Deli z drugimi!

30 km iz Čikaga se nahaja elitni nacionalni laboratorij Argonne, kjer znanstveniki poskušajo ugotoviti izvor in razvoj vesolja, evolucije, odkrivajo zmogljivejše baterije, nove materiale in nove kombinacije zdravil za zdravljenje raka.

Vse zgoraj omenjene zadeve imajo eno skupno stvar. Težke so zaradi svoje čiste lestvice. Pri odkrivanju novih zdravil, učinkovin in kombinacij ocenjujejo, da bi bilo lahko več potencialnih molekul kot pa je atomov v osončju. Iskanje tako velikega prostora v človeških časovnih lestvicah zahteva močno in hitro računanje – računalniške algoritme in procesorsko moč. Do nedavnega to ni bilo izvedljivo oz. ni bilo tako zmogljivega računalnika in napredne tehnologije umetne inteligence&kreiranih programov ter algoritmov.

Toda v zadnjih letih je razvoj umetne inteligence spremenil potek dogodkov. Algoritmi globokega učenja so se izkazali za odlične pri iskanju vzorcev in analiziranju le-teh iz podatkovnih zbirk, kar je pospešilo ključne procese znanstvenega odkrivanja. Sedaj je poleg izboljšav programske opreme na voljo tudi ‘strojna revolucija’.

Iz Argonne laboratorijev so včeraj sporočili, da so zagnali sistem Cerabras. To je najnovejši superračunalnik, ki bo pospešil usposabljanje algoritmov za globoko učenje z razrednim zaporedjem. V računalniku se nahaja najnovejši AI čip, ki se do sedaj še ni uporabljal – preizkusil.

Zanima jih, kako pospešiti aplikacije umetne inteligence, ki so bile ustvarjene za razreševanje znanstvenih težav, ugank in razvoja novih kombinacij zdravil za zdravljenje raka. Imajo ogromno količino podatkov in modelov, zato jih zanima njihovo delovanje. Novi AI čip mora izpolnjevati več kriterijev.

Pri delu z AI modeli mora biti čip vsaj 100x hitrejši od procesorjev, ki so namenjeni za splošno uporabo. Številni specializirani čipi so optimizirani za komercialne aplikacije za globoko učenje, kot sta npr. računalniški vid in jezik. Vendar ne delujejo tako dobro kot delujejo pri obdelavi podatkov, ki so pogost predmet uporabe v znanstvenih raziskavah in odkritjih.

Imamo veliko večdimenzionalnih nizov podatkov in naborov, ki te podatke združujejo. Predstavljajo višji nivo zapletenosti za obdelavo kot pa npr. dvodimenzionalna fotografija.

Vsekakor pa mora biti čip tudi zanesljiv in enostaven za uporabo. V laboratoriju je na tisoče ljudi, ki se ukvarja z globokim učenjem in med njimi je le malo programerjev. Zato mora biti enostaven za uporabo in dostopen širši množici znanstvenikov.


Cerebra je izpolnil vse zgoraj naštete pogoje oz. izzive. Čip je velik kot iPAD in ima 1.2 trilijonov tranzistorjev, ki so na voljo za hitre kalkulacije. Pri testiranju se je čas treninga modelov že skrajšal iz tednov v ure. To je neverjeten napredek in uspeh tehnologije, ki je še v povojih in so njene zmožnosti še dokaj neraziskane.

Cilj je razviti model globokega učenja, ki lahko napove, kako se posamezen tumor odzove na zdravilo oz. kombinacijo zdravil. Model se bo nato lahko uporabil za razvoj novih zdravil, ki bodo še bolj natančna in učinkovita oz. bodo lahko napovedali uspešnost posameznega zdravila na številne različne vrste tumorjev.

Pričakujejo, da bo sistem Cerebra drastično pospešil razvoj in uvedbo modela za globoko učenje in razvoj novih zdravil za zdravljenje raka. Zdravila bodo še bolj natančna, uspešna in targetirana za točno določen tumor.

Delajo pa tudi na modelih raziskovanja obnove poškodb možganov, živcev, tkiv in hrbtenjače na celični ravni.

Superračunalnik Cerebra ima velik potencial s kombinacijo napredne tehnologije, tako strojne opreme ‘hardware’ kot programske ‘AI software’ in bo znanstveno raziskovanje, dognanja, simulacije in nove učinkovite rešitve v dobrobit človeštva popeljal na najvišjo raven – predvsem pa skrajšal čas do novih dognanj in odkritij.