6 vysoce výkonných počítačových aplikací, které změnily svět

Inteligence trhu v reálném čase, anatomické modelování lidí, prediktivní průmyslový průzkum, vesmírná věda a mnoho dalších lidské expedice žene současný svět do nepředstavitelné budoucnosti, mimo jiné kvůli vysoce výkonným výpočetním technologiím (HPC).

Přestože vyžadují obrovské prostředky, vysoce výkonné výpočetní programy se neustále objevují díky vynálezu superpočítačů a rozsáhlé implementaci cloud computingu. Tyto technologie usnadňují život a podporují nevyspytatelné rychlé zpracování dat.

Některé aplikace HPC přepracovávají, jak vám věda v budoucnu poslouží. Ale nejprve, co je to vysoce výkonná výpočetní technika?

Co jsou to vysoce výkonné počítače?

Vysoce výkonné výpočty znamenají schopnost systému zpracovávat obrovské množství dat a rychle spouštět složité modely. Programy HPC proto vyžadují obrovský výpočetní výkon pro zpracování terabajtů, petabajtů nebo dokonce zettabytů dat v reálném čase.

HPC se tedy spoléhá na princip výpočetní techniky, sítí a ukládání dat.

To znamená, že zde jsou některé pozoruhodné aplikace vysoce výkonných technologií, které ovlivnily svět.

1. Prediktivní kardiovaskulární zdraví

Srdeční selhání je bezpochyby život ohrožující. A možná jednou z výzev, kterým čelíme při snaze porozumět jejím mechanismům, jsou rozdíly v anatomické reakci srdce na různé podmínky. V důsledku toho je obtížné předvídat jeho chování v reálném čase.

Naštěstí se objevují některá řešení založená na HPC.

Například, IBMspolu s obrannou laboratoří historicky simulovali homeostatické mechanismy lidského srdce na molekulární úrovni pomocí jednoho z nejrychlejší superpočítače na světě, Sequoia, v roce 2012.

Využili vysokou výpočetní rychlost Sequioa k vybudování škálovatelného modelu s názvem „Cardioid“, který napodobil a přestavěl lidské srdce. A na rozdíl od předchozích programů, které dokázaly simulovat pouze asi deset tepů nebo méně, mohl kardioidní program napodobit tisíce úderů srdce. Navíc byl 300krát rychlejší než většina modelů.

Projekt IBM Cardioid není jediným vysoce výkonným výpočetním programem, který přináší revoluci do srdečního zdraví, Dassault Systemes ' Living Heart Project je také pozoruhodný.

Můžete tedy očekávat, že uvidíte léky a různé režimy testované nejprve na simulovaném srdci před podáním lidem. Tyto programy HPC také slibují zlepšení kardiovaskulárních zařízení a umístění orgánů během operací.

V roce 2018 Google také vyvinul model hlubokého učení který předpovídá rizika kardiovaskulárních chorob pomocí počítačového vidění z naskenovaných obrazů sítnice.

Tato technologie funguje tak, že vyhodnotí oční cévy a poté je použije k predikci systolického krevního tlaku a identifikaci dalších ukazatelů rizika.

Takový program pomáhá včasné detekci kardiovaskulárních problémů, což je klíčem k jejich prevenci.

To znamená, že se také objevují modely AI simulovaného elektrokardiogramu (EKG), které pomáhají efektivní diagnostice u lidí s ventrikulárními anomáliemi. V důsledku toho, zatímco operace s otevřeným srdcem jsou stále úspěšnější, svět se ubírá směrem k éra, kdy si pacienti a lékaři jsou více jisti výsledkem srdečních operací než kdykoli předtím.

Jednou úspěšnou aplikací kardiovaskulárního modelování je zpráva od Zdraví CNN 3D simulace srdce 4leté dívky v dětské nemocnici Nicklaus v roce 2015. To je fenomenální, protože chirurgové dokázali operovat simulovanou verzi srdce pacienta a před vlastní operací předvídat nejlepší operační postupy.

2. Pochopení virového genomu

Přestože virový genom lze sekvenovat, porozumět jeho invazivní patologii v reálném čase je obtížné, protože mutuje. Díky vysoce výkonným výpočetním technologiím se však převratné simulace těchto mechanismů vyvíjejí. A pomáhá to těm, kdo rozhodují.

Novějším příkladem vysoce výkonné výpočetní aplikace je v tomto případě CSIRO průzkum kompletního genomu COVID-19, který simulovali na superpočítači CSIRO na začátku roku 2020.

Tým CSIRO Data61 úspěšně simuloval vazebný mechanismus COVID-19 na lidský receptor ACE2.

COVID-19 je aktivně mutující virus. Simulace mechanismu jeho působení však vede výzkumníky k pochopení většiny jeho vyvíjejících se chování. Takový průlom nejen pomáhá vědcům vědět, kde by se vakcína měla zaměřit na virový genom COVID-19. Je to však také šablona pro vývoj prediktivního vzorce chování pro některé z nejznámějších infekčních agens, jaké kdy byly známy.

V důsledku toho se vývoj léčiv a vakcín stává levnějším, rychlejším a efektivnějším v boji proti různým infekčním agens.

Je možné, že to vědcům může pomoci identifikovat lidské super-geny, které by mohly odolávat infekcím.

3. Technologie autonomního řízení

Algoritmus požadovaný k provozu vozidla bez řidiče je komplikovaný a musí zpracovávat mnoho složitých výpočtů v reálném čase. Autonomní nákladní automobil nebo auto si v zásadě nemůže dovolit zpoždění v žádné ze svých funkcí. Ke svému provozu tedy potřebují vysoce spolehlivou výpočetní rychlost.

Simulace nehod, detekce překážek, rychlá a přesná reakce na smysly jsou klíčovými vlastnostmi vozidel bez řidiče pro chytrou a bezpečnou navigaci.

Účelem vytváření samořiditelných automobilů je samozřejmě využít přesnost hloubkového učení, aby se omezily dopravní nehody a přesně předpovídalo, kam se nechat navigovat.

Techničtí a automobiloví giganti, mezi jinými Tesla, Waymo, Toyota, Honda, Volkswagen, zintenzivňují své úsilí při testování automobilů bez řidiče, které splňují veřejné standardy bezpečnosti silničního provozu.

Příbuzný: Volkswagen plánuje do roku 2025 mít na silnici samořiditelné taxíky

Mnoho lidí je však k samořiditelným autům skeptických. Ale pokud bude tato technologie úspěšně implementována, změní tvář dopravy. A možná podpořit jízdu na bezpečnější silnici a optimalizovanou spotřebu paliva.

4. Rozšířená realita

S vyvíjejícími se technologiemi a pokroky v cloud computingu promění rozšířená realita bezpochyby z fantazií na realismus.

Rozšířená realita vám může pomoci s výběrem a testováním produktů, které si koupíte. A máte pocit, že je vidíte fyzicky. AR umožňuje otestovat, jak na vás výrobky jako oblečení a doplňky vypadají, než si je koupíte.

Objevuje se dokonce i ve vojenských operacích. Příkladem je Integrovaný vizuální augmentační systém společnosti Microsoft (IVAS), což pomáhá vojákům prohlédnout celou jejich souřadnici v reálném čase.

Příbuzný: Aplikace technologie AR v každodenním životě

Ve sportu mohou hráči dokonce virtuálně trénovat pomocí technologie VR. Ponoření do virtuální reality je také vyvíjející se technologií, která v budoucnosti podpoří realističtější vize.

Do této vysoce výkonné výpočetní technologie investovaly velké technologické společnosti, mimo jiné Microsoft a Google. A díky dalším pokrokům si myslíme, že svět bude zmatený, když se televize a hry rozšíří o realistické krajiny a perspektivy.

5. Monitorování slunečního počasí NASA

NASA v roce 2019 využila vysoce výkonné počítače ke vzdálenému monitorování extrémní ultrafialové ozařující povahy slunce, která způsobuje sluneční erupce, narušitel slunečního počasí.

Povětrnostní podmínky sluneční soustavy ovlivňují vypouštění kosmických lodí, satelitů a solárních stanic. Proto, abychom udrželi průzkum lidí ve vesmíru a chránili Zemi, je nutné sledovat změny slunečního počasí v průběhu času.

A samozřejmě, narušení slunečního počasí může stejně ovlivnit zemské vysílací nástroje, zejména ty, které jsou tak či onak závislé na sluneční soustavě.

NASA používá k zachycení slunečních aktivit speciální vesmírný přístroj s názvem EVE MEGS-A. Uvedl to však ve svém výzkumném dokumentu zveřejněném dne Pokroky ve vědě, že jeho nový model hlubokého učení zaplní mezeru, pokud EVE MEGS-A nefunguje správně.

Ve spojení s Frontier Development Lab tedy NASA úspěšně simulovala sluneční pozorovací přístroj pomocí modelu hlubokých neuronových sítí. Protože je toto řešení v reálném čase a dynamické, výsledkem je rychlé rozhodování.

Je to aplikace vysoce výkonných výpočetních technologií, která mění život, protože pomáhá astronautům a regulačním agenturám činit důležitá rozhodnutí před blížící se katastrofou.

6. Výroba letadel a aerodynamika

Vysoce výkonné počítače lze použít také ve výrobě. Mnoho průmyslových odvětví nyní používá tuto technologii k modelování a předpovídání toho, jak se chovají neobjevené materiály. Vytváří tedy bránu k vytváření nových průmyslových materiálů.

Výpočetní dynamika tekutin je jednou z oblastí, kde HPC našla svůj účel. Simulace větrných turbín, leteckých částí a predikce pevnosti materiálů vedla k vynálezu některých produktů, které mění život.

AAI je například organizace zabývající se obrannou leteckou technologií, která modeluje různé letecké součásti na základě výpočetní dynamiky tekutin. Model AAI se však zaměřuje na vývoj systémů optimalizovaných pro HPC pro vytváření bezpečnějších letadel.

Simulia vyvinul také simulační software využívající výpočetní dynamiku tekutin k simulaci dynamických podmínek plavby letadla. Řešení společnosti Simulia a AAI snižují výrobní náklady a čas odstraněním potřeby fyzického testování a plýtvání drahými materiály.

Hnací technologie vysoce výkonných počítačů

Superpočítače a cloud computing jsou dvě hlavní hnací síly programů HPC. Nabízejí prostor, rychlost a škálovatelnost.

Příbuzný: Běžné mýty o cloudu, které je třeba prolomit

Superpočítače na místě mohou být nedostatečné, aby dohnaly dobu běhu, kterou vyžadují programy HPC, jak se zvětšuje. A přestože je cloud computing škálovatelnou a rychlejší alternativou, edge computing je vyvíjející se cloudové řešení, které může v budoucnu dominovat vysoce výkonným počítačům.

Jaké jsou některé výzvy při psaní vysoce výkonných počítačových programů?

Aplikace HPC jsou neomezené a pokrývají všechny aspekty života. Při vývoji oborově specifických programů HPC musí mít programátoři o tomto oboru rozsáhlé znalosti. V opačném případě je to skličující, protože se také snaží vyrovnat s technickými aspekty svého kódu. Další výzvou však je, jak napsat škálovatelný a implementovatelný kód.

To znamená, že vysoce výkonné výpočetní technologie přinesou světu další vývoj, dokonce dříve, než byste si mohli myslet.

7 nejlepších způsobů, jak se naučit kódovat zdarma

Zadarmo se nemůžete naučit kódovat. Pokud tyto vyzkoušené a vyzkoušené zdroje samozřejmě nedáte.

Číst dále

O autorovi