AIとHPCの未来を見据える！Argonneフォーラム総まとめ
85回目のHPC/AIユーザーフォーラムがアルゴンヌ国立研究所で開催されました。主催はHyperion Researchです。AIの急速な進展に合わせ、従来のHPC限定のフォーラムがAIも取り込む形に変わりました。
リック・スティーブンスは、このイベントの目玉スピーカーとして登壇しました。彼はアルゴンヌの歴史から始まり、AIが今後10年で技術経済の進展と競争の主要な要因となると強調しました。また、2018年には米国が全科学論文の16.54%を占め、中国が20.67%でトップだったことを指摘しています。このようなAIの進歩は、彼自身が日常的にAIを使ってコーディングを行うほどのものです。
フォーラムでは、トリリオンパラメーターコンソーシアム（TPC）の設立が発表されました。TPCは大規模な生成AIモデルの構築を目的とする国際的な協力体です。研究コミュニティの形成、重複を避けるためのプロジェクト調整、そして次世代研究者の育成を三大目標としています。
アルヴィンド・ラマナサンは医学分野におけるAIの可能性について語りました。彼は現在の医療研究の効率低下やデータセットの問題に言及。アルゴンヌでは、AIとロボティクスを使った自律発見システムの構築が進行中です。具体的には、抗菌ペプチド（AMPs）の研究が行われています。これは特定の病原体を攻撃する短鎖アミノ酸で、20種のアミノ酸の組み合わせが2020となり、従来の方法では実験が不可能な領域にAIの力を活用しています。
このように、HPC/AIユーザーフォーラムはAIの急速な進歩とその応用についての貴重な知識を提供しました。
「フォーラムでリック・スティーブンスがAIが今後10年で重要になるって言ってるけど、具体的にどういう風に重要なのかな？全然わかんないんだけど！」
「トリリオンパラメーターコンソーシアムって何かメリットあるの？なんでそんなに大事なの？」
AIが今後10年で重要になる理由ですが、例えば、医療、教育、交通の効率化に使われることが予想されます。
トリリオンパラメーターコンソーシアムは、大規模なAIモデルの開発を加速し、重複を避け、一貫した進展を目指すために設立されました。これにより、研究の質が向上し、次世代の研究者が育つのも大きなメリットです。
ユータ、君が理解しやすいようにまとめますね。
今回のHPC/AIユーザーフォーラムは、高性能コンピューティング（HPC）とAIの融合をテーマにしており、リック・スティーブンスは、AIが今後10年で技術経済の主要な要因になると強調しています。
具体的には、自動化、診断能力、データ解析の向上などが挙げられます。例えば医療では、新しい治療法の発見やパンデミックの早期警戒システムにAIが活用されるでしょう。
一方、トリリオンパラメーターコンソーシアム（TPC）についてですが、これは大規模な生成AIモデルの開発と国際的な協力を促進します。これにより、重複研究を避け、効率的なプロジェクト運営が可能になります。また、次世代の研究者を育成することも重要な目的です。これが、AI研究の質の向上と迅速な進展に寄与するのです。
アヤカちゃんの言う通り、AIは医療、教育、交通だけでなく、あらゆる分野で効率化と革新をもたらすと期待されているのです。これがAIの重要性を示しているポイントですね。
何か他にわからないことがあれば、気軽に聞いてください。
