Vom Agrarsektor und Wetterbericht bis zur personalisierten Medizin HPC und KI können die Herausforderungen von morgen bewältigen

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Künstliche Intelligenz und Machine Learning helfen Forschern dabei, einige der größten Probleme der Menschheit zu lösen, von Krebs bis hin zum Klimawandel. HPC-Systeme bieten dafür die notwendige Rechenleistung. Wie es möglich ist, die Menschheit in den kommenden Jahrzehnten zu ernähren, oder wie ein menschliches Gehirn Bewusstsein erzeugt, wird in diesem Bereich aktuell diskutiert.

Beim Anblick von Nutzpflanzen auf dem Feld oder aufziehenden Gewitterwolken kommen einem eher kaum Künstliche Intelligenz oder Racks mit Hochleistungsrechenknoten in den Sinn. Die Fortschritte bei der Vorhersage extremer Wetterbedingungen und der Ertragssteigerung der Ernten sind aber nur zwei Beispiele dafür, wie High-Performance-Computing (HPC) die Forschung in den Bereichen von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) voranbringt und somit Leben verändern und retten kann.

Viele Nutzpflanzen, auf die wir angewiesen sind, werden in den kommenden Jahrzehnten durch den Klimawandel beeinträchtigt werden. Eine kürzlich durchgeführte Studie („Climate change is already affecting global food production -- unequally“ hat ergeben, dass die Erträge der zehn weltweit wichtigsten Nahrungspflanzen bereits jetzt zurückgehen. Gerade Länder mit einer unsicheren Nahrungsmittelversorgung werden darunter leiden.

Um dieser Entwicklung entgegenzuwirken, müsste die Nahrungsmittelproduktion um 50 Prozent gesteigert oder der Verbrauch von Nahrungsmitteln, gerade zum Beispiel in Bezug auf den hohen Fleischkonsum und dessen schlechte Umweltbilanz, drastisch reduziert werden – am effektivsten wäre aber wohl eine kombinierte Lösung.

Zunehmendes Sachverständnis

KI und HPC können hier helfen, um Potentiale in beide Richtungen aufzudecken. Monitoring, Analysen und Prognosen können durch immer mehr Daten und mit Hilfe von immer mehr Rechenleistung in kürzester Zeit durchgeführt werden und liefern so Modelle, um Energie und Nahrungsmittel einzusparen. Gleichzeitig ist es für Forscher, die neue, effizientere Methoden für den Anbau von Nahrungsmitteln entwickeln, ein Wettlauf gegen die Zeit.

Gegenwärtig ist die weltweite Nahrungsmittelproduktion höher als der Bedarf der Menschheit, aber in nicht allzu ferner Zukunft könnte dies nicht mehr der Fall sein. Um dieses Problem nachvollziehen zu können, sind enorme Datenmengen erforderlich, die aus verschiedenen Quellen wie hochauflösenden Satellitenbildern und Wetterdaten gewonnen werden. Für die anschließende Datenverarbeitung ist eine KI mit einer extrem leistungsfähigen Computerinfrastruktur als Unterstützung erforderlich.

Mit einem konkreten Anwendungsszenario für KI und HPC im Agrarbereich beschäftigt sich unter anderem Ranga Raju Vatsavai, Professor für Informatik an der North Carolina State University, und sein Team. Um hochmoderne, raumbezogene Bildanalysen durchzuführen, welche die Zukunft von Anbauflächen abbilden, wird ein HPC-Cluster von Lenovo und KI-Softwarte-Tools wie der „Lico AI“ Plattform eingesetzt. Künftig werden in Getreidefeldern eingebettete Sensoren Feuchtigkeit und Wetterbedingungen messen, um ein besseres Verständnis über die konkreten Herausforderungen im Bereich der Nahrungsmittelproduktion zu erlangen.

Im Winde verweht

Im Zuge der Erderwärmung werden extreme Wetterereignisse, wie Dürren und Waldbrände, auf fast allen Kontinenten immer häufiger, so der Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). Die Vorhersage solcher Wetterereignisse wird dementsprechend immer wichtiger, was allerdings viel komplexer ist als eine Vorhersage, ob es morgen regnen wird.

Die Leistungsfähigkeit von HPC und künstlicher Intelligenz ermöglicht Institutionen auf der ganzen Welt, Simulationen mit noch nie dagewesener Präzision durchzuführen und so extreme Wetterereignisse vorherzusagen, bevor sie eintreten. Das Malaysian Meteorological Department (MMD) lieferte bislang beispielsweise dreitägige Vorhersagen mit einer 3-Kilometer-Auflösung. Nach dem Einsatz eines Lenovo High Performance Computing (HPC)-Systems liefert es nun Vorhersagen für bis zu sieben Tage bei einer 1-Kilometer-Auflösung.

Leben retten

Künstliche Intelligenz hat auch bei der Bewältigung der Covid-19-Pandemie zu vielen Durchbrüchen verholfen, beispielsweise der schnelleren Genomsequenzierung neuer Stämme oder der Entwicklung von Impfstoffen. Doch in Zukunft könnte KI in Kombination mit HPC den Weg für noch wichtigere medizinische Fortschritte ebnen, indem sie Krebsdiagnosen beschleunigt, Blindheit bekämpft und einen individuellen Ansatz bei der medizinischen Behandlung ermöglicht.

Forscher des Barcelona Supercomputing Center haben ein KI-Modell entwickelt und trainiert, das Netzhauterkrankungen in weniger als zehn Minuten erkennen kann. Ein anderes Beispiel wäre das HPC-gestützte GOAST (Genomics Optimization and Scalability Tool) von Lenovo, das die Sequenzierung eines ganzen menschlichen Genoms von 150 bis160 Stunden auf nur 18 Minuten beschleunigt.

Diese Daten könnten der Schlüssel zu einer neuen Ära der personalisierten Medizin sein, in der Behandlungen genetisch auf den einzelnen Patienten zugeschnitten werden, wobei KI die notwendigen Erkenntnisse liefert, um mit den Krankheiten umzugehen. Das Alan Turing Institut beschreibt dies als die „Zukunft der Medizin“. Und High Performance Computing wird eine tragende Rolle dabei spielen.

* Andreas Thomasch ist Director HPC & AI DACH, France, UKI bei Lenovo.

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