Od zarania dziejów ludzie zadawali sobie pytania dotyczące tego, co przyniesie przyszłość. Podejmowali wiele działań, począwszy od wróżenia z liści herbaty po studiowanie gwiazd, gdyż chęć poznania przyszłości przez tysiąclecia była ważnym tematem wymagającym dociekań.
Symulacje od dawna są fascynującym tematem podejmowanym w wielu dziełach kultury popularnej. W powieści „Permutation City” Grega Egana całe wszechświaty są obliczane na podstawie automatów komórkowych, a świadomość trwa jako oprogramowanie przez nieskończone iteracje, co pokazuje surową moc obliczeniową zdolną do przepisania samej rzeczywistości. W serialu „Westworld” Bernard Lowe posługuje się silnikami predykcyjnymi, aby tworzyć miliony różnorodnych linii czasowych, przygotowuje symulacje każdego możliwego wyboru, by przewidywać i osiągać jak najlepsze wyniki.
Ale co, jeśli ta moc przewidywania nie była czystą fikcją? Bo może nie zdajesz sobie sprawy, ale postęp rozwoju Sztucznej Inteligencji – a w szczególności symulacje przyspieszone przez AI – tworzą coś, co wygląda naprawdę podobnie.
Symulowanie fikcji aż do teraz
Gdybyśmy chcieli w tradycyjny sposób zrobić to, co Bernard Lowe w Westworld, czyli przeprowadzić miliony rozgałęziających się symulacji, aby zbadać możliwe wyniki, oraz spróbowali powtórzyć to z realnymi zasobami obliczeniowymi, wymagałoby to ogromnej infrastruktury i mogłoby zająć dnie, tygodnie, a nawet miesiące.
Jedynym sposobem na poznanie wyniku symulacji jest jej uruchomienie. To modelowanie o wysokiej dokładności od dawna jest kluczowe w takich dziedzinach jak klimatologia, produkcja oraz rozwój leków czy fizyka cząstek. Te symulacje często wymagają jednak znaczących zasobów obliczeniowych, pochłaniających czas i energię w postaci ogromnych klastrów obliczeniowych o wysokiej wydajności (HPC ), zanim wygenerują jeden użyteczny wynik.
Modelowanie o wysokiej wierności na nowym superkomputerze CRESCO8 we włoskiej Krajowej Agencji ds. Nowych Technologii, Energii i Zrównoważonego Rozwoju Gospodarczego (ENEA) ilustruje, jak wymagająca stała się współczesna nauka. Zanim jakikolwiek test fizyczny zostanie przeprowadzony w środowisku badań nad fuzją, badacze ENEA używają CRESCO8 do generowania szczegółowych symulacji zachowania przegrzanej plazmy w różnych warunkach magnetycznego ograniczenia. Modele te przewidują wszystko: od wzorców turbulencji po interakcje plazmy ze ściankami. To pozwala naukowcom porównać przewidywane zachowanie z rzeczywistymi wynikami testów i bezpieczniej oraz efektywniej udoskonalać konstrukcje reaktorów. Do niedawna uruchomienie jednej symulacji plazmy o wysokiej rozdzielczości mogło zająć wiele godzin obliczeń na tysiącach równoległych rdzeni, co zużywało znaczną ilość energii tylko po to, aby odwzorować kilka milisekund rzeczywistości fizycznej.
Fundamentalna zmiana w możliwościach naukowych
Dzięki CRESCO8 ENEA może teraz integrować techniki modelowania przyspieszonego przez AI bezpośrednio w swoim procesie badawczym nad fuzją. Lekkie modele neuronowe, wytrenowane na tradycyjnych symulacjach opartych na działaniach fizycznych, mogą niemal natychmiast przewidywać zachowanie plazmy lub rozwój turbulencji, działać jako „rozwiązania AI”, które odwzorowują końcowy stan dużych symulacji bez dużego obciążenia obliczeniowego. Zadania, które wcześniej wymagały rozległych obliczeń na klastrach HPC, mogą teraz być realizowane z wykorzystaniem jedynie części sprzętu, często na pojedynczym GPU, co zdecydowanie zmniejsza zarówno zużycie energii, jak i czas realizacji, a jednocześnie zachowana pozostaje naukowa dokładność.
Podobnie jest w Europejskiej Organizacji Badań Jądrowych, znanej jako CERN. Zastosowanie generatywnych modeli przeciwstawnych (GAN) w badaniach nad fizyką cząstek już pokazało, że AI może odwzorowywać obrazy zdarzeń zderzeniowych, które kiedyś wymagały ogromnych klastrów HPC i godzin przetwarzania, teraz dzieje się to w ciągu kilku sekund.
W obu instytucjach, ENEA i CERN, wykorzystanie AI całkowicie zmienia sposób działania: przepływy pracy symulacyjnej, które wcześniej były wąskimi gardłami, stają się narzędziami wykorzystywanymi w czasie rzeczywistym, co otwiera drogę do szybszych eksperymentów, czystszego wykorzystania energii i nowej ery naukowej elastyczności.
Modelowanie całych galaktyk w kilka tygodni
Ta transformacja nie ogranicza się do fizyki cząstek i fuzji jądrowej, ponieważ badacze astrofizyki doświadczają teraz podobnych wzrostów w szybkości i dokładności symulacji dzięki postępowi w rozwoju infrastruktury HPC.
Modelowanie ewolucji kosmicznej wymaga śledzenia procesów zachodzących przez dłuższy czas. Gwiazda formuje się przez kilkaset tysięcy lat, a galaktyki mogą obracać się wokół własnej osi przez dziesiątki milionów lat. Ale, jak mówi dr Ana Duarte Cabral, stypendystka badawcza Royal Society działająca w Centrum Astrofizyki i Technologii w Cardiff, jesteśmy teraz w stanie .
Na Uniwersytecie w Cardiff podwojono dostępną moc obliczeniową ulepszonych systemów opartych na najnowocześniejszych architekturach serwerowych – przekroczyły one początkowe parametry wydajności o 46%. Dzięki temu naukowcy mogą znacznie szybciej przetwarzać wydarzenia wykrycia fal grawitacyjnych i dzielić się danymi z astronomami na całym świecie.
W rezultacie powstała nowa forma „przewidywania przyszłości”, czyli możliwość badania ewolucji kosmicznej w tempie mierzonym już nie w miesiącach czy latach, lecz tygodniach. Naukowcy mogą testować hipotezy dotyczące formowania gwiazd, interakcji czarnych dziur i dynamiki galaktycznej szybko i w skali dotąd niewyobrażalnej.
Następstwem tego rozwoju jest nie tylko sama efektywność. Gdy symulacja trwa 24 godziny, badacze mogą zbadać tylko kilka scenariuszy. Kiedy proces zajmuje tylko sekundy, a tworzenie modelu całej galaktyki trwa kilka tygodni zamiast miesięcy, można zbadać tysiące przypadków. Ta zdolność do analizowania milionów możliwych wyników przed przeprowadzeniem rzeczywistego eksperymentu daje badaczom coś niezwykłego: pozwala na obliczanie przyszłości, a nie czekanie na nią.
Z kosmosu z powrotem na Ziemię
Choć modelowanie kosmiczne może wydawać się odległe od naszych powszednich doświadczeń, to same podejście wspomagane sztuczną inteligencją wkracza również do dziedzin, które kształtują nasze codzienne życie.
- W farmacji rozwiązania AI znacznie przyspieszają modelowanie interakcji molekularnych, wspierają szybki rozwój nowych leków i czynią opłacalnymi badania nad rzadkimi chorobami.
- W transporcie systemy autonomiczne zyskują zdolność do trenowania na milionach prawdopodobnych scenariuszy jazdy, w warunkach zagrożenia czy podczas różnej pogody, co tworzy zasób doświadczeń, których żaden kierowca nie mógłby zgromadzić.
- W inżynierii i produkcji zespoły projektowe mogą badać kompromisy w zakresie wydajności w kilka minut, przyspieszać innowacje i eliminować potrzebę fizycznego prototypowania.
To nie magia – ale czy to najbliżej, jak dotąd byliśmy?
Nie możemy dosłownie przewidzieć przyszłości, ale wchodzimy w erę, w której naukowcy i przemysł są w stanie obliczać najbardziej prawdopodobną przyszłość z niespotykaną prędkością i dokładnością.
Rozwiązania AI nie zastępują HPC, lecz je wzbogacają. Kompresują one wiedzę uzyskaną z niezliczonych symulacji do modeli zdolnych dostarczać odpowiedzi w ciągu kilku sekund. To połączenie wysokowydajnych obliczeń i zaawansowanej superinteligencji daje naukowcom coś, czego ludzkość poszukiwała przez tysiąclecia: wyraźniejszy obraz tego, co przed nami.
To nie magia, ale może być jak dotąd osiągnięciem najbardziej do niej zbliżonym.
