Superkomputer rozegrał Mistrzostwa Świata 2026 tysiąc razy. Znamy nowego mistrza i króla strzelców
Mistrzostwa Świata w 2026 roku są turniejem bez precedensu. Aż 48 drużyn mierzy się ze sobą na stadionach w USA, Kanadzie i Meksyku. Zanim rozbrzmiał pierwszy gwizdek – a ten już za nami – brytyjscy naukowcy postanowili zapytać swojego superkomputera o to, kto wygra. Zaawansowana, specjalnie zaprojektowana sztuczna inteligencja rozegrała cały turniej tysiąc razy, wyłaniając faworytów.
Badacze z brytyjskiego Uniwersytetu w Liverpoolu stworzyli nowoczesny model predykcyjny oparty na uczeniu maszynowym. To nie jest zwykły kalkulator statystyczny. System, który w przeszłości bezbłędnie przewidział drugie miejsce Anglii na Euro 2024, otrzymał potężną aktualizację. Jak tłumaczy dr Benjamin Holmes, maszyna szacuje nie tylko indywidualne umiejętności poszczególnych piłkarzy, ale przede wszystkim to, jak będą oni ze sobą współpracować na boisku. Co więcej, algorytmy wzięły pod uwagę symulacje prawdopodobnych kontuzji, zawieszeń za kartki, a nawet fizyczne warunki panujące na stadionach – w tym wysokość nad poziomem morza i lokalną pogodę. W turnieju rozgrywanym na tak rozległym i zróżnicowanym klimatycznie obszarze Ameryki Północnej takie detale mogą ostatecznie decydować o zwycięstwie. Dwa ośrodki, jeden faworyt. Kto zdobędzie puchar Mistrzostw Świata 2026? Kto zatem ma największe szanse na zwycięstwo? Wnioski płynące z brytyjskich symulacji warto zestawić z niezależnymi wyliczeniami, których dokonali eksperci z Uniwersytetu w Innsbrucku. Analiza porównawcza obu źródeł zdradza fascynującą spójność – oba naukowe modele wskazują na tego samego faworyta: Hiszpanię. Nawet pomimo niedawnego, bardzo przeciętnego meczu z Wyspami Zielonego Przylądka. Według superkomputera z Liverpoolu, Hiszpania ma aż 26,1% szans na zdobycie tytułu mistrza świata. Drugie miejsce przypadło Anglii (17%), trzecie Francji (13,5%), a tuż za podium uplasowała się reprezentacja Argentyny (12,4%). Z kolei model z Innsbrucka jest nieco ostrożniejszy w pompowaniu balonika, ale zachowuje identyczny układ sił na szczycie: daje Hiszpanom 14,5% szans, a na kolejnych miejscach umieszcza niezwykle wyrównane ekipy Anglii i Francji (po 12,4%) oraz Niemiec (11,2%). Jeśli wizja sztucznej inteligencji się spełni, 19 lipca 2026 roku zobaczymy dokładną powtórkę z finału Euro 2024: starcie Anglii z Hiszpanią. Zanim to jednak nastąpi, Anglicy będą musieli przejść morderczą ścieżkę w fazie pucharowej, eliminując po drodze m.in. Meksyk, Brazylię (w ćwierćfinale) oraz Portugalię. Czarny koń turnieju i walka o Złotego Buta Komputerowe symulacje wyłoniły też spore niespodzianki – chociaż nie dla tych, którzy uważnie oglądali europejskie eliminacje do Mistrzostw. Największym „czarnym koniem” zbliżającego się turnieju okazała się Norwegia, której brytyjski superkomputer dał 3,6% szans na wygranie całego mundialu. To właśnie w jej szeregach gra główny faworyt do zdobycia Złotego Buta – Erling Haaland. Maszyna daje mu 19% szans na tytuł króla strzelców, przewidując, że Norweg, podobnie jak Hiszpan Mikel Oyarzabal, ustrzeli około 5,2 gola w całych mistrzostwach. Z tą ostatnią predykcją byłbym jednym ostrożny – Hiszpan w trakcie meczu z potężnymi Kabowerdeńczykami stał się pierwszym piłkarzem od 1966 roku, który rozegrał pierwsze 30 minut meczu nie dotykając piłki ani razu. Może oszczędzał siły, ale... Nieco niżej plasuje się Anglik Harry Kane z 12,2% szans. Z kolei na przeciwległym biegunie statystyk znalazła się Jordania (najmniejsze szanse na puchar) oraz Szkocja, której przypisano marginalne szanse na poziomie 0,2%. Czy bezduszna matematyka obrabuje nas z piłkarskich emocji? Zdecydowanie nie. Jak trzeźwo przypomina prof. Andreas Groll, współautor badania z Innsbrucka, w tak ogromnych i nieprzewidywalnych turniejach szansa na zwycięstwo absolutnego faworyta rzadko kiedy przekracza barierę 20%. Oznacza to statystycznie, że z ogromnym prawdopodobieństwem wynoszącym 80%, puchar na koniec i tak podniesie zupełnie inna drużyna. Skuteczność komputera z poprzedniego turnieju daje jednak do myślenia, prawda? Ciekawe, czy odbije się to na popularności zakładów u bukmacherów. Źródło: University of Liverpool, Daily Mail Nasz autor Jonasz Przybył Redaktor i dziennikarz związany wcześniej m.in. z przyrodniczą gałęzią Wydawnictwa Naukowego PWN, autor wielu tekstów publicystycznych i specjalistycznych. W National Geographic skupia się głównie na tematach dotyczących środowiska naturalnego, historycznych i kulturowych. Prywatnie muzyk: gra na perkusji i na handpanie. Interesuje go historia średniowiecza oraz socjologia, szczególnie zagadnienia dotyczące funkcjonowania społeczeństw i wyzwań, jakie stawia przed nimi XXI wiek.
Superkomputery nowej generacji mogą symulować działanie ludzkiego mózgu. Co to przyniesie?
Najpotężniejszy europejski superkomputer JUPITER, zdolny wykonywać miliard miliardów operacji na sekundę, został użyty do stworzenia symulacji procesów zachodzących w ludzkim mózgu. Przeniesienie modelu ludzkiego mózgu do komputera może pomóc zrozumieć trudne do wyjaśnienia procesy, na przykład to, jak powstają wspomnienia. Czy prace takie posłużą przede wszystkim zrozumieniu architektury mózgu i procesów neuronalnych, czy może, zgodnie z duchem science- fiction, staną się zarzewiem cyfryzacji ludzkiej świadomości?
Najnowszej generacji superkomputery mają wystarczającą moc obliczeniową, by tworzyć symulacje obejmujące miliardy neuronów. Innymi słowy, są w stanie działać na poziomie złożoności zbliżonym do prawdziwych mózgów. Można powiedzieć, że do tej pory pełny model działania ludzkiego mózgu był czymś w rodzaju świętego Graala neuronauki. To się zmieniło dzięki wieloletnim pracom, takim jak prowadzony w latach 2005–2015 Blue Brain Project symulujący kolumnę korową mózgu szczura czy nawet bardziej zaawansowany flagowy projekt europejski Human Brain Project. Celem HBP było stworzenie infrastruktury, narzędzi i platform do symulacji na wielu skalach – od synaps, po sieci obejmujące cały mózg. Mózg jako biologiczny superkomputer – Jednak nigdy nie byliśmy w stanie zebrać wszystkiego w jednym miejscu, w jeden większy model mózgu, gdzie możemy sprawdzić, czy te koncepcje w ogóle są ze sobą spójne. To się właśnie zmienia — powiedział prof. Markus Diesmann, dyrektor Instytut Zaawansowanych Symulacji (IAS-6), Neuronauki Obliczeniowej i Systemowej w Centrum Badawczym Jülich w Niemczech. Diesmann należy do wąskiego grona czołowych ekspertów ds. neuronauki obliczeniowej, łączącej fizykę, matematykę, biologię i superkomputery, aby lepiej zrozumieć, jak działa ludzki mózg dzięki symulacjom na ogromną skalę W ubiegłym miesiącu Diesmann i współpracownicy pokazali, że prosty model neuronów i ich synaps, tzw. impulsowa sieć neuronowa (spiking neural network), może zostać skonfigurowany i przeskalowany tak, by działał na tysiącach procesorów graficznych (GPU) JUPITER-a. Dawałoby to rozmiar 20 miliardów neuronów i 100 bilionów połączeń — odpowiednik ludzkiej kory mózgowej, gdzie zachodzą niemal wszystkie wyższe funkcje poznawcze. Miliard miliardów operacji na sekundę System JUPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research) jest czwartym najpotężniejszym superkomputerem, który osiągnął tzw. skalę eksa. Skala ta oznacza, że potrafi wykonać miliard miliardów operacji na sekundę. Według listy Top500 istnieją tylko cztery takie maszyny. I tylko JUPITER działa poza USA. – Model testowany na europejskim superkomputerze będzie oparty na rzeczywistych danych z mniejszych eksperymentów na ludzkich neuronach i synapsach. Mamy teraz zarówno dane anatomiczne jako ograniczenia, jak i odpowiednią moc obliczeniową — wyjaśnia dr Johanna Senk z Uniwersytetu w Sussex, współpracująca z Diesmannem. Symulacje pełnoskalowe mogłyby pozwolić badaczom testować podstawowe teorie dotyczące działania mózgu, których nie da się sprawdzić w mniejszych modelach ani w prawdziwych mózgach, na przykład jak powstają wspomnienia. Można by to badać, podając sieci obrazy, obserwując reakcje i śledząc, jak zmienia się proces zapamiętywania wraz ze wzrostem „rozmiaru mózgu”. Mogłoby to także posłużyć do testowania leków, na przykład analizując, jak modele epilepsji, charakteryzującej się napadami i wybuchami patologicznej aktywności mózgu, reagują na określone substancje. Między nauką a science-fiction – Dodatkowa moc obliczeniowa oznacza również, że symulacje mogą być uruchamiane szybciej, co daje badaczom wgląd w procesy stosunkowo wolne, takie jak uczenie się. Umożliwi też uwzględnienie znacznie większej liczby szczegółów biologicznych, takich jak bardziej złożone modele zmian i aktywacji neuronów — mówi Senk. Chociaż naukowcy zaznaczają, że nie potrafią budować mózgów, a cały proces jest czysto badawczy, to myśląc o nim trudno nie odnieść się do science-fiction. Temat przeniesienia ludzkiego mózgu do komputera jest regularnie poruszany w literaturze i kinematografii. Weźmy film „Transcendencja” z Johnnym Deepem jako ekspertem od SI, który „wgrywa” swoją świadomość do komputera. Mamy też serial komediowy „Upload”, w który świadomość zmarłych ludzi jest przenoszona na serwery. Tam żyje sobie w symulacji na tyle dobrej, na ile pozwalają na to finanse żyjących bliskich. Ba, tak „uploadowani” zmarli mogą nawet, podobnie jak w klasycznym „Ubiku” Philipa K. Dicka, rozmawiać z żywymi i wchodzić z nimi w interakcje dzięki technologii VR. O tym, w jakim kierunku potoczą się tego typu badania, przekonamy się pewnie w ciągu najbliżej dekady. Źródło: New Scientist Nasza autorka Ewelina Zambrzycka-Kościelnicka Dziennikarka i redaktorka zajmująca się tematyką popularnonaukową. Pisze przede wszystkim o eksploracji kosmosu, astronomii i historii. Związana z Centrum Badań Kosmicznych PAN oraz magazynami portali Gazeta.pl i Wp.pl. Ambasadorka Śląskiego Festiwalu Nauki. Współautorka książek „Człowiek istota kosmiczna”, „Kosmiczne wyzwania” i „Odważ się robić wielkie rzeczy”.
Podziemna twierdza danych. Na wybrzeżu Norwegii, głęboko pod ziemią, pracuje najnowocześniejszy komputer świata
W krainie głębokich norweskich fiordów, gdzie strome góry spotykają się z zimnym Atlantykiem, niepozorny, betonowy płot kryje wejście do gigantycznej, podziemnej serwerowni. Przekształcona w centrum danych dawna kopalnia oliwinu schodzi w dół do 160 metrów i rozciąga się na długości 500 metrów. Najbardziej ekologiczna serwerownia świata kryje jeszcze jeden cud – superkomputer Olivia.
Spis treści: Na styku przyrody i techniki Krasnoludy i twierdza IT Pięć poziomów wtajemniczenia Centrum o zerowej emisji Niepozorny i wielki zarazem Wśród mgieł, lodowców i zielonych zboczy fiordów, w sercu dawnej kopalni oliwinu, bije dziś cyfrowe serce Skandynawii – Lefdal Mine Data Center, podziemna twierdza danych. Miałam przyjemność zwiedzić tę twierdzę dzięki AMD. To firma, której procesory są kluczowymi elementami infrastruktury obliczeniowej Olivii – niewielkiego, choć potężnego superkomputera. Na styku przyrody i techniki Dostanie się w okolice miasteczka Nordfjordeid, znajdującego się około 400 kilometrów na północ od Bergen i ok. 600 km od Oslo, nie jest proste. Można tam dolecieć niewielkim samolotem, który funkcjonuje jako latający autobus. Lot z Oslo trwa około półtorej godziny, ale widok lodowców i poszarpanych wodą skał sprawia, że czas mija bardzo szybko. Odległość między lotniskiem a miasteczkiem nie jest duża, ale trzeba przepłynąć promem przez szeroką zatokę. Tym, co poza zachwycającą przyrodą zwróciło moją uwagę, była absolutna cisza. Pracujące tam promy są elektryczne i niemal bezgłośne. Można stać na pokładzie i mieć wrażenie, że płynie się poprzez ten wyludniony teren tratwą. Na tamtym obszarze wszystko zasilane jest energią elektryczną. Elektrownie wodne oraz turbiny wiatrowe dają tak dużo czystej i taniej energii, że spalanie paliw kopalnych po prostu się nie opłaca. Właśnie ten naddatek czystej energii był jednym z powodów usytuowania na tym terenie centrum danych. Dwa kolejne powody również wiążą się naturalnymi walorami fiordów. Ale o tym za chwilę. Krasnoludy i twierdza IT Gdyby nie to, że na teren Lefdal Mine Data Center przywieziono mnie busem wraz z międzynarodową grupą dziennikarzy, z pewnością nie zwróciłabym na to miejsce najmniejszej uwagi. Szary, betonowy płot i stróżówka, za nimi wielkie maszyny, jakie widuje się zwykle na ogromnych budowach. Dalej szerokie, wykute w skale wejście, a raczej wjazd do kopalni. Zjechaliśmy kilkadziesiąt metrów w dół, przemieszczając się kopalnianymi serpentynami, by zatrzymać się w środku długiego na kilkaset metrów i szerokiego na ponad 30 metrów podziemnego korytarza. Po jego obu stronach wykute były nisze, w których światowe koncerny wykupują miejsca do budowy własnych, chronionych przed światem zewnętrznym i niepodatnych na szpiegowanie serwerowni. Jednak zanim obejrzymy te miejsca, wchodzimy do niewielkiego, lecz nowoczesnego budynku biurowo-konferencyjnego. Budynku, którego parter zajmuje Olivia. Tam Mats Andersson, piastujący stanowisko dyrektora handlowego Lefdal Mine Data Center opowiada, dlaczego kopalnia oliwinu jest znakomitym miejscem do zbudowania centrum danych. – Kopalnia przestała działać kilkanaście lat temu. Wiele tego typu miejsc jest porzucanych lub zalewanych, jednak właściciele terenu mieli inny pomysł. Chciał stworzyć najbardziej wzorcowe, maksymalnie ekologiczne miejsce wpisujące się w rozwój nowych technologii – wyjaśnia. Pięć poziomów wtajemniczenia Głównym właścicielem LMD jest Columbia Threadneedle European Sustainable Infrastructure Fund (ESIF). Jest to fundusz typu open-ended, evergreen, czyli bez stałego terminu zakończenia. ESIF inwestuje w europejskie aktywa infrastrukturalne, stawiając szczególnie na projekty związane ze zrównoważonym rozwojem (energia odnawialna, telekomunikacja, infrastruktura cyfrowa itp.) Dawna kopalnia oliwinu wpisała się w to idealnie. – Kopalnia ma długość 500 metrów i szerokość około 350 metrów. W dodatku ma to wszystko niejako pięciokrotnie, ponieważ schodzi w dół na tyle głęboko, że mamy do dyspozycji pięć poziomów. Na razie wypełniany poziomy drugi i trzeci, ale mamy potencjał na znacznie więcej – twierdzi Andresson. Ogromne serwerownie umieszczane są w kopalnianych niszach w specjalnych kontenerach. Konstrukcje zostały zaprojektowane tak, by w razie konieczności móc usunąć wybrany kontener lub zastąpić go innym, bez wpływu na pozostałą infrastrukturę. W pewnym sensie kopalniane korytarzy przypominają wielkie porty handlowe, na terenie których stoją poustawiane w słupki olbrzymie kontenery z całego świata. Centrum o zerowej emisji Energia do ich zasilania pochodzi wiatru i wody. Jak wspominałam, na tamtym niezbyt gęsto zamieszkałym obszarze energii z zielonych źródeł jest więcej, niż można zużyć. Ale co z chłodzeniem? W końcu ono pochłania dodatkową energię i nie jest obojętne dla środowiska? W LMD zastosowano pozornie proste, choć dobrze przemyślane rozwiązanie: serwery chłodzi zimna woda z fiordów. Ta wpływająca do obiegu chłodzącego ma zaledwie kilka stopni Celsjusza. W trakcie odbierania ciepła z kolejnych urządzeń ociepla się do około 20 stopni. LMD chwali się, że dzięki energii odnawialnej i wodzie pozyskanej z fiordów emisje CO2 do atmosfery są bliskie zeru. Jednak co się dzieje z podgrzaną wodą? – Podpisaliśmy umowę z pobliską hodowlą łososi. Budujemy specjalny, wykonany z oliwinu rurociąg, którym ogrzana przez nasze maszyny woda będzie transportowana do hodowli, co pozwoli lepiej rozwijać się rybom. W przyszłości, gdy serwerownie będą się rozrastać, chcemy również przekazywać tę wodę do stawów hodowlanych dla ryb bardziej ciepłolubnych – wyjaśnia ekspert. Mamy więc serwerownię w kopalni oliwinu, rurociąg z oliwinu. Czas przejść do Olivii – superkomputera w kilku małych szafach. Niepozorny i wielki zarazem Olivia łączy moc AMD i HPE. Ten superkomputer o mocy obliczeniowej sięgającej 13,2 petaflopa ma służyć norweskiej nauce, technologii i gospodarce. Olivia została skonstruowana przez firmę Hewlett Packard Enterprise (HPE) i korzysta z architektury HPE Cray Supercomputing EX – tej samej, która stanowi podstawę najpotężniejszych superkomputerów świata. Całość napędzają 504 procesory AMD EPYC „Turin” o sumarycznej liczbie aż 64 512 rdzeni. Pod względem mocy obliczeniowej Olivia jest 17 razy szybsza od poprzedniego norweskiego superkomputera Betzy. Jej główne zadanie? Rozwój sztucznej inteligencji i badania nad klimatem Ziemi od zarania jej dziejów po predykcje zmian w kolejnych wiekach i tysiącleciach. Cała moc Olivii mieści się w szafie mniejszej niż przeciętna garderoba. Ta miniaturyzacja budzi szacunek i przypomina chwilę, w której pierwsze, wielkie na całe hale komputery zaczęły ustępować miejsca komputerom osobistym. A chociaż jeszcze wiele wody z fiordów upłynie nim moc Olivii można będzie zamknąć w urządzeniu wielkości laptopa, zdaje się, że postawiono w tym kierunku już pierwszy krok. Z wizyty pozostała mi jedna refleksja – nie sądziłam, że ultranowoczesną technologię można tak bezproblemowo i bezkonfliktowo połączyć z potężną i pradawną naturą. Ale jeśli w takim kierunku miałby iść rozwój, to może jednak uda się nam żyć w zaawansowanych technicznie świecie głęboko zanurzonym w oszałamiająco pięknej przyrodzie. Nasza autorka Ewelina Zambrzycka-Kościelnicka Dziennikarka i redaktorka zajmująca się tematyką popularnonaukową. Pisze przede wszystkim o eksploracji kosmosu, astronomii i historii. Związana z Centrum Badań Kosmicznych PAN oraz magazynami portali Gazeta.pl i Wp.pl. Ambasadorka Śląskiego Festiwalu Nauki. Współautorka książek „Człowiek istota kosmiczna”, „Kosmiczne wyzwania” i „Odważ się robić wielkie rzeczy”.
Dr Eng Lim Goh: sztuczna inteligencja ma swoje limity. Podstawowym jest energia
Sztuczna inteligencja odbierze ludziom pracę! Czy jesteśmy na skraju buntu maszyn? Tego typu nagłówki pojawiają się w mediach regularnie, wieszcząc niechybnie początek ery Matriksa i Terminatora. Czy algorytmy sztucznej inteligencji naprawdę zagrażają ludzkości, czy może stanowią trampolinę do niebywałego rozwoju? National Geographic Polska rozmawia z dr. Eng Lim Gohem, projektantem superkomputera NASA.
W tym artykule: Między ekspertem a SI Jak się uczy sztuczną inteligencję? Nauczyć komputer mówić Podstawą jest energia SI kwantowa Sztuczna inteligencja (SI) jest od ubiegłego roku jednym z głównych tematów debaty publicznej. Po uruchomieniu modelu językowego ChatGPT i szerokim dostępie do innych modeli opartych na uczeniu maszynowym, część odbiorców wieściła rychły upadek ludzkości. W tym samym czasie inne grupy przekonywały, że jest to kolejny stopień rozwoju. Pozwoli on nam sięgać dalej, rozwijać się szybciej i przyniesie gwałtowne, pożądane zmiany w wielu różnych dziedzinach życia. Dr Eng Lim Goh to wiceprezes ds. sztucznej inteligencji i danych w Hewlett Packard Enterprise i światowej sławy ekspert AI, który m.in. projektował HPE Spaceborne Computer dla NASA. Uważa on, że nie dojdzie do niekontrolowanego rozwoju systemów SI. Głównie ze względu na zasoby, jakich to wymaga. – Obecnie istnieją różne interpretacje tego, czym jest, a czym nie jest sztuczna inteligencja. Powiedzmy, że w największym uproszczeniu sztuczna inteligencja oznacza maszynę wyróżniającą się konkretnymi zdolnościami i inteligencją, prawda? – mówi dr Goh w rozmowie z National Geographic Poland. Sztuczna inteligencja tworzy nowe materiały? Naukowcy mają wątpliwości, czy to możliwe Narzędzie zbudowane przez Google DeepMind przewidziało możliwość zaistnienia prawie 400 tysięcy stabilnych substancji. A autonomiczny system A-Lab opracowuje receptury nowych materiałów. W ... <img src="https://images.immediate.co.uk/production/volatile/sites/63/2024/08/sztuczna-inteligencja-tworzy-nowe-materialy-naukowcy-maja-watpliwosci-czy-to-mozliwe-fot-marilyn-sargent-multimedia-prod-a2e9949.jpg" width="938" height="626" alt="Sztuczna inteligencja tworzy nowe materiały? Naukowcy mają wątpliwości, czy to możliwe (fot. Marilyn Sargent, Multimedia Prod)" title="Sztuczna inteligencja tworzy nowe materiały? Naukowcy mają wątpliwości, czy to możliwe (fot. Marilyn Sargent, Multimedia Prod)" /> Wyjaśnia, że dawniej rolę programów SI pełniły tzw. systemy ekspertowe. Były tworzone w oparciu o informacje przekazane przez specjalistów w danej dziedzinie, przez wiele lat zdobywających swoją wiedzę. Między ekspertem a SI – Powiedzmy, że takim ekspertem był inżynier z 30-letnim doświadczeniem pracy w elektrowni. W trakcie tych 30 lat pracy gromadził przeróżne doświadczenia, zauważał i rozwiązywał problemy. Im większe miał doświadczenie, tym szybciej i lepiej był w stanie przewidzieć, kiedy i jaki system elektrowni może zawieść. Ta wiedza była przenoszona do algorytmu, którego zadaniem było ułatwienie innym podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów w tej konkretnej dziedzinie. Innymi słowy, w systemie ekspertowym konieczne jest posiadanie eksperta i zaprogramowanie kolejnego eksperta – tłumaczy dr Goh. Ten proces opiera się na ustalaniu kolejnych kroków postępowania w danej sytuacji. Jeśli zawiedzie dany system, musisz wykonać takie i takie działanie. a Jeśli zawiedzie inny, musisz użyć innej metody. Digitalizuje się know how dotyczące danego zagadnienia. Jak się uczy sztuczną inteligencję? – W taki sposób wyglądały pierwsze algorytmy SI. Wkładaliśmy mnóstwo pracy w budowanie systemu ekspertowego i mieliśmy nadzieję, że będzie „inteligentny” – komentuje naukowiec. Jednak ten system był bardzo wymagający i potrzebował nieustannych aktualizacji. Poza tym był skomplikowany w obsłudze. Lepszym podejściem do sztucznej inteligencji okazały się tzw. sieci neuronowe. Są one w stanie obsłużyć wiele danych wejściowych i można je w dość prosty sposób trenować na bazach danych. – Tutaj nie potrzebujemy eksperta. Po prostu przekazujemy wszystkie zebrane informacje sieci neuronowej, a ta z czasem zaczyna się samodzielnie tworzyć do punktu, w którym jest w stanie dość precyzyjnie przewidywać kolejne kroki – wyjaśnia dr Goh. Nauczyć komputer mówić Do czasu pojawienia się ChatGPT wydawało się, że modele językowe są czymś nie do osiągnięcia. Że jest to ta dziedzina, z którą algorytmy SI sobie nie poradzą. – Używanie przez maszyny języka w sposób podobny do tego, jak robią to ludzie, stało się możliwe dzięki korzystaniu z transformerów. To one stały się sposobem na architekturę sieci neuronowych. Transformery umożliwiły tworzenie dużych modeli językowych. Już wiemy, że można „rozmawiać z komputerem”, ale wciąż jesteśmy na początku wymyślania, jak to zrobić lepiej. Bo w ostatnich czasach polegało to na budowaniu coraz większych sieci neuronowych. Ale to podejście ma swoje limity i to takie, które już praktycznie osiągnęliśmy – tłumaczy dr Goh. Jednym z kierunków rozwoju SI jest budowanie coraz większych sieci neuronowych. I sprawdzanie, do jakiej wielkości możemy je rozbudować, by uzyskać kolejny przełom w dziedzinie sztucznej inteligencji. Podstawą jest energia Ale każda taka sieć wymaga energii elektrycznej. Oznacza to ogromne i wciąż rosnące zapotrzebowania na prąd. – Załóżmy, że mówimy o 100 trylionach trylionów połączeń w sieci neuronowej. Koszt wytrenowania takiego modelu mógłby wynieść nawet 100 miliardów dolarów. Ale koszt to jedna kwestia. Kolejną są dane. Trzeba sobie zadać pytanie, czy mamy wystarczająco dużo odpowiednich danych, by wytrenować model. A co z energią elektryczną? Im potężniejsze komputery, im większe sieci neuronowe, tym więcej energii wymagają – wyjaśnia specjalista. Dodaje, że skokowy postęp w tym obszarze byłby hipotetycznie możliwy, gdyby nagle na rynku pojawiła się firma z rocznym finansowaniem rzędu biliona dolarów. I z własną elektrownią, bo w tej chwili to właśnie pieniądze i dostęp do energii stanowią największą blokadę dla rozwoju systemów SI. SI kwantowa A co, gdy do użycia wejdą komputery kwantowe? – System komputerowy musi być wydajny, produktywny i szybki, prawda? Jako HPE badamy możliwości i rozwój komputerów kwantowych. Współpracujemy również z kilkoma firmami rozwijającymi technologie kwantowe. To z pewnością technologia, która wymaga jeszcze czasu. Uzyskanie programowalnego i działającego komputera kwantowego nie jest łatwe. Obecnie programowanie komputera kwantowego jest zdecydowanie trudniejsze niż programowanie na poziomie kodu maszynowego dla komputerów cyfrowych. Być może za kilkanaście, może 20 lat doczekamy się przełomu, który pozwoli na produkcję rozsądnie programowalnego komputera kwantowego. Ale w tym wypadku również wystąpi problem pieniędzy i energii – twierdzi dr Goh. Czy rozwiązaniem będzie budowa nowych, potężnych elektrowni? Jak planowana przez Europejską Agencję Kosmiczną elektrownia orbitalna Solaris? A może limit, jaki nakłada na nas zapotrzebowanie energetyczne coraz bardziej rozbudowanych sieci neuronowych wcale nie jest niczym złym? W końcu zawsze można po prostu odłączyć wtyczkę. Dr Eng Lim Goh to wiceprezes Hewlett Packard Enterprise ds. sztucznej inteligencji i danych, światowej sławy ekspert SI. Projektował HPE Spaceborne Computer dla NASA, nadzorował wdrażanie sztucznej inteligencji w wyścigach Formuły 1. Współtworzył bota – mistrza pokerowego, współprojektował architektury systemów do symulacji mózgu ssaków. Nasz ekspert Ewelina Zambrzycka-Kościelnicka Dziennikarka i redaktorka zajmująca się tematyką popularnonaukową. Związana z magazynami portali Gazeta.pl oraz Wp.pl. Współautorka książek „Człowiek istota kosmiczna”, „Kosmiczne wyzwania” i „Odważ się robić wielkie rzeczy”.
DeepMind potrafi tworzyć lepsze prognozy pogody niż superkomputery. Czy SI pomoże ratować klimat?
Sztuczna inteligencja staje się jednym z najważniejszych narzędzi pracy naukowców. Stosuje się ją w medycynie, badaniach i eksploracji kosmosu, a nawet w archeologii. A nowy algorytm uczenia maszynowego DeepMind potrzebuje mniej niż minuty, aby sporządzić superprecyzyjną prognozę pogody.
W tym artykule: Prognoza z 99-procentowym prawdopodobieństwem Modelowanie na wielkich bazach danych SI dla klimatu Prognozy pogody kosmicznej Google DeepMind opracował algorytm uczenia maszynowego, który – jak twierdzi gigant – może przewidywać pogodę dokładniej niż obecne metody prognozowania wykorzystujące superkomputery. Model Google’a, nazwany GraphCast, generował dokładniejszą 10-dniową prognozę niż system High Resolution Forecast (HRES), wykorzystywany przez Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych (ECMWF). Był w stanie konstruować prognozy w ciągu kilku minut, a nie godzin. System Google DeepMind bazuje na HRES, złotym standardzie systemu symulacji pogody. Prognoza z 99-procentowym prawdopodobieństwem GraphCast, który może działać na komputerze stacjonarnym, osiągnął lepsze wyniki niż ECMWF w ponad 99 procentach zmiennych pogodowych. Jego prognozy były trafne w aż 90 procentach ocenianych lokalizacji. A tych było naprawdę dużo, bo test przeprowadzono na 1300 regionach. Problem z algorytmem jest jeden, za to poważny. Wyniki są generowane w tzw. czarnej skrzynce. To oznacza, że sztuczna inteligencja (SI) nie może wyjaśnić, w jaki sposób znalazła wzorzec lub pokazać jego działania. W związku z czym, zdaniem naukowców, powinna być używana do uzupełniania, a nie zastępowania sprawdzonych narzędzi. 10 przysłów i powiedzeń o pogodzie. Ile w nich naukowej prawdy? Czy ludowe powiedzenia o pogodzie mogą być prawdziwe? Naukowcy twierdzą, że tak Współcześnie używane prognozowanie opiera się na łączeniu danych ze złożonymi modelami fizycznymi i wykorzystywaniu superkomputerów do przeprowadzania symulacji. Dokładność tych prognoz zależy od szczegółowych informacji w modelach, a ich eksploatacja jest energochłonna i kosztowna. Modelowanie na wielkich bazach danych Jednak modele pogodowe oparte na uczeniu maszynowym mogą być znacznie tańsze. Potrzebują mniejszej mocy obliczeniowej i działają szybciej. Na potrzeby nowego modelu sztucznej inteligencji naukowcy przeszkolili GraphCast na danych z 38 latach globalnych odczytów pogody na Ziemi. Algorytm ustalił wzorce zależności między zmiennymi, takimi jak ciśnienie powietrza, temperatura, wiatr i wilgotność. Co ciekawe, niektóre związki, jakie wyłapał algorytm, były zaskoczeniem dla samych naukowców. Po tym szkoleniu model ekstrapolował prognozy z globalnych szacunków pogody z 2018 r., aby stworzyć 10-dniowe prognozy w czasie krótszym niż minuta. Uruchamiając GraphCast wraz z prognozą ECMWF o wysokiej rozdzielczości, która wykorzystuje bardziej konwencjonalne modele fizyczne do przewidywania, naukowcy odkryli, że GraphCast daje dokładniejsze prognozy dla ponad 90 procent przypadków z 12 tys. użytych punktów danych. SI dla klimatu GraphCast może również przewidywać ekstremalne zjawiska pogodowe, takie jak fale upałów, okresy zimna i burze tropikalne. – Tylko we wrześniu 2023 roku jedna z wersji naszego modelu GraphCast, wdrożona na stronie internetowej ECMWF, dokładnie przewidziała z około dziewięciodniowym wyprzedzeniem, że huragan Lee dotrze do lądu w Nowej Szkocji – napisał w oświadczeniu Rémi Lam, inżynier badawczy w DeepMind. Pomimo imponującej wydajności modelu, naukowcy nie przewidują, aby w najbliższym czasie zastąpił on obecnie używane narzędzia. Nadal potrzebne są regularne prognozy, aby zweryfikować i ustawić dane wyjściowe. A ponieważ algorytmy uczenia maszynowego generują wyniki, których nie mogą wyjaśnić, mogą być podatne na błędy. Zamiast tego modele sztucznej inteligencji mogą uzupełniać inne metody prognozowania i generować szybsze prognozy – twierdzą naukowcy. Mogą również pomóc naukowcom dostrzec zmiany we wzorcach klimatycznych w czasie i uzyskać jaśniejszy obraz w szerszej perspektywie. – Pionierskie wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu pogody przyniesie korzyści miliardom ludzi w ich codziennym życiu. Ale nasze szersze badania nie polegają tylko na przewidywaniu pogody. Zależy nam na zrozumieniu szerszych wzorców naszego klimatu – napisała Lam. – Mamy nadzieję, że opracowując nowe narzędzia i przyspieszając badania, sztuczna inteligencja może umożliwić globalnej społeczności stawienie czoła naszym największym wyzwaniom środowiskowym. Prognozy pogody kosmicznej Co ciekawe, SI przydaje się nie tylko do prognozowania pogody na Ziemi. Staje się też głównym narzędziem do badania tzw. pogody kosmicznej. W Tuluzie właśnie kończy się European Space Weather Week, doroczna impreza poświęcona szeroko rozumianym badaniom wpływu Słońca na warunki kosmiczne i ziemskie. Znaczna część referatów odnosiło się właśnie do wykorzystania w tej dziedzinie algorytmów SI. Wiele wskazuje na to, że prognozowanie pogody kosmicznej również stanie się domeną sztucznej inteligencji. Źródło: Science. Nasz ekspert Ewelina Zambrzycka-Kościelnicka Dziennikarka i redaktorka zajmująca się tematyką popularnonaukową. Związana z magazynami portali Gazeta.pl oraz Wp.pl. Współautorka książek „Człowiek istota kosmiczna”, „Kosmiczne wyzwania” i „Odważ się robić wielkie rzeczy”.
Spektakularne zdjęcie kosmosu powstało dzięki australijskiemu superkomputerowi. Co dokładnie przedstawia?
Australijscy naukowcy rozpoczęli uruchamianie najnowszego superkomputera Setonix. W pierwszej fazie przesłali do niego dane zebrane przez radioteleskop ASKAP, a po ich przetworzeniu otrzymali spektakularne zdjęcie. Przedstawia pozostałość po supernowej odległą od Ziemi o 10–15 tys. lat świetlnych.
W tym artykule: Fotografia z supekomputera Co to jest pozostałość po supernowej? Nocne niebo na obudowie Setonix to najnowszy australijski superkomputer znajdujący się w Pawsey Supercomputing Research Centre, ośrodku naukowym w Perth. Pawsey Centre został założony przez australijską agencję kosmiczną CSIRO i kilka tamtejszych uniwersytetów. Do swojej pracy instytucje te potrzebują bardzo szybkich i bardzo wydajnych superkomputerów, które są w stanie opracowywać gigantyczne ilości danych dostarczanych przez najnowocześniejsze urządzenia badawcze. Ośrodek w Perth wzbogacił się ostatnio nowy superkomputer. Nazwano go Setonix – od łacińskiej nazwy kuoki krótkoogonowej (Setonix brachyurus). Ten ssak należący do rodziny kangurowatych, wielkości domowego kota, jest jednym z ulubionych zwierząt Australijczyków. Fotografia z supekomputera By przetestować możliwości nowego komputera, naukowcy postanowili przesłać do niego dane zgromadzone przez radioteleskop ASKAP. W jego skład wchodzi 36 anten, które razem obserwują wybrany fragment nieba. Uzyskane przez radioteleskop dane nie są jednak gotową fotografią odległego zakątka Wszechświata. By taka powstała, informacje muszą wpierw trafić do odpowiednio mocnego superkomputera i zostać przetworzone przez jego oprogramowanie. Jeśli proces się powiedzie, możemy podziwiać zapierające dech w piersiach zdjęcia kosmicznych obiektów, nieraz odległych od Układu Słonecznego o tysiące lat świetlnych. Dwóch naukowców CSIRO, Wasim Raja i Pascal Jahan Elahi, opisało w portalu „The Conversation” efekt pierwszych 24 godzin pracy Setoniksa. Jest nim piękna fotografia tzw. pozostałości po supernowej (ang. supernova remnant, SNR) oznaczonej przez astronomów jako G261.9+5.5. Mamy pierwsze zdjęcie zrobione przez Teleskop Webba. Jest niezwykle szczegółowe W nocy z 11 na 12 lipca (polskiego czasu) NASA pokazała pierwsze pełnokolorowe zdjęcie zrobione przez Teleskop Webba. Historyczna fotografia przedstawia gromadę galaktyk SMACS 0723 – taką, j... Co to jest pozostałość po supernowej? Gwiazda kończy swoje życie, kiedy wypala się paliwo podtrzymujące reakcje termojądrowe zachodzące w jej wnętrzu. Wówczas jej jądro zapada się, tworząc gwiazdę neutronową lub czarną dziurę. Zewnętrzne warstwy materii odrywają się w niezwykle silnym wybuchu. Taki wybuch to supernowa. Pozostałością po eksplozji jest bardzo jasny obiekt widoczny na niebie przez kilka tygodni lub miesięcy. Materiał odrzucony przez gwiazdę zderza się wówczas z materią międzygwiazdową, w efekcie czego powstaje fala uderzeniowa. Temperatura gazu wchodzącego w skład materii międzygwiazdowej podnosi się. W rezultacie zaczyna on świecić w różnych zakresach, co można zarejestrować z pomocą teleskopów. Nocne niebo na obudowie Jak napisali naukowcy z CSIRO, dane zebrane przez radioteleskop ASKAP „zawierają informacje o historii eksplodującej gwiazdy i otaczającej ją materii”. Stąd zdjęcie supernowej, jakie powstało dzięki superkomputerowi, ma przede wszystkim znaczenie naukowe, a nie estetyczne. – Struktura pozostałości po supernowej, którą odsłoniło zdjęcie, daje możliwość przestudiowania SNR oraz fizycznych właściwości materii międzygwiazdowej z nieosiągalnymi wcześniej szczegółami – napisali badacze. To zaś dopiero początek korzyści, jakie naukowcy będą odnosili dzięki superkomputerowi. – Ogromna, dzielona pamięć Setoniksa pozwoli nam poprawić jakość naszych fotografii. A to oznacza, że wyciągniemy jeszcze więcej z danych uzyskiwanych przez radioteleskop ASKAP – powiedział dr Raja. Naukowcy podkreślili również, że załadowanie do Setoniksa obserwacji SNR było doskonałym sposobem na przetestowanie możliwości nowego superkomputera i jego oprogramowania. Co ciekawe, superkomputer z Pawsey Centre nie wygląda jak ciąg monotonnych szarych szaf. Jego obudowa została pomalowana przez artystkę wizualną Margaret Whitehurst w oryginalny, kolorowy wzór wywodzący się z tradycyjnej sztuki Aborygenów. Whitehurst należy do rdzennej społeczności – ludu Wajarii – którego ziemie znajdują się w australijskim regionie Mid West. Na stronie Pawsey można przeczytać, że projektując malunek dla Setoniska artystka inspirowała się widokiem nocnego nieba nad Mid West. Źródło: The Conversation, Pawsey Nasz ekspert Magdalena Salik Dziennikarka naukowa i pisarka, przez wiele lat sekretarz redakcji i zastępczyni redaktora naczelnego magazynu „Focus". Wcześniej redaktorka działu naukowego „Dziennika. Polska, Europa, Świat”. Pasjami czyta i pisze, miłośniczka literatury popularnonaukowej i komputerowych gier RPG. Więcej: magdalenasalik.wordpress.com
Skąd wzięły się superkomputery nad Wisłą
Narodowe Centrum Badań Jądrowych w Świerku jest kolebką polskich superkomputerów oraz ich wykorzystania na skalę przemysłową.
W 1973 r. w ówczesnym Instytucie Badań Jądrowych – w wyniku porozumienia ówczesnego pełnomocnika rządu ds. pokojowego wykorzystania energii jądrowej i Krajowego Biura Informatyki – utworzone zostało Środowiskowe Centrum Obliczeniowe (ŚCO) „Cyfronet”. Dwa lata później w amerykańskiej firmie Control Data Corporation (CDC) zakupiono maszynę cyfrową CYBER-73. Ofertę na dostawę tej klasy urządzenia złożyły również IBM oraz brytyjska firma International Computers Limited. Wybór komputera zaproponowanego przez CDC był spowodowany najbardziej odpowiednią do zastosowań naukowych architekturą maszyny, oraz faktem, że urządzenia tej serii używane były w wielu innych ośrodkach naukowo-badawczych (np. w CERN). Głównym orędownikiem stworzenia polskiego ośrodka komputerowego był prof. Roman Żelazny, którego bogate kontakty międzynarodowe istotnie dopomogły w przezwyciężeniu obowiązującego wówczas embarga na dostawy nowoczesnego sprzętu obliczeniowego dla krajów komunistycznych. Instalacja służyła przede wszystkim warszawskiemu środowisku naukowemu – dzięki sieci komputerowej Cyfronetu korzystały z niego instytuty Polskiej Akademii Nauk, Politechniki Warszawskiej, Szkoły Głównej Planowania i Statystyki oraz Uniwersytetu Warszawskiego. W grudniu 1981 r. służby bezpieczeństwa odcięły sieć od Instytutu Badań Jądrowych, nie zdążono również odebrać zapasowych części, które miały do Świerku dotrzeć z CERN. W 1982 r., w czasie stanu wojennego, rozbito Instytut Badań Jądrowych (IBJ) na Instytut Energii Atomowej (IEA), Instytut Chemii i Techniki Jądrowej (ICHTJ) oraz Instytut Problemów Jądrowych (IPJ). W wyniku tych działań ŚCO „Cyfronet” stracił samodzielność i został włączony do IEA. W 1991 r. wciąż sprawny, ale naruszony zębem czasu, komputer CYBER-73 został zastąpiony nowocześniejszym modelem Convex C120 (z wektorowym procesorem), który z kolei już w kolejnym roku zamieniono na C3210. Ten ostatni działał do końca 1999 r. Wtedy to złożono w IEA pierwszy w Świerku mały klaster typu Beowulf oparty na serwerach firmy Compaq z nową jak na owe czasy siecią Ethernet 1GB. Podobny, ale większy klaster (faktycznie oparty na niemal tej samej specyfikacji) został nieco później zainstalowany w IPJ. Trwająca do dziś era klastrów wielordzeniowych rozpoczęła się w 2005 r. wraz z wprowadzeniem wielordzeniowych procesorów firm Intel i AMD.
Polski superkomputer z chłodzeniem jak reaktor jądrowy
Swoją działalność oficjalnie rozpoczęło w czwartek Centrum Informatyczne Świerk, a w nim jeden z najszybszych superkomputerów w Polsce.
W ramach projektu w Narodowym Centrum Badań Jądrowych (NCBJ) zbudowano m.in. jeden z największych klastrów obliczeniowych w Polsce, którego zadaniem będzie informatyczne wsparcie Programu Polskiej Energetyki Jądrowej. Powstałą instalację z atomistyką łączy jeszcze jedno – część superkomputera chłodzona jest gorącą wodą. Analogiczne technologie wykorzystuje większość współczesnych reaktorów jądrowych. W uroczystości inauguracji działalności Centrum Informatycznego Świerk uczestniczyli m.in. minister Nauki i Szkolnictwa Wyższego prof. Lena Kolarska-Bobińska, która dokonała symbolicznego rozpoczęcia zadania obliczeniowego, ambasador Republiki Francuskiej w Warszawie Pierre Buhler oraz wicedyrektor generalny francuskiego Komisariatu ds. Energii Atomowej (CEA) Hervé Bernard. – W Polsce powstał ośrodek, który posiada jedną z największych mocy obliczeniowych w Europie. Naukowcy będą mogli prowadzić tu innowacyjne projekty naukowe, a także zaawansowane badania informatyczne związane z rozwojem energetyki jądrowej w Polsce – powiedziała prof. Lena Kolarska-Bobińska, minister nauki i szkolnictwa wyższego. – Działalność Narodowego Centrum Badań Jądrowych jest dobrym przykładem dla innych polskich jednostek naukowych ubiegających się o krajowe i zagraniczne fundusze na prace badawczo-rozwojowe. Inwestycje takie jak ta sprawiają, że Polska ma szansę odegrać kluczową rolę w tworzeniu Europejskiej Przestrzeni Badawczej oraz skutecznie przyciągać najlepszych naukowców i specjalistów z zagranicy – podkreśliła minister. Projekt Centrum Informatyczne Świerk (CIŚ) rozpoczął się w 2009 r., a jego łączna wartość to niemal 98 mln zł. Równolegle z budową samego klastra w NCBJ zaczęto tworzyć interdyscyplinarny zespół ekspertów nadzorujących pracę superkomputera oraz prowadzących własne badania naukowe. Głównym celem projektu jest zapewnienie odpowiedniego wsparcia informatycznego niezbędnego dla rozwoju polskiej energetyki – zarówno jądrowej, jak i konwencjonalnej. Przykładami zastosowań superkomputera w tych obszarach są obliczenia dla projektowania, instalacji i optymalizacji urządzeń energetycznych oraz dystrybucji energii, analizy bezpieczeństwa reaktorów jądrowych, a także monitoring i symulacje zagrożeń radiacyjnych oraz wsparcie zarządzania kryzysowego. CIŚ zajmuje się również obsługą strategicznie ważnych danych pochodzących z jednostek administracji państwowej oraz placówek naukowo-badawczych, w tym Europejskiego Ośrodka Badań Jądrowych CERN. Centrum prowadzi także szereg własnych badań naukowych i rozwojowych dotyczących m.in. bezpieczeństwa i eksploatacji reaktorów jądrowych, analiz zagrożeń chemicznych, modelowania układów złożonych oraz fizyki oddziaływań fundamentalnych i astrofizyki. Specjaliści ze Świerku prowadzą również prace na potrzeby projektowania oraz budowy nowoczesnej aparatury medycznej. – Tworzenie i rozwijanie kompetencji pozwalających wspierać sektor polskiej energetyki to zadanie strategiczne z punktu widzenia całej polskiej gospodarki – zaznacza prof. Grzegorz Wrochna, dyrektor NCBJ. – Wypracowany w CIŚ kapitał wiedzy, w połączeniu z imponującą wydajnością zgromadzonej tu infrastruktury obliczeniowej, stwarza nam zupełnie nowe możliwości działania. Jestem przekonany, że z ich udziałem będziemy w stanie zapewnić Programowi Polskiej Energetyki Jądrowej zaplecze i merytoryczne wsparcie na najwyższym poziomie, a w konsekwencji przyczynić się do sprawnej finalizacji tego kluczowego przedsięwzięcia – uzupełnia prof. Wrochna. Docelowa konfiguracja superkomputera to ok. 20 tys. rdzeni obliczeniowych, 130 TB pamięci RAM i 3200 TB przestrzeni dyskowej. Pozwoli ona uzyskać wydajność rzędu 500 TFLOPS, a więc 500 bilionów operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę. Do chwili obecnej dostarczone zostało ok. 70 proc. wspomnianego sprzętu, zakończono też wszystkie prace związane z uruchomieniem oraz wdrożeniem najważniejszych systemów umożliwiających funkcjonowanie instalacji. Szczególną rolę odgrywa tutaj unikalny w skali Polski i Europy, innowacyjny system chłodzenia gorącą wodą. – Dla naszego klastra wybraliśmy najnowocześniejsze i najbardziej wydajne na rynku rozwiązanie, pozwalające maksymalnie wykorzystać posiadane zasoby obliczeniowe, przy jednoczesnym dążeniu do znacznego obniżenia kosztów eksploatacyjnych superkomputera – wyjaśnia kierujący projektem CIŚ prof. Wojciech Wiślicki. – Wbrew oczywistemu pierwszemu wrażeniu gorąca woda jest bardzo skutecznym czynnikiem chłodzącym, a jej duża pojemność cieplna od lat z powodzeniem wykorzystywana jest m.in. w najbardziej dzisiaj rozpowszechnionych na świecie reaktorach jądrowych typu PWR – wyjaśnia. – Przeniesienie tego rozwiązania do branży High-Performance Computing zaowocowało powstaniem systemu, który przy 600 kW odprowadzanej mocy cieplnej, na własne potrzeby zużywa jedynie ok. 12-20 kW, a więc charakteryzującego się niezwykle wysoką efektywnością energetyczną – tłumaczy profesor Wiślicki. Pozwala to – w porównaniu do najbardziej rozpowszechnionego w instalacjach obliczeniowych na całym świecie chłodzenia opartego na wymuszonym obiegu powietrza chłodzonego wodą lodową – zaoszczędzić nawet ponad 80 proc. zużywanej energii. W przypadku CIŚ oznacza to sumę ok. 0,5 mln zł rocznie. Z punktu widzenia zarówno użytkowników, jak i administratorów instalacji obliczeniowej, nie bez znaczenia jest również znacznie prostsza, a więc mniej awaryjna konstrukcja takiego systemu oraz jego wyraźnie mniejsze rozmiary. Dzięki znacznemu zmniejszeniu zużycia energii rozwiązania oparte na gorącej wodzie są obecnie najbardziej ekologicznymi systemami chłodzenia dostępnymi na rynku, co powoduje, że technologia ta jest zalecana przez Komisję Europejską jako rozwiązanie docelowe dla przyszłych dużych centrów komputerowych. Jak zaznacza Henryk Mucha, dyrektor ds. rozwoju biznesu Bull Polska Sp. z o.o., a więc dostawcy wspomnianego systemu chłodzenia, wytyczne stawiane przez Narodowe Centrum Badań Jądrowych w zakresie wydajności energetycznej klastra od początku były bardzo restrykcyjne. – Wysokie wymagania klienta, w połączeniu z naszą technologią i doświadczeniem, pozwoliły osiągnąć rezultat będący ewenementem na skalę światową – wskaźnik efektywności energetycznej PUE zainstalowanego klastra na poziomie 1.02, podczas gdy instalacje podobnego typu osiągają z reguły PUE na poziomie 1.05-1.10 – podkreśla. – Realizowane w Świerku projekty powinny mieć możliwość stosowania narzędzi o najwyższej jakości i dlatego ogromnie cieszy nas, że mogliśmy wspomóc naukowców z NCBJ w realizacji ich ambitnych planów. Jesteśmy przekonani, że dostarczona przez nas instalacja dobrze przysłuży się polskiej nauce – dodaje.