تسرّع Nvidia تطوير المواد المتقدمة من خلال خدمات الذكاء الاصطناعي المصغرة

المصدر: CritpoTendencia العنوان الأصلي: إنفيديا تسرّع تطوير المواد المتقدمة عبر الميكروسيرفس للذكاء الاصطناعي الرابط الأصلي:

في مؤتمر SC25 الذي أُقيم في سانت لويس، قدمت إنفيديا سلسلة من الابتكارات في الحوسبة المتسارعة والذكاء الاصطناعي تدفع تقدمًا كبيرًا في علوم المواد.

طرحت الشركة خطوط بيانات عالية الأداء وميكروسيرفس للذكاء الاصطناعي صُممت لتسريع تحديد المواد الجديدة للصناعات مثل الطيران، والطاقة، والإلكترونيات، والتصنيع.

إنفيديا تدفع بعصر جديد للمواد المتقدمة

إحدى التطبيقات الأبرز تشمل استخدام Holoscan بالتعاون مع مختبر Brookhaven الوطني، حيث يعالج الباحثون البيانات في الوقت الفعلي بدقة أقل من 10 نانومتر.

يتيح هذا النهج مراقبة تطور المواد المعقدة بشكل شبه فوري، ما يسرّع التجارب ويقلل التكاليف التشغيلية في المختبرات التي تتطلب معدات عالية التخصص.

مكون آخر أساسي هو مجموعة ALCHEMI، وهي مجموعة من الميكروسيرفس تدمج الذكاء الاصطناعي مع المحاكاة الجزيئية. يضاف إلى ذلك أدوات مثل NIM BCS، التي تركز على البحث التشكلي، وNIM BMD، الموجهة للديناميكا الجزيئية، ما يسمح بتحليل ملايين المواد المحتملة في فترات زمنية أقل بكثير من الطرق التقليدية.

تُعد هذه القدرات ذات قيمة خاصة لاستكشاف بدائل في أنظمة التبريد المتقدمة، والبطاريات، والمحفزات، أو المكونات الإلكترونية، وهي مجالات تتطلب عادةً دورات طويلة من التجارب الفيزيائية.

تطبيقات تبرز إمكانيات إنفيديا

تستخدم عدة شركات بالفعل تقنية إنفيديا لتحسين عمليات البحث والتطوير لديها. على سبيل المثال، قامت ENEOS Holdings بتحليل أكثر من 10 ملايين سائل محتمل لأنظمة التبريد بالغمر.

كما قيّمت أكثر من 100 مليون مرشح لتفاعلات تكوين الأكسجين خلال أسابيع معدودة. قبل توفر هذه الأدوات، كانت عمليات بهذا الحجم تتطلب فترات زمنية أطول بكثير.

من جانبها، لجأت شركة Universal Display Corporation إلى ميكروسيرفس إنفيديا لتسريع تحليل الجزيئات المصممة لتحسين الاستقرار الحراري لمواد OLED.

سمح هذا النهج بإجراء تنبؤات واسعة النطاق دون الاعتماد الحصري على الاختبارات التجريبية التقليدية، مما يمكّن من ابتكار تركيبات جديدة للشاشات والأجهزة من الجيل القادم.

تقدم يُسرّع الابتكار العلمي العالمي

تسعى استراتيجية إنفيديا إلى ديمقراطية الوصول إلى الأدوات المتقدمة، بحيث يمكن تشغيل الميكروسيرفس في السحابة أو في المنشآت المحلية المزودة بوحدات معالجة رسومات متوافقة. يسهل ذلك على المختبرات بمختلف أحجامها المشاركة في عمليات الاكتشاف التي كانت حكرًا على مراكز ذات قدرات عالية المستوى.

وباختصار، فإن دمج الذكاء الاصطناعي، والمحاكاة المتسارعة، والتحليل في الوقت الفعلي يقلل المسافة بين الفكرة الأولية وتطوير مادة عملية. هذا التغيير يسرّع ابتكار تقنيات أكثر كفاءة واستدامة وتوافقًا مع الاحتياجات الحالية.

بالنسبة للصناعات التي تعتمد على الابتكار المستمر مثل الطاقة أو الإلكترونيات، يمثل هذا النهج ميزة تنافسية ونقطة تحول في طريقة تصميم الحلول التقنية.