6 Hochleistungs-Computing-Anwendungen, die die Welt verändert haben
Marktintelligenz in Echtzeit, anatomische Modellierung des Menschen, prädiktive industrielle Exploration, Weltraumforschung und viele weitere menschliche Expeditionen treiben die heutige Welt in eine unvorstellbare Zukunft, nicht zuletzt dank High-Performance Computing (HPC).
Trotz des enormen Ressourcenbedarfs werden Hochleistungs-Computing-Programme dank der Erfindung von Supercomputern und der weit verbreiteten Implementierung von Cloud Computing immer wieder auf den Markt gebracht. Diese Technologien machen das Leben leicht und unterstützen eine unergründlich schnelle Datenverarbeitung.
Einige Anwendungen von HPC gestalten neu, wie die Wissenschaft Ihnen in Zukunft dienen wird. Aber zuerst, was ist High Performance Computing?
Was ist Hochleistungsrechnen?
High Performance Computing bezieht sich auf die Fähigkeit eines Systems, eine enorme Datenmenge zu verarbeiten und komplexe Modelle schnell auszuführen. HPC-Programme benötigen daher eine enorme Rechenleistung, um Terabyte, Petabyte oder sogar Zettabyte an Daten in Echtzeit zu verarbeiten.
Somit beruht HPC auf dem Prinzip der Rechenleistung, Vernetzung und Datenspeicherung.
Hier sind jedoch einige bemerkenswerte Anwendungen von Hochleistungstechnologie, die die Welt beeinflusst haben.
1. Prädiktive kardiovaskuläre Gesundheit
Kein Zweifel, Herzinsuffizienz ist lebensbedrohlich. Und vielleicht ist eine der Herausforderungen beim Versuch, seine Mechanismen zu verstehen, die Unterschiede in der anatomischen Reaktion des Herzens auf verschiedene Erkrankungen. Folglich wird es schwierig, sein Verhalten in Echtzeit vorherzusagen.
Glücklicherweise kommen einige HPC-basierte Lösungen auf den Markt.
So hat IBM beispielsweise 2012 zusammen mit einem Verteidigungslabor die homöostatischen Mechanismen des menschlichen Herzens auf molekularer Ebene mit einem der schnellsten Supercomputer der Welt , Sequoia, historisch simuliert.
Sie nutzten die hohe Rechengeschwindigkeit von Sequioa, um ein skalierbares Modell namens "Cardioid" zu erstellen, um das menschliche Herz nachzuahmen und wieder aufzubauen. Und im Gegensatz zu früheren Programmen, die nur etwa zehn Herzschläge oder weniger simulieren konnten, konnte das Cardioid-Programm Tausende von Herzschlägen nachahmen. Außerdem war es 300-mal schneller als die meisten Modelle.
Das Cardioid-Projekt von IBM ist nicht das einzige Hochleistungs-Computing-Programm, das die Herzgesundheit revolutioniert, auch das Living Heart-Projekt von Dassault Systèmes ist bemerkenswert.
Daher können Sie davon ausgehen, dass Medikamente und verschiedene Therapien zuerst an einem simulierten Herzen getestet werden, bevor sie an Menschen verabreicht werden. Diese HPC-Programme versprechen auch, kardiovaskuläre Geräte und die Platzierung von Organen während Operationen zu verbessern.
Im Jahr 2018 entwickelte Google außerdem ein Deep-Learning-Modell , das Risiken für Herz-Kreislauf-Erkrankungen mithilfe von Computer Vision aus gescannten Netzhautbildern vorhersagt.
Die Technologie funktioniert, indem sie die Blutgefäße des Auges bewertet und diese dann verwendet, um den systolischen Blutdruck vorherzusagen und andere Risikohinweise zu identifizieren.
Ein solches Programm hilft bei der Früherkennung von Herz-Kreislauf-Problemen, was ein Schlüssel zu deren Prävention ist.
Allerdings tauchen auch simulierte Elektrokardiogramm-KI-Modelle (EKG) auf, um Menschen mit ventrikulären Anomalien eine effektive Diagnose zu ermöglichen. Während Operationen am offenen Herzen immer erfolgreicher werden, driftet die Welt in Richtung einer Ära, in der Patienten und Ärzte mehr denn je über das Ergebnis von Herzoperationen vertrauen.
Eine erfolgreiche Anwendung der kardiovaskulären Modellierung ist der Bericht von CNN health über die 3D-Simulation des Herzens eines 4-jährigen Mädchens im Nicklaus Children Hospital im Jahr 2015. Das ist phänomenal, da die Chirurgen eine simulierte Version des Herzens des Patienten operieren konnten und sich vorstellen konnten die besten operativen Verfahren vor der eigentlichen Operation.
2. Das virale Genom verstehen
Obwohl das virale Genom sequenziert werden könnte, ist es schwierig, seine invasive Pathologie in Echtzeit zu verstehen, da es mutiert. Aber dank Hochleistungsrechnen entstehen bahnbrechende Simulationen dieser Mechanismen. Und es hilft Entscheidungsträgern.
Ein jüngeres Beispiel für eine Hochleistungs-Computing-Anwendung ist in diesem Fall die Erforschung des vollständigen COVID-19-Genoms durch CSIRO, die Anfang 2020 auf einem CSIRO-Supercomputer simuliert wurde.
Das Team von CSIRO Data61 simulierte erfolgreich den Bindungsmechanismus von COVID-19 an den menschlichen ACE2-Rezeptor.
COVID-19 ist ein aktiv mutierendes Virus. Aber eine Simulation seines Wirkungsmechanismus trägt viel dazu bei, den Forschern zu helfen, die meisten seiner sich entwickelnden Verhaltensweisen zu verstehen. Ein solcher Durchbruch hilft Wissenschaftlern nicht nur, zu wissen, wo ein Impfstoff auf ein Virusgenom von COVID-19 abzielen sollte. Aber es ist auch eine Vorlage für die Entwicklung eines prädiktiven Verhaltensmusters für einige der berüchtigtsten Infektionserreger, die je bekannt waren.
Folglich wird die Entwicklung von Medikamenten und Impfstoffen billiger, schneller und effizienter bei der Bekämpfung verschiedener Infektionserreger.
Es ist möglich, dass dies Wissenschaftlern helfen kann, menschliche Supergene zu identifizieren, die Infektionen widerstehen könnten.
3. Autonome Fahrtechnologie
Der für den Betrieb eines fahrerlosen Fahrzeugs erforderliche Algorithmus ist kompliziert und muss viele komplexe Berechnungen in Echtzeit verarbeiten. Im Wesentlichen kann sich ein autonomer Lastwagen oder ein autonomes Auto keine Verzögerung bei seinen Funktionen leisten. Daher benötigen sie eine sehr zuverlässige Rechengeschwindigkeit, um zu laufen.
Unfallsimulationen, Hinderniserkennung, schnelle und genaue Reaktion auf Sinne sind die Schlüsselmerkmale fahrerloser Fahrzeuge, um intelligent und sicher zu navigieren.
Der Zweck der Entwicklung selbstfahrender Autos besteht natürlich darin, die Genauigkeit von Deep Learning zu nutzen, um Verkehrsunfälle zu reduzieren und genau vorherzusagen, wohin die Reise geht.
Technologie- und Automobilgiganten wie Tesla, Waymo, Toyota, Honda, Volkswagen und andere intensivieren ihre Bemühungen, fahrerlose Autos zu testen, die den Sicherheitsstandards im öffentlichen Straßenverkehr entsprechen.
Viele Menschen stehen selbstfahrenden Autos jedoch skeptisch gegenüber. Aber diese Technologie wird, wenn sie erfolgreich implementiert wird, das Gesicht des Verkehrs verändern. Und vielleicht ein Streben nach sichereren Straßen und optimiertem Kraftstoffverbrauch.
4. Erweiterte Realität
Mit den sich entwickelnden Technologien und den Fortschritten im Cloud-Computing wird Augmented Reality zweifellos Fantasien in Realismus verwandeln.
Augmented Reality kann Ihnen helfen, die von Ihnen gekauften Produkte auszuwählen und zu testen. Und es fühlt sich an, als würde man sie physisch sehen. AR ermöglicht es, vor dem Kauf zu testen, wie Produkte wie Kleidung und Accessoires an Ihnen aussehen.
Es taucht sogar bei militärischen Operationen auf. Ein Beispiel ist das Integrated Visual Augmentation System (IVAS) von Microsoft , das Soldaten hilft, ihre gesamten Koordinaten in Echtzeit zu durchschauen.
Im Sport können Spieler sogar virtuell mit VR-Technologie trainieren. Virtual Reality Immersion ist auch eine sich entwickelnde Technologie, die in Zukunft realistischere Visionen fördern wird.
Große Technologieunternehmen wie Microsoft, Google und andere haben in diese ertragreiche High-Performance-Computing-Technologie investiert. Und mit weiteren Fortschritten glauben wir, dass die Welt verblüfft sein wird, wenn Fernsehen und Spiele mit realistischen Landschaften und Perspektiven bereichert werden.
5. Die solare Wetterüberwachung der NASA
Die NASA setzte 2019 Hochleistungscomputer ein, um die extreme ultraviolette Strahlung der Sonne, die Sonneneruptionen verursacht, die das Sonnenwetter stören, aus der Ferne zu überwachen.
Die Wetterbedingungen des Sonnensystems beeinflussen den Start von Raumfahrzeugen, Satelliten und Solarstationen. Um die Erforschung des Weltraums durch den Menschen aufrechtzuerhalten und die Erde zu schützen, ist es daher notwendig, die Veränderungen des Sonnenwetters im Laufe der Zeit zu verfolgen.
Und natürlich kann eine Verzerrung des Sonnenwetters auch die Übertragungseinrichtungen der Erde beeinträchtigen, insbesondere diejenigen, die auf die eine oder andere Weise vom Sonnensystem abhängig sind.
Die NASA verwendet ein spezielles Weltrauminstrument namens EVE MEGS-A, um die Aktivitäten der Sonne zu erfassen. In seinem auf Science Advances veröffentlichten Forschungspapier heißt es jedoch , dass sein neues Deep-Learning-Modell die Lücke füllen wird, wenn EVE MEGS-A nicht richtig funktioniert.
In Zusammenarbeit mit dem Frontier Development Lab simulierte die NASA das Sonnenobservatoriumsinstrument erfolgreich durch ein tiefes neuronales Netzmodell. Da sie in Echtzeit und dynamisch ist, führt diese Lösung zu einer schnellen Entscheidungsfindung.
Dies ist eine lebensverändernde Anwendung des Hochleistungsrechnens, da es Astronauten und Regulierungsbehörden hilft, vor einer drohenden Katastrophe wirkungsvolle Entscheidungen zu treffen.
6. Flugzeugbau und Aerodynamik
High Performance Computing ist auch auf die Fertigung anwendbar. Viele Branchen nutzen diese Technologie heute, um das Verhalten unentdeckter Materialien zu modellieren und vorherzusagen. Somit schafft es ein Tor zur Schaffung neuer industrieller Materialien.
Computational Fluid Dynamics ist einer der Bereiche, in denen HPC seinen Zweck gefunden hat. Die Simulation von Windkraftanlagen, Luftfahrtteilen und die Vorhersage der Festigkeit von Materialien haben zur Erfindung einiger lebensverändernder Produkte geführt.
AAI zum Beispiel ist eine Organisation für Verteidigungstechnologie für die Luft- und Raumfahrt, die verschiedene Flugzeugteile basierend auf der numerischen Strömungsmechanik modelliert. Das Modell von AAI konzentriert sich jedoch auf die Entwicklung von HPC-optimierten Systemen, um Flugzeuge sicherer zu machen.
Simulia entwickelte auch Simulationssoftware, die numerische Strömungsmechanik verwendet, um die dynamischen Reisebedingungen eines Flugzeugs zu simulieren. Die Lösungen von Simulia und AAI reduzieren Produktionskosten und -zeit, indem sie den Bedarf an physikalischen Tests und die Verschwendung teurer Materialien beseitigen.
Die treibenden Technologien des Hochleistungsrechnens
Supercomputer und Cloud Computing sind die beiden Hauptantriebskräfte von HPC-Programmen. Sie bieten Platz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit.
On-Premise-Supercomputer reichen möglicherweise nicht aus, um die von HPC-Programmen benötigte Laufzeit beim Hochskalieren einzuholen. Und während Cloud Computing eine skalierbare und schnellere Alternative ist, ist Edge Computing eine sich entwickelnde Cloud-Lösung, die in Zukunft das Hochleistungs-Computing dominieren könnte.
Was sind einige Herausforderungen beim Schreiben von Hochleistungs-Computing-Programmen?
Die Anwendungsmöglichkeiten von HPC sind grenzenlos und erstrecken sich über alle Lebensbereiche. Bei der Entwicklung bereichsspezifischer HPC-Programme müssen Programmierer daher über umfassende Kenntnisse in diesem Bereich verfügen. Andernfalls wird es entmutigend, da sie auch versuchen, mit den technischen Details ihres Codes zurechtzukommen. Eine weitere Herausforderung besteht jedoch darin, skalierbaren und implementierbaren Code zu schreiben.
Das heißt, High Performance Computing wird der Welt mehr Entwicklung bringen, noch früher als Sie vielleicht denken.