Nvidia, yapay zeka mikroservisleriyle gelişmiş malzeme geliştirmesini hızlandırıyor

Kaynak: CritpoTendencia Orijinal Başlık: Nvidia, yapay zeka mikroservisleriyle gelişmiş malzemelerin geliştirilmesini hızlandırıyor Orijinal Bağlantı: St. Louis’te düzenlenen SC25 konferansında Nvidia, malzeme bilimi alanında önemli ilerlemeler sağlayan hızlandırılmış hesaplama ve yapay zeka konularında bir dizi yeniliği tanıttı.

Şirket, uzay, enerji, elektronik ve üretim gibi sektörlere yönelik yeni malzemelerin tespitini hızlandırmak için tasarlanmış yüksek performanslı veri işleme zincirleri ve yapay zeka mikroservisleri piyasaya sürdü.

Nvidia, gelişmiş malzemelerde yeni bir çağı başlatıyor

En öne çıkan uygulamalardan biri, Nvidia’nın Brookhaven Ulusal Laboratuvarı ile işbirliği içinde Holoscan kullanımını içeriyor; burada araştırmacılar 10 nanometreden daha düşük çözünürlükte verileri gerçek zamanlı olarak işliyor.

Bu yaklaşım, karmaşık malzemelerin evrimini neredeyse anında gözlemlemeye imkân tanıyarak, deneyleri hızlandırıyor ve yüksek derecede uzmanlaşmış ekipman gerektiren laboratuvarlarda operasyonel maliyetleri azaltıyor.

Bir diğer temel unsur ise, yapay zekayı moleküler simülasyon ile entegre eden bir mikroservisler seti olan ALCHEMI paketidir. Buna ek olarak, konformasyonel arama odaklı NIM BCS ve moleküler dinamiklere yönelik NIM BMD gibi araçlar da yer alıyor; bu sayede milyonlarca potansiyel malzeme, geleneksel yöntemlere kıyasla çok daha kısa sürede analiz edilebiliyor.

Bu yetenekler, gelişmiş soğutma sistemleri, bataryalar, katalizörler veya elektronik bileşenler gibi genellikle uzun fiziksel deney döngüleri gerektiren alanlarda alternatifleri keşfetmek için özellikle değerli.

Nvidia’nın potansiyelini ortaya koyan uygulamalar

Birçok şirket, araştırma süreçlerini optimize etmek için Nvidia’nın teknolojisini zaten kullanıyor. Örneğin ENEOS Holdings, daldırmalı soğutma sistemleri için 10 milyondan fazla potansiyel sıvıyı analiz etti.

Ayrıca, oksijenin evrimi reaksiyonları için 100 milyondan fazla adayı haftalar içinde değerlendirdi. Bu araçlar olmadan, bu büyüklükteki işlemler çok daha uzun zaman gerektiriyordu.

Öte yandan, Universal Display Corporation, OLED malzemelerinin termal stabilitesini artırmaya yönelik moleküllerin analizini hızlandırmak için Nvidia’nın mikroservislerine başvurdu.

Bu yaklaşım, geleneksel deneysel testlere tamamen bağımlı olmadan geniş çaplı tahminler yapılmasını sağladı ve yeni nesil ekranlar ve cihazlar için yeni formülasyonların geliştirilmesine olanak tanıdı.

Küresel bilimsel inovasyonu hızlandıran bir ilerleme

Nvidia’nın stratejisi, öncü araçlara erişimi demokratikleştirmeyi ve mikroservislerin hem bulutta hem de uyumlu GPU’lara sahip yerel tesislerde çalıştırılmasını mümkün kılmayı hedefliyor. Bu da, farklı büyüklükteki laboratuvarların, daha önce yalnızca üst düzey olanaklara sahip merkezlere ayrılmış keşif süreçlerine katılımını kolaylaştırıyor.

Özetle, yapay zeka, hızlandırılmış simülasyon ve gerçek zamanlı analizleri entegre ederek, ilk fikir ile işlevsel bir malzemenin geliştirilmesi arasındaki mesafe kısalıyor. Bu değişim, daha verimli, sürdürülebilir ve günümüz ihtiyaçlarına uygun teknolojilerin yaratılmasını hızlandırıyor.

Sürekli inovasyona bağımlı enerji veya elektronik gibi sektörler için bu yaklaşım, teknolojik çözümlerin tasarlanma şeklinde rekabet avantajı ve bir dönüm noktası anlamına geliyor.