Nederlandse samenwerking wint voor het eerst HPC Innovation Excellence Award
Een Nederlandse samenwerking, met onder andere het SURF Open Innovation Lab en de Sterrewacht Leiden, heeft de HPC Innovation Excellence Award van Hyperion Research gewonnen. Het is voor het eerst dat een Nederlands team de prijs in de wacht sleept. Het team ontving de prijs voor het verbeteren van grootschalige numerieke simulaties met deep learning.
De HPC Innovation Excellence Awards onderscheiden opmerkelijke prestaties van gebruikers van high performance computing (HPC), waaronder simulatie, AI en quantum computing.
‘Trots en vereerd’
Axel Berg, Innovation Manager Lab bij SURF: ‘We zijn trots en vereerd dat ons team deze prijs heeft ontvangen. We hebben een succesvolle samenwerking opgezet met een aantal onderzoeksgroepen in verschillende wetenschappelijke domeinen, met een nieuwe en onontgonnen benadering van het toepassen van deep learning.’
Samenwerking
Leids hoogleraar Simon Portegies Zwart legt uit hoe die samenwerking tot stand kwam: ‘Het begon bij een initiatief van SURF-collega’s, die geïnteresseerd waren in hoe we grote computers efficiënter kunnen gebruiken. Zij hadden het idee dat machine learning misschien wel een buitenkansje zou zijn om dat te realiseren. Toevallig waren wij in Leiden met precies dezelfde vraag bezig. Na een belletje van Axel was het meteen duidelijk dat we eigenlijk een identiek idee hadden, maar vanuit een ander gezichtspunt.’
SURF-adviseur Caspar van Leeuwen: ‘Samen met de andere deelnemers zagen we dat machine learning wellicht een mogelijkheid bood om numerieke simulaties efficiënter – en dáármee sneller – te maken. Die gezamenlijke visie en interesse heeft ons dus bij elkaar gebracht.’
Unieke aanpak
Portegies Zwart: ‘Ik denk dat we deze prijs hebben gewonnen omdat we de computer en kunstmatige intelligentie op een heel andere manier gebruiken dan anderen. Onze aanpak is werkelijk uniek, vanuit zowel een wetenschappelijk-technisch gezichtspunt, maar ook van uit een wetenschapsfilosofisch gezichtspunt.’
Deep learning toepassen
De richtlijnen en benaderingen die het team ontwikkelde zijn generiek en kunnen nuttig zijn voor veel onderzoeksgemeenschappen en bedrijven. Toepassingen zijn het verbeteren van grootschalige numerieke simulaties, het versnellen van simulaties of het vergroten van probleem- en datagrootte. Bovendien hebben de experimenten die zijn uitgevoerd in de verschillende experimenten geleid tot daadwerkelijke – en in sommige gevallen zelfs baanbrekende – verbeteringen.
Wat de precieze gevolgen zullen zijn voor de wetenschap, is nog niet helemaal duidelijk. ‘We hebben laten zien dat deze aanpak echt iets toevoegt aan de manier waarop we tegen onze numerieke problemen aankijken,’ aldus Portegies Zwart. Hij noemt het onderzoek een balletje om op te gooien en te zien waar het zou landen. ‘Dat is nu gebeurd, en ik denk dat de echt wetenschappelijke doorbraken nu kunnen komen.
Van Leeuwen voegt toe: ‘We hebben laten zien dat machine learning een extra stuk “gereedschap” kan zijn in de gereedschapskist die we hebben voor het oplossen van numerieke problemen. Zoals Simon zei: wat we uiteindelijk met dat extra gereedschap aan wetenschappelijke resultaten kunnen boeken zal de tijd moeten leren.’
Whitepaper: Deep-learning enhancement of large scale numerical simulations
Partners
Het project was een samenwerking tussen het SURF Open Innovation Lab en onderzoeksgroepen van de Sterrewacht Leiden (Universiteit Leiden), de Meteorologie- en Luchtkwaliteitsgroep (Wageningen University and Research) Instituut voor Wiskunde, Astrofysica en Deeltjesfysica IMAPP (Radboud Universiteit) en Bijvoet Centrum voor Biomoleculair Onderzoek, Faculteit der Wetenschappen - Scheikunde (Universiteit Utrecht).
Dit nieuwsbericht is gebaseerd op een eerder bericht van SURF