Kecerdasan buatan generatif semakin menarik, dengan solusi seperti ChatGPT menjadi semakin populer. Intel, salah satu pemimpin dunia di bidang teknologi, baru-baru ini diluncurkan modelnya sendiri disebut Aurora Januari. Model ini ditakdirkan untuk merevolusi penelitian ilmiah di berbagai bidang.
Topik artikel ini:
Aurora genAI: langkah maju baru untuk sains
Model genAI Aurora baru diumumkan selama ISC23, sebuah acara penting bagi industri. Modelnya mencakup beberapa sesi pelatihan untuk mengerjakan berbagai jenis teks, data ilmiah, dan banyak lagi. Ini berarti genAI Aurora akan mampu menangani berbagai macam data dan informasi, menjadikannya satu alat yang berharga untuk penelitian ilmiah. Aurora genAI dibuat bekerja sama denganArgonne National Laboratory e HPE. Model ini akan bekerja dengan superkomputer Aurora baru, yang memiliki lebih dari dua exaflops kinerja. Kekuatan komputasi yang luar biasa ini memungkinkan superkomputer untuk mengelola hingga 1 triliun parameter untuk menghasilkan hasil.
Baca juga: Kecerdasan Buatan dapat membaca dan menerjemahkan pikiran: peluang atau ancaman?
Aurora genAI dan dampaknya pada penelitian ilmiah
tumpukan jerami Steve, direktur asosiasi laboratorium Argonne, mengomentari pengumuman Aurora genAI, menekankan pentingnya inovasi ini bagi sains. Menurut Steves, proyek tersebut bertujuan untuk memanfaatkan potensi penuh dari superkomputer Aurora untuk menghasilkan sumber daya yang dapat digunakan untuk ilmu pengetahuan hilir di laboratorium Departemen Energi dan bekerja sama dengan pihak lain.
Le Spesifikasi sistem Aurora sangat mengesankan: Satu superkomputer HPE Cray EX, 63.744 GPU, 21.248 CPU, 1024 blok penyimpanan DAOS, dan jaringan Ethernet performa tinggi HPE Slingshot. Spesifikasi ini menunjukkan bahwa sistem Aurora mampu memberikan kinerja yang luar biasa, bahkan mengungguli GPU AMD MI250 dan memberikan efisiensi 20% lebih banyak dalam aplikasi mekanika kuantum QMCPACK daripada model H100.
Aplikasi genAI Aurora
Model genAI Aurora dapat bekerja dengan “teks umum, kode, teks ilmiah, dan data ilmiah terstruktur dari biologi, kimia, ilmu material, fisika, kedokteran, dan sumber lainnya“, karena dia dilatih untuk itu secara generatif. Intel telah menyediakan beberapa contoh aplikasi untuk model tersebut, yang meliputi desain molekul dan bahan, sintesis pengetahuan dari jutaan sumber untuk menyarankan percobaan baru dan menarik dalam biologi sistem, kimia polimer dan bahan energetik, ilmu iklim dan kosmologi. Ini juga akan dapat mempercepat penelitian dengan mengidentifikasi proses biologis yang terkait dengan kanker dan penyakit lainnya, menggunakan potensi generatifnya untuk menyarankan target dan bahkan pengembangan obat.
