美國能源部（DOE）科學發現通過先進計算（SciDAC）項目下的兩個研究所——RAPIDS和FASTMath——正在經歷新的發展方向，阿貢國家實驗室的研究人員在其中扮演着重要角色。這些研究所已獲得最新資助，以應對科學計算領域不斷變化的格局，特別是人工智能（AI）在數學、計算機科學和領域科學應用中日益增長的作用。
RAPIDS研究所：助力應用團隊管理複雜工作流 RAPIDS研究所（計算機科學、數據和人工智能研究所）專注於幫助科學家應對下一代計算系統帶來的挑戰，管理和理解現代模擬與實驗產生的海量數據，並通過審慎使用AI技術加速發現。該研究所致力於解決四個主要研究方向：提升科學代碼的性能、能源效率、可移植性和生產力；降低數據訪問開銷，協調複雜工作流中的數據移動，並提供科學數據的深入視圖；通過物理感知替代模型、創新基礎模型、代理AI以及與工業界的合作加速科學發現；推進、產品化並整合關鍵軟件包，確保其在SciDAC社區中的可用性和質量。
FASTMath研究所：為科學模擬提供可擴展算法和軟件 FASTMath研究所（數學框架、算法和可擴展技術研究所）由DOE勞倫斯利弗莫爾國家實驗室領導，專注於為先進計算架構開發穩健的數學技術和能效軟件。該研究所與領域科學家緊密合作，將數學和科學AI/ML專業知識應用於大規模建模和模擬代碼。FASTMath已取得實際成果，例如開發了識別電網阻塞設備最優放置的方法，以及幫助更快識別電磁隱身材料設計策略的方法。其開發的數值算法現已成為PETSc和libEnsemble等廣泛使用的軟件工具的一部分。
這兩個研究所的共同特點包括：匯聚大學和國家實驗室的研究人員、與應用程序開發者密切合作、以及開展強有力的外展活動。RAPIDS自2017年起獲得支持，FASTMath自2011年起獲得支持。新的資助來自DOE科學辦公室高級科學計算研究項目，將繼續推動下一波科學發現。