Ryan Coffee filma moléculas. Os impactos são enormes.
O cientista sênior do SLAC National Accelerator Laboratory (acima) explica que essas imagens podem desvendar os segredos da fotossíntese. Elas já demonstraram como a luz solar pode causar câncer de pele.
A longo prazo, elas podem ajudar químicos a desenvolverem medicamentos que salvam vidas e baterias que permitem que os carros elétricos percorram distâncias maiores com uma única carga.
Para fazer filmes que inspirem esse tipo de trabalho, a equipe do Coffee precisa de computadores de alto desempenho, AI e um excelente projetor.
Uma Luz Mais Brilhante
O projetor é chamado de Fonte de Luz Coerente (LCLS – Linac Coherent Light Source). Ele usa um acelerador linear de um quilômetro de comprimento para pulsar raios-X até 120 vezes por segundo.
Isso é suficiente para um filme de Hollywood, mas não é rápido o suficiente para os filmes da Coffee.
“Precisamos ver como as nuvens de elétrons se movem como bolhas de sabão ao redor das moléculas, como você pode apertá-las de certas maneiras e a energia é liberada”, explicou Coffee, especialista em física de interseção de átomos, moléculas e óptica.
Portanto, um upgrade no próximo ano permitirá que o instrumento gigante filme 100.000 frames por segundo. Em dois anos, outro aprimoramento, chamado LCLS II, vai aumentar para um milhão de frames por segundo.
Classificar frames que passam tão rapidamente, em ordem aleatória é um trabalho que conta com a colaboração entre computação de alto desempenho (HPC) e AI.
AIs no Público-Alvo
O objetivo do Coffee é colocar um modelo de AI na frente do LCLS II. Ela vai assistir a filmes ultra-rápidos para aprender uma dança atômica que nenhum olho humano seria capaz de acompanhar.
O trabalho exigirá inferência nas GPUs mais rápidas disponíveis em execução no instrumento em Menlo Park, Califórnia. Enquanto isso, o streaming de dados do LCLS II será usado para retreinar constantemente o modelo em um banco de GPUs NVIDIA A100 Tensor Core no Argonne National Laboratory, nos arredores de Chicago.
É um caso didático de Computação de Alto Desempenho (HPC) no edge, cada vez mais comum em uma era de instrumentos científicos gigantescos que observam estrelas e átomos.
Até agora, a equipe da Coffee conseguiu retreinar um modelo de autocodificador a cada 10 a 20 minutos, enquanto faz inferências 100.000 vezes por segundo.
“Já estamos no campo de pulsos de attosegundo em que eu consigo visualizar as bolhas de elétrons deslizarem para frente e para trás”, relatou um membro da equipe principal do Coffee na iniciativa geral de AI do SLAC.
Uma Colaboração mais Ampla com AI
O próximo passo é ainda maior.
Os dados de trabalho de Coffee em filmes moleculares serão compartilhados de forma segura com dados da Advanced Proton Source da Argonne, uma espécie de câmera estática de resolução ultra-elevada.
“Podemos usar machine learning seguro e federado para reunir esses dois conjuntos de dados, criando um modelo potente e compartilhado de transformadores”, declarou Coffee, que está colaborando com várias organizações para isso.
O transformador permitirá que os cientistas gerem dados sintéticos para muitas aplicações sem dados, como pesquisas em reatores de fusão.
Trata-se de um esforço específico para a ciência que trabalha em paralelo com a aprendizagem federada na área da saúde. Ambas querem criar modelos AI poderosos para seus campos, preservando a privacidade e a segurança dos dados.
“Sabemos que as pessoas obtêm os melhores resultados em grandes modelos de linguagem treinados em várias linguagens”, afirmou. “Então, queremos fazer isso na ciência, obtendo visualizações diversas das mesmas coisas para criar modelos melhores”, afirmou.
O Futuro Quântico
As forças atômicas que o estudo de Coffee pode alimentar os computadores do futuro, explica o cientista.
“Imagine uma pilha de bolhas de elétrons, tudo no mesmo estado quântico, isso é um supercondutor”, disse ele. “Quando adiciono um elétron na parte inferior, outro sobe para a parte superior instantaneamente porque não há resistência.”
O conceito, chamado entrelaçamento em computação quântica, significa que duas partículas podem mudar de estado na etapa de bloqueio, mesmo que estejam em lados opostos do planeta.
Assim, pesquisadores como o Coffee teriam conexões instantâneas entre instrumentos potentes, como o LCLS II e os centros remotos de HPC, para treinar modelos de AI avançados em tempo real.
Parece ficção científica? Talvez não.
Coffee prevê um momento em que seus experimentos superarão os computadores atuais, um tempo que exigirá arquiteturas e AIs alternativas. Esse é o tipo de perspectiva que o motiva.
“Amo a contraintuitividade da mecânica quântica, especialmente quando ela traz resultados reais e mensuráveis que os humanos podem aplicar, essa é a parte divertida.”