Фермилаб и ускорители с интеллектом

Министерство энергетики США объявило первые гранты в рамках миссии Genesis — амбициозной инициативы по созданию мощнейшей в мире интегрированной платформы для научных открытий. Среди получателей — Национальная ускорительная лаборатория имени Ферми (Фермилаб), которая возглавит проект по внедрению искусственного интеллекта в управление ускорителями частиц и примет участие ещё в восьми проектах как ключевой партнёр.

Директор Фермилаб Норберт Хольткамп отметил, что лаборатория гордится поддержкой в развитии ИИ в рамках миссии Genesis. По его словам, эти инвестиции укрепят способность лаборатории ускорять научные открытия, разрабатывать технологии нового поколения и стимулировать инновации на переднем крае физики частиц. «Мы рады внести свой опыт в миссию, которая поможет сформировать следующую эру лидерства США в науке и технике», — добавил он.

Собственный проект Фермилаб сфокусирован на создании алгоритмов машинного обучения для контроля резонанса в сверхпроводящих радиочастотных резонаторах — ключевых элементах современных ускорителей. Эти резонаторы, обладая чрезвычайно высокой добротностью, чувствительны к малейшим вибрациям и колебаниям давления, что требует прецизионной подстройки частоты. Новые алгоритмы позволят повысить надёжность и снизить стоимость эксплуатации, одновременно увеличив научную отдачу установок. Этот подход перекликается с проектами, где ИИ научит квантовые компьютеры исправлять собственные ошибки, демонстрируя растущую роль машинного обучения в управлении сложными физическими системами.

«Эти награды подтверждают огромные возможности объединения искусственного интеллекта с нашим мировым опытом в сверхпроводящих ускорительных технологиях», — подчеркнула Анна Грасселлино, технический директор и заместитель директора лаборатории по технологическому директорату. Она пояснила, что ИИ-управление сверхпроводящими резонаторами сделает будущие ускорители — включая собственный проект Фермилаб PIP-II — более эффективными, надёжными и автономными. Это шаг к новому поколению интеллектуальных ускорительных комплексов, которые обеспечат открытия в физике частиц и многих других областях.

Разработанные методы найдут применение в целом ряде действующих и строящихся установок: линейном ускорителе PIP-II в Фермилаб, источнике когерентного света LCLS-SC в SLAC, электрон-ионном коллайдере в Брукхейвене, установке для пучков редких изотопов в Университете штата Мичиган и других. Партнёрами проекта выступают национальные лаборатории, университеты и промышленная компания xLight Inc.

Помимо собственного проекта, Фермилаб участвует в восьми других инициативах, охватывающих ключевые направления исследований лаборатории: нейтринную физику и коллайдерные эксперименты, поиск нарушения лептонного аромата в эксперименте Mu2e, прецизионные измерения, электрон-ионный коллайдер и передовые научные вычисления. Среди этих проектов — использование ИИ для анализа сложных потоков данных с коллайдера, обнаружения аномалий в системе отбора событий CMS, стандартизации высокопроизводительных вычислений, поиска редких процессов с помощью агентных рабочих процессов и оперативного обнаружения сверхновых для нейтринного эксперимента DUNE.

Миссия Genesis объединяет правительство, промышленность, академические круги и филантропию для создания платформы, сочетающей искусственный интеллект, суперкомпьютеры, квантовые системы и передовые научные приборы. Цель первого этапа — выявить перспективные направления для трансформации научных возможностей и заложить основу для будущих инвестиций. Команды Фермилаб спроектируют и продемонстрируют исследовательские процессы, интегрирующие ИИ с научными изысканиями, и строго оценят, способны ли эти подходы ускорить открытия, улучшить предсказательные возможности или породить новые научные идеи.

За ускорителями будущего будут следить алгоритмы — и это не фантастика, а один из проектов Genesis Mission, где Фермилаб берёт на себя задачу, с которой человек уже не справляется в одиночку.

Национальная ускорительная лаборатория имени Ферми — главный центр США по физике частиц и ускорительным технологиям. Её эксперименты генерируют колоссальные потоки данных: детекторы фиксируют миллионы событий в секунду, и разобрать их вручную невозможно. Именно здесь ИИ получает уникальный полигон для инноваций. Как отметил глава DeepMind: «ИИ прошёл путь от мечты до поворотного этапа», подобные инициативы превращают академические идеи в практические инструменты для науки. Исследователи Фермилаб уже разрабатывают и внедряют алгоритмы, которые повышают точность измерений, оптимизируют работу установок и, по сути, ускоряют само научное открытие.

Но в рамках Genesis Mission роль лаборатории выходит далеко за пределы собственных экспериментов. Одна из ключевых задач — обеспечить саму возможность масштабных ИИ-исследований. Для этого Фермилаб предоставляет свою платформу Fermi Data Platform: защищённую, крупномасштабную инфраструктуру хранения данных, которая станет частью American Science Cloud. Без такого фундамента любые разговоры о национальной ИИ-инициативе остались бы теорией — алгоритмам нужны не только вычислительные мощности, но и надёжный, быстрый доступ к петабайтам информации.

Ещё одно направление работы лаборатории лежит на стыке микроэлектроники и криогенных технологий. Оливия Зайдель, исследователь Фермилаб, изучает поведение транзисторов в условиях экстремального холода. Это не академический интерес: понимание того, как электроника ведёт себя при сверхнизких температурах, критически важно для создания следующего поколения детекторов и квантовых систем. Её работа напрямую связана с целями Genesis Mission — сделать ИИ-инструменты пригодными для самых суровых научных сред.

Кстати, опыт Фермилаб в скрещивании искусственного интеллекта с большой физикой не вчерашний. Взять хотя бы нейтринный эксперимент DUNE, где машинное обучение применяют для анализа данных уже не первый год. Genesis Mission не начинает с нуля — она опирается на десятилетия наработок в этой области.

Университет Карнеги-Меллон возглавит три проекта в рамках миссии Genesis

Министерство энергетики США запустило историческую национальную инициативу Genesis Mission — самую мощную в мире интегрированную платформу для научных открытий. Объединяя правительство, промышленность, академические круги и филантропию, она ускорит прорывы в энергетике, фундаментальной науке и национальной безопасности с помощью симбиоза искусственного интеллекта, суперкомпьютеров, квантовых систем и передовых научных инструментов.

Университет Карнеги-Меллон (CMU) оказался в центре этого амбициозного замысла. Совместно с исследователями из национальных лабораторий Министерства энергетики и других университетов CMU возглавит три проекта, отобранных для финансирования на первом этапе миссии. Кроме того, учёные университета примут участие ещё в пяти проектах под руководством партнёрских институтов, расширяя своё влияние в масштабах всей инициативы. В общей сложности в Genesis Mission будут задействованы более дюжины исследователей и стипендиатов CMU.

Эти проекты демонстрируют сильные стороны университета в области искусственного интеллекта, робототехники, вычислительных систем, инженерии и междисциплинарных исследований. Они нацелены на решение национальных приоритетов: от укрепления цепочек поставок критически важных минералов и развития автономных научных лабораторий до новых открытий о фундаментальной природе Вселенной.

«Миссия Genesis представляет собой смелую новую модель научных открытий — такую, которая собирает вместе правительство, научные круги, промышленность и филантропию для решения задач, с которыми ни один институт не справится в одиночку», — заявил президент CMU Фарнам Джаханиан. «Университет Карнеги-Меллон рад присоединиться к нашим коллегам из системы национальных лабораторий и высшего образования, чтобы использовать возможности ИИ, которые определят следующую эру открытий и укрепят исследовательское предприятие нашей страны для будущих поколений».

Цель наград первого этапа — определить многообещающие пути к трансформационным научным возможностям и заложить основу для будущих инвестиций и масштабирования. Проектные команды спроектируют и продемонстрируют исследовательские рабочие процессы, интегрирующие ИИ с научными исследованиями, и строго оценят, способны ли эти подходы ускорить открытия, улучшить прогностические возможности, усовершенствовать эксперименты или генерировать новые научные идеи.

Проекты Genesis Mission дополняют недавние инвестиции Национального научного фонда США в размере 20 миллионов долларов в CMU AI Science Foundry — инициативу, помогающую построить национальную сеть автономных лабораторий. Вместе они создадут общую инфраструктуру для ускорения научных открытий и укрепления американского лидерства.

«Определяющая сила Карнеги-Меллон — это объединение экспертизы в области ИИ, вычислений, инженерии и наук для решения проблем, с которыми ни одна дисциплина не справится по отдельности», — отметила Тереза Майер, вице-президент по исследованиям. «Эти проекты воплощают коллаборативные, устремлённые в будущее исследования, которые двигают научный прогресс и создают новые возможности, приносящие пользу исследователям и обществу на долгие годы».

Связывая автономные лаборатории для ускорения науки

Один из трёх проектов под руководством CMU возглавит Герман Херман, директор Национального центра робототехники в Институте робототехники Школы компьютерных наук. Его команда разработает ИИ-инструменты, позволяющие автономным лабораториям с разным оборудованием работать вместе как связанная исследовательская экосистема.

Совместно с коллегами из Аргоннской национальной лаборатории и Ливерморской национальной лаборатории имени Лоуренса исследователи создадут платформу, где роботизированные лаборатории смогут обмениваться возможностями и проводить сложные эксперименты. Это резко сократит время, необходимое для запуска новых научных исследований и масштабирования открытий между институтами. Платформа способна заложить фундамент для нового поколения ИИ-ориентированной исследовательской инфраструктуры, ускоряющей эксперименты и трансформирующей сам процесс научной работы.

GEM-AI: ускоренный поиск критически важных минералов

Второй проект возглавит Артур Дубраски, профессор-исследователь компьютерных наук в Институте робототехники. Его команда разработает ИИ-фреймворк, который может изменить подход к поиску критически важных минералов, снижая время, стоимость и неопределённость геологоразведки.

В сотрудничестве с Сандийскими национальными лабораториями, Колорадской горной школой и Питтсбургским суперкомпьютерным центром исследователи интегрируют разнообразные научные данные, чтобы выявлять перспективные месторождения минералов, необходимых для передового производства, энергетических технологий, аэрокосмической отрасли и национальной обороны. Сделав разведку более эффективной и точной, проект потенциально укрепит внутренние цепочки поставок и расширит доступ к ресурсам, лежащим в основе технологической и экономической конкурентоспособности страны.

ИИ-инфраструктура для загадок Вселенной

Третий проект под руководством CMU возглавит Рэйчел Мандельбаум, заведующая кафедрой физики в Меллоновском колледже наук и член Центра космологии и астрофизики Мак-Уильямса. Вместе с партнёрами из Университета Вашингтона и коллегами из Национальной ускорительной лаборатории SLAC команда разработает ИИ-инфраструктуру, которая упростит учёным объединение и анализ данных из крупнейших астрономических экспериментов мира.

Создавая общие инструменты, позволяющие исследователям и ИИ-системам беспрепятственно работать с массивными распределёнными наборами данных, проект нацелен на ускорение открытий о тёмной материи, тёмной энергии и эволюции Вселенной. Полученная инфраструктура поддержит всё астрономическое сообщество, создав долговременный ресурс для новых ИИ-подходов к исследованию самых фундаментальных вопросов науки.

Помимо руководства тремя проектами, исследователи CMU участвуют и в других инициативах Genesis Mission. Среди них — Авирал Кумар, доцент компьютерных наук и машинного обучения в Школе компьютерных наук, который присоединится к проекту под руководством Брукхейвенской национальной лаборатории. Этот проект будет разрабатывать инструменты для генерации гипотез в научных исследованиях.

Университет Карнеги-Меллон: три проекта под эгидой Genesis

Национальный научный фонд (NSF) традиционно поддерживает исследования в Университете Карнеги-Меллон, помогая учёным из разных дисциплин решать сложнейшие задачи общества. В рамках миссии Genesis эта поддержка обретает новое измерение: университет возглавит сразу три ключевых проекта, каждый из которых нацелен на ускорение научных открытий с помощью искусственного интеллекта.

Первый проект связан с созданием инструментов для работы с распределёнными наборами данных о Вселенной. Речь идёт о том, чтобы объединить разрозненные массивы астрофизической информации и сделать их доступными для анализа с применением ИИ. Это позволит учёным быстрее находить закономерности в наблюдениях за космосом — от эволюции галактик до поиска тёмной материи.

Второй проект фокусируется на подключении автономных лабораторий к единой сети, что должно ускорить темпы открытий в материаловедении и энергетике. Автоматизированные экспериментальные установки, оснащённые ИИ, смогут самостоятельно планировать опыты, анализировать результаты и корректировать гипотезы, сокращая время от идеи до прорыва.

Третий проект — это AI Science Foundry, выбранная NSF для строительства национальной инфраструктуры научных открытий с использованием ИИ. Foundry станет своего рода «фабрикой» алгоритмов и данных, которая свяжет суперкомпьютеры, квантовые системы и исследовательские группы по всей стране.

Параллельно с этим NSF финансирует новый институт при CMU, который поможет математикам осваивать ИИ и продвигать открытия в своей области. Институт будет разрабатывать методы машинного обучения, адаптированные под нужды фундаментальной математики, — от автоматического доказательства теорем до поиска скрытых структур в числовых данных.

Ещё одна инициатива с участием CMU направлена на развитие энергетических инноваций и экономический рост в регионе Аппалачей. Проект объединит усилия университетов, лабораторий и промышленных партнёров для внедрения ИИ в управление энергосетями, оптимизацию добычи ресурсов и создание новых материалов для чистой энергетики.

Кроме того, NSF выделил 10 миллионов долларов на суперкомпьютер следующего поколения в Питтсбургском суперкомпьютерном центре. Новая машина станет вычислительной основой для многих проектов Genesis, обеспечивая мощности, необходимые для обучения масштабных ИИ-моделей и обработки петабайтов научных данных.

Мозг и мускулы миссии: как ModCon превращает данные в открытия

В основе амбициозной инициативы Genesis лежит не только мощь суперкомпьютеров, но и продуманная архитектура работы с искусственным интеллектом. Ключевую роль здесь играет Консорциум трансформационных AI-моделей, или ModCon. Это не просто набор алгоритмов, а центральный узел, который снабжает все научные группы передовыми AI-инструментами. Стефан Уайлд (Stefan Wild), директор отдела прикладной математики и вычислительных исследований в Национальной лаборатории имени Лоуренса в Беркли (Berkeley Lab) и один из руководителей ModCon, объясняет замысел так: консорциум работает в тесной связке с Американским научным облаком и частным сектором, чтобы команды, решающие задачи национального масштаба, могли быстрее добиваться прорывов в своих областях и наглядно демонстрировать преимущества AI.

ModCon выстроен вокруг четырёх опорных команд, каждая из которых решает свой пласт задач. Первая — это группа BASE (Baseline AI R&D Capabilities), своего рода внутренний R&D-центр всей миссии Genesis. Именно она создаёт те самые переиспользуемые методы и структуры, которые становятся фундаментом для любого научного проекта в рамках инициативы. Вторая команда — BPSW (Best Practices for Scientific Workflows) — занимается интеграцией AI в реальные исследовательские процессы, фиксируя и распространяя лучшие практики, особенно в стремительно развивающейся сфере агентных рабочих потоков. Третья — DBS (Data Brokering and Standards) — наводит порядок в данных: разрабатывает стандарты и систему управления для централизованного доступа к наборам данных, которые должны быть находимыми, доступными, совместимыми и пригодными для повторного использования. Четвёртая — IPPF (Intellectual Property and Partnerships Formation) — упрощает бюрократию и ускоряет сотрудничество между лабораториями, промышленностью и академическими кругами.

Лидерство в ключевом направлении BASE доверено Berkeley Lab, и здесь разворачивается, пожалуй, самая технологически насыщенная работа. Внутри BASE выделены два критически важных трека. Первый — Data — под руководством Шрейи Чолиа (Shreyas Cholas) создаёт набор инструментов Data Science Agent Toolkit. Это конвейер на базе AI-агентов, который оценивает готовность сырых научных данных к обучению моделей и автономно превращает их в пригодный для этого вид. Второй трек — Eval — возглавляет сам Уайлд. Его задача — построить Genesis Mission Proving Ground, всеобъемлющую платформу для оценки и отслеживания прогресса AI-моделей. Метрики здесь гибкие и настраиваемые: от устойчивости моделей до разных аспектов научной достоверности.

Помимо этого, Berkeley Lab участвует и в работе других команд. В проекте DBS лаборатория выставляет «детективов данных» — исследователей, которые выявляют и описывают источники информации. Команда из Беркли фокусируется на данных из биологии, материаловедения и прикладной энергетики, попутно разрабатывая стандарты AI-готовности. А в рамках IPPF лаборатория опирается на свой богатый опыт управления исследованиями и крупными проектами, чтобы выстраивать партнёрства с широким кругом организаций. Сам Уайлд подчёркивает: это по-настоящему командная работа, в которую вовлечены все научные направления Berkeley Lab.

Такая глубокая вовлечённость не случайна. За последнее десятилетие исследователи лаборатории добились серьёзных успехов в научном машинном обучении — от математических основ до масштабируемого программного обеспечения и конкретных открытий в разных науках. Berkeley Lab также исторически задавала стандарты управления данными во многих дисциплинах и создавала инструменты для национальных приоритетов, например, в рамках проекта Exascale Computing Project Министерства энергетики. Соедините этот опыт с первоклассными пользовательскими установками лаборатории и усилиями команды ScienceIT, которая делает передовые модели доступными каждому сотруднику, — и вы получите организацию, исключительно хорошо подготовленную к тому, чтобы воплотить в жизнь научные амбиции миссии Genesis.