아르곤 과학자들은 다음을 위한 FAIR 표준을 홍보합니다.

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이미지: 브래그 회절의 과학적 관점은 바이크리스탈 금의 온전한 샘플의 15×15 픽셀에서 정점을 찍었습니다. 길이는 광자의 수를 나타냅니다. 이 데이터는 Advanced Photon Source에서 수집되어 ThetaGPU 슈퍼컴퓨터에서 처리되었습니다.
모습 추가 정보

출처: (사진출처: Argonne National Laboratory/Eliu Huerta.)

AI 모델을 위해 설계된 새로운 데이터 표준.

야심 찬 제빵사는 종종 다양한 주방 환경에 대해 수상 경력에 빛나는 요리법을 적용하도록 요청받습니다. 예를 들어, 표준 믹스 대신 가지를 사용하여 수상 경력에 빛나는 쿠키를 만들 수 있습니다.

다양한 상황과 설정에서 레시피를 재현하는 기능은 전문 요리사와 통계 과학자 모두에게 중요합니다. 통계 과학자는 검증 및 작업을 시도할 때 “레시피”를 수정하고 재현하는 동일한 문제에 직면해 있습니다. 새로운 유형의 AI. 이 모델은 기후 분석에서 뇌 연구에 이르기까지 다양한 과학 분야에서 응용할 수 있습니다.

미국 에너지부(DOE) 아르곤 국립연구소(DOE) 아르곤 국립연구소의 과학자이자 중개 AI의 리더인 엘리우 후에르타는 “데이터에 대해 이야기할 때 우리가 다루는 경제에 유용한 정보가 있다”고 말했다. “AI의 한 유형이며 명확하지 않습니다. 지능적으로 생성된 데이터를 말하는 것입니까, 아니면 컴퓨터입니까, 소프트웨어입니까, 아니면 혼합입니까?”

새로운 연구에서 Huerta와 그의 동료들은 AI를 위한 새로운 모델 관리 시스템을 설명했습니다. 데이터 관리에 대한 최근 연구에서 이러한 원칙을 FAIR라고 하며 이는 사용 가능, 액세스 가능, 호환 가능 및 재사용 가능을 나타냅니다.

Argonne 기술 과학자 Ben Blaiszik은 “FAIR 유형 AI를 생성함으로써 더 이상 매번 처음부터 모든 시스템을 구축할 필요가 없습니다. “다른 그룹의 아이디어를 재사용하는 것이 더 쉬워서 교차 수분에 도움이 됩니다.”

Huerta에 따르면 많은 유형의 AI가 현재 공정하지 않다는 사실이 과학적 발견을 어렵게 만듭니다. 그는 “지금까지 진행된 대부분의 연구에서는 문헌에 언급된 AI 유형을 찾아 재현하기가 어렵다”고 말했다. “FAIR AI 모델을 만들고 공유함으로써 실험 수를 줄이고 이러한 모델을 사용하여 큰 과학을 지원하는 모범 사례를 공유할 수 있습니다.”

다양한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 Huerta와 그의 동료들은 FAIR 프로세스를 설정하고 AI 모델의 “FAIR-ness”를 계산하기 위해 특별한 데이터 관리 그룹과 고급 컴퓨팅 플랫폼을 결합했습니다. 연구자들은 Materials Data Facility라는 온라인 리포지토리에 게시된 FAIR 데이터와 Data and Learning Hub for Science라는 다른 온라인 리소스에 게시된 FAIR AI 모델, ALCF(Argonne Leadership Computing Facility)의 AI 및 고급 도구를 결합했습니다. . ). 이러한 방식으로 연구원들은 다양한 하드웨어와 소프트웨어를 연결하는 데 도움이 되는 계산 프레임워크를 만들고 여러 플랫폼에서 병렬로 실행할 수 있고 반복 가능한 결과를 생성할 수 있는 AI 모델을 만들 수 있었습니다. ALCF는 DOE Office of Science의 사용자 시설입니다.

이 프레임워크를 가능하게 하는 두 가지 핵심 요소는 funcX 및 Globus라는 플랫폼으로, 이를 통해 연구원은 랩톱에서 고급 컴퓨팅 도구에 직접 액세스할 수 있습니다. 공동 저자인 Argonne의 데이터 과학 및 학습 부서 이사인 Ian Foster는 “FuncX와 Globus는 인프라 격차를 해소하는 데 도움이 될 수 있습니다. “누군가 하나의 컴퓨터 아키텍처를 사용하고 누군가가 다른 아키텍처를 사용하고 있다면 이제 우리는 공통 AI 언어로 통신할 수 있는 방법을 갖게 되었습니다. 이는 AI를 호환 가능하게 만드는 데 큰 부분을 차지합니다.”

이 연구에서 연구원들은 Argonne의 Advanced Photon Source와 DOE의 Office of Science에서 분리된 데이터를 사용하는 AI 유형 데이터 모델을 사용했습니다. 계산에는 ALCF AI Testbed의 SambaNova와 Theta 슈퍼컴퓨터의 NVIDIA GPU(그래픽 처리 장치)를 사용했습니다.

NVIDIA의 솔루션 아키텍처 및 엔지니어링 부사장인 마크 해밀턴(Marc Hamilton)은 “더 많은 연구자들이 슈퍼컴퓨터에 액세스할 수 있도록 모델링 및 데이터 공유를 통해 FAIR의 이점을 보게 된 것을 기쁘게 생각합니다.”라고 말했습니다. “우리는 실험 데이터를 최첨단 AI 도구와 통합하여 과학의 속도를 높이는 고성능 컴퓨팅 생태계의 성장을 함께 지원하고 있습니다.”

SambaNova Systems의 고객 엔지니어링 부사장인 Jennifer Glore는 “SambaNova는 차세대 AI 및 아키텍처 혁신을 위해 Argonne National Laboratory 연구원과 협력하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. “AI는 컴퓨터 과학의 미래에서 중요한 역할을 할 것이며 새로운 도구와 함께 AI 모델에 대한 FAIR 원칙의 생성은 연구원들이 대규모 발견을 달성할 수 있도록 할 것입니다. 우리는 ALCF AI 테스트베드에서 지속적인 협력과 개발을 기대합니다. .”

이 연구를 기반으로 한 논문 “고속 전자 현미경에 적용한 AI 모델링을 위한 FAIR 원칙,” 안에 등장 자연 과학 데이터 11월에 2022년 10월 10일.

Huerta 외에도 Argonne Nikil Ravi, Pranshu Chaturvedi, Zhengchun Liu, Ryan Chard, Aristana Scourtas, KJ Schmidt, Kyle Chard, Ben Blaiszik 및 Ian Foster가 연구의 다른 저자입니다.

이 연구는 DOE의 고급 과학 컴퓨팅 연구실(Office of Advanced Scientific Computing Research), 국립 표준 기술 연구소(National Institutes of Standards and Technology), 국립 과학 재단(National Science Foundation) 및 연구소 주도 연구 및 개발 보조금의 지원을 받았습니다.

아르곤 리더십 컴퓨팅 시설 다양한 분야에서 중요한 발견과 이해를 발전시키기 위해 과학 및 엔지니어링 커뮤니티에 최고 수준의 전문 지식을 제공합니다. 미국 에너지부(DOE)의 과학 프로그램인 ASCR(Advanced Scientific Computing Research)의 지원을 받는 ALCF는 개방 과학에 전념하는 미국 내 두 개의 DOE 리더십 컴퓨팅 시설 중 하나입니다.

고급 광자 소스 정보

Argonne 국립 연구소에 있는 미국 에너지부 과학국의 APS(Advanced Photon Source)는 세계에서 가장 강력한 X선 광자 시설 중 하나입니다. APS는 재료 과학, 화학, 응집 물질 물리학, 생명 및 환경 과학, 응용 연구의 다양한 연구 그룹에 고품질 X-ray 빛을 제공합니다. 이 X선은 천연 물질과 물체를 검사하는 데 적합합니다. 초기 배포; 화학, 자기, 전자; 그리고 배터리에서 연료 분사 펌프에 이르기까지 기술적으로 중요한 다양한 시스템을 포함합니다. 이 시스템은 모두 우리 국가의 경제적, 기술적, 신체적 웰빙의 기본입니다. 매년 5,000명 이상의 연구원이 APS를 사용하여 다른 X선 연구 시설을 사용하는 것보다 더 중요한 생물학적 단백질을 다루는 자신의 발견을 설명하는 2,000개 이상의 간행물을 생산합니다. APS 과학자와 엔지니어는 추진 및 탐지 응용 분야 발전의 핵심이 되는 기술을 개발합니다. 여기에는 연구자가 볼 수 있는 가장 밝은 X선을 생성하는 장비, X선을 수 나노미터까지 집속하는 렌즈, X선과 연구 대상 샘플을 확대하는 장비, 이를 수집하고 양을 관리하는 소프트웨어가 포함됩니다. APS에서 사용할 수 있는 연구의 데이터.

이 연구는 DOE Office of Science 사용자 시설인 Advanced Photon Source의 자원을 사용했습니다. DE-AC02-06CH11357.

아르곤 국립 연구소 과학과 기술 분야에서 세계에서 가장 시급한 문제에 대한 해결책을 모색합니다. 미국 최고의 연구소인 Argonne은 거의 모든 과학 분야에 적용되는 최첨단 과학 연구를 수행합니다. Argonne 연구원들은 실제 문제를 해결하고 미국의 과학적 리더십을 발전시키며 더 나은 미래를 위해 국가를 준비하는 데 도움을 주기 위해 많은 기업, 대학, 연방, 주 및 지방 자치 단체의 연구원과 협력합니다. 60개국 이상에서 온 직원과 함께 Argonne은 다음에서 관리합니다. UChicago Argonne, LLC ~에 대한 미국 에너지부 과학국.

미국 에너지부 과학국 그는 미국의 초기 물리학 연구에 크게 기여했으며 오늘날 우리가 직면한 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 자세한 내용은 다음을 방문하십시오. https://energy.gov/science.


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