Välttämättömät evästeet

Tämä sivusto käyttää toimintansa kannalta välttämättömiä evästeitä tarjotakseen käyttäjälle sisältöä ja tiettyjä toiminnallisuuksia (esim. kielivalinta). Et voi vaikuttaa näiden evästeiden käyttöön.

Verkkosivuston kävijätilastot

Keräämme sivuston käytöstä kävijätilastoja. Tiedot eivät ole henkilöitävissä ja ne tallennetaan ainoastaan CSC:n hallinnoimaan Matomo-kävijäanalytiikkatyökaluun. Hyväksymällä kävijätilastoinnin sallit Matomon hyödyntää erilaisia teknologioita, kuten analytiikkaevästeitä ja verkkokutsuja, kun se kerää tilastoja sivun käytöstä.

Muuta tekemiäsi evästevalintoja ja lue lisätietoa kävijätilastoinnista ja evästeitä 

CSC

Resurssit myönnettiin ensimmäisessä Suomen LUMI Extreme Scale Call -haussa, jossa jaetaan Suomen maakohtaisia LUMI-resursseja. Hankkeet alkavat LUMIlla lokakuussa ja hyödyntävät järjestelmän erittäin tehokasta grafiikkasuoritinkapasiteettia.

Hyväksytyt hankkeet ovat:

  • AXCESS: Axion dark matter from Exascale simulations (Aksioni- pimeä aine eksaluokan simulaatioista), päätutkijat Kari Rummukainen ja Mark Hindmarsh, Helsingin yliopisto 

    Hankkeessa käsitellään aksioneihin liittyviä simulaatioita. Neljännes universumista koostuu tuntemattomasta hiukkasesta, joka on hyvin heikosti vuorovaikutuksessa tavallisen aineen kanssa. Suosituin ehdotus täksi pimeäksi aineeksi on aksioni, jota ehdotettiin ratkaisuksi toiseen fysiikan perusongelmaan, joka liittyy protonien ja neutronien sisällä olevien kvarkkien välisiin voimiin.
     
  • ComPatAI: Artificial-intelligence driven computational pathology (Tekoälyjohtoinen laskennallinen patologia), päätutkijat Pekka Ruusuvuori, Turun yliopisto, ja Teemu Tolonen 

    Hankkeessa kehitetään digitaalisen patologian työnkulkua syövän diagnosoinnin ja laadun arvioinnin tehostamiseksi. Tiedon saatavuus mahdollistaa laskennallisten lähestymistapojen käytön biopsiakuvien tulkinnassa, kuten nykyaikaisen tekoälypohjaisen ennakoivan mallinnuksen syövän diagnostiikassa ja laadun arvioinnissa.  Lue aiheesta lisää tästä artikkelista (englanniksi).
     
  • DIGEST: Digital DestinE, päätutkijat Reima Eresmaa, Ilmatieteen laitos, ja Heikki Järvinen

    Hankkeen painopiste on maapallon digitaalisia kaksosia tutkivan Destination Earth -hankkeen suunnitelluissa ilmasto- ja ääriolosuhdevisualisaatioissa, joissa tarvitaan erittäin suuria laskentaresursseja. LUMI-järjestelmä tarjoaa Suomelle ainutlaatuisen mahdollisuuden osallistua hankkeeseen. Lue aiheesta lisää tästä artikkelista (englanniksi). 
     
  • F3AI: Foundation For Finnish Artificial Intelligence (Suomalaisen tekoälyn perusta), päätutkijat Sampo Pyysalo, Turun yliopisto, ja Jörg Tiedemann

    Hankkeessa luodaan ennennäkemättömän laajoja suomalaisia tekoälymalleja ja annetaan ne vapaasti ja avoimesti mihin tahansa käyttöön. Näin luodaan pohja suomenkielisten tekoälyjärjestelmien seuraavalle sukupolvelle. Lue lisää aiheesta ja katso video LUMIn verkkosivuilta (englanniksi). 
     
  • HistoEncoder: A foundation model for all digital histological samples (Perusmalli kaikille digitaalisille histologisille näytteille), päätutkijat Antti Rannikko ja Esa Pitkänen, Helsingin yliopisto

    Hankkeen tavoitteena on kehittää menetelmiä kliinisesti merkittävän eturauhassyövän tarkkaan ja aiempaa aikaisempaan havaitsemiseen ja yksilöllisten hoitopäätösten tekoon. Yhteiskunnallisena tavoitteena on edistää terveydenhuoltoa ja kohentaa potilaiden elämänlaatua. Tavoitteiden saavuttamisessa keskeinen väline on digitaalinen histopatologia, joka tuottaa valtavia määriä kuvantamistietoa. Tutkimusryhmä pyrkii kehittämään eturauhassyövän tunnistamisen ja hoidon tarkkuutta ja yhdenvertaisuutta maailmanlaajuisesti. Tutkimusryhmän mallit koulutetaan yleisillä syöpään liittyvällä datalla, jolloin niitä voidaan soveltaa myös muihin syöpiin. 
     
  • LumiNMT: Multilingual neural machine translation on LUMI scale (LUMI-luokan monikielinen neuroverkkokonekäännös), päätutkija Jörg Tiedemann, Helsingin yliopisto 

    Hankkeen tavoitteena on kouluttaa neuroverkkokonekäännösmalleja laajamittaisesti huippuluokan muuntajamalleilla ja käyttäen uusia modulaarisia monikielisiä kokoonpanoja. Ryhmän painopiste on kielten kattavuuden lisäämisessä ja massiivisten rinnakkaisten aineistojen tehokkaassa käytössä. Tutkimusryhmä haluaa hyödyntää LUMIn laajaa rinnakkaislaskentakapasiteetteja ja lyhentää siten koulutusaikaa ja kasvattaa mallikokoa.
     
  • TPOST: Transport properties of spherical tokamaks (Pallomaisten Tokamak-reaktorien siirto-ominaisuudet), päätutkijat Timo Kiviniemi, Aalto-yliopisto, ja Frank Jenko

    Fuusioenergiatutkimus on kypsynyt niin pitkälle, että se alkaa houkutella merkittäviä yksityisiä investointeja fuusioenergia-alan startup-yrityksiin. Erityisen kiinnostavia ovat viimeaikaiset edistysaskeleet pallomaisten Tokamak-reaktorien alalla. Ne optimoivat tilavuuden ja pinnan välisen suhteen pienentäen rakennuskustannuksia ja parantaen samalla laitteen suorituskykyä. Hankkeessa tehtävät simulaatiot auttavat ymmärtämään pallomaisen Tokamak-reaktorin ytimen korkeaa beetaplasmaturbulenssia.


Seuraava Suomen LUMI Extreme Scale Call -haku alkaa syksyllä 2022.

Lisätietoja LUMIn resurssien hakemisesta (englanniksi): https://research.csc.fi/lumi-access ja www.lumi-supercomputer.eu/get-started