Uudet suomalaiset LUMI-projektit edistävät esimerkiksi syöpätutkimusta
LUMI-supertietokoneelle on valittu viisi uutta suomalaista tutkimushanketta, jotka hyödyntävät LUMIn erittäin tehokasta grafiikkasuoritinkapasiteettia. Tutkimusprojekteissa edistetään esimerkiksi syöpätutkimusta, kehitetään multimodaalisia malleja tekoälylle kymmenille eri kielille ja tutkitaan pienen mittakaavan dynamomekanismeja tähtien konvektiovyöhykkeillä.
Resurssit myönnettiin Suomen neljännessä LUMI Extreme Scale Call -haussa, jonka kautta jaettiin Suomen maakohtaisia LUMI-resursseja.
Hyväksytyt hankkeet
ComPatAI
AI-Based Computational Pathology at a Scale, päätutkija Pekka Ruusuvuori, Turun yliopisto, tutkija Teemu Tolonen, Fimlab Laboratoriot
Projekti perustuu aiempaan menestyksekkääseen ComPatAI-hankkeeseen. LUMI-supertietokoneen tekoäly- ja suurteholaskentakapasiteettia hyödyntäen uudessa projektissa kehitetään digitaalisen patologian työkaluja. Työssä käytetään Fimlabin 600 000 leikekuvasta koostuvaa datasettiä, johon tutkimusryhmällä on tarvittavat luvat. Tähän mennessä tutkimusryhmä ja sen yhteistyökumppanit ovat kehittäneet digitaalisia menetelmiä eturauhas-, rinta- ja paksusuolen syövän diagnostiikkaa varten.
Katso video, jossa hankkeen jäsenet kertovat aiemmasta hankkeesta.
Lumi-GPT-V
LumiGPT-Vision Multimodal Foundation Models, päätutkija Aarne Talman, Silo AI, tutkija Sampo Pyysalo, Turun yliopisto
Hankkeessa kehitetään massiivisia monikielisiä ja multimodaalisia tekoälymalleja, jotka käsittelevät tekstiä ja kuvia monilla kielillä. Tutkimusryhmä käyttää LUMI-supertietokonetta, Euroopan Unionin Horisontti-ohjelman HPLT-hankkeen resursseja ja LAIONin kuvatietoaineistoja tekoälymallien kouluttamiseen. Suurimmissa malleissa on yli 60 miljardia parametria, ja ne koulutetaan biljoonilla sanoilla ja miljoonilla kuvilla eri lähteistä. Tuloksena ovat avoimet monikieliset multimodaaliset tekoälymallit, jotka mahdollistavat edistysaskeleet useilla kielillä. Hankkeen tavoitteena on edistää eurooppalaista tekoälyä läpinäkyvästi jakamalla kaikki työkalut, mallit ja tekoälyn koulutusprosessin tiedot avoimesti.
MOOMIN
Modular and open multilingual NLP, päätutkija Jörg Tiedemann, Helsingin yliopisto
Hankkeen tavoitteena on kehittää suuria modulaarisia kieli- ja käännösmalleja, jotka perustuvat MAMMOTH-työkalupakettiin. Ryhmä hyödyntää LUMIn tehokkaan rinnakkaistamisen mahdollisuuksia ja skaalaa satoja kieliä kattavia sekvensseistä sekvensseihin -malleja. Lopullisen mallin komponentit ovat avoimia uudelleenkäyttöä varten, ja pääpaino on tehokkaassa päättelyssä ja energiansäästössä. Ryhmä julkaisee avoimesti kaikki työssä käytetyt menettelyt, skriptit, ohjelmistopaketit ja tietokokonaisuudet uudelleenkäyttöä varten.
NewGEMS
New Generation Digital Earth, päätutkija Heikki Järvinen, Helsingin yliopisto, tutkija Jouni Räsänen, Helsingin yliopisto
Hankkeessa kehitetään kaksi uuden sukupolven maapallon järjestelmämallia, joilla simuloidaan ilmastoa ennennäkemättömällä tarkkuudella. Projektissa luotavat mallit liittyvät EU:n Destination Earth -hankkeeseen, Horisontti 2020 -ohjelman NextGEMS-hankkeeseen ja EuroHPC:n EsiWACE-osaamiskeskukseen.
SASSE
SAturation of Small-Scale dynamos in convEction zones of stars, päätutkija Maarit Korpi-Lagg, Aalto University, tutkija Jörn Warnecke, Max Planck Institute for Solar System Research
Tutkimusryhmä käytti LUMIn GPU-kapasiteettia aiemmissa VISSI- ja SISSI-hankkeissa tutkiakseen pienen mittakaavan dynamoa olosuhteissa, jotka muistuttavat tähtien syviä konvektiovyöhykkeitä. Aiempien hankkeiden tulosten vahvistamiseksi on ratkaisevan tärkeää tehdä lisää simulaatioita realistisissa olosuhteissa LUMIn laskentakapasiteettia käyttäen, jotta voidaan määrittää pienen mittakaavan dynamon merkitys tähtien konvektiovyöhykkeillä.
Seuraava Suomen LUMI Extreme Scale Call -haku aukeaa kevään 2024 aikana.
Lisätietoja LUMIn resurssien hakemisesta LUMIn verkkosivuilta.