פריצת דרך: איך בינה מלאכותית מייעלת חישובים מדעיים באמצעות החומרה של Nvidia
התקדמות טכנולוגית יוצאת דופן בתחום הבינה המלאכותית למדע מתרחשת בזכות שיתוף פעולה חדשני בין החברות SandboxAQ ו-Nvidia. בפרויקט זה, צוות חוקרים מהמכון הלאומי לחקר האנרגיה (PNNL) וממרכז המחקר של פיזיקה ויגנר בהונגריה, משתמש בטכנולוגיות מתקדמות כדי לשדרג את ביצועי החישובים המדעיים באמצעות חומרה מותאמת לבינה מלאכותית של Nvidia.
החוקרים הצליחו להראות שהדמיות בכימיה קוונטית, אשר דורשות דיוק מספרי קיצוני, יכולות לפעול בצורה מדויקת על מעבדי Blackwell של Nvidia. המעבדים הללו, שנבנו במקור לשימושי בינה מלאכותית, מציעים כעת יתרון משמעותי גם בעולם המדע, בזכות שיטות חישוב חדשות כמו אריתמטיקת דיוק מעורב.
המפתח להצלחה הוא שיטה הנקראת אמולציית FP64, אשר מאפשרת לשחזר דיוק כפול בפעולות חישוב שנעשו ברמות דיוק נמוכות יותר. הטכניקה הזו מאפשרת להפיק מספרים בדיוק של 64-ביט באמצעות עיבוד מהיר של פרוסות קטנות וקבועות. התוצאות המתקבלות משוות לאלו של חישובים מדויקים בשיטות מסורתיות.
המחקר מדגים שהמעבדים של Nvidia, שתוכננו בעיקר ללמידת מכונה, יכולים להאיץ גם סימולציות מדעיות. בזכות גישות חכמות, אפשר לנצל את החומרה לביצועים מרשימים בסימולציות כימיה קוונטית, כמו במקרים של FeMoco וציטוכרום P450, שהן מערכות מרובות אטומים ואלקטרונים.
הטכנולוגיה הזו, המבוססת על ארכיטקטורת ה-GPU של Blackwell, מתאימה גם לחישובים מדעיים מורכבים. החוקרים הצליחו לעשות שימוש אופטימלי ב-GPUs ולהשיג ניצול של 90 עד 95 אחוז, דבר שמצביע על התאמה לא צפויה לכימיה קוונטית.
שיתוף הפעולה בין SandboxAQ ל-Nvidia מדגיש את החשיבות של שילוב בין בינה מלאכותית ומחשוב ביצועים גבוהים. החדשנות הזו עשויה לשנות את פני המדע, כאשר חומרה שפותחה עבור מודלים של למידת מכונה תורמת גם להאצת תהליכים מדעיים מורכבים.
השלב הבא במחקר הוא להפוך את הטכנולוגיה ליותר מהירה ויעילה עבור מערכות מולקולריות נוספות, ולשלב אותה עם למידת מכונה. בכך, החוקרים מקווים ליצור לולאת משוב בין בינה מלאכותית לסימולציה שתשפר את ביצועי שתיהן.
האם לדעתכם החיבור בין בינה מלאכותית ומחשוב מדעי יוביל לפריצות דרך נוספות? איך ניתן לשלב טכנולוגיות אלו בתחומים אחרים? נשמח לשמוע את דעתכם!