Négy AI-for-science projektben vesz részt a Washingtoni Egyetem

278 projekt kapott támogatást

Az Egyesült Államok energiaügyi minisztériuma, a Department of Energy, összesen 278 Genesis Mission-díjat ítélt oda. A projektekben több mint 300 intézmény vesz részt, köztük a minisztérium és a National Nuclear Security Administration nemzeti laboratóriumai, egyetemek és vállalatok.

A Genesis Mission célja egy olyan, tudományos kutatást támogató mesterségesintelligencia-ökoszisztéma kiépítése, amely gyorsíthatja az energia- és felfedező tudományi kutatásokat, valamint a nemzetbiztonság szempontjából fontos fejlesztéseket. A támogatottak hozzáférést kapnak a Genesis Mission Platformhoz is. Ez mesterségesintelligencia-keretrendszereket, iparági partnerek fejlett AI-modelljeit, valamint az energiaügyi minisztérium nemzeti laboratóriumainak és partnerintézményeinek nagyteljesítményű számítási erőforrásait foglalja magában.

„A Genesis Mission azt a merész, együttműködésen alapuló megközelítést képviseli, amelyre szükség van a gyorsan változó világunkban elengedhetetlen összetett tudományos és technológiai áttörések felgyorsításához”, mondta Mari Ostendorf, a Washingtoni Egyetem kutatási ügyekért felelős rektorhelyettese az egyetem közleménye szerint.

A terahertzes képalkotástól az AR-eszközökig

Hossein Naghavi, az elektromérnöki és számítástechnikai tanszék adjunktusa olyan neuromorf terahertzes képalkotási technológiát fejleszt, amelyet a következő generációs kiterjesztettvalóság-rendszerekben használhatnak. A neuromorf megközelítés az érzékelést és a számítást egyetlen hardverben kapcsolja össze.

Naghavi szerint az ilyen képalkotók valós időben, optikailag takart anyagokon keresztül is képesek lehetnek érzékelni. A Genesis Mission támogatása a képalkotó hardver fejlesztését, valamint a teljes rendszer digitális ikermodelljének létrehozását segíti. Ezen a modellen a képalkotási modelleket még a tényleges hardveren való megvalósítás előtt lehet betanítani.

A Washingtoni Egyetem Terahertz Integrated MicroElectronics laboratóriumának kutatására épülő projektben a Texas A&M University, a University of Utah, a ChipNexus és az NVIDIA is részt vesz. A fejlesztés célja, hogy az érzékelők és a processzorok között kevesebb adatot kelljen továbbítani. Ez az egyetem szerint könnyebb, olcsóbb és a hagyományos rendszereknél jóval kisebb energiafogyasztású AR-headsetekhez járulhat hozzá.

A fehérjetervezés új területeken jelenik meg

David Baker, az Institute for Protein Design igazgatója és munkatársai két Genesis Mission-projektben vesznek részt. Ezek a fehérjetervezés és a mesterséges intelligencia módszereit olyan feladatokra alkalmazzák, amelyek túlmutatnak a hagyományos orvosbiológiai felhasználásokon.

Az egyik projekt, a BIND, szelektív fémet megkötő fehérjék tervezéséhez fejleszt AI-keretrendszert. A Lawrence Livermore National Laboratory által vezetett program a kvantumkémiát, a strukturális biológiát, a gépi tanulást és a nagy áteresztőképességű kísérleteket kapcsolja össze. A cél a ritkaföldfémeket megkötő fehérjék számítógépes tervezésének fejlesztése, ami az egyetem szerint a kritikus ásványok visszanyerését, a radionuklidok kezelését és a környezeti megfigyelést is támogathatja.

A Pacific Northwest National Laboratory által vezetett másik projekt mikroelektronikai eszközök tervezéséhez, gyártásához és értékeléséhez hozna létre AI-vezérelt folyamatot. A kutatók olyan fehérjéket használnak, amelyek van der Waals-szubsztrátokon képesek összeállni, és módosíthatják az előállított hibrid anyagok tulajdonságait. A folyamat a fehérjemodelleket, az anyagszintézist, a jellemzést, az eszközgyártást és az áramköri teljesítmény vizsgálatát kapcsolná össze.

„A Genesis Mission támogatása biztosítja az adat létrehozásához szükséges segítséget. Ez jelentősen javítani fogja a modelljeinket, ami alapvető következő lépés a fontos globális kihívások kezelését szolgáló fejlesztésekhez”, mondta Baker.

A csillagászati adatok feldolgozását is egységesítenék

Andy Connolly, az eScience Institute igazgatója és a DiRAC Institute alapító igazgatója, valamint Neven Caplar, a DiRAC kutatója a Carnegie Mellon University szakembereivel közösen dolgozik egy csillagászati adatinfrastruktúrán. A rendszer megkönnyítené, hogy a csillagászok különböző obszervatóriumok és tudományos műszerek adatait egyesítsék és elemezzék.

A projekt bővítené az adatformátumokat és az elemzési platformokat, hogy képeket, spektrumokat, adatköböket és más csillagászati adatformákat is kezeljenek. Emellett egységes hozzáférést biztosítana a felhőalapú és nagyteljesítményű számítási rendszerek között elosztott információkhoz.

A cél azoknak a technikai akadályoknak az eltávolítása, amelyek gyakran lassítják a tudományos felfedezéseket, és hozzáférhetőbbé tenni a nagy, többféle adatot tartalmazó adathalmazokat az AI-kutatások számára. „Azt szeretnénk, hogy az infrastruktúra unalmas legyen, így a csillagászat látványos lehet”, fogalmazott Caplar. A Washingtoni Egyetem 2026. szeptember 8-i beszámolója szerint a négy projekt az AI tudományos alkalmazásainak széles körét mutatja, az érzékelőhardvertől és a fehérjetervezéstől a csillagászati adatok kezeléséig.