NAIRR科学プログラムが科学研究を再構築、NVIDIA AIインフラが牽引

過去2年間、米国国立科学財団（NSF）の国家人工知能研究リソース（NAIRR）パイロットプログラムは、全米で700以上のプロジェクトにわたる革新的な研究を推進してきました。これにはタンパク質予測や感染症の発生管理が含まれます。NVIDIAは、クラウドベースのリソースを通じてNAIRRパイロットに貢献し、研究者が少なくとも4台のNVIDIA DGXノードに最低1ヶ月間専用アクセスできるようにしました。また、NVIDIAは研究者のオンボーディングとプロジェクト全体のサポートを技術的に支援しました。

NVIDIAのAIインフラストラクチャサポートとDGXリファレンスアーキテクチャにより、研究者はワークフロー時間を短縮し、ヘルスケア、農業、エネルギーなどの産業を再形成する画期的な技術を発見しました。以下にいくつかのNAIRRプロジェクトを紹介します。

Polymathic AI（Flatiron Institute、ケンブリッジ大学、ローレンス・バークレー国立研究所からなる国際科学者連合）は、NVIDIA GPUとNVIDIA NVLink相互接続技術を活用し、大規模データセット「Well」を用いて物理流体シミュレーションを強化しています。このデータセットは、これまでで最大かつ最も広く適用可能な流体挙動の基盤モデルを訓練するために使用されます。この基盤モデル「Walrus」は、データ、コード、プレトレイン重みとともに公開されています。Polymathic AIのアプローチは、スケールとプレトレインの多様性における現在の限界に対処し、科学アプリケーション向けのより強力な基盤モデルの開発を加速するためのスケーリング則の探求も計画しています。

ミシガン大学の研究者（航空宇宙工学科のVenkat Viswanathan教授率いる）は、ドメイン固有の分子AIと汎用大言語モデルを統合するモデル融合フレームワークを開発しています。目標は、計算科学者が化学空間をより簡単に探索し、化学に関する質問を自然言語で行い、次世代エネルギー技術の有望な材料を特定できるようにすることです。分子基盤モデルシリーズMIST（Molecular Insight SMILES Transformers）は、化学空間の発見と探索のために設計されています。MISTモデルは大規模なラベルなし分子データセットで事前学習され、新しいトークナイザーSmirkを使用して分子表現から核、電子、幾何、同位体、立体化学情報をより適切に捉えます。MISTモデルは400以上の構造-物性関係で微調整され、電気化学、量子化学、生理学などのベンチマークで最先端のパフォーマンスに匹敵またはそれを上回ります。MISTは、NAIRR割り当ての一環として獲得した40 GPUのNVIDIA DGXクラスターとALCFのPolarisクラスター上の追加20万NVIDIA GPU時間で開発されました。チームはNVIDIA NGC PyTorchコンテナを使用して、異なるクラスター間で再現可能なGPU加速開発をサポートしました。MISTと汎用LLMの融合により、正確な量子化学計算がより広く利用可能になり、輸送（特に大型車両や航空部門）の電化を可能にするエネルギー貯蔵および変換システムの設計が加速されます。

ボストン大学のHariri Institute for Computing and the Center on Emerging Infectious Diseasesは、NVIDIAアクセラレーテッドコンピューティングを使用してLLMを訓練および評価し、BEACON（Biothreats Emergence, Analysis and Communications Network）と呼ばれる発生監視プログラムをサポートするAIパイプラインを開発しています。このLLMは、感染症や流行性病原体に関する大規模な文書コーパスで訓練され、BEACONに取り組む現場の専門家や発生アナリストの作業を支援します。このモデルは、世界中の新興疾病発生に関するオンラインポストを分析し、ダウンストリームの分類と優先順位付けのための特徴を抽出できます。BEACONは、HealthMap、ニュース、ソーシャルメディア、専門家、コミュニティボードやソーシャルメディアを介した個人通信など、さまざまなソースからのシグナルを処理し、簡潔な発生レポートを生成します。これらの包括的な発生分析は、新興感染症の臨床診療ガイドラインに情報を提供し、さらなるデータが必要なギャップを特定します。国際的に展開されている医師、政府機関、学術研究者はすでにBEACONモデルを使用して感染症を迅速に特定し治療しています。ボストン大学Hariri Instituteの所長Ioannis Paschalidis氏は、「このパイプラインを開発する前は、感染症の専門家がレポートを作成するのに数時間かかっていましたが、現在は約2分で完了します」と述べています。

NAIRRとNVIDIAの影響はこれだけにとどまりません。ハーバード大学、スタンフォード大学、コロラド州立大学など多くの大学が、NAIRRとNVIDIAの支援を受けて科学的ブレークスルーを開拓しています。科学者がAIとアクセラレーテッドコンピューティングに広くアクセスできるようになるにつれて、より安全で健康的な国家のための革新はこれまで以上に具体的なものとなっています。