KI-Zukunft: Industrie, Forschung, Staat vereint für Entdeckungen

Die TPC25-Konferenz des Trillion Parameter Consortiums fand kürzlich in San Jose, Kalifornien, statt und brachte Führungskräfte aus Industrie, Wissenschaft und Regierung zusammen, um die Zukunft der KI zu diskutieren, insbesondere ihre Anwendung im wissenschaftlichen und technischen Computing. Während ein Großteil des jüngsten KI-Fortschritts von großen privaten Technologieunternehmen vorangetrieben wurde, hob die Konferenz eine gemeinsame Anstrengung hervor, diese Fortschritte für breitere wissenschaftliche Entdeckungen zu nutzen, zum Nutzen der Vereinigten Staaten und der Menschheit.

Eine Podiumsdiskussion am 30. Juli, moderiert von Karthik Duraisamy von der University of Michigan, untersuchte, wie verschiedene Interessengruppen zusammenarbeiten können, um KI für wissenschaftliche Durchbrüche zu nutzen. Zu den Diskussionsteilnehmern gehörten Vertreter des Energieministeriums (DOE), eines Entwicklers von Quantencomputing-Plattformen, eines Anbieters von Datenmanagementlösungen, der National Science Foundation (NSF) und von Intel Labs.

Hal Finkel, Direktor der Abteilung für computergestützte Wissenschaftsforschung und Partnerschaften des DOE, betonte das tiefe und langjährige Engagement des Ministeriums für KI. „Alle Teile des DOE haben ein kritisches Interesse an KI“, erklärte Finkel und wies auf erhebliche Investitionen in diesem Bereich hin. Er erläuterte, wie das DOE KI erforscht, um die wissenschaftliche Produktivität in verschiedenen Disziplinen zu beschleunigen, von Fusionsenergie und Supraleitern bis hin zu fortschrittlicher Robotik und Photonik. Finkel hob die umfassende Supercomputing-Expertise des DOE hervor, einschließlich Exascale-Systemen in nationalen Labors, und deren Investitionen in KI-Testumgebungen und aufkommende Technologien wie neuromorphes Computing, das eine höhere Energieeffizienz für Edge-KI-Anwendungen und eingebettete experimentelle Systeme verspricht.

Vishal Shrotriya, ein Geschäftsentwicklungsmanager bei Quantinuum, einem Entwickler von Quantencomputing-Plattformen, stellte sich eine Zukunft vor, in der Quantencomputer, integriert mit KI-Algorithmen, komplexe Berechnungsprobleme in Materialwissenschaft, Physik und Chemie lösen. Shrotriya schlug vor, dass Quantencomputer die Molekularwissenschaft revolutionieren könnten, indem sie präzise Simulationen kleiner Moleküle und die Generierung neuer synthetischer Daten ermöglichen. Diese synthetischen Daten könnten dann in KI-Modelle zurückgespeist werden, wodurch eine leistungsstarke Rückkopplungsschleife entsteht, um wissenschaftliche Entdeckungen und Innovationen zu beschleunigen, insbesondere in Bereichen wie der Arzneimittelentwicklung, die über Trial-and-Error-Methoden hinaus zu präzisen Berechnungen molekularer Wechselwirkungen führen.

Molly Presley, Head of Global Marketing bei Hammerspace, unterstrich die kritische Rolle von Daten im KI-Ökosystem. Sie wies darauf hin, dass Daten zwar unerlässlich sind, ihre Verteilung und Zugänglichkeit jedoch ungleichmäßig sind. Hammerspace zielt darauf ab, die Lücke zwischen dem menschlichen Verständnis von Daten und ihrer physischen Manifestation zu schließen und so einen breiteren Zugang zu ermöglichen. Presley betonte die Bedeutung von Industriestandards, insbesondere für den Datenzugriff und die Metadaten-Definition. Sie bemerkte, dass ein wiederkehrendes Thema in ihrem Podcast „Data Unchained“ der Mangel an standardisierten Metadaten in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen ist, wie Genomik, Hochleistungsrechnen (HPC) und Finanzdienstleistungen. Presley schlug vor, dass die Computing-Community, wie die auf der TPC25, am besten positioniert ist, um diese Herausforderung anzugehen, um sicherzustellen, dass Metadaten über Workflows und Standorte hinweg standardisiert und durchsuchbar sind.

Katie Antypas, Direktorin des Office of Advanced Cyber Infrastructure bei der National Science Foundation (NSF) und Mitarbeiterin des Lawrence Berkeley National Lab, hob die Personalentwicklung als eine bedeutende Herausforderung hervor. Sie betonte die Notwendigkeit von Investitionen aus Industriepartnerschaften und der Bundesregierung, um die nächste Generation von KI-Talenten zu fördern. Antypas verwies auf das Projekt National Artificial Intelligence Research Resource (NAIRR) als eine Schlüsselinitiative in dieser Anstrengung, die sicherstellt, dass Forscher im ganzen Land und in allen Bereichen Zugang zu kritischen KI-Ressourcen haben, und ein gesundes KI-Innovationsökosystem über die größten Technologieunternehmen hinaus fördert.

Pradeep Dubey, Intel Senior Fellow bei Intel Labs und Direktor des Parallel Computing Lab, diskutierte mehrere Herausforderungen innerhalb des KI-Stacks. Er identifizierte einen grundlegenden Konflikt auf algorithmischer Ebene: die Entwicklung von Modellen, die sowohl hochleistungsfähig als auch vertrauenswürdig sind. Dubey ging auch auf das Problem der „Halluzination“ in KI-Modellen ein und schlug vor, dass dies kein Fehler, sondern ein inhärentes Merkmal sei, das zu den aktuellen Fähigkeiten der KI beitrage. Er wies auch auf die Herausforderung hin, KI für Nicht-Programmierer zugänglich zu machen, die höhere Programmierumgebungen wie MATLAB bevorzugen, anstatt auf Low-Level-GPU-Programmierschnittstellen beschränkt zu sein.

Das dringendste Problem, ein wiederkehrendes Thema auf der TPC25, war jedoch die drohende Stromknappheit. Dubey warnte, dass der massive Energiebedarf für den Betrieb großer KI-Fabriken die verfügbaren Ressourcen überfordern könnte. Er wies darauf hin, dass ein erheblicher Teil der Energie in großen KI-Systemen (30-40%, potenziell bis zu 70-80%) durch Datenbewegung und nicht durch Berechnung verbraucht wird, was zu einer ineffizienten Energienutzung führt.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen, von algorithmischen Komplexitäten und der Personalentwicklung bis hin zur Datenstandardisierung und dem Energieverbrauch, ist für die Computing-Community von entscheidender Bedeutung, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen und wissenschaftliche Entdeckungen voranzutreiben. Wie Hal Finkel vom DOE abschließend feststellte, sind breites, gebündeltes Interesse und gemeinschaftsgetriebene Anstrengungen, die die Zusammenarbeit und das Verständnis zwischen allen Interessengruppen – Regierung, nationalen Labors, Industrie und Universitäten – fördern, für diese gemeinsame KI-Zukunft unerlässlich.