Amerykańska Narodowa Fundacja Nauki przyznała na okres pięciu lat umowę o współpracy o wartości 35 milionów dolarów San Diego Supercomputer Center na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego w celu utworzenia i prowadzenia Centrum Operacyjnego Krajowych Zasobów Badań nad Sztuczną Inteligencją, jak ogłosił w tym tygodniu Uniwersytet Kalifornijski w San Diego. SDSC pokieruje tymi pracami we współpracy z Texas Advanced Computing Center na Uniwersytecie Teksasu w Austin.

Nowe Centrum Operacyjne NSF NAIRR, w skrócie NAIRR-OC, oznacza przejście krajowych zasobów badawczych nad sztuczną inteligencją z udanego pilotażu w coś, co NSF określa jako długoterminowy potencjał krajowy — wspólną pulę zaawansowanej mocy obliczeniowej, wysokiej jakości zbiory danych, modele sztucznej inteligencji, oprogramowanie i wiedzę specjalistyczną, z których może skorzystać każdy amerykański badacz, niezależnie od tego, czy jego instytucja może sobie pozwolić na własny superkomputer AI. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych wiadomości AI.

Dlaczego stałe centrum operacyjne ma znaczenie

Odkrycia naukowe w coraz większym stopniu zależą od zasobów sztucznej inteligencji – obliczeń na dużą skalę, wyselekcjonowanych danych i specjalistycznych narzędzi, które zazwyczaj wykraczają poza to, co może samodzielnie przygotować pojedyncze laboratorium lub uniwersytet. Pilot NAIRR, rozpoczęty przez NSF w styczniu 2024 r. na mocy zarządzenia wykonawczego z 2023 r., połączył tysiące amerykańskich badaczy w celu udostępnienia danych obliczeniowych pochodzących od agencji, firm prywatnych i ośrodków akademickich. Brakowało mu stałego szkieletu organizacyjnego.

Nagroda tworzy dokładnie to: organizację, usługi i koordynację niezbędną do zapewnienia badaczom, nauczycielom i studentom dostępu do zaawansowanych obliczeń, danych, modeli sztucznej inteligencji, oprogramowania, szkoleń i wiedzy technicznej. HPCwire poinformowało, że centrum jest kierowane wspólnie przez SDSC i TACC, natomiast ExecutiveGov zauważył, że uruchomienie NAIRR pozycjonuje NAIRR jako stałą krajową infrastrukturę badawczą, a nie ograniczoną w czasie demonstrację.

„NAIRR-OC to ważny krok w kierunku rzeczywistego wykorzystania zaawansowanych zasobów sztucznej inteligencji przez badaczy, nauczycieli i studentów w całym kraju” – powiedział w ogłoszeniu Frank Würthwein, dyrektor SDSC oraz główny badacz i dyrektor NAIRR-OC. „Poszerzając dostęp, możemy umożliwić ambitne pomysły i odkrycia, które w przeciwnym razie pozostałyby poza zasięgiem”.

Czym właściwie będzie się zajmować Centrum Operacyjne

Na mocy umowy o współpracy SDSC i TACC będą stanowić szkielet operacyjny NAIRR. Według Uniwersytetu Kalifornijskiego w San Diego Centrum Operacyjne będzie:

  • Koordynacja uczestniczących dostawców zasobów z sektora prywatnego, federalnego i akademickiego
  • Zintegruj obliczenia, rozproszone dane naukowe, modele sztucznej inteligencji, oprogramowanie i narzędzia badawcze
  • Zbuduj i obsługuj ujednolicony krajowy portal NAIRR
  • Zapewnienie wsparcia użytkownikom, dokumentacji, szkoleń, zasięgu i zaangażowania
  • Utworzenie forum użytkowników NAIRR i kanałów przesyłania opinii, aby zasoby ewoluowały wraz z potrzebami społeczności
  • Kierowanie przejściem odpowiednich funkcji z pilota NAIRR do długoterminowej infrastruktury krajowej
  • Zidentyfikuj wyzwania, które uniemożliwiają badaczom, pedagogom i studentom pełne zaangażowanie się w odkrywanie oparte na sztucznej inteligencji

Nacisk na pojedynczy skoordynowany portal i warstwę wsparcia stanowi odpowiedź na wieloletnią krytykę stowarzyszonych programów obliczeniowych, zgodnie z którą dopuszczeni badacze przed uruchomieniem pierwszego eksperymentu muszą stawić czoła mozaikie niezgodnych systemów alokacji, procesów kont i łańcuchów narzędzi.

Uzupełniające mocne strony krajowej cyberinfrastruktury

Parowanie jest celowe. Uniwersytet Kalifornijski w San Diego jest siedzibą SDSC i przewodzi wspieranym przez NSF Krajowej Platformie Danych i Krajowej Platformie Badawczej. Na Uniwersytecie UT Austin mieści się firma TACC, która kieruje amerykańskim ośrodkiem obliczeniowym NSF Leadership-Class Computing Facility, najpotężniejszym w kraju komputerem do nauki otwartej. Dyrektor wykonawczy TACC, Dan Stanzione, który jest także zastępcą wiceprezesa ds. badań na UT Austin, powiedział, że NAIRR-OC „idealnie wpasowuje się” w misję centrum i będzie uzupełniał obiekt TACC Leadership-Class, zapewniając infrastrukturę obliczeniową i danych potrzebną użytkownikom NAIRR do odkrywania na dużą skalę.

„Wraz z naszymi wieloletnimi współpracownikami z SDSC, NAIRR-OC pomoże nam udostępnić sztuczną inteligencję nowym badaczom i użytkownikom oraz stworzyć jedną, skoordynowaną usługę, która udostępni zasoby NSF społeczności badawczej i społeczeństwu” – powiedział Stanzione.

Szerszy kontekst: obliczenia AI jako infrastruktura publiczna

Premiera następuje w chwili, gdy dostęp do obliczeń AI stał się strategicznym problemem amerykańskiej nauki. Szkolenia na pionierską skalę są nadal skoncentrowane w kilku laboratoriach korporacyjnych z budżetami kapitałowymi sięgającymi bilionów dolarów, podczas gdy badacze uniwersyteccy w instytucjach bez większych centrów obliczeniowych mogą mieć trudności z dostrojeniem i porównaniem nawet modeli o otwartej wadze. NAIRR to główna odpowiedź rządu federalnego: wspólny zasób krajowy, wniesiony przez przemysł i agencje, który obniża bariery dla akademickich badań nad sztuczną inteligencją.

Uniwersytet Kalifornijski w San Diego określił partnerstwo jako odzwierciedlające szerszą strategię krajową — integrującą wiodące istniejące możliwości, zamiast budować odizolowaną nową infrastrukturę. Dla społeczności badawczej praktycznymi zmianami w najbliższej przyszłości będzie ujednolicony portal, skoordynowane wsparcie dla użytkowników i jaśniejsza droga od przydziałów w fazie pilotażowej do trwałego dostępu.

Jeśli chodzi o konkurencyjność amerykańskich badań nad sztuczną inteligencją, zakłada się, że poszerzenie ścieżki badaczy z poważnym dostępem do obliczeń przyniesie złożone zyski — więcej opublikowanych zbiorów danych, więcej stworzonych testów porównawczych, więcej modeli poddanych testom warunków skrajnych poza laboratoriami korporacyjnymi i więcej studentów przeszkolonych w zakresie infrastruktury na skalę krajową, zanim pójdą na rynek pracy.

---

Bądź na Bieżąco z AI

Najnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.

Czytaj więcej wiadomości AI →