В течение многих лет большая часть усилий в области ИИ для научных исследований была сосредоточена на повышении предсказательных возможностей, таких как структуры белков, открытие материалов и климатические симуляции. Эти области остаются жизненно важными, но они функционируют ниже по течению от процесса сбора данных. SYNAPS-I демонстрирует, что ИИ смещается вверх по течению, перемещаясь в самый момент генерации данных и принятия критических решений.
«SYNAPS-I — это подход быстрого анализа, который обеспечивает получение результатов с той же скоростью, с которой производятся данные, сокращая часы или даже дни анализа до нескольких секунд», — сказала Эйлин Луо.
Это время также совпадает с более широкой инициативой DOE по ускорению научных открытий на основе ИИ через такие программы, как Миссия Genesis DOE. Эта миссия направлена на разработку интегрированных платформ, объединяющих данные, вычислительные ресурсы и передовые модели для ускорения прорывов в различных научных областях, и системы, подобные SYNAPS-I, идеально вписываются в это видение.
Конечно, остаются некоторые нерешенные вопросы. Например, если эксперимент корректируется на основе анализа в реальном времени, как исследователи могут точно документировать, что произошло? Если данные фильтруются в момент их получения, как они могут гарантировать, что никакая критическая информация не будет упущена? Это реальные опасения, которые необходимо будет решить по мере распространения таких систем. Существует также проблема доверия: ученые привыкли тщательно контролировать условия эксперимента и понимать каждый шаг процесса.
Внедрение системы, которая может корректировать параметры в режиме реального времени, требует уверенности как в базовых моделях ИИ, так и в поддерживающей инфраструктуре. В этом контексте надежность так же важна, как и производительность.
В BigDATAWire мы наблюдаем аналогичные тенденции, возникающие за пределами научных исследований. Промышленные системы начинают реагировать на данные датчиков в режиме реального времени, программные платформы переходят от пакетной обработки к непрерывному принятию решений, и даже корпоративная аналитика движется к операционным системам реального времени, а не к статическим отчетам. Это подчеркивает растущую важность данных в реальном времени во всех отраслях.
SYNAPS-I вписывается в эту более широкую тенденцию, но с гораздо более высокими ставками. В научных исследованиях конечным результатом является не просто повышение операционной эффективности, а само новое знание. Изменение того, когда и как принимаются решения во время экспериментов, напрямую влияет на то, какие открытия делаются и как эти открытия подтверждаются.
Это еще ранние этапы, и системам, подобным SYNAPS-I, потребуется время для развития. Придется преодолевать технические препятствия, а также культурное сопротивление. Тем не менее, направление ясно: разрыв между генерацией данных и действиями сокращается, и по мере закрытия этого разрыва сама структура научных рабочих процессов начинает трансформироваться.
Пекинская компания Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Сэнди Янг / Директор по глобальной стратегии
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Электронная почта: yangyd@qianxingdata.com
Веб-сайт: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Основная деятельность:
Дистрибуция ИКТ-продукции / Системная интеграция и услуги / Инфраструктурные решения
Обладая более чем 20-летним опытом дистрибуции ИТ, мы сотрудничаем с ведущими мировыми брендами, чтобы поставлять надежные продукты и профессиональные услуги.
«Используя технологии для построения интеллектуального мира» Ваш надежный поставщик услуг ИКТ-продукции!
Ваше сообщение должно содержать от 20 до 3000 символов!
Russian
