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회사 뉴스

새로운 실시간 인공지능 시스템은 DOE 연구소에서 데이터와 발견 사이의 격차를 줄입니다.

아곤 국립 연구소 (Argonne National Laboratory) 는 미국 에너지부 (DOE) 의 다른 연구소와 협력하여 SYNAPS-I라는 새로운 시스템을 출시했습니다.과학 기구에 의해 생성되는 실험 데이터를 실시간으로 처리하도록 설계된, 이 시스템은 단순한 성능 향상처럼 보일 수 있지만 실제로 과학적 실험을 수행하는 방법에 근본적인 변화를 나타냅니다.

싱크로트론 빔라인과 같은 대규모 연구 시설은 엄청난 양의 영상 데이터를 생산합니다. 이러한 데이터를 처리하기위한 표준 작업 흐름은 수년 동안 크게 변하지 않았습니다.연구자들은 실험을 합니다., 데이터를 캡처하고 저장하고 나중에 분석합니다. 이 지연은 종종 관찰과 이해 사이의 단절을 만듭니다.중요한 세부 사항이 생략되거나 실험 설정을 조정해야 하는 경우연구자들은 일반적으로 실험이 끝난 후에야 이것을 발견합니다. 오늘날 실험실에서 생성되는 엄청난 양의 데이터를 고려할 때 이러한 비효율성은 특히 문제가 됩니다.

SYNAPS-I는 데이터가 완전히 수집된 후에 아닌 생성되는 동안 데이터를 분석함으로써 이 격차를 크게 좁힌다.이 실시간 능력은 실험이 비행 중에 감지하는 것에 적응할 수 있도록 합니다.연구자들은 결과를 검토하기 위해 후처리를 기다리는 대신 실험 매개 변수를 조정하고, 관심있는 특정 영역에 집중할 수 있습니다.또는 실험이 진행 중인 동안 관련 없는 모든 데이터를 폐기합니다..

이 혁신은 실험 작업 흐름에서 인공지능의 역할을 재구성합니다. 인공지능은 더 이상 후기 분석 도구로 파이프 라인의 끝으로 제한되지 않습니다.그것은 실험 자체의 필수적인 부분이 되었습니다.SYNAPS-I 시스템은 인공지능 모델을 고성능 컴퓨팅 자원과 기기 제어 시스템으로 직접 연결하여 지속적인 피드백 루프를 만듭니다.그리고 얻은 통찰력은 실험의 진행을 안내하기 위해 실험에 다시 공급됩니다..

SYNAPS-I는 Argonne National Laboratory와 Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), Brookhaven National Laboratory,오크 리지 국립 연구소 (ORNL), 그리고 SLAC 국립 가속기 연구소와 함께 대학 연구원, AI 리더 및 주요 산업 혁신가.

∙SYNAPS-I는 단순히 분석과 자동화를 위한 도구로만 설계된 것이 아니라 과학자들의 인지적 파트너로 설계되었습니다.그리고 DOE 시설을 정말로 지능화시키는 데 도움이 됩니다., 자율주행 실험실",라고 Argonne의 계산 과학자, 그룹 리더, Argonne SYNAPS-I 팀의 책임자인 Mathew Cherukara는 말했습니다.

이 혁신의 실질적 의미는 이러한 과학적 실험이 실제로 작동하는 방법을 고려할 때 더 분명합니다. 빔라인 세션은 사용 가능성과 비용이 제한되어 있습니다.연구원 들 은 종종 필요 한 자료 를 수집 하기 위해 제한 된 시간 을 가지고 있다전통적인 워크플로에서는 기본적으로 미리 결정된 계획에 고정되어 예상대로 작동하기를 희망합니다.즉시 대응할 기회가 거의 없습니다..

실시간 계층을 추가하면 이 제약이 완화되기 시작합니다. SYNAPS-I 시스템은 패턴이 나타나면서 패턴을 드러내고 실험을 더 가치있는 결과로 이끌 수 있습니다.어떤 데이터를 보존하고 전체 프로세스의 효율성을 향상시킬 수 있는지 우선 순위를 정할 수 있습니다., 실험을 고정된 절차에서 적응적인 것으로 변환합니다.

자율주행 실험실의 개념이 이론에서 실제로 전환되기 시작하는 곳입니다. 이 용어는 꽤 오랫동안종종 자동화 또는 반복 테스트 사이클을 참조그러나 여기서의 혁신은 더 직접적입니다: 시스템은 미리 프로그래밍 된 주기를 실행하는 것뿐만 아니라 실시간 데이터에 반응하고 실험의 다음 단계를 형성합니다.

핑크그래피의 적용은 빠르게 증가하고 있습니다.알곤의 첨단 광자원 (APS) 업그레이드와 버클리 연구소에서 첨단 광자원 (ALS) 업그레이드와 같은 광자원에서의 주요 발전으로 인해"라고 알렉 샌디, 아르곤의 X선 과학 부서의 부국장이 지적했습니다.

“Turning raw ptychography data into results interpretable by both humans and AI in real time maximizes the DOE’s investment in these facilities and makes the measurements immediately applicable to technology development.

수년 동안 과학 연구를 위한 인공지능의 주요 관심사는 단백질 구조, 물질 발견, 기후 시뮬레이션과 같은 예측 능력을 향상시키는 데 집중되어 왔습니다.이 분야는 여전히 중요한 분야입니다.하지만 데이터 수집 과정의 하류에서 작동합니다. SYNAPS-I가 보여주는 것은 인공지능이 하류로 이동하고 있다는 것입니다.데이터가 생성되고 중요한 결정이 내려지는 바로 그 순간에.

"SYNAPS-I는 빠른 분석 접근법으로 데이터를 생성하는 것과 같은 속도로 통찰력을 제공하며 몇 시간 또는 심지어 며칠간의 분석을 몇 초로 압축합니다".라고 Aileen Luo는 말했습니다.

이 시기는 DOE의 더 광범위한 계획과도 일치합니다. DOE 창세기 임무와 같은 프로그램을 통해 인공지능 기반의 과학적 발견을 가속화하기 위해서죠.이 임무는 데이터를 결합하는 통합 플랫폼을 개발하고자 합니다., 컴퓨팅 자원, 그리고 다양한 과학 분야에서 돌파구를 가속화하기 위한 고급 모델과 SYNAPS-I와 같은 시스템은 이 비전에 완벽하게 맞습니다.

물론, 아직 답이 없는 질문들도 있습니다. 예를 들어, 실험이 실시간 분석에 근거하여 스스로 조정된다면 연구자들은 어떻게 정확히 무슨 일이 일어났는지 기록할 수 있을까요?만약 데이터가 현재 필터링되면, 그들은 어떻게 중요한 정보가 간과되지 않도록 할 수 있습니까? 이러한 시스템이 더 널리 퍼짐에 따라 해결해야 할 진정한 우려입니다. 또한 신뢰의 문제가 있습니다.과학자들은 실험 조건들을 신중하게 통제하고 과정의 모든 단계를 이해하는데 익숙합니다..

실시간으로 매개 변수를 조정할 수 있는 시스템을 도입하려면 기본 인공지능 모델과 지원 인프라에 대한 신뢰가 필요합니다.신뢰성은 성능만큼이나 중요합니다..

빅데이터 와이어에서는 과학 연구 이외에도 비슷한 경향을 관찰했습니다. 산업 시스템은 실시간으로 센서 데이터에 반응하기 시작했습니다.소프트웨어 플랫폼은 대량 처리에서 지속적인 의사 결정으로 전환하고 있습니다.이는 산업 전반에 걸쳐 실시간 데이터의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다.

SYNAPS-I는 이 보다 광범위한 추세에 부합하지만 훨씬 더 큰 쟁점을 가지고 있습니다. 과학 연구의 최종 결과는 단순히 운영 효율성 향상만이 아니라 새로운 지식 자체입니다.실험 중에 결정이 언제 어떻게 이루어지는지 변경하는 것은 어떤 발견이 이루어지고 그 발견이 어떻게 검증되는지에 직접적인 영향을 미친다.

아직 초기 단계이고, SYNAPS-I와 같은 시스템은 성숙하는 데 시간이 걸릴 것입니다. 극복해야 할 기술적 장애물, 그리고 탐색하는 문화적 저항이 있을 것입니다.방향이 명확해: 데이터 생성과 행동 사이의 격차는 좁아지고 있으며, 이 격차가 좁아짐에 따라 과학 작업 흐름의 구조 자체가 변화하기 시작합니다.

베이징 첸징 지에텐 기술 회사, Ltd
샌디 양/글로벌 전략 책임자
왓츠앱 / 위ቻ트: +86 13426366826
이메일: yangyd@qianxingdata.com
웹사이트: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
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ICT 제품 유통/시스템 통합 및 서비스/인프라 솔루션
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선술집 시간 : 2026-04-10 17:12:03 >> 뉴스 명부

연락처 세부 사항

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.

담당자: Ms. Sandy Yang

전화 번호: 13426366826

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