Microsoft и NVIDIA определили главное препятствие на пути от современного ИИ к AGI. Узнайте, как они используют генеративный ИИ для ускорения строительства АЭС. — neowin.net
Обучение и запуск систем искусственного интеллекта нового поколения, или, возможно, стремление к созданию общего искусственного интеллекта (AGI) — системы, способной соответствовать или превосходить человеческий уровень рассуждений во всех областях, — потребует энергетической инфраструктуры на порядки больше, чем существует сегодня. Однако потребность в безуглеродной и чистой энергии никогда не была столь острой. Атомная энергетика — единственный проверенный источник энергии, который может реально удовлетворить этот спрос. Именно поэтому Microsoft и NVIDIA объединяют усилия для развертывания генеративного ИИ, чтобы ускорить строительство новых атомных электростанций.
На фоне бума ИИ потребление электроэнергии центрами обработки данных уже достигло исторического максимума, подталкивая технологических гигантов к атомной энергетике для удовлетворения растущих потребностей в энергии. Мы уже видели, как Microsoft заключила историческую сделку по возрождению АЭС Три-Майл-Айленд для обеспечения 835 мегаватт чистой энергии для своих операций, в то время как Amazon и Google вложили миллиарды в малые модульные реакторы (ММР). Однако обеспечение прав на энергию — это лишь половина битвы; реальная проблема заключается в своевременном строительстве новых АЭС.
Здесь на сцену выходят Microsoft и NVIDIA. Объединяя Решение Microsoft для генеративного ИИ в области разрешительной документации с мощными симуляционными платформами NVIDIA, такими как Omniverse, Earth-2 и PhysicsNeMo, компании пытаются создать централизованный цифровой фундамент на базе ИИ для всего жизненного цикла атомной энергетики.
NVIDIA — не единственная компания, с которой сотрудничает Microsoft. Редмондский гигант также привлекает других крупных игроков в свою экосистему на базе Azure, таких как Southern Nuclear, которая внедрила агентов ИИ через Microsoft Copilot во всем своем парке для улучшения повторного использования знаний и принятия решений, в то время как Айдахоская национальная лаборатория (INL) использует ИИ для автоматизации составления сложных отчетов по анализу безопасности для федеральных регуляторов.
Затем есть стартапы, такие как Everstar и Atomic Canyon, которые также внедряют предметно-ориентированные модели ИИ в Azure, модернизируя рабочие процессы проектов и гарантируя, что разработчики в атомной отрасли имеют доступ к масштабируемым, управляемым конвейерам данных.
Подробнее о том, как Microsoft планирует оптимизировать ядерные операции с помощью своей платформы, можно прочитать в официальном анонсе здесь.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Karthik Mudaliar