Nos últimos dois anos, o programa piloto do National Artificial Intelligence Research Resource (NAIRR) da U.S. National Science Foundation impulsionou pesquisas inovadoras nos EUA em mais de 700 projetos – abrangendo desde a previsão de proteínas até a gestão de surtos de doenças infecciosas. A NVIDIA contribuiu para o piloto do NAIRR por meio de um recurso baseado em nuvem que oferece aos pesquisadores acesso dedicado a um mínimo de quatro nós NVIDIA DGX por, pelo menos, um mês. A NVIDIA também forneceu suporte técnico para integração e assistência aos pesquisadores ao longo de seus projetos. Com o suporte da infraestrutura de IA da NVIDIA e a arquitetura de referência DGX fornecendo recursos dedicados, os pesquisadores reduziram significativamente os prazos dos fluxos de trabalho e descobriram tecnologias inovadoras que irão remodelar e avançar indústrias como saúde, agricultura e energia. O potencial para exploração e descoberta científica em todo o país através do NAIRR é ilimitado. Saiba mais sobre alguns projetos do NAIRR abaixo.
Simulações Físicas com o Conjunto de Dados "Well" da Polymathic AI
Os pipelines de simulação para o mundo real estão se tornando cada vez mais comuns em todas as indústrias como um método de implantação mais seguro e econômico. A Polymathic AI – uma coalizão de cientistas internacionais do Flatiron Institute, Cambridge University e Lawrence Berkeley National Lab – com a ajuda de GPUs NVIDIA e da tecnologia de interconexão NVIDIA NVLink, está aprimorando simulações físicas e fluidas com seu conjunto de dados em larga escala chamado “Well”. O conjunto de dados será usado para treinar o maior e mais amplamente aplicável modelo de fundação para comportamento fluido até o momento. Este modelo de fundação, denominado Walrus, foi disponibilizado publicamente, juntamente com seus dados, código e pesos pré-treinados. A abordagem da Polymathic AI baseia-se em trabalhos anteriores em ambientes de pré-treinamento de física – abordando as limitações atuais em escala e diversidade de pré-treinamento. O grupo de pesquisa também planeja explorar leis de escala para ajudar a acelerar o desenvolvimento de modelos de fundação mais poderosos para a ciência.
Fonte: NVIDIA AI Blog
Publicado em 2026-06-22