6 högpresterande dataprogram som förändrade världen

Marknadsintelligens i realtid, mänsklig anatomisk modellering, förutsägande industriell utforskning, rymdvetenskap och många fler mänskliga expeditioner driver den nuvarande världen in i en ofattbar framtid, inte minst på grund av högpresterande datorer (HPC).

Trots att de kräver enorma resurser fortsätter högpresterande dataprogram att rulla ut, tack vare uppfinningen av superdatorer och omfattande implementering av molndatorer. Dessa tekniker gör livet enkelt och stöder outgrundlig snabb databehandling.

Vissa HPC -applikationer gör om hur vetenskapen kommer att tjäna dig i framtiden. Men först, vad är högpresterande datorer?

Vad är högpresterande datorer?

Högpresterande datorer hänvisar till systemets förmåga att bearbeta en enorm mängd data och köra komplexa modeller snabbt. HPC-program kräver därför en enorm beräkningskraft för att bearbeta terabyte, petabyte eller till och med zettabyte med data i realtid.

Således förlitar sig HPC på principen om beräkning, nätverk och datalagring.

Som sagt, här är några anmärkningsvärda tillämpningar av högpresterande teknik som har påverkat världen.

1. Prediktiv kardiovaskulär hälsa

Utan tvekan är hjärtsvikt livshotande. Och kanske är en av utmaningarna när man försöker förstå dess mekanismer skillnaderna i hjärtats anatomiska svar på olika förhållanden. Följaktligen blir det svårt att förutsäga sitt beteende i realtid.

Tack och lov kommer några HPC-baserade lösningar.

Till exempel, IBM, tillsammans med ett försvarslaboratorium, simulerade historiskt de mänskliga hjärtats homeostatiska mekanismer på molekylär nivå med hjälp av en av världens snabbaste superdatorer, Sequoia, 2012.

De utnyttjade Sequioas höga datahastighet för att bygga en skalbar modell som kallas "Cardioid" för att efterlikna och återuppbygga det mänskliga hjärtat. Och till skillnad från tidigare program som bara kunde simulera cirka tio hjärtslag eller lägre, kunde Cardioid -programmet efterlikna tusentals hjärtslag. Dessutom var den 300 gånger snabbare än de flesta modeller.

IBMs Cardioid-projekt är inte det enda högpresterande datorprogram som revolutionerar hjärthälsan, Dassault Systemes Living Heart Project är också en anmärkningsvärd.

Således kan du förvänta dig att se droger och olika regimer testas på ett simulerat hjärta först innan de administreras till människor. Dessa HPC -program lovar också att förbättra kardiovaskulära enheter och organplacering under operationer.

År 2018, Google utvecklade också en djupinlärningsmodell som förutsäger kardiovaskulära sjukdomar riskerar att använda datorsyn från skannade näthinnebilder.

Tekniken fungerar genom att bedöma ögonkropparna och sedan använda detta för att förutsäga systoliskt blodtryck och identifiera andra riskpekare.

Ett sådant program hjälper till att tidigt upptäcka kardiovaskulära problem, vilket är en nyckel till deras förebyggande.

Som sagt, simulerade elektrokardiogram (EKG) AI -modeller växer också fram för att underlätta effektiv diagnos för personer med ventrikulära avvikelser. Följaktligen, medan öppna hjärtoperationer blir mer framgångsrika, driver världen mot en epok där patienter och läkare är mer säkra på resultatet av hjärtoperationer än någonsin tidigare.

En framgångsrik tillämpning av kardiovaskulär modellering är rapporten av CNN hälsa av 3D-simuleringen av en 4-årig flickas hjärta på Nicklaus barnsjukhus 2015. Det är fenomenalt, eftersom kirurger kunde operera en simulerad version av patientens hjärta och tänka sig de bästa operativa procedurerna innan själva operationen.

2. Förstå det virala genomet

Även om det virala genomet kan sekvenseras, är det svårt att förstå dess invasiva patologi i realtid eftersom det muterar. Men tack vare högpresterande datorer utvecklas banbrytande simuleringar av dessa mekanismer. Och det hjälper beslutsfattare.

Ett nyare exempel på en högpresterande dataprogram, i det här fallet, är CSIRO: er utforskning av det fullständiga genomet av COVID-19, som de simulerade på en CSIRO-superdator i början av 2020.

CSIRO Data61-teamet simulerade framgångsrikt bindningsmekanismen för COVID-19 till den mänskliga ACE2-receptorn.

COVID-19 är ett aktivt muterande virus. Men en simulering av dess verkningsmekanism går långt för att hjälpa forskare att förstå de flesta av dess utvecklande beteenden. Ett sådant genombrott hjälper inte bara forskare att veta var ett vaccin ska rikta sig mot ett COVID-19 viralt genom. Men det är också en mall för utvecklingen av ett prediktivt beteendemönster för några av de mest ökända smittämnen som någonsin känts.

Följaktligen blir läkemedels- och vaccinutveckling billigare, snabbare och effektivare för att bekämpa olika smittämnen.

Det är möjligt att detta kan hjälpa forskare att identifiera mänskliga supergener som kan motstå infektioner.

3. Autonom körningsteknik

Algoritmen som krävs för att driva ett förarlöst fordon är komplicerat och måste bearbeta många komplexa beräkningar i realtid. I huvudsak har en autonom lastbil eller bil inte råd med en fördröjning i någon av dess funktioner. Således behöver de en mycket tillförlitlig beräkningshastighet för att köra.

Olyckssimuleringar, hinderdetektering, snabb och exakt respons på sinnen är de viktigaste egenskaperna hos förarlösa fordon för att navigera smart och säkert.

Naturligtvis är syftet med att skapa självkörande bilar att utnyttja noggrannheten i djupinlärning för att minska trafikolyckor och exakt förutsäga vart man ska navigera.

Teknik- och biljättar, inklusive Tesla, Waymo, Toyota, Honda, Volkswagen, bland annat, intensifierar sina ansträngningar för att testa förarlösa bilar som följer allmän trafiksäkerhetsstandard.

Relaterad: Volkswagen planerar att ha självkörande taxibilar på vägen fram till 2025

Många är dock skeptiska till självkörande bilar. Men den här tekniken kommer, om den genomförs framgångsrikt, att förändra transportens ansikte. Och kanske främja en körning mot en säkrare väg och optimerad bränsleförbrukning.

4. Augmented Reality

Med utvecklande teknik och framstegen inom molndatorer kommer utvidgad verklighet utan tvekan att förvandla fantasier till realism.

Augmented reality kan hjälpa dig att välja och testa de produkter du köper. Och det känns som att du ser dem fysiskt. AR gör det möjligt att testa hur produkter som kläder och accessoarer ser ut på dig innan du köper dem.

Det växer till och med fram i militära operationer. Ett exempel är Microsofts Integrated Visual Augmentation System (IVAS), som hjälper soldater att se igenom hela sin koordinat i realtid.

Relaterad: Tillämpningar av AR -teknik i vardagen

Inom sport kan spelare till och med träna praktiskt taget med VR -teknik. Fördjupning av virtuell verklighet är också en teknik som utvecklas som kommer att främja mer realistiska visioner i framtiden.

Stora teknikföretag, inklusive Microsoft, Google, bland andra, har investerat i denna högpresterande datorteknik. Och med längre framsteg tror vi att världen kommer att bli förvånad när TV och spel förstärks med realistiska landskap och perspektiv.

5. NASAs Solar Weather Monitoring

NASA utnyttjade 2019 högpresterande datorer för att fjärrövervaka solens extrema ultraviolett bestrålande natur som orsakar soluppblåsningar, störande solväder.

Väderförhållandena i solsystemet påverkar uppskjutningen av rymdfarkoster, satelliter och solstationer. Därför är det nödvändigt att spåra förändringarna i solväder över tiden för att upprätthålla mänsklig utforskning i rymden och skydda jorden.

Och naturligtvis kan en snedvridning i solväder lika mycket påverka jordens överföringsverktyg, särskilt de som är beroende av solsystemet på ett eller annat sätt.

NASA använder ett dedikerat rymdinstrument som kallas EVE MEGS-A för att fånga solens aktiviteter. Men anges i sin forskningsartikel publicerad på Vetenskapliga framsteg, att den nya modellen för djupinlärning kommer att fylla luckan om EVE MEGS-A fungerar.

Så i samband med Frontier Development Lab simulerade NASA framgångsrikt solobservatorieinstrumentet genom en djup neural nätverksmodell. Eftersom den är realtid och dynamisk resulterar denna lösning i snabba beslut.

Det är en livsförändrande tillämpning av högpresterande datorer, eftersom det hjälper astronauter och tillsynsmyndigheter att fatta effektiva beslut inför en förestående katastrof.

6. Flygplanstillverkning och aerodynamik

Högpresterande datorer är också tillämpliga på tillverkning. Många industrier använder nu denna teknik för att modellera och förutsäga hur oupptäckta material beter sig. Således skapar det en inkörsport till skapandet av nya industrimaterial.

Beräkningsvätskedynamik är ett av de områden där HPC har hittat sitt syfte. Simuleringen av vindkraftverk, luftfartsdelar och förutsägelsen av materialstyrka har lett till uppfinningen av några livsförändrande produkter.

AAI, till exempel, är en flygteknisk försvarsteknikorganisation som modellerar olika flygdelar baserat på beräkningsvätskedynamik. AAI: s modell fokuserar dock på att utveckla HPC-optimerade system för att göra säkrare flygplan.

Simulia utvecklade också simuleringsprogramvara som använder beräkningsvätskedynamik för att simulera de dynamiska kryssningsförhållandena för ett flygplan. Simulia och AAI: s lösningar minskar produktionskostnader och tid genom att utrota behovet av fysiska tester och slöseri med dyra material.

Drivteknikerna för högpresterande datorer

Superdatorer och molndatorer är de två viktigaste drivkrafterna för HPC -program. De erbjuder utrymme, hastighet och skalbarhet.

Relaterad: Vanliga myter om molnet som behöver brytas

Lokala superdatorer kan vara otillräckliga för att komma ikapp den körning som krävs av HPC-program när den skalas upp. Och medan cloud computing är ett skalbart och snabbare alternativ, edge computing är en molnlösning som utvecklas som kan dominera högpresterande datorer i framtiden.

Vad är några utmaningar för att skriva högpresterande datorprogram?

HPC: s tillämpningar är obegränsade och de omfattar alla aspekter av livet. Så när man utvecklar fältspecifika HPC-program måste programmerare ha stor kunskap om det området. Annars blir det skrämmande, eftersom de också försöker hantera det tekniska med deras kod. En annan utmaning är dock hur man skriver skalbar och implementerbar kod.

Som sagt, högpresterande datorer kommer att ge mer utveckling till världen, ännu snabbare än du kanske tror.

De 7 bästa sätten att lära sig hur man kodar gratis

Du kan inte lära dig att koda gratis. Om du inte ger dessa beprövade resurser, naturligtvis.

Läs Nästa

Om författaren