RTU iesaistās Eiropas līmeņa ekselences centra – RAISE – izveidošanā

Rīgas Tehniskā universitāte (RTU) kopā ar desmit projekta partneriem, tai skaitā  Jülich superskaitļošanas centru (projekta koordinatoru), Eiropas Kodolpētniecības organizāciju (CERN),
 Barselonas superskaitļošanas centru (BSC) un partneriem no industrijas veidos jaunu ekselences centru Eiropā, kas ar mākslīgā intelekta (MI) un simulācijās balstītu inženier-superskaitļošanu dos iespēju minēto tehnoloģiju attīstībai Eiropā gan industriālajā, gan akadēmiskajā vidē, un būs mākslīgā intelekta un augstas veiktspējas skaitļošanas (HPC) metožu virzītājspēks.  

Līdz ar datu apjoma palielināšanos un superskaitļošanas izmantošanu visdažādākajās jomās, jādomā par jaunām metodēm, lai datus varētu iespējami ātri apstrādāt un analizēt. Strauji attīstoties mākslīgā intelekta metodēm, tās arvien vairāk tiek pielietotas dažādos datu apstrādes un simulācijas posmos, lai palīdzētu risināt sarežģītus uzdevumus. Lielo datu apstrādei un analīzei ir nepieciešama liela skaitļošanas jauda un mērogojami MI risinājumi, kā rezultātā uz esošo lietojumporogrmmatūru bāzes ir jāizstrādā pilnīgi jaunas darbplūsmas, kas efektīvi darbotos uz nākamās paaudzes augstas veiktspējas skaitļošanas arhitektūras eksa mērogā (reizinātājs 10^18). Šobrīd pasaules ātrākie superdatori vēl darbojas peta mērogā (operāciju skaits, ko šāds dators var veikt vienā sekundē, ir ar reizinātāju 10^15), taču jau tagad tiek strādāts pie eksa mēroga, kas tiks sasniegts tuvākajos gados.

RTU loma projektā ir nodrošināt tehniskos resursus un kompetenci MI programmatūras izstrādei un testēšanai, iesaistot RTU datorzinātiekus, izstrādāt MI risinājumus konkrētām lietojumu jomām – vēja parku simulācijai un elemetārdaļiņu sadursmju detektēšanai, un visbeidzot, koordinēt mācību platformas un kursu piedāvājuma izveidi.

  • Viens no projekta mērķiem ir izstrādāt MI risinājumus, kas spēs darboties uz dažādas jaudas un konfigurācijas skaitļošanas sistēmām, sākot no mazām sistēmām universitātēs (RTU, Islandes Universitātē) līdz lielām Eiropas līmeņa sistēmām kā Julich un BSC, un pat nākotnes eksa mērogam. Projekta pētniekiem pat būs iespēja izmēģināt savus izstrādātos kodus uz kvantu skaitļošanas sistēmas prototipa. Arī RTU projektā nodrošinās piekļuvi savai HPC sistēmai un sniegs HPC atbalstu MI risinājumu izstrādei.
  • Sadarbībā ar BSC RTU pētīs mašīnmācīšanās pieejas vēja turbīnu modeļa izstrādei pielietojumam vēja parku simulācijās, lai uzlabotu elektroenerģijas ieguves efektivitāti. Šī lietišķā uzdevuma veikšanai tiks izmantotas projekta gaitā radītās skaitļošanas virzītās tehnoloģijas sarežģītu fizikālu problēmu risināšanai, projekta konsorcija partneriem apvienojot pieredzi un zināšanas eksa mēroga mākslīgā intelekta risinājumu izstrādei un ieviešanai.
  • RTU sadarbībā ar CERN izstrādās inovatīvas metodes pašreiz modernizācijas procesā esošā Lielā hadronu paātrinātāja (High Luminosity LHC) (HL-LHC), kuru plānots iedarbināt 2027. gadā, datu apstrādei. Tradicionālie elementārdaļiņu sadursmju detektēšanas algoritmi tiks aizstāti ar mākslīgā intelekta metodēm. Projekta ietvaros izstrādātie algoritmi tiks integrēti un testēti esošos CERN programmatūras risinājumos, lai novērtētu to iespējas un priekšrocības reālos darba apstākļos, apstrādājot ļoti lielu datu apjomu. Darba gaitā ir plānots izvērtēt dažāda veida moderno HPC arhitektūras risinājumu piemērotību veicamajiem uzdevumiem, ieskaitot grafiskos procesorus (GPU) un lauka programmējamās ventiļu matricas (FPGA).
  • Ņemot vērā, ka projektā veiktajiem pētījumu un izstrāžu rezultātiem ir augsts inovāciju potenciāls, RTU iesaistīsies projektā radīto zināšanu popularizēšanā un pārnesē gan akadēmiskajā vidē, gan industrijā. Projektā plānots arī apkopot konsorcija partneru valstīs piedāvātos mācību kursus MI jomā, izveidot mācību platformu, kā arī  papildināt esošo mācību piedāvājumu par semināriem un mācību kursiem dažādai lietotāju mērķauditorijai, kuros plānots prezentēt projektā iegūtos rezultātus.