EVERYTHING
Як повідомляє Hpcwire, штучний інтелект (AI) значно підвищує продуктивність у таких галузях, як фізика частинок та матеріалознавство. Darío Gil під час ключової доповіді на конференції TPC26 у Балтиморі, штат Maryland, пояснив, що сучасні моделі інтерпретують дані в реальному часі, ідентифікують сигнали та коригують параметри дослідження ще до того, як перший етап буде завершено. Замість проведення одного експерименту з подальшим вивченням результатів, дослідники тепер виконують численні ітерації протягом однієї сесії.
Революція в фізиці та матеріалознавстві
Раніше інтерпретація даних у Національній лабораторії SLAC при Міністерстві енергетики США могла займати дні або тижні. Однак завдяки потужності AI, дослідники, які працюють під управлінням Stanford University, можуть негайно аналізувати дані після зіткнення субатомних частинок на двох-мильному треку. «Робочі процеси фізиків частинок та матеріалознавців тепер включають аналіз і контроль на основі AI у масштабах і швидкостях, які були недосяжні лише кілька років тому», — зазначив Gil.
Іншим яскравим прикладом є Brookhaven National Laboratory. Якщо 50 років людської праці дозволили зібрати базу даних білкових структур до рівня 200 000 елементів, то застосування AI-технологій значно збільшило цей обсяг. «Сучасні системи AI розширили цю кількість до понад 200 мільйонів структур лише за кілька років», — повідомив Gil учасникам Trillion Parameter Consortium.
AI як мультиплікатор, а не заміна
Важливо розуміти, що AI не замінює наукову інфраструктуру чи людську експертизу. Натомість він їх посилює. Це чіткий висновок: «AI не замінює наукову інфраструктуру чи людський досвід, які створювали та курували базові експерименти й дані. Він посилює обидва», — підкреслив Gil.
Стратегічні ініціативи для прискорення відкриттів
Ці трансформації простежуються до появи великих мовних моделей (LLMs) та інших фундаментальних AI-моделей. У відповідь на цей зсув, федеральний уряд США запустив Місію Genesis DOE. Ця ініціатива покликана спрямувати фінансування, людські ресурси та матеріали в розвиток AI для науки. Головною метою є подвоєння продуктивності та впливу американського дослідницького двигуна вартістю 1 трильйон доларів на рік протягом десяти років.
Місія Genesis створює міст між державним сектором і приватними компаніями, забезпечуючи, щоб прориви рухалися з необхідною швидкістю та масштабом. Це дозволяє науці швидко переходити від відкриття до практичного застосування у сферах, таких як дослідження термоядерної енергії чи прогнозування властивостей нових матеріалів.
Таким чином, інтеграція AI в науковий процес є не просто технологічним трендом, а фундаментальною зміною парадигми, що вимагає стратегічної підтримки та швидкої адаптації інфраструктури.