Mai 11, 2024

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Es ist interessant, dass diese künstliche Intelligenz über alle wissenschaftlichen Erkenntnisse der Welt verfügt

Es ist interessant, dass diese künstliche Intelligenz über alle wissenschaftlichen Erkenntnisse der Welt verfügt
ANL entwickelt zusammen mit Intel und HP die AuroraGPT-Sprache für wissenschaftliche Erkenntnisse. (Abbildung Bild Infobae)

Er Argonne National Laboratory (ANL) und AmerikaIntel und HP arbeiten mit Technologieunternehmen zusammen, um ein groß angelegtes Sprachmodell zu entwickeln ChatGPTAber spezialisiert auf wissenschaftliche Erkenntnisse Arorajibt. Dieses Modell zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, mehr als eine Milliarde Parameter zu hosten.

ANL-Züge Ihr Supercomputer Aurora, Einer der leistungsstärksten Prozessoren der Welt mit 21.248 Intel CPU Max Series-Prozessoren, 63.744 Intel Data Center GPU Max Series-Grafikkarten und 1.024 Speicherknoten mit 220 Petabyte Kapazität und 31 Terabyte Bandbreite pro Sekunde.

Mit Hilfe von KI hofft das Argonne-Team, dass der Supercomputer möglichst viele wissenschaftliche Erkenntnisse speichert.

Er Argonne National Laboratorygelegen AmerikaAls weltbekanntes Forschungszentrum konzentriert es sich auf verschiedene Bereiche, darunter Physik, Biologie, Umwelt- und Energiewissenschaften.

Der Supercomputer strebt einen Meilenstein von einem Exaflop pro Sekunde an. (Abbildung Bild Infobae)

Sobald der Supercomputer betriebsbereit ist, beabsichtigt das Labor, einen zu implementieren Chatbot Damit Forscher ihre Fragen formulieren können. Aurora GPT wird ein Tool sein, das den Zugriff auf eine breite Palette wissenschaftlicher Informationen aus den Bereichen Naturwissenschaften, Mathematik und Ingenieurwissenschaften ermöglicht.

Die offizielle Website des Argonne National Laboratory berichtet, dass seine Organisation Aurora GPT Dadurch werden die Möglichkeiten für Forscher erweitert, verschiedene Arten von Rechenaufgaben durchzuführen.

Dies reicht vom Aufbau von Modellen mithilfe maschinellen Lernens bis hin zur intensiven Verarbeitung großer Datensätze sowie typischen Simulations- und Modellierungsaktivitäten.

Aurora Es wird derzeit für die Bewältigung dieses Verarbeitungsumfangs geschult und seine Umsetzung wird von der wissenschaftlichen Gemeinschaft mit großer Spannung erwartet, da es die Paradigmen der Forschung und Analyse großer Datenmengen verändern wird.

In Aurora wird eine Chatbot-Schnittstelle implementiert, um verschiedene wissenschaftliche Daten abzufragen. (Abbildung Bild Infobae)

Super Computer von Argonne National Laboratory (ANL) wird einen Meilenstein erreichen Exascale-Computing Bei der Ausführung von Aktivitäten mit hoher Geschwindigkeit Ein Exaflop pro SekundeDies stellt die Fähigkeit dar, eine Billion (10^18) Gleitkommaoperationen pro Sekunde. Dieser Fortschritt spiegelt eine deutliche Beschleunigung der technologischen Forschungs- und Entwicklungszeiten wider.

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Derzeit hat ANL bekannt gegeben, dass sie sich in einem frühen Entwicklungsstadium befinden, sodass noch ein langer Weg vor uns liegt. Wie sie deutlich machen, ist die Kapazität begrenzt 256 Knoten zu diesem Zeitpunkt.

Ziel des Labors ist es, einen Supercomputer zu bauen 10.000 Verfügbare Kapazitätsknoten. Um ihr Ziel zu erreichen, arbeiten die Argonne-Ingenieure ständig daran, „Aurora vom ersten Tag an wissenschaftstauglich zu machen“.

Künstliche Intelligenz (I.A) ist tief in die wissenschaftliche Gemeinschaft integriert und revolutioniert die Art und Weise, wie Forschung betrieben wird.

KI sorgt für große Fortschritte und Effizienzsteigerungen in verschiedenen Bereichen der wissenschaftlichen Forschung. EFE/Nachho Gallego

In Biomedizin, um Muster bei der Krankheitsdiagnose und Arzneimittelentwicklung zu erkennen. Algorithmen für maschinelles Lernen sind wichtige Werkzeuge bei der Analyse großer Datensätze in Bereichen von der Genetik bis zum Klima.

Bei der Erforschung des Weltraums und der Ozeane übernehmen fortschrittliche Roboter Aufgaben Datensammlung. Ebenso verbessert KI die Genauigkeit von Simulationen komplexer Systeme und löst Optimierungsprobleme in verschiedenen Bereichen. Es automatisiert und rationalisiert Ermittlungsprozesse, einschließlich der Sammlung und Analyse von Informationen.

Darüber hinaus fördert es interdisziplinäre Kooperationen und unterstützt bei der Verwaltung wissenschaftlicher Publikationen. Die Einbeziehung von KI hat nicht nur zu erheblichen Verbesserungen, sondern auch zu einer höheren Effizienz in Forschungsprozessen geführt, da viele auf dieser Technologie basierende Tools bei der Durchsicht und Analyse wissenschaftlicher Literatur helfen.