NAIRR科学计划获NVIDIA AI基础设施支持，推动700余项科研项目

事件概述

美国国家科学基金会（NSF）的NAIRR（国家人工智能研究资源）试点项目运行两年来，依托NVIDIA提供的AI基础设施，已支持超过700个研究项目，覆盖蛋白质预测、传染病爆发管理等领域。NVIDIA通过云资源为研究人员提供至少4个DGX节点的专属访问权限（至少一个月），并提供技术支持和DGX参考架构，显著缩短了工作流程时间，推动了医疗、农业、能源等行业的技术突破。

核心项目

1. Polymathic AI的流体模拟与基础模型

由Flatiron研究所、剑桥大学、劳伦斯伯克利国家实验室等组成的Polymathic AI合作联盟，借助NVIDIA GPU和NVLink互连技术，构建了大规模流体模拟数据集“Well”，并训练出迄今最大、最通用的流体行为基础模型Walrus。该模型及其数据、代码和预训练权重已公开。研究团队计划进一步探索扩展定律，加速科学应用基础模型的开发。

2. 密歇根大学的能源存储融合模型

密歇根大学研究人员在航空航天工程系教授Venkat Viswanathan领导下，开发了模型融合框架，将分子AI模型与大语言模型结合。其分子基础模型家族MIST（基于SMILES的分子洞察Transformer）通过新分词器Smirk更好捕捉分子结构信息，在电化学、量子化学等领域的400余项结构-性质关系微调中达到或超越现有最优性能。MIST基于NAIRR分配的40-GPU NVIDIA DGX集群和ALCF Polaris集群的20万GPU小时开发，使用NVIDIA NGC PyTorch容器实现可复现的GPU加速开发。融合后的框架使量子化学计算更易用，加速了交通电气化（如重型卡车和航空）所需的储能材料设计。

3. 波士顿大学的传染病检测AI管道BEACON

波士顿大学Hariri计算研究所与新兴传染病中心利用NVIDIA加速计算训练大语言模型，支持名为BEACON（生物威胁涌现、分析与通信网络）的疫情监测项目。模型基于大量传染病文献和优先病原体文档训练，可分析全球在线发布的新兴疾病爆发信息，提取特征用于分类和优先级排序。BEACON整合HealthMap、新闻、社交媒体、专家意见等多种信号，快速生成疫情报告。据Hariri研究所所长Ioannis Paschalidis介绍，此前专家编写报告需数小时，现在约两分钟即可完成。该模型已被国际医生、政府机构和研究人员用于快速识别和治疗传染病。

更广泛影响

除上述项目外，哈佛大学、斯坦福大学、科罗拉多州立大学等高校也在NAIRR和NVIDIA支持下取得科学突破。AI与加速计算的广泛普及使更安全、更健康的创新成果更加触手可及。