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Come l’intelligenza artificiale può aiutarci ad affrontare i futuri carichi di lavoro su esascala

I supercomputer elaborano quantità di dati enormi. Il progetto ACROSS, finanziato dall’impresa comune EuroHPC, combina il calcolo ad alte prestazioni con l’intelligenza artificiale per accelerare la ricerca sull’aeronautica, la scienza del clima e la cattura del carbonio.

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L’Europa sta sviluppando supercomputer all’avanguardia che forniscono ai ricercatori una potenza di calcolo senza precedenti a supporto delle scoperte scientifiche. Tuttavia anche le simulazioni complesse, come le previsioni meteorologiche e i progetti aeronautici, creano enormi quantità di informazioni che possono essere difficili da analizzare con i metodi tradizionali. Il progetto ACROSS utilizza i modelli di intelligenza artificiale (IA) per migliorare gli strumenti di calcolo ad alte prestazioni (HPC) esistenti. L’intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare gli strumenti software HPC in vari settori tecnologici, accelerando ad esempio il processo di progettazione dei componenti critici degli aerei, migliorando l’accuratezza delle previsioni meteorologiche e facendo progredire le simulazioni di cattura e stoccaggio del carbonio a sostegno di un futuro energetico più pulito. Alberto Scionti, ricercatore senior presso la Fondazione LINKS, in Italia, nonché responsabile della divulgazione di ACROSS, spiega: «I modelli di intelligenza artificiale sono progrediti a tal punto da essere in grado di catturare la complessità del nostro mondo. Ciò ha rappresentato un’indiscutibile opportunità per migliorare gli strumenti software HPC e quindi accelerare la capacità dei ricercatori di esplorare e scoprire di più». Il consorzio ACROSS, composto da 17 partner europei, si è posto l’obiettivo di progettare e sviluppare una piattaforma convergente che integri HPC, megadati e IA. L’obiettivo finale era creare uno stack di software modulare e flessibile in grado di gestire flussi di lavoro complessi sui moderni supercomputer, combinando simulazioni tradizionali con modelli di intelligenza artificiale ed elaborazione dei megadati. Sarà così più facile per gli utenti descrivere i propri flussi di lavoro, semplificare le modalità di esecuzione e assicurarsi che i dati e le attività scorrano senza problemi anche quando si utilizzano risorse cloud.

Progresso scientifico rafforzato

ACROSS ha permesso ai ricercatori di sfruttare in modo più efficace la potenza dei supercomputer. Il progetto ha sviluppato nuovi strumenti che hanno permesso analisi più approfondite e simulazioni più complesse, accelerando il ritmo delle scoperte. Nel campo dell’aeronautica, ACROSS ha ridotto i tempi di esecuzione delle simulazioni e accelerato il processo di progettazione di componenti critici dei motori degli aerei. Ciò contribuirà a fornire aeromobili più efficienti e rispettosi dell’ambiente. «Il progetto pilota in campo aeronautico ha portato il modello di intelligenza artificiale a un nuovo stadio, in cui ci si concentra su più parametri alla volta, così da aumentare ulteriormente la velocità di esecuzione di ogni singolo flusso di lavoro», spiega Scionti. Tra i risultati ottenuti da ACROSS c’è anche l’ottimizzazione dell’elaborazione dei dati per le previsioni meteorologiche. Ciò ha permesso di ottenere previsioni meteorologiche più accurate, fondamentali per mitigare l’impatto di eventi climatici estremi. Infine, il progetto ha anche migliorato le simulazioni di cattura e stoccaggio del carbonio, essenziali per ridurre le emissioni di gas serra e mitigare i cambiamenti climatici.

Tecnologia computazionale avanzata

ACROSS ha garantito tempi di esecuzione prevedibili per flussi di lavoro complessi, consentendo ai ricercatori di sperimentare i modelli di intelligenza artificiale in modo più efficiente. L’esecuzione deterministica del flusso di lavoro ha permesso agli scienziati di pianificare e condurre esperimenti con maggiore precisione e affidabilità, migliorando l’intero processo di ricerca. Inoltre, l’esplorazione di architetture ispirate al cervello umano nell’ambito del progetto ha aperto la strada a futuri miglioramenti nell’efficienza di calcolo. Queste reti neurali promettono miglioramenti significativi nella velocità di elaborazione e nell’efficienza energetica, rendendo i computer - e la ricerca - molto più veloci. Il progetto ACROSS è stato condotto con il sostegno dell’impresa comune per il calcolo ad alte prestazioni europeo (impresa comune EuroHPC), un’iniziativa istituita per sviluppare un ecosistema di supercalcolo di livello mondiale in Europa.

Parole chiave

ACROSS, EuroHPC JU, supercomputer, HPC, calcolo ad alte prestazioni, IA, intelligenza artificiale, dati, megadati, aeronautica, clima, carbonio, stack di software, workflow

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