La National Science Foundation degli Stati Uniti ha assegnato un accordo di cooperazione da 35 milioni di dollari in cinque anni al San Diego Supercomputer Center dell'UC San Diego per istituire e gestire il centro operativo per la risorsa nazionale di ricerca sull'intelligenza artificiale, ha annunciato questa settimana l'UC San Diego. SDSC guiderà lo sforzo in collaborazione con il Texas Advanced Computing Center presso l'Università del Texas ad Austin.
Il nuovo NSF NAIRR Operations Center, o NAIRR-OC, segna la transizione della National AI Research Resource da un progetto pilota di successo a ciò che NSF descrive come una capacità nazionale a lungo termine: un pool condiviso di potenza di calcolo avanzata, set di dati di alta qualità, modelli di intelligenza artificiale, software e competenze che qualsiasi ricercatore statunitense può utilizzare, indipendentemente dal fatto che la sua istituzione possa permettersi un proprio supercomputer AI. Per maggiori informazioni su questa storia, consulta la nostra tendenze IA.
Perché è importante un centro operativo permanente
La scoperta scientifica dipende sempre più dalle risorse dell’intelligenza artificiale: elaborazione su larga scala, dati selezionati e strumenti specializzati che in genere superano ciò che un singolo laboratorio o un’università possono gestire da soli. Il progetto pilota NAIRR, lanciato dalla NSF nel gennaio 2024 a seguito di un ordine esecutivo del 2023, ha collegato migliaia di ricercatori statunitensi al contributo informatico di agenzie, società private e centri accademici. Ciò che le è mancato è una struttura organizzativa permanente.
Il premio crea esattamente questo: l’organizzazione, i servizi e il coordinamento necessari per connettere ricercatori, educatori e studenti con informatica avanzata, dati, modelli di intelligenza artificiale, software, formazione e competenze tecniche. HPCwire ha riferito che il centro è guidato congiuntamente da SDSC e TACC, mentre ExecutiveGov ha notato che il lancio posiziona il NAIRR come un'infrastruttura di ricerca nazionale permanente piuttosto che come una dimostrazione limitata nel tempo.
"Il NAIRR-OC rappresenta un passo importante verso il rendere le risorse avanzate di intelligenza artificiale realmente utilizzabili da ricercatori, educatori e studenti in tutto il paese", ha affermato nell'annuncio Frank Würthwein, direttore dell'SDSC e ricercatore e direttore principale del NAIRR-OC. "Espandendo l'accesso, possiamo realizzare idee e scoperte ambiziose che altrimenti potrebbero rimanere fuori portata."
Cosa farà effettivamente la Centrale Operativa
In base all'accordo di cooperazione, SDSC e TACC fungeranno da spina dorsale operativa del NAIRR. Secondo l'UC San Diego, il Centro operativo:
- Coordinare i fornitori di risorse partecipanti del settore privato, federale e accademico
- Integrare elaborazione, dati scientifici distribuiti, modelli di intelligenza artificiale, software e strumenti di ricerca
- Costruire e gestire un portale nazionale NAIRR unificato
- Fornire supporto agli utenti, documentazione, formazione, sensibilizzazione e coinvolgimento
- Stabilire un forum per gli utenti NAIRR e canali di feedback in modo che la risorsa si evolva con le esigenze della comunità
- Guidare la transizione di funzioni appropriate dal progetto pilota NAIRR all'infrastruttura nazionale a lungo termine
- Identificare le sfide che impediscono a ricercatori, educatori e studenti di impegnarsi pienamente nella scoperta basata sull'intelligenza artificiale
L’enfasi su un unico portale coordinato e un unico livello di supporto affronta una critica di lunga data ai programmi di elaborazione federati: i ricercatori ammessi devono affrontare un mosaico di sistemi di allocazione, processi di account e catene di strumenti incompatibili prima di eseguire il loro primo esperimento.
Punti di forza complementari nella cyberinfrastruttura nazionale
L'abbinamento è intenzionale. L'UC San Diego ospita l'SDSC e guida la piattaforma dati nazionale e la piattaforma di ricerca nazionale supportate dalla NSF. L'UT Austin ospita il TACC, che guida la NSF Leadership-Class Computing Facility degli Stati Uniti, il computer scientifico aperto più potente della nazione. Il direttore esecutivo del TACC, Dan Stanzione, che è anche vicepresidente associato per la ricerca presso l'UT Austin, ha affermato che il NAIRR-OC "si adatta perfettamente" alla missione del centro e integrerà la struttura Leadership-Class del TACC fornendo l'infrastruttura informatica e di dati di cui gli utenti NAIRR hanno bisogno per la scoperta su larga scala.
"Insieme ai nostri collaboratori di lunga data dell'SDSC, il NAIRR-OC ci aiuterà a portare l'intelligenza artificiale a nuovi ricercatori e utenti e a creare un unico servizio coordinato per portare le risorse NSF alla comunità di ricerca e al pubblico", ha affermato Stanzione.
Il contesto più ampio: il calcolo dell'intelligenza artificiale come infrastruttura pubblica
Il lancio arriva quando l’accesso al calcolo dell’intelligenza artificiale è diventato una preoccupazione strategica per la scienza americana. I corsi di formazione su scala di frontiera rimangono concentrati in una manciata di laboratori aziendali con budget di capitale adiacenti di trilioni di dollari, mentre i ricercatori universitari presso istituzioni senza grandi centri di calcolo possono avere difficoltà a mettere a punto e confrontare anche i modelli open-weight. Il NAIRR è la risposta principale del governo federale: una risorsa nazionale condivisa, alla quale contribuiscono l’industria e le agenzie, che abbassa le barriere per la ricerca accademica sull’IA.
L'UC San Diego ha concepito la partnership come se riflettesse una strategia nazionale più ampia, integrando le principali capacità esistenti piuttosto che costruendo nuove infrastrutture isolate. Per la comunità di ricerca, i cambiamenti pratici a breve termine saranno un portale unificato, un supporto coordinato agli utenti e un percorso più chiaro dalle assegnazioni dell’era pilota all’accesso duraturo.
Per quanto riguarda la competitività della ricerca statunitense sull’intelligenza artificiale, la scommessa è che ampliare il canale dei ricercatori con un serio accesso ai computer produce rendimenti complessivi: più set di dati pubblicati, più parametri di riferimento costruiti, più modelli sottoposti a stress test al di fuori dei laboratori aziendali e più studenti formati su infrastrutture su scala nazionale prima di entrare nel mondo del lavoro.
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