Vlajkové lodě IT4Innovations

Snižování energetické náročnosti superpočítačů má přímý ekonomický i environmentální dopad – znamená nižší provozní náklady, úspory v řádu milionů korun ročně a výrazné omezení uhlíkové stopy výpočtů.

MERIC Suite je sada nástrojů pro monitorování a optimalizaci spotřeby energie superpočítačů, který je nasazen na superpočítači Karolina i na portugalském Deucalionu. Díky optimalizaci hardwarového provozu se u Karoliny podařilo snížit spotřebu energie o stovky MWh ročně. Projekt bude dále rozvíjen s cílem zvyšovat energetickou efektivitu výpočetní infrastruktury IT4Innovations.

MERIC je zároveň součástí širších evropských aktivit zaměřených na energeticky efektivní provoz superpočítačů, včetně AI Factories a mezinárodního projektu SEANERGYS.

Rychlejší a efektivnější vývoj nových materiálů a nosičů léčiv má zásadní socioekonomický přínos – podporuje inovace v průmyslu, zdravotnictví i farmacii a zkracuje cestu od základního výzkumu k praktickému využití.

CADENCE vytváří interdisciplinární laboratoř pro výpočetně akcelerovaný návrh materiálů a nosičů léčiv s využitím superpočítačů, strojového učení a kvantových výpočtů. Zaměřuje se na modelování systémů přesahující 10⁴ atomů a propojuje počítačové simulace, datově řízené predikce a experimentální zpětnou vazbu. Tým využívá stávající infrastrukturu a navazuje na předchozí projekty, např. EXA4MIND, a buduje synergie s běžícími i novými projekty, např. REFRESH. Pro správu dat v souladu s principy FAIR a automatizované testování modelů plánuje využívat platformu ADAMS4SIMS. Dlouhodobým cílem je vytvořit škálovatelnou znalostní bázi, která urychlí návrh nových materiálů a nosičů léčiv. CADENCE ambiciózně míří na pozici evropského lídra v této oblasti.

LEXIS Platform posiluje vedoucí postavení Evropy ve výzkumu založeném na datech prostřednictvím propojení superpočítačových systémů, umělé inteligence, cloudových a kvantových technologií. Cílem je umožnit výzkumníkům navrhovat a spouštět složité vědecké aplikace napříč různými výpočetními a datovými infrastrukturami tak, jako by pracovali s jedním systémem.

Technologie vyvíjené v rámci této iniciativy zjednodušují přístup k superpočítačovým zdrojům, podporují vývoj pokročilých nástrojů umělé inteligence a zahrnují také správu celého životního cyklu AI modelů – od jejich návrhu a trénování až po nasazení do praxe. Současně usilujeme o jejich integraci s infrastrukturami LUMI AI Factory a Czech AI Factory, což umožní rozšíření a synergické propojení poskytovaných služeb.
Tyto aktivity jsou zároveň součástí federativní platformy EuroHPC JU (EFP), která propojuje evropské superpočítače a poskytuje nástroje pro jejich efektivní využití napříč různými vědeckými i aplikačními oblastmi. Součástí iniciativy jsou také aktivity spojené se systémem FLOREON+, který umožňuje monitorování, modelování, predikce a podporu při řešení krizových situací.
S důrazem na otevřenost, spolupráci a vědeckou produktivitu podporuje iniciativa nové modely výzkumu a sdílení znalostí s cílem stát se jedním ze základních pilířů udržitelného evropského výzkumného ekosystému.

Zrychlení řešení komplexních vědeckých a inženýrských úloh posiluje konkurenceschopnost výzkumu i průmyslu a umožňuje rychlejší přenos pokročilých technologií do praxe.

AURORA přinese pokročilý přístup k simulacím fyzikálních problémů založený na kombinaci vysoce výkonných výpočtů (HPC), umělé inteligence, tvorby syntetických 3D dat a pokročilé vizualizace. Zaměří se na vývoj a systematickou validaci AI modelů, které umožní výrazně urychlit nebo částečně nahradit výpočetně náročné simulační postupy omezující rychlost návrhu, optimalizace a testování v průmyslové praxi, zejména v situacích, kdy nejsou k dispozici dostatečné nebo reprezentativní sady experimentálních měření. Důležitou součástí bude automatizované učení z předem nasimulovaných a generovaných scénářů, včetně práce se syntetickými 3D daty a jejich rendering. Tyto přístupy umožní efektivnější tvorbu digitálních dvojčat, rychlejší rozhodování a hlubší porozumění složitým technickým procesům. Výsledkem bude zkrácení vývojových cyklů, snížení nákladů a posílení praktického využití umělé inteligence v průmyslových aplikacích, zejména v oblastech, kde jsou klasické výpočty příliš pomalé nebo nákladné.

Propojení klasických a kvantových výpočtů otevře cestu k přesnějším modelům a rychlejšímu řešení problémů s přímým dopadem na energetiku, průmysl i další technologické aplikace.

Projekt HPQC4F vytvoří ucelenou sbírku ověřených praktických příkladů z akademické i aplikační sféry, které při řešení náročných úloh využívají synergii superpočítačů a kvantových počítačů. Půjde o konkrétní scénáře a případové studie demonstrující, jak lze propojit klasické vysoce výkonné výpočty (HPC) s kvantovými algoritmy (QC) tak, aby se vzájemně doplňovaly.
Příklady budou zahrnovat mimo jiné pokročilé výpočetní metody a datovou analytiku, včetně vybraných metod strojového učení pro předpověď vlastností materiálů využitelných v energetice a průmyslových zařízeních. Součástí knihovny budou také aplikace v oblasti hodnocení rizik, optimalizace energetických sítí, pojišťovnictví, zvyšování efektivity superpočítačové infrastruktury, kvantové dynamiky, kvantových algoritmů dynamické modální dekompozice či kvantového biologického modelování.
Superpočítače zajistí zpracování rozsáhlých dat a komplexních simulací, zatímco kvantové výpočty urychlí nejnáročnější výpočetní části úloh. Hybridní přístup tak umožní efektivně řešit problémy, které jsou pro samotné klasické nebo samotné kvantové výpočty obtížně zvládnutelné, například při vývoji interatomických potenciálů magnetických materiálů pod i nad kritickou teplotou.