DeepSpeed4Science Initiative: Enabling Large-Scale Scientific Discovery through Sophisticated AI System Technologies

DeepSpeed4Science Initiative: Enabling Large-Scale Scientific Discovery through Sophisticated AI System Technologies

1. 本研究の学術的背景は、ディープラーニングが自然科学を革命化し、自然現象のモデル化と予測能力を強化する可能性があることで、学術的「問い」は、科学的発見を加速するために、普遍的な大規模言語モデルの加速に対する一般的な技術的アプローチを超えて、それぞれの複雑さに対応したAIシステム技術をどのように作り上げていくのかということです。

2. 本研究の目的は、DeepSpeed4Scienceという新しいイニシアチブを通じて、AIシステム技術の革新を通じてユニークな能力を構築し、専門家が今日の科学の最大の謎を解き明かすのを助けることです。その学術的独自性と創造性は、一般的な大規模言語モデルを加速させるための一般的な技術的アプローチを超えて、科学的発見を加速させるために、AIシステム技術をカスタマイズして作成する能力にあります。

3. 本研究の着想は、ディープラーニングが化学物質の開発から再生可能エネルギーまで、さまざまな分野で大きな進歩をもたらす可能性があるという予想から生まれました。関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは、ドメイン専門家が今日の最大の科学の謎を解き明かす助けとなるようなAIシステム技術の革新を推進することです。

4. 本研究では、DeepSpeed4Scienceが構造生物学研究において二つの重要なシステムの問題を解決する方法を紹介しました。具体的には、1つ目は、Evoformer中心のタンパク質構造予測モデルのスケーリングのためのメモリ爆発問題を排除すること、2つ目は、パンデミックを引き起こすウイルスの進化の風景をよりよく理解するために、非常に長いシーケンスのサポートを可能にすることです。

5. 本研究の有効性は、具体的な問題での成功事例を通じて検証されています。具体的には、メモリ負荷の解消と長いシーケンスの読み込みを可能にするというシステムの問題を解決しています。