灯光摄像就位！科学家让原子成为片场主角，一探量子科学的未来

前沿研究人员利用边缘 AI、高性能计算和世界顶尖仪器解析分子力。

Ryan Coffee 所制作的以分子为主题的电影颇具影响。

Ryan Coffee 目前是位于美国的 SLAC 国家加速器实验室的高级科学家，他表示，这些可视化成果可以揭开光合作用的奥秘。目前，阳光引发皮肤癌的方式已被揭示。

长期以来，他们一直在帮助化学家研发拯救生命的药物以及能够增加电动汽车续航里程的蓄电池。

要制作出能够推动此类工作的影片，Coffee 的团队需要采用高性能计算机、AI 和一台出色的投影仪。

更明亮的光线

Coffee 团队所使用的投影仪名为 Linac Coherent Light Source（LCLS）。它的体内有一个长达一公里的线性加速器，以每秒 120 次的速度脉冲 X 射线。

这台设备对好莱坞电影来说已经足够优秀，但对 Coffee 的电影来说还不够。

Coffee 作为原子、分子和光学交叉领域的物理学专家表示：“我们需要看到的是电子云如何在分子周围像肥皂泡一样移动，以及如何以特定的方式挤压出它们的能量。”

因此，明年这台巨大仪器的拍摄帧数将升至每秒 10 万。两年后还将进行一次名为 LCLS II 的升级，届时其拍摄帧数将达到每秒 100 万帧。

要将如此极速且随机出现的帧进行排序，高性能计算（HPC）与 AI 的结合工作十分必要。

作为影片观众的 AI

Coffee 的目标是在 LCLS II 前放置一个 AI 模型，这个模型将通过观看超高速影片学习人眼无法观察到的原子运动。

这项工作需要在具有行业领先运行速度的 GPU 上进行推理，它们位于加利福尼亚州门洛帕克的仪器旁。同时，从 LCLS II 上获得的数据将被送往芝加哥郊外，在阿贡国家实验室的NVIDIA A100 Tensor Core GPU上不断、反复地训练模型。

这是一个边缘 HPC 的教科书式案例。在这个使用大型科学仪器仰视恒星、俯视原子的时代，这种案例将变得越来越普遍。

LCLS 仪器局部

到目前为止，Coffee 的团队已经能够在 10-20 分钟内重新训练一个自动编码器模型，每秒可进行 10 万次推理。

Coffee 表示：“我们已经进入到阿秒脉冲领域，我可以看着电子泡来回晃动。”他目前是 SLAC AI 计划的核心成员。

扩大 AI 领域的合作

Coffee 团队的下一个目标更加远大。

Coffee 在制作分子电影时所获得的数据将与来自阿贡实验室超高分辨率静态相机 Advanced Proton Source 的数据实现安全共享。

Coffee 表示：“ 我们可以使用安全的联合机器学习将这两个数据集整合成一个强大的共享 Transfomer 模型。”目前他正在与多家组织一起努力实现这一目标。

Coffee 在“放映室”中，他的下一部分子电影将在这里首映。

该 Transfomer 模型将使科学家能够为许多数据匮乏的应用生成合成数据，比如对聚变反应堆的研究。

这项科学工作类似于医疗领域的联邦学习，它们的目标都是为各自领域构建强大的 AI 模型，同时保护数据隐私和安全。

Coffee 表示：“我们知道用许多语言训练出的大型语言模型可以提供最好的结果。所以我们想在科学领域做到这一点，通过让模型从不同的角度看待相同的事物来创造出更好的模型。”

量子科学的前景

科学家 Coffee 解释说，他所研究的原子力可能会驱动未来的计算机发展。

他表示：“想象一下当一堆电子泡都处于相同的量子状态，它会是一个超导体。当我在底部添加一个电子时，这个电子会因为没有阻力而瞬间跳到顶部。”

这个概念在量子计算中被称为纠缠，指的是即便两个粒子位于地球的两端也可以同步切换状态。

这将使 Coffee 等研究者能够在强大的仪器（如 LCLS II）和远程 HPC 中心间建立即时连接，实时训练出强大的 AI 模型。

Coffee 预见到他的实验将超越现有的计算机，届时将需要替代架构和 AI。这个宏伟的蓝图让他感到兴奋不已。

“我喜欢量子力学的反直觉性，尤其是当它生产出了人类可以应用的真实、可测量的结果时。这是趣味所在。”

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