Lernen Sie den neuen schnellsten Supercomputer der Welt kennen.

Hillery Hunter, der Direktor der kognitiven Infrastruktur bei IBM Research, sagt, dass die Maschine etwa eine Million Mal leistungsfähiger ist als ein typischer High-End-Laptop. Und im Gegensatz zu einem normalen Computer ist dieser Supercomputer wassergekühlt – er verbraucht etwa 4.000 Gallonen pro Minute, um die von ihm erzeugte Wärme abzuführen. Seine Verarbeitungsfähigkeit wird auf 200 Petaflops geschätzt.
Also, was nützt all diese Macht?
Dieser Supercomputer wird Forschern offen stehen und nicht für geheime Regierungsarbeiten verwendet werden, sagt Jack Wells, der Direktor der Wissenschaft am Oak Ridge National Laboratory, dem Zuhause von Summit. Das bedeutet, dass Universitäts- und Laborpersonal, Unternehmen und andere Regierungsbehörden wie die NASA und die NIH damit ihre Forschung durchführen können.
Ein möglicher Anwendungsfall ist die Simulation komplexer Ereignisse, die in der Natur vorkommen. Wells zeigt, was es alles simulieren kann: Molekulardynamik, “Erdbeben, die sich durch den Erdmantel ausbreiten” und “die Fülle an schweren Elementen, die in einer Supernova-Simulation erzeugt werden”, sagt er.
Neben der Durchführung von Simulationen ist eine so leistungsstarke Maschine auch gut darin, bereits vorhandene Daten zu verarbeiten, wie z.B. die Analyse der Genome – der genetischen Codes von Pflanzen und Tieren.
Eine Maschine der künstlichen Intelligenz
Zusätzlich zur Simulation der Komplexität der natürlichen Welt oder von Menschen geschaffener Kreationen wie Kernreaktoren ist Summit auch begabt, wenn es darum geht, Berechnungen durchzuführen, die von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz gefordert werden.
Hillery Hunter, der Direktor der kognitiven Infrastruktur bei IBM Research, sagt, dass die Maschine für eine Million Mal leistungsfähiger als ein typischer High-End-Laptop ist. Und im Gegensatz zu einem normalen Computer ist dieser Supercomputer wassergekühlt – er verbraucht etwa 4.000 Gallonen pro Minute, um die von ihm erzeugte Wärme abzuführen. Seine Verarbeitungsfähigkeit wird auf 200 Petaflops geschätzt.
Außerdem, war nützt all diese Macht?
This Supercomputer is Forschern off are standing and not for heime Regierungsarbeiten verwendet werden, sagt Jack Wells, der Direktor der Wissenschaft am Oak Ridge National Laboratory, the Zuhause of Summit. The means, that Universitäts- and Laborpersonal, Unternehmen and other Regierungsbehörden of the NASA and the NIH that your research durchführen can.
Ein möglicher Anwendungsfall ist die Simulation komplexer Ereignisse, die in der Natur vorkommen. Wells zeigt, was es alles simulieren kann: Molekulardynamik, “Erdbeben, die sich durch das Erdmantel ausbreiten” und “die Fülle an schweren Elementen, die in einer Supernova-Simulation erzeugt werden”, sagt er.
Neben der Durchführung der Simulation ist eine so leistungsstarke Maschine auch gut darin, bereits vorhandene Daten zu verarbeiten, wie z.B. die Analyse des Genoms – der genetischen Codes von Pflanzen und Tieren.
A machine the künstlichen Intelligenz
Zusätzlich zur Simulation der Komplexität der natürlichen Welt oder von Menschen geschaffener Kreationen wie Kernreaktoren ist Summit auch begabt, wenn es darum geht, Berechnungen durchzuführen, die von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz gefordert werden.
Alle diese GPUs sind eng mit den Prozessoren verbunden, was Hunter von IBM als “Superhighway” bezeichnet. GPUs sind wichtig in Maschinen, die für High-End-Gaming gedacht sind – sie rendern Grafiken auf dem Monitor – aber GPUs sind auch wirklich gut darin, die Art von Mathematik zu machen, die die KI benötigt.
“Diese Maschine wird sich bei KI[Computing] durch die Kombination ihrer numerischen Fähigkeit mit ihrer Datenbewegungsfähigkeit auszeichnen”, sagt Hunter. Mit anderen Worten: Diese GPUs sind sehr zahlreich, während die CPUs und die schnelle Verbindung zu den GPUs helfen, die Daten schnell zu bewegen. “Die andere Art von Magie, die in Summit geschieht”, fügt sie hinzu, “ist die Fähigkeit, große Teile des Computers – viele, viele GPUs und viele, viele CPUs – für eine einzige KI-Berechnung zu verwenden.”
Wozu also diese KI-Fähigkeiten? “Es gibt faszinierende Möglichkeiten, die diese Maschine bieten kann”, sagt Hunter. Eine davon ist das Studium von Krebs und die Analyse früherer Behandlungsmethoden. Ein weiterer ist die Analyse von Informationen aus der Radiologie. Oder es könnte auch versuchen, “genetische Faktoren zu verstehen, die zu bestimmten Arten von Sucht beitragen”, sagt sie. Und wenn all das durchfällt, denken Sie nur an all das Bitcoin, das es gewinnen könnte.

Selbstfahrende Autos sollten das Vertrauen der Menschen durch gute Kommunikation gewinnen.

Autonome Autos sind zwar in der Lage, alleine herumzufahren, aber sie müssen dennoch in der Lage sein, ihre Absichten anderen Menschen auf der Straße mitzuteilen. Wenn es keinen Fahrer im Auto gibt, hat ein Fußgängerübergang vor ihm niemanden, mit dem er sich in einer beruhigenden Weise verbinden kann, hey, schlagen Sie mich nicht von Mensch zu Mensch, Augenkontakt.
Eine Firma namens Drive.ai arbeitet an der Lösung dieses Problems. Seine autonomen Nissan-Vans, die Teil eines bevorstehenden Roboter-Taxi-Dienstes in Frisco, Texas, sind mit dynamischen Schildern ausgestattet – eines auf der Vorder- und Rückseite und eines auf jeder Seite – das in der Lage ist, verschiedene Nachrichten anzuzeigen, wie z.B. “Waiting for you to cross”.
Warum hat das selbstfahrende Auto die Straße überquert?
Autos neigen heute dazu, dass Leute sie fahren. “Wir schalten diesen Menschen aus”, sagt Bijit Halder, Vice President of Product bei Drive.ai. “Aber wie ersetzen wir dieselbe emotionale Verbindung und Kommunikation und Trost?”
Die Schilder sind eine Möglichkeit, das Problem des No-Human-Inside zu lösen, und das orange-blaue Design des Autos soll unverwechselbar sein, so dass es sich von anderen Fahrern und Fußgängern abhebt und leicht erkennbar ist. Sie sind definitiv nicht geschmeidig.
“Wir haben nicht auf Schönheit optimiert”, sagt Andrew Ng, ein Experte für künstliche Intelligenz und Teil des Vorstands von Drive.ai. Im Vergleich zu einem Standardfahrzeug, das von einem echten Menschen gesteuert wird, hat ein autonomes Fahrzeug Schwächen und Stärken. “Es kann keinen Augenkontakt mit dir herstellen, um dich wissen zu lassen, dass es dich gesehen hat; es kann die Handbewegungen eines Bauarbeiters nicht erkennen, der mit dem Auto nach vorne winkt”, fügt Ng hinzu. Kurz gesagt, es gibt nur so viel, was die KI im Moment tun kann. (Auf der Stärkenseite wird es nicht abgelenkt oder betrunken fahren.)
Während das Drive.ai-Team die Nachrichten, die die Vans anzeigen werden, noch nicht finalisiert hat, gibt es Optionen wie “Eintretende/aussteigende Passagiere”, “Herumfahren” (mit einem Pfeil, der auf der Rückseite in die richtige Richtung zeigt, und Frontschilder) und “Selbstfahren”, damit andere wissen, wie sie tatsächlich auf den Menschen hinter dem Lenkrad achten.
“Ich dachte, es wäre wirklich lustig, ein “Warum hat das Huhn den Straßenwitz überquert”,” sagt Ng leichtherzig. “Aber vielleicht wäre das ein Missbrauch der äußeren Anzeigetafeln.”
Don MacKenzie, der Leiter des Labors für nachhaltigen Verkehr an der University of Washington, stellt per E-Mail fest, dass “es für fahrerlose Fahrzeuge sicherlich wichtig ist, mit menschlichen Fahrern und anderen Verkehrsteilnehmern zu kommunizieren”. Aber während Schilder am Fahrzeug ein Weg sind, dies zu tun, sind sie vielleicht keine perfekte Lösung. “Was passiert, wenn die Botschaft durch einen Gegenstand oder Blendung blockiert wird?”, fragt er sich.
Das Unternehmen kündigte am Montag an, dass es den Robo-Taxi-Service, der zunächst kostenlos sein wird, ab Juli in einem Teil von Frisco, Texas, anbieten wird. Büroangestellte und andere in der Region können eine Fahrt mit einer App begrüßen. Zuerst sitzt ein Sicherheitsfahrer hinter dem Steuer, später geht er auf einen Beifahrersitz und fungiert als “Anstandswauwau”. Schließlich sollten die Fahrzeuge nur für Fahrgäste bestimmt sein, obwohl es einen Fernfahrer geben wird, der bei Bedarf aushelfen kann.
In Texas ist alles anders.
Drive.ai ist nicht das erste Unternehmen, das einen Taxidienst voller autonomer Autos plant – Waymo hat einen im Werk im Raum Phoenix, Arizona, und Cruise, ein Teil von GM, hat für nächstes Jahr einen Service mit autonomen Fahrzeugen geplant, die nicht einmal Lenkräder oder Pedale haben – aber dies ist der erste Service seiner Art im Lone Star State. Und dann ist da noch Uber, der an mehreren Stellen selbstfahrende Autos auf den Straßen hatte, bis eines ihrer Fahrzeuge im März einen Fußgänger tötete. Sie setzen ihr autonomes Programm auf Eis, während der Unfall untersucht wird.
Bei den Schildern auf den Drive.ai-Fahrzeugen geht es darum, anderen zu vermitteln, was sie tun, aber die Autos müssen wissen, wie man überhaupt alleine herumfährt. Drive.ai verwendet eine Technik der künstlichen Intelligenz namens Deep Learning, um ihnen zu helfen, das System zu unterrichten. Wenn sich ein Auto beispielsweise in der Nähe einer Ampel befindet, muss es nicht nur erkennen können, dass es irgendwo in der Szene eine Ampel gibt, sondern auch wissen, welche Farbe beleuchtet wird.
Aber die Tatsache, dass ihre Autos tatsächlich durch Texas fuhren, stellte eine neue Herausforderung dar. “Wir haben festgestellt, dass sich die Ampelkonstruktionen hier in Texas von denen in Kalifornien unterscheiden”, sagt Ng. So mussten sie ihr System trainieren, um die Ampeln zu erkennen, indem sie ihm kommentierte Bilder der texanischen Ampeln zeigten.
Nachdem sie das neuronale Netzwerk mit den neuen Leuchten unterrichtet hatten, “begann das System sehr gut zu funktionieren”, sagt Ng. Neuronale Netzwerke sind ein gängiges KI-Tool, das aus Daten lernen kann; in diesem Fall verwendet das Drive.ai-Team ein neuronales Netzwerk, um sowohl zu erkennen, wo sich die Ampel im Bild befindet als auch welche Farbe sie hat.
Aber alles wird nicht über die KI abgewickelt – wenn das neuronale Netzwerk eine Ampel als rot identifiziert, ist die Tatsache, dass eine rote Ampel “don’t go” bedeutet, einfach genug, um als einfache Regel in das System zu programmieren.