Ein Großteil des heutigen wissenschaftlichen Fortschritts beginnt mit Berechnungen.
Damit das Potenzial des beschleunigten Computings jedoch in wissenschaftlichen Fortschritt umgesetzt werden kann, etwa bei der Modellierung von Klimasystemen, der Entwicklung von Molekülen oder der Simulation von Materialien, bedarf es mehr als bahnbrechender Technologie.
Insbesondere für kleinere Labore, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler am Beginn ihrer Laufbahn sowie wissenschaftsbasierte Start-ups liegt die größte Herausforderung der Forschung häufig in allem, was der eigentlichen Wissenschaft vorausgeht: der Zusammenstellung von Werkzeugen, der Beschaffung von Rechenleistung und dem Aufbau der Expertise, um beides zu nutzen.
Auf dem Gipfeltreffen „KI in der Wissenschaft“ in Dublin hat die Europäische Kommission heute die Initiative „AI in Science Enablers“ ins Leben gerufen. Dabei handelt es sich um einen gemeinsamen Rahmen, der mit RAISE, der Ressource für KI-Wissenschaft in Europa, verbunden ist und die Unterstützung durch die Privatwirtschaft näher an die europäische Forschungsgemeinschaft heranführt.
NVIDIA beteiligt sich an der Kampagne und stellt Folgendes bereit:
- Zugang zu beschleunigten Werkzeugen, Modellen und Plattformen
- Rechenleistung, Cloud-Ressourcen, Daten und wissenschaftliche Ressourcen
- Kompetenzen, Schulungen und technischen Support
- Gemeinsame Projekte und Pilotvorhaben sowie Unterstützung für Forschende und Talente
- Unterstützung für Start-ups und die Entwicklung von Ökosystemen
„Europas Ambitionen im Bereich KI in der Wissenschaft können nur Wirklichkeit werden, wenn wir die Stärken unserer Forschungsgemeinschaft, der Industrie und weiterer Partner bündeln“, sagte Ekaterina Zaharieva, EU-Kommissarin für Start-ups, Forschung und Innovation. „Mit der Kampagne ‚KI in Science Enablers‘ setzen wir diese Ambitionen in konkrete Zusagen um, die Forschenden Zugang zu den Werkzeugen, dem Fachwissen und den Ressourcen verschaffen, die sie für Innovationen benötigen.“
Offene Modelle
Die Zusage von NVIDIA beginnt mit Open-Source-Technologie.
NVIDIA hat mehr als 250 offene Modelle, 250 offene Datensätze und über 1.400 Open-Source-Softwareprojekte veröffentlicht, die große Sprachmodelle, das Gesundheitswesen, Robotik, Klimawissenschaft, physische KI, autonome Fahrzeuge und wissenschaftliche Forschung umfassen. Die Modelle und Datensätze sind auf Hugging Face und GitHub verfügbar.
Auf Grundlage dieses offenen Ökosystems können Forschende agentenbasierte Reasoning-Fähigkeiten mit NVIDIA Nemotron entwickeln, einer Familie aus Architekturen, offenen Gewichten, Open-Source-Modellen, Trainingsdaten und Rezepten. Hinzu kommt wissenschaftliche Software wie das NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit, die NVIDIA PhysicsNeMo-Bibliotheken, die NVIDIA Earth-2-Modelle und die NVIDIA ALCHEMI NIM-Microservices, mit denen sich die Forschung in den Bereichen Biologie, Chemie, Moleküldesign, Wetter und Klima, Energie, Ingenieurwesen, Physik und Materialwissenschaften beschleunigen lässt.
Kompetenzen und Schulungen
Der Aufbau fortschrittlicher Intelligenzkapazitäten in ganz Europa erfordert Wissen, das ebenso frei verfügbar ist wie Rechenleistung.
Das NVIDIA Deep Learning Institute hat einen neuen Open-Source-Hub für Kursmaterialien eingerichtet, der praxisorientierte Inhalte zu beschleunigtem Computing und Deep Learning bietet. Die Materialien sind kostenlos herunterladbar und offen lizenziert; eine Anmeldung, Gebühren oder Fristen entfallen.
Die Kurse sind modular aufgebaut und können für Hochschullehrpläne, Bootcamps an Supercomputing-Zentren oder Veranstaltungen von Entwickler-Communitys angepasst werden. Zudem bilden sie eine direkte Brücke zu den umfassenderen Schulungs- und Zertifizierungsprogrammen von NVIDIA.
Zugang zu Rechenleistung
NVIDIA arbeitet mit Partnern für Cloud-Infrastruktur und nationalen europäischen KI-Fabriken zusammen, unter anderem in Frankreich, Spanien und Schweden, um Start-ups sowie kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) neue Wege zum Zugang zu souveräner europäischer Rechenleistung und entsprechenden Diensten zu eröffnen.
Das NVIDIA Inception-Programm für Start-ups bietet Zugang zu Rechenressourcen und technischem Support und senkt so die Einstiegshürden für Start-ups, die Hochleistungsinfrastruktur und technologische Weiterbildung suchen.A
I2F in Frankreich ist die erste KI-Fabrik, die vier Monate lang mit dem Inception-Programm zusammengearbeitet hat, und konnte dabei überzeugende Ergebnisse vorweisen.
Die KI-Fabrik des BSC hat eine Pilotinitiative durchgeführt und führt nun ihr erstes vollständiges Accelerator-Programm ein. Weitere nationale europäische KI-Fabriken zeigen zunehmendes Interesse daran, dieses Modell im Jahr 2027 zu übernehmen. Über die Unterstützung von Start-ups hinaus soll das Programm zu einem umfassenderen strategischen Ziel beitragen: dem Aufbau eigenständig tragfähiger KI-Unternehmen in Spanien und Europa.
Die schwedische KI-Fabrik, eine der 19 von EuroHPC finanzierten KI-Fabriken in Europa, hat eine Zusammenarbeit mit NVIDIA bekanntgegeben. Ziel ist es, Inception-Start-ups und KMU aus Branchen wie Life Sciences und Materialwissenschaften, autonome Systeme und Gaming Zugang zu ihrer Infrastruktur und Expertise zu verschaffen.
Darüber hinaus bieten EuroHPC-Supercomputing-Zentren wie CINECA und JSC Hochschulen und Start-ups kostenlosen Zugang zu NVIDIA GPU-Infrastruktur und -Diensten für offene Forschung. NVIDIA ergänzt diesen Zugang durch Sprechstunden, Bootcamps und Hackathons, die Forschende dabei unterstützen, Modelle mit ihren eigenen Datensätzen feinabzustimmen.
So organisiert NVIDIA in diesem Monat gemeinsam mit Austrian Scientific Computing, dem Leibniz-Rechenzentrum, dem Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart und The Cyprus Institute einen europäischen KI-Hackathon für Pharos-CY.
Ausbau der KI-Infrastruktur
Darüber hinaus treibt NVIDIA den bislang ehrgeizigsten Ausbau der KI-Infrastruktur in Europa voran: Derzeit befinden sich auf dem gesamten Kontinent 35 Supercomputer in der Entwicklung. Dies ist der größte Ausbau von Supercomputing-Kapazitäten, den Europa jemals innerhalb eines einzigen Jahres verzeichnet hat.
Gemeinsam werden diese Systeme mehr als 3 Millionen Forschende mit Infrastruktur der nächsten Generation ausstatten und Entdeckungen in zahlreichen Bereichen beschleunigen, von der Klimawissenschaft und der Arzneimittelentwicklung bis hin zur Materialforschung und darüber hinaus.
Erfahren Sie mehr über NVIDIA Technologien für die Wissenschaft und Open-Source-Kursmaterialien, und finden Sie praxisorientierte Schulungen über das NVIDIA Deep Learning Institute.
Verfolgen Sie die RAISE Pledging Initiative der Europäischen Kommission.