NVIDIA сунъий интеллект ёрдамида коинот сирларини ўрганишни 15 минг марта тезлаштирди

NVIDIA корпорацияси илмий ҳисоблашлар соҳасида инқилобий ўзгаришларга сабаб бўлувчи янги дастурий воситаларни тақдим этди. Гамбургда бўлиб ўтган ИСК 2026 конференциясида намойиш этилган ушбу технологиялар астрономия, юқори энергиялар физикаси ва материалшунослик каби мураккаб йўналишларда маълумотларни қайта ишлаш тезлигини бир неча минг баробарга ошириш имконини беради. Бу кашфиётлар нафақат вақтни тежайди, балки илгари инсоният кўзидан четда қолган коинот сигналларини аниқлашга ёрдам беради. Бу ҳақда Ixbt.com хабар беради.

Янги ишланмалар орасида энг диққатга сазовори куПҳотон пакети бўлиб, у телескоплар ва рентген қурилмаларидан олинадиган кўп ўлчовли маълумотлар билан ишлашга мўлжалланган. ixbt.com маълумотига кўра, NVIDIA ГВ200 НВЛ72 тизимларида астрономик файлларни юклаш ва ўқиш тезлиги 14 900 баробарга ошган. Signal таҳлили эса 32 та Grace Blackwell суперчиплари ёрдамида 8400 марта тезроқ амалга оширилмоқда. Бу технология Вера Rubin обсерваторияси томонидан олиб бориладиган миллиардлаб галактикаларни суратга олиш лойиҳасида ҳал қилувчи рол ўйнайди.

Коинот ва заррачалар физикаси: Йўқотилган сигналлар қайтмоқда

Яна бир муҳим янгилик — ДАҚИРИ кутубхонаси бўлиб, у илмий датчиклардан келаётган улкан маълумотлар оқимини реал вақт режимида узатишни таъминлайди. Одатда, анъанавий тизимлар хотира чекловлари туфайли маълумотларнинг бир қисмини ўчириб юборишга мажбур бўлади. Бироқ, СЕРН мутахассислари билан ҳамкорликда яратилган А-ГҲОСТ лойиҳаси Катта адрон коллайдеридаги ATLAS тажрибаси маълумотларини сунъий интеллект ёрдамида таҳлил қилишни бошлади. Илгари воқеаларнинг 99 фоизи сақлаб қолиш имконсизлиги сабабли ташлаб юборилган бўлса, энди СИ ҳатто энг камёб сигналларни, жумладан, қора материя изларини ҳам қидириб топиши мумкин.

Кимё ва материалшунослик соҳасида NVIDIA АЛЧЕМИ платформасини ривожлантирмоқда. Ушбу тизим миллионлаб молекуляр бирикмаларни бир вақтнинг ўзида моделлаштириш имконини беради. Бу, ўз навбатида, янги авлод аккумуляторлари, катализаторлар ва ҳатто косметика маҳсулотларини яратиш жараёнини кескин тезлаштиради. Масалан, Лила Ссиенсес компанияси АЛЧЕМИ ёрдамида янги материалларни қидиришни 50 баробарга, магнит хусусиятларини ҳисоблашни эса 30 баробарга тезлаштиришга эришган.

Технологик оптималлаштириш натижасида ТенсорНет моделларини ўқитиш олти баробарга тезлашди ва хотира истеъмоли уч марта қисқарди. Бу олимларга илгари ҳафталаб вақт талаб қилган ҳисоб-китобларни бир неча кунда якунлаш имконини беради. NVIDIA ўзининг ҳисоблаш тезлаткичларини шунчаки график процессор эмас, балки замонавий илм-фаннинг универсал қуролига айлантиришни мақсад қилган.

Ушбу ютуқлар Ўзбекистон каби илмий тадқиқотлар ва рақамли иқтисодиётга эътибор қаратаётган мамлакатлар учун ҳам долзарбдир. NVIDIA технологияларининг бундай сакраши глобал миқёсда мураккаб илмий гипотезаларни текшириш вақтини қисқартириб, технологик тараққиётни янги босқичга олиб чиқади. Эндиликда инсоният коинотнинг энг чекка нуқталаридан келаётган заиф сигналларни ҳам “эшитиш” ва таҳлил қилиш имконига эга бўлмоқда.