הקרן הלאומית למדע של ארה"ב העניקה הסכם שיתוף פעולה של 35 מיליון דולר במשך חמש שנים למרכז מחשבי העל של סן דייגו באוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו כדי להקים ולהפעיל את מרכז התפעול למשאב המחקר הלאומי לבינה מלאכותית, הודיעה השבוע UC San Diego. SDSC תוביל את המאמץ בשיתוף עם מרכז המחשוב המתקדם של טקסס באוניברסיטת טקסס באוסטין.

מרכז התפעול החדש של NSF NAIRR, או NAIRR-OC, מסמן את המעבר של משאב המחקר הלאומי בבינה מלאכותית מפיילוט מוצלח למה ש-NSF מתאר כיכולת לאומית ארוכת טווח - מאגר משותף של כוח מחשוב מתקדם, מערכי נתונים איכותיים, מודלים של בינה מלאכותית, תוכנה ומומחיות שכל חוקר אמריקאי יכול לבקש להשתמש בהם, ללא קשר אם מחשב העל שלו יכול להרשות לעצמו. For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.

מדוע חשוב מרכז תפעול קבוע

גילוי מדעי תלוי יותר ויותר במשאבי בינה מלאכותית - מחשוב בקנה מידה גדול, נתונים שנאספו וכלים מיוחדים שבדרך כלל עולים על מה שמעבדה או אוניברסיטה בודדת יכולה לארגן בעצמה. פיילוט NAIRR, שהושק על ידי NSF בינואר 2024 בעקבות צו ביצוע משנת 2023, חיבר אלפי חוקרים אמריקאים למחשבים שתרמו מסוכנויות, חברות פרטיות ומרכזים אקדמיים. מה שחסר לה הוא עמוד שדרה ארגוני קבוע.

הפרס יוצר בדיוק את זה: הארגון, השירותים והתיאום הדרושים כדי לחבר חוקרים, מחנכים וסטודנטים עם מחשוב מתקדם, נתונים, מודלים של AI, תוכנה, הכשרה ומומחיות טכנית. HPCwire דיווחה שהמרכז מובל במשותף על ידי SDSC ו-TACC, בעוד ExecutiveGov ציין את ההשקה מעמידה את NAIRR כתשתית מחקר לאומית עומדת במקום הדגמה מוגבלת בזמן.

"ה-NAIRR-OC הוא צעד חשוב לקראת הפיכת משאבי בינה מלאכותית מתקדמים לשימוש אמיתי על ידי חוקרים, מחנכים וסטודנטים ברחבי הארץ", אמר פרנק וירטוויין, מנהל SDSC והחוקר והמנהל הראשי של NAIRR-OC, בהכרזה. "על ידי הרחבת הגישה, נוכל לאפשר רעיונות ותגליות שאפתניות שאחרת עלולות להישאר מחוץ להישג יד."

מה מרכז התפעול יעשה בפועל

על פי ההסכם השיתופי, SDSC ו-TACC ישמשו עמוד השדרה התפעולי של ה-NAIRR. על פי UC San Diego, מרכז התפעול יבצע:

  • תיאום ספקי משאבים מהמגזר הפרטי, הפדרלי והאקדמי המשתתפים
  • שלב מחשוב, נתונים מדעיים מבוזרים, מודלים של AI, תוכנות וכלי מחקר
  • לבנות ולהפעיל פורטל NAIRR לאומי מאוחד
  • לספק תמיכה למשתמשים, תיעוד, הדרכה, הסברה ומעורבות
  • הקמת פורום משתמשים של NAIRR וערוצי משוב כך שהמשאב יתפתח בהתאם לצרכי הקהילה
  • להוביל את המעבר של פונקציות מתאימות מפיילוט NAIRR לתשתית לאומית ארוכת טווח
  • זהה אתגרים שמונעים מחוקרים, מחנכים וסטודנטים לעסוק באופן מלא בגילוי המותאם בינה מלאכותית

הדגש על פורטל ושכבת תמיכה אחת מתואמים נותן מענה לביקורת ארוכת שנים על תוכניות מחשוב מאוחדות: שחוקרים מורשים מתמודדים עם טלאי של מערכות הקצאה לא תואמות, תהליכי חשבונות ושרשרת כלים לפני הפעלת הניסוי הראשון שלהם.

חוזקות משלימות בתשתית הסייבר הלאומית

הזיווג הוא מכוון. UC San Diego היא ביתו של SDSC ומובילה את פלטפורמת הנתונים הלאומית הנתמכת על ידי NSF ופלטפורמת המחקר הלאומית. UT אוסטין הוא ביתו של TACC, שמובילה את מתקן המחשוב האמריקני NSF Leadership-Class, המחשב המדע הפתוח החזק ביותר במדינה. מנכ"ל TACC, דן סטנציונה, שהוא גם סגן נשיא שותף למחקר ב-UT Austin, אמר שה-NAIRR-OC "מתאים בצורה מושלמת" למשימת המרכז וישלים את מתקן המנהיגות של TACC על ידי אספקת תשתית המחשוב והנתונים שמשתמשי NAIRR צריכים לגילוי בקנה מידה.

"יחד עם משתפי הפעולה הוותיקים שלנו ב-SDSC, ה-NAIRR-OC יעזור לנו להביא בינה מלאכותית לחוקרים ומשתמשים חדשים, וליצור שירות יחיד ומתואם כדי להביא משאבי NSF לקהילת המחקר ולציבור", אמר סטנציונה.

ההקשר הרחב: מחשוב בינה מלאכותית כתשתית ציבורית

ההשקה מגיעה כאשר גישה למחשוב בינה מלאכותית הפכה לדאגה אסטרטגית עבור המדע האמריקאי. ריצות הכשרה בקנה מידה גבול נשארות מרוכזות בקומץ מעבדות תאגידיות עם תקציבי הון צמודים לטריליון דולר, בעוד שחוקרים אוניברסיטאיים במוסדות ללא מרכזי מחשוב גדולים יכולים להתאמץ כדי לכוונן ולהשוות אפילו מודלים בעלי משקל פתוח. ה-NAIRR הוא התשובה העיקרית של הממשל הפדרלי: משאב לאומי משותף, שתורמים לו על ידי התעשייה והסוכנויות, המוריד את המחסום עבור מחקר בינה מלאכותית אקדמית.

UC San Diego הגדירה את השותפות כמשקפת אסטרטגיה לאומית רחבה יותר - שילוב יכולות מובילות קיימות במקום בניית תשתית חדשה מבודדת. עבור קהילת המחקר, השינויים המעשיים בטווח הקרוב יהיו פורטל מאוחד, תמיכת משתמשים מתואמת ודרך ברורה יותר מהקצאות מתקופת הפיילוט לגישה מתמשכת.

מבחינת התחרותיות של מחקר בינה מלאכותית בארה"ב, ההימור הוא שהרחבת המשפך של חוקרים עם גישה רצינית למחשוב מניבה תשואות מורכבות - יותר מערכי נתונים שפורסמו, יותר מדדים שנבנו, יותר מודלים שנבדקו מחוץ למעבדות הארגוניות, ועוד סטודנטים שהוכשרו על תשתית בקנה מידה לאומי לפני שהם נכנסים לכוח העבודה.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →