• 資金提供されるプロジェクトは、ファウンデーションモデルを作成する新しい方法を開発する。
  • ファウンデーションモデルは、幅広いデータでトレーニングされるため、様々なアプリケーションで使用できる。
  • これらのモデルは、計算科学で使用され、実験室のワークフローを自動化し、科学的プログラミングを加速させる。
  • モデルは、プライバシー保護や分散手法を使用して作成され、科学のための省エネAIアルゴリズムとハードウェアの開発にも使用される。
  • プロジェクトは、科学のための基盤モデルの創造に向けた取り組みを拡大している。

AIの進歩は、科学をより速く、効率的に行う方法を想像させてくれる。これらの研究努力は、科学的AIをより信頼性が高く、省エネ効率が良くする。科学的発見を加速させるAIのポテンシャルを解き放つだろう。科学者がAIを使用できるアプリケーションの数は非常に多様である。

元記事: https://insidehpc.com/2024/09/doe-announces-68m-for-ai-for-scientific-research/