחקר גם מציע שמחשבי-על יכולים לשמש כפלטפורמות חזקות לסימולציות בהשראה קוונטית, מה שיאפשר גילוי חומרים חדשים בטרם יהפכו מעבדים קוונטיים למעשיים.
באמצעות יצירת מסגרת NNQS-Transformer מותאמת, החוקרים הצליחו להתמודד עם עומסי עבודה לא סדירים של סימולציות קוונטיות. אלגוריתם לאיזון עומסים דינמי סייע בחלוקה שווה של עומסי עבודה לא אחידים, מה שמבטיח שכל ליבה תשתתף במאמץ המחשובי. זוהי דוגמה נוספת להתכנסות הגוברת בין חומרת בינה מלאכותית, ארכיטקטורות מחשוב-על ומידול מדעי.
למרות שפרטים מלאים על הביצועים של המחקר עדיין לא נחשפו, הוא מציין צעד משמעותי בפיתוח של סין בתחום המחשוב המדעי בקנה מידה גדול המופעל על ידי בינה מלאכותית. יחד עם מחקרים נוספים מ-SandboxAQ ו-Nvidia, המחקר מדגים את הפוטנציאל העצום של מחשוב-על בשיתוף עם בינה מלאכותית לקידום התחומים המדעיים המורכבים ביותר. האם לדעתכם, שיתוף פעולה זה בין טכנולוגיה למדע הוא הדרך לעתיד?