前沿研究人員利用邊緣 AI、高性能計算和世界頂尖儀器解析分子力。

Ryan Coffee 所制作的以分子為主題的電影頗具影響。

Ryan Coffee 目前是位于美國的 SLAC 國家加速器實驗室的高級科學家，他表示，這些可視化成果可以揭開光合作用的奧秘。目前，陽光引發皮膚癌的方式已被揭示。

長期以來，他們一直在幫助化學家研發拯救生命的藥物以及能夠增加電動汽車續航里程的蓄電池。

要制作出能夠推動此類工作的影片，Coffee 的團隊需要采用高性能計算機、AI 和一臺出色的投影儀。

更明亮的光線

Coffee 團隊所使用的投影儀名為 Linac Coherent Light Source（LCLS）。它的體內有一個長達一公里的線性加速器，以每秒 120 次的速度脈沖 X 射線。

這臺設備對好萊塢電影來說已經足夠優秀，但對 Coffee 的電影來說還不夠。

Coffee 作為原子、分子和光學交叉領域的物理學專家表示：“我們需要看到的是電子云如何在分子周圍像肥皂泡一樣移動，以及如何以特定的方式擠壓出它們的能量。”

因此，明年這臺巨大儀器的拍攝幀數將升至每秒 10 萬。兩年后還將進行一次名為 LCLS II 的升級，屆時其拍攝幀數將達到每秒 100 萬幀。

要將如此極速且隨機出現的幀進行排序，高性能計算（HPC）與 AI 的結合工作十分必要。

作為影片觀眾的 AI

Coffee 的目標是在 LCLS II 前放置一個 AI 模型，這個模型將通過觀看超高速影片學習人眼無法觀察到的原子運動。

這項工作需要在具有行業領先運行速度的 GPU 上進行推理，它們位于加利福尼亞州門洛帕克的儀器旁。同時，從 LCLS II 上獲得的數據將被送往芝加哥郊外，在阿貢國家實驗室的NVIDIA A100 Tensor Core GPU上不斷、反復地訓練模型。

這是一個邊緣 HPC 的教科書式案例。在這個使用大型科學儀器仰視恒星、俯視原子的時代，這種案例將變得越來越普遍。

LCLS 儀器局部

到目前為止，Coffee 的團隊已經能夠在 10-20 分鐘內重新訓練一個自動編碼器模型，每秒可進行 10 萬次推理。

Coffee 表示：“我們已經進入到阿秒脈沖領域，我可以看著電子泡來回晃動。”他目前是 SLAC AI 計劃的核心成員。

擴大 AI 領域的合作

Coffee 團隊的下一個目標更加遠大。

Coffee 在制作分子電影時所獲得的數據將與來自阿貢實驗室超高分辨率靜態相機 Advanced Proton Source 的數據實現安全共享。

Coffee 表示：“ 我們可以使用安全的聯合機器學習將這兩個數據集整合成一個強大的共享 Transfomer 模型。”目前他正在與多家組織一起努力實現這一目標。

Coffee 在“放映室”中，他的下一部分子電影將在這里首映。

該 Transfomer 模型將使科學家能夠為許多數據匱乏的應用生成合成數據，比如對聚變反應堆的研究。

這項科學工作類似于醫療領域的聯邦學習，它們的目標都是為各自領域構建強大的 AI 模型，同時保護數據隱私和安全。

Coffee 表示：“我們知道用許多語言訓練出的大型語言模型可以提供最好的結果。所以我們想在科學領域做到這一點，通過讓模型從不同的角度看待相同的事物來創造出更好的模型。”

量子科學的前景

科學家 Coffee 解釋說，他所研究的原子力可能會驅動未來的計算機發展。

他表示：“想象一下當一堆電子泡都處于相同的量子狀態，它會是一個超導體。當我在底部添加一個電子時，這個電子會因為沒有阻力而瞬間跳到頂部。”

這個概念在量子計算中被稱為糾纏，指的是即便兩個粒子位于地球的兩端也可以同步切換狀態。

這將使 Coffee 等研究者能夠在強大的儀器（如 LCLS II）和遠程 HPC 中心間建立即時連接，實時訓練出強大的 AI 模型。

Coffee 預見到他的實驗將超越現有的計算機，屆時將需要替代架構和 AI。這個宏偉的藍圖讓他感到興奮不已。

“我喜歡量子力學的反直覺性，尤其是當它生產出了人類可以應用的真實、可測量的結果時。這是趣味所在。”

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