C'est impressionnant, cette intelligence artificielle hébergera toutes les connaissances scientifiques du monde

L' Argonne National Laboratory (ANL) aux États-Unis , en collaboration avec les sociétés technologiques Intel et HP, développe un modèle de langage à grande échelle similaire à ChatGPT , mais spécialisé dans les connaissances scientifiques, appelé AuroraGPT . Ce modèle se caractérise par sa capacité à contenir plus d'un milliard de paramètres.

En quoi consiste le projet ?

L'ANL se forme son supercalculateur Aurora, l'un des plus puissants au monde aujourd'hui, qui dispose de 21 248 processeurs Intel CPU Max Series, de 63 744 graphiques Intel Data Center GPU Max Series et de 1 024 nœuds de stockage qui offrent 220 pétaoctets de capacité avec une bande passante de 31 téraoctets par seconde. .

Avec l’aide de l’IA, l’équipe d’Argonne espère que le supercalculateur pourra stocker un maximum de connaissances scientifiques.

L' Argonne National Laboratory , situé aux États-Unis , est un centre de recherche de classe mondiale qui s'est concentré sur divers domaines d'étude, notamment la physique, la biologie, les sciences de l'environnement et de l'énergie, entre autres.

Une fois le supercalculateur opérationnel, le laboratoire compte mettre en place une interface chatbot afin que les chercheurs puissent poser des questions. Aurora GPT serait l'outil utilisé, qui leur permettrait d'accéder à un large éventail d'informations scientifiques disponibles, couvrant les disciplines des sciences naturelles, des mathématiques et de l'ingénierie.

Le site officiel du Laboratoire national d'Argonne rapporte que son système Aurora GPT élargira les possibilités des chercheurs, qui pourront effectuer une plus grande variété de tâches informatiques.

Cela va du développement de modèles via l'apprentissage automatique au traitement intensif de grands ensembles de données, en plus des activités conventionnelles de simulation et de modélisation.

Aurora s'entraîne actuellement pour gérer cette échelle de traitement, et son lancement est très attendu par la communauté scientifique, car il transformera les paradigmes de recherche et d'analyse de grands volumes de données.

Le supercalculateur de l'Argonne National Laboratory ( ANL ) franchira une étape importante dans le calcul exascale en effectuant des opérations à une vitesse d' un exaflop par seconde , ce qui implique la capacité d'exécuter un billion ( 10 ^ 18 ) d'opérations en virgule flottante par seconde. Cette avancée représente une accélération significative des temps de recherche et développement technologique.

Actuellement, l’ANL a indiqué qu’elle en est aux premiers stades de développement, il reste donc encore un long chemin à parcourir. Comme ils l’ont précisé, la capacité est actuellement limitée à 256 nœuds.

L'intention du laboratoire est que le supercalculateur atteigne 10 000 nœuds de capacité disponible. Pour atteindre leur objectif, les ingénieurs d’Argonne continuent de travailler à « préparer Aurora à la science dès le premier jour ».

L'IA en science

L'intelligence artificielle ( IA ) est devenue profondément intégrée dans la communauté scientifique, révolutionnant la manière dont la recherche est menée.

En biomédecine , cela facilite l'identification de modèles dans les diagnostics et la découverte de médicaments. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont des outils cruciaux pour analyser de volumineux ensembles de données dans des domaines allant de la génétique à la climatologie.

Dans l’exploration spatiale et marine, des robots avancés effectuent des tâches de collecte de données . De même, l’IA améliore la précision des simulations de systèmes complexes et résout les problèmes d’optimisation dans diverses disciplines. Il automatise et rationalise également les processus d'enquête, y compris la collecte et l'analyse des informations.

De plus, il favorise les collaborations interdisciplinaires et aide à la gestion des publications scientifiques. L’intégration de l’IA a non seulement conduit à des progrès substantiels et a optimisé l’efficacité des processus de recherche, puisqu’il existe plusieurs outils alimentés par cette technologie qui aident à l’examen et à l’analyse de la littérature scientifique.