Souhrn
Administrativa prezidenta Trumpa zveřejnila prvních 26 cílů mise Genesis, kterou vede Ministerstvo energetiky (DoE). Tento projekt na masivní nasazení AI ve vědeckém výzkumu cílí na urychlení fúzní energie, odemknutí archivních jaderných dat a prozkoumání základních fyzikálních principů. DoE slibuje zdvojnásobení produktivity výzkumu a vývoje do deseti let, bez konkrétních termínů pro jednotlivé cíle.
Klíčové body
- 26 výzev národního významu, vybraných pro okamžité přínosy a urychlení pokroku v AI.
- Zaměření na fúzní energii: Použití digital twins pro integraci experimentů s komercializací a připojením k síti.
- Další cíle zahrnují zajištění kritických minerálů, objev sjednocené teorie fyziky a lepší využití desetiletí jaderných dat.
- Vedení: Podtajatel DoE pro vědu Darío Gil, známý z IBM Research.
- Cíl: Zdvojnásobit produktivitu amerického R&D do deseti let pomocí AI.
Podrobnosti
Mise Genesis představuje ambiciózní snahu americké vlády integrovat umělou inteligenci do vědeckého procesu na škále srovnatelné s projektem Manhattan z druhé světové války. Ministerstvo energetiky (DoE), které spravuje národní laboratoře jako Lawrence Livermore nebo Argonne, vybralo 26 výzev z oblasti energie, národní bezpečnosti a základního výzkumu. Dokument o 26 stranách popisuje každou výzvu, vysvětluje roli AI v jejím řešení, zdůvodňuje výběr a odhaduje národní dopad.
Příkladem je cíl “urychlení dodávky jaderné fúze”. Současné experimenty s fúzními reaktory, jako tokamaky nebo laserové systémy typu NIF (National Ignition Facility), zůstávají izolované – testují se zařízení samostatně, bez zapojení do celého řetězce včetně připojení k elektrické síti nebo komercializace. DoE navrhuje použití digital twins, tedy virtuálních modelů reálných systémů poháněných AI, které simulují celý ekosystem. Tyto modely by měly předpovídat chování, optimalizovat design a integrovat data z různých disciplín, což by mohlo zlomit kletbu fúze jako technologie “vždy o 30 let daleko”.
Další výzvy zahrnují analýzu archivních jaderných dat z desetiletí experimentů, kde AI má extrahovat skryté vzory pomocí strojového učení, a prozkoumání základní fyziky směrem k sjednocené teorii, kde AI urychlí simulace kvantových systémů. Dokument zdůrazňuje, že cíle byly vybrány pro vysokou pravděpodobnost úspěchu díky spolehlivosti současných AI modelů, jako jsou large language models pro analýzu textu nebo difúzní modely pro simulace. Nicméně chybí konkrétní časové rámce kromě celkového cíle zdvojnásobit produktivitu R&D. Kriticky lze poznamenat, že podobné vládní sliby často narážejí na rozpočtové omezení a potřebu masivního výpočetního výkonu – DoE laboratoře již využívají exaskalové superpočítače jako Frontier, ale škálování AI vyžaduje další investice do GPU clustery.
Proč je to důležité
Tato iniciativa může zásadně změnit tempo pokroku v energetice a fyzice, kde AI dosud sloužilo spíše jako nástroj pro analýzu než jako katalyzátor objevů. Pro fúzní energii, která slibuje neomezenou čistou energii bez emisí CO2, by digital twins umožnily testovat scénáře v hodinách místo měsíců, což by zkrátilo cestu k komerčnímu nasazení. V širším kontextu posiluje to konkurenční postavení USA vůči Číně, která investuje do podobných AI-akcelerovaných projektů. Pro průmysl znamená potenciál nových datových sad a modelů, které by mohly být licencovány soukromým firmám jako Commonwealth Fusion Systems nebo Helion Energy. Rizika zahrnují závislost na AI, jejichž spolehlivost v komplexních simulacích není dokonalá, a etické otázky při práci s národní bezpečností. Celkově to nastavuje precedens pro státní financování AI ve vědě, což by mohlo inspirovat Evropu nebo Japonsko.
Zdroj: 📰 Theregister.com
