AIによるHPCの進化：非合理な合理性がもたらす未来の可能性とは

最新の研究により、*HPC*（高性能計算）分野では、確立されたシミュレーションコードと大規模な*AI*モデルの組み合わせが進展している。

これにより、タンパク質の折りたたみ、天気予測、分子設計などの分野での計算時間が大幅に短縮され、科学的な範囲が広がる可能性が生まれている。

この作業の根底には、*クリーンなデータ*、*厳密な検証*、*強力な計算能力*が必要不可欠であることが強調されている。

次世代の応用*AI*は、*HPC*インフラや、数十年にわたり*スパコン*を支えてきた再現性の文化に依存することで進展する見込みである。

*Trillion Parameter Consortium*のような新しいグループが登場し、AIスペシャリスト、実験室の科学者、産業エンジニアの共同作業を促進している。

従来の科学モデルは、差分方程式を使って世界のモデルを構築する。これにより、時系列データの予測が可能になる。

*HPC*は、パラレルクラスターやマッシブ並列*GPU*などを駆使して、さまざまな計算モデルを実行するための設計が進められた。

最近では、大規模な*AI*モデルが従来の数学モデルに代わる*データモデル*を生成し、物理法則の解明をせずとも、短時間で解決する道を切り開いている。

この現象は、伝統的な*HPC*の実践者にとっては驚きであり、物理法則に基づくプロセスが「単にデータ」でモデル化されるという考え方は異端視されがちである。

しかし、現在の生成*AI*の大型言語モデルは、大量のテキストデータを学習し、言語の統計的な関係を認識することで機能している。

科学や物理学においても、Newtonの運動の法則やシュレーディンガー方程式に基づく構造が存在し、正確な結果が要求される。

このように、物理システムにおける関係の文法をAIが学ぶことで、モデルが進化していく可能性が見えてきている。

*AI*によって形成されるこの関係性は、数値モデル、すなわち*Large Quantitative Models*（LQM）と呼ばれる。

えっと、AIを使って計算時間が短縮されるって聞いたけど、これってどんなメリットがあるの?

それと、普通の科学モデルと比べて、どこがすごいの?全然わかんないんだけど!

科学の計算で時間が短縮されると、

研究が進むスピードが速くなります。

例えば、タンパク質の研究は新薬開発に役立ちます。

従来のモデルは物理法則に基づいていましたが、

AIはデータから直接パターンを学ぶので、

より柔軟に多くの問題を解決できますよ。

最近の研究では、HPC分野でのAI利用が進展しています。

シミュレーションコードが大規模なAIモデルと結びつくことで、計算時間が大幅に短縮されました。

これにより、科学的な発見が促進され、タンパク質の折りたたみや天気予測など多様な分野に恩恵をもたらす可能性があるんだ。

重要なのは、クリーンなデータと厳密な検証、強力な計算能力が不可欠という点です。

AIは、従来の物理法則に基づくモデルから、データに基づく新しいモデルへと進化しています。

この革新は、AIの大規模なトレーニングによるものですが、物理法則を完全に無視しているわけではありません。

科学者たちは、AIを通じて新たな関係性を見出し、より効率的な解決方法を提供できる可能性が広がっています。