Nvidia mempercepat pengembangan material canggih dengan microservices AI

Sumber: CritpoTendencia Judul Asli: Nvidia mempercepat pengembangan material maju dengan microservices AI Tautan Asli: Pada konferensi SC25 yang diadakan di St. Louis, Nvidia memperkenalkan serangkaian inovasi dalam komputasi akselerasi dan kecerdasan buatan yang mendorong kemajuan signifikan dalam ilmu material.

Perusahaan meluncurkan pipeline data berperforma tinggi dan microservices AI yang dirancang untuk mempercepat identifikasi material baru untuk industri seperti dirgantara, energi, elektronik, dan manufaktur.

Nvidia mendorong era baru dalam material maju

Salah satu aplikasi paling menonjol termasuk penggunaan Holoscan bekerja sama dengan Brookhaven National Laboratory, di mana para peneliti memproses data secara real-time dengan resolusi di bawah 10 nanometer.

Pendekatan ini memungkinkan pengamatan evolusi material kompleks hampir secara instan, mempercepat eksperimen dan mengurangi biaya operasional di laboratorium yang membutuhkan peralatan sangat khusus.

Komponen utama lainnya adalah suite ALCHEMI, sekumpulan microservices yang mengintegrasikan AI dengan simulasi molekuler. Ditambah dengan alat seperti NIM BCS, yang berfokus pada pencarian konformasional, dan NIM BMD, yang berorientasi pada dinamika molekuler, memungkinkan analisis jutaan kemungkinan material dalam waktu jauh lebih singkat dibandingkan metode tradisional.

Kemampuan ini sangat berharga untuk mengeksplorasi alternatif pada sistem pendingin canggih, baterai, katalisator, atau komponen elektronik, area yang biasanya memerlukan siklus eksperimen fisik yang panjang.

Implementasi yang membuktikan potensi Nvidia

Beberapa perusahaan sudah menggunakan teknologi Nvidia untuk mengoptimalkan proses penelitian mereka. ENEOS Holdings, misalnya, menganalisis lebih dari 10 juta kemungkinan cairan untuk sistem pendingin imersi.

Selain itu, mereka mengevaluasi lebih dari 100 juta kandidat untuk reaksi evolusi oksigen hanya dalam hitungan minggu. Sebelum adanya alat ini, proses sebesar ini membutuhkan waktu yang jauh lebih lama.

Di sisi lain, Universal Display Corporation menggunakan microservices Nvidia untuk mempercepat analisis molekul yang ditujukan meningkatkan stabilitas termal material OLED.

Pendekatan ini memungkinkan prediksi skala besar tanpa sepenuhnya bergantung pada uji eksperimental tradisional, sehingga membuka formulasi baru untuk layar dan perangkat generasi berikutnya.

Kemajuan yang mempercepat inovasi ilmiah global

Strategi Nvidia bertujuan mendemokratisasi akses ke alat-alat mutakhir, memungkinkan microservices dijalankan baik di cloud maupun fasilitas lokal dengan GPU kompatibel. Ini memudahkan laboratorium dari berbagai skala untuk ikut dalam proses penemuan yang sebelumnya hanya tersedia untuk pusat berkemampuan tinggi.

Singkatnya, dengan mengintegrasikan AI, simulasi akselerasi, dan analisis real-time, jarak antara ide awal dan pengembangan material fungsional semakin dipersingkat. Perubahan ini mempercepat terciptanya teknologi yang lebih efisien, berkelanjutan, dan sesuai kebutuhan saat ini.

Bagi industri yang bergantung pada inovasi berkesinambungan seperti energi atau elektronik, pendekatan ini memberikan keunggulan kompetitif dan menjadi titik balik dalam merancang solusi teknologi.