Kategória: Všeobecné

Nie je dôvod sa báť

Superpočítač si môžete predstaviť ako veľmi výkonný počítač s tisíckami mozgov, ktoré pracujú spoločne. Nenachádza sa vo vašej kancelárii a nesvieti vám pod nohami — ukrytý je v špecializovanom dátovom centre a vy ho ovládate pohodlne cez webový prehliadač.

Jednoducho si pripravíte úlohu a odošlete ju do systému. Kým sa superpočítač pustí do práce, vy môžete pokojne piť kávu. O pár minút či hodín dostanete výsledky, ktoré by váš notebook počítal celé týždne — alebo by ich vôbec nezvládol.

Komu môže pomôcť?

• študentom, ktorí spracúvajú veľké množstvo dát
• vedcom testujúcim nové algoritmy umelej inteligencie
• meteorológom pri predpovediach počasia
• dizajnérom a inžinierom pri simuláciách a vývoji
• lekárom a biológom pracujúcim s genómami či zdravotnými dátami
• malým inovatívnym firmám bez vlastnej výpočtovej techniky

A mnoho ďalších oblastí čaká, kým sa ich niekto odváži preskúmať.

Prečo je to dôležité?

Potrebujeme nový impulz v inováciách. Máme múdrych ľudí, odvážne nápady a teraz aj nástroj, ktorý šetrí čas, peniaze a otvára cestu k svetovým výsledkom. Superpočítač je tu preto, aby zrýchlil vedecký pokrok aj rozvoj ekonomiky.

Už čoskoro prvý webinár

Autori manuálu chystajú praktický webinár určený úplným začiatočníkom. Ukážeme, že prístup k supervýpočtom zvládne doslova každý, kto sa nebojí nových možností. Cieľom je prebudiť zvedavosť a zbúrať bariéry medzi technológiou a jej používateľmi.

Používateľský manuál

Výzva: Rozpoznať, či je tkanivo napadnuté baktériami, nie je vždy jednoduché. V raných štádiách infekcie sa rozdiely medzi zdravými a poškodenými bunkami často nedajú zachytiť ani pod mikroskopom. Klasické biochemické testy síce dokážu potvrdiť prítomnosť baktérií, no zvyčajne sú časovo náročné a vyžadujú odber vzoriek.

Riešenie: Aby bolo možné identifikovať jemné rozdiely medzi zdravým a infikovaným tkanivom, výskumníci sa rozhodli prepojiť experimentálne merania s pokročilým spracovaním dát. Ramanove spektrá získané z rôznych hĺbok a oblastí tkaniva obsahovali obrovské množstvo informácií, ktoré nebolo možné spoľahlivo vyhodnotiť bežnými vizuálnymi metódami.

Vedci preto chceli overiť, či touto metódou možno spoľahlivo rozlíšiť zdravé tkanivo od tkaniva infikovaného baktériou Staphylococcus aureus, ktorá patrí medzi najčastejších pôvodcov zápalov kože a slizníc. Zároveň sa výskumníci zamerali na sledovanie účinnosti fotodynamickej liečby – experimentálnej terapie založenej na uhlíkových kvantových bodkách, ktoré po osvietení modrým viditeľným svetlom ničia baktérie bez poškodenia zdravých buniek.

Využitie HPC infraštruktúry

Tím využil matematickú analýzu založenú na euklidovskom kosínuse zo štvorcov prvých diferencovaných hodnôt, ktorá umožňuje porovnávať podobnosť medzi spektrami po ich transformácii. Táto metóda eliminuje vplyv pozadia, zvýrazňuje chemické zmeny v štruktúre tkaniva a umožňuje presne identifikovať rozdiely spôsobené prítomnosťou baktérií alebo účinkom liečby.

Na spracovanie rozsiahlych datasetov boli využité výpočtové kapacity superpočítača. Vďaka paralelnému spracovaniu dát bolo možné rýchlo analyzovať stovky meraní z rôznych vrstiev tkaniva a vizualizovať ich podobnosť v prehľadnej matici výsledkov. Takýto prístup by bol pri manuálnom vyhodnocovaní prakticky nemožný.

Riešenie vzniklo vďaka úzkej spolupráci odborníkov z viacerých disciplín – biológie, fyziky, materiálového výskumu aj výpočtovej vedy. Rekonštituované tkanivá pokožky boli zabezpečené laboratóriami SK-NETVAL na Ústave experimentálnej farmakológie a toxikológie, Centra experimentálnej medicíny SAV, v.v.i. ktoré vykonalo aj expozíciu testovaným látkam. Fotodynamická liečba bola aplikovaná tímom z Ústavu polymérov SAV, v.v.i. a Ramanove dáta boli namerané na Fyzikálnom ústave SAV, v.v.i. v spolupráci s Centrom pre využitie pokročilých materiálov.

Výsledky

Analýza spektrálnych dát ukázala, že medzi zdravým a infikovaným tkanivom existujú výrazné chemické rozdiely, ktoré možno zachytiť pomocou Ramanovej mikroskopie. Vzorky infikované baktériou Staphylococcus aureus vykazovali odlišné spektrálne charakteristiky vo všetkých skúmaných hĺbkach.

Zvlášť zaujímavé boli výsledky u vzoriek, ktoré prešli fotodynamickou liečbou. Po aplikácii uhlíkových kvantových bodov a následnej aktivácii modrým svetlom sa chemické spektrá výrazne priblížili k hodnotám zdravého tkaniva. To naznačuje, že liečba účinne potláča bakteriálnu infekciu bez poškodenia samotných buniek.

Použitý algoritmus sa ukázal ako spoľahlivý a rýchly nástroj na porovnávanie spektrálnych dát. Vďaka jeho implementácii v HPC prostredí bolo možné spracovať veľké množstvo meraní automaticky a vyhodnotiť výsledky objektívne, bez subjektívneho zásahu výskumníka.

Dopad a potenciál do budúcnosti

Projekt priniesol nové poznatky o možnostiach využitia svetla a dátovej analýzy v medicínskej diagnostike. Ukázal, že spojenie Ramanovej mikroskopie s výpočtovými metódami umožňuje nielen identifikovať bakteriálnu infekciu v tkanive, ale aj sledovať účinnosť liečby v reálnom čase.

V budúcnosti môže tento prístup nájsť uplatnenie pri vývoji nových antibakteriálnych terapií či pri predklinickom testovaní liečiv, kde je potrebné rýchlo a presne zhodnotiť zmeny v štruktúre tkaniva bez invazívnych zásahov. Výskumný tím zároveň plánuje rozšíriť metodiku na iné typy baktérií a tkanív a využiť výkon superpočítača aj na testovanie pokročilých algoritmov umelej inteligencie, ktoré by mohli analýzu ešte viac zautomatizovať.

Projekt je dôkazom, že prepojenie biomedicíny, fyziky, materiálového výskumu a výpočtovej vedy otvára nové možnosti pre diagnostiku a liečbu chorôb.
Slovenské výskumné tímy tak nielen potvrdzujú svoju odbornú úroveň, ale aj prispievajú k posunu hraníc modernej medicíny.

Výzva: Vodík sa čoraz viac vníma ako „palivo budúcnosti“ – bez uhlíka, čistý a využiteľný v priemysle, energetike aj doprave. Aby sa však stal skutočne dostupným, je potrebné ho vyrábať lacnejšie a efektívnejšie. Tradične sa na to používajú drahé kovy ako platina, no tie nie sú vhodné pre masové nasadenie. Vedci preto hľadajú nové materiály, ktoré dokážu katalyzovať (urýchľovať) reakciu, pri ktorej sa vodík uvoľňuje z vody.

Riešenie: Tím vedkýň z Ústavu chemických vied Univerzity Pavla Jozefa Šafárika v Košiciach a Ústavu materiálového výskumu Slovenskej akadémie vied sa zameral na molybdén-fosfid (MoP) – lacný a dostupný materiál s potenciálom nahradiť drahé kovy. Skúmali, ako MoP funguje v rôznych prostrediach – od kyslých až po zásadité – a prečo dokáže udržať svoju účinnosť.

Na to nestačilo len laboratórium. Reakcie na povrchu katalyzátora sú totiž extrémne rýchle a prebiehajú na úrovni atómov. Aby sa im porozumelo, bolo potrebné prepojiť experimenty s výpočtami na superpočítači.

Využitie HPC infraštruktúry

Spolupráca s NSCC Slovakia a využitie superpočítača umožnilo vedkyniam vytvoriť počítačové modely katalyzátora a simulovať, čo sa deje, keď sa na jeho povrch viaže vodík. 

Vďaka HPC sa podarilo:

• odhaliť mechanizmus reakcie – ako sa atómy vodíka správajú na povrchu MoP,
• overiť stabilitu materiálu v rôznych prostrediach,
• predpovedať možnosti vylepšenia katalyzátora ešte pred tým, ako sa vyrobí v laboratóriu.

Dopad

Výsledok je dôležitý z viacerých dôvodov:

• MoP je lacnejší a dostupnejší než platina, čo môže znížiť cenu výroby vodíka.
• Materiál funguje v širokom spektre prostredí, čo znamená, že by mohol byť nasadený v rôznych typoch elektrolyzérov po celom svete.
• Kombinácia experimentu a HPC simulácií šetrí čas aj náklady – vedci vedia rýchlejšie vybrať najlepšie riešenia.

Tento výskum ukazuje, že HPC nie je len pre fyzikov či informatikov, ale dokáže pomôcť aj v oblasti zelenej energetiky. Vďaka výpočtovej sile superpočítača, slovenské vedkyne prispeli k svetovému poznaniu o ekologickej výrobe vodíka a otvorili cestu k novým technológiám, ktoré môžu mať priamy vplyv na energetickú nezávislosť a udržateľnosť.

A study of the mechanism of the hydrogen evolution reaction catalysed by molybdenum phosphide in different media – ScienceDirect

Výzva: Hnedý medveď (Ursus arctos) patrí medzi ikonické, ale aj kontroverzné druhy v našej prírode. Na Slovensku je ich populácia relatívne stabilná, no sledovanie ich pohybu a správania je dôležité pre ochranu prírody aj bezpečnosť ľudí. Tradičné metódy, ako vizuálne pozorovania či stopovanie, sú časovo náročné a často nepresné. Moderné kamerové pasce dokážu zachytiť tisíce záberov z lesa, no ručne ich vyhodnotiť je prakticky nemožné.

Riešenie: Tím výskumníkov z Fakulty prírodných vied a informatiky UKF v Nitre vyvinul systém umelej inteligencie, ktorý sa snaží automaticky rozpoznať, či je na obrázku medveď alebo nie. Použili na to konvolučné neurónové siete (CNN) – rovnaký princíp, na akom funguje napríklad rozpoznávanie tvárí v mobiloch.

Na tréning modelu zozbierali:

• 4 974 obrázkov s medveďom
• 656 obrázkov bez medveďa (iné zvieratá alebo prázdny les)

Dáta poskytla Slovenská poľovnícka komora, Národná zoologická záhrada v Bojniciach a Štátna ochrana prírody SR.

Využitie HPC infraštruktúry: Tréning umelej inteligencie na takýchto dátach je mimoriadne výpočtovo náročný. Vyžaduje opakované spracovanie tisícov obrázkov vo vysokom rozlíšení (512×512 px), ladenie parametrov a skúšanie rôznych architektúr modelov.

Bežný počítač by na tento proces potreboval týždne. Vďaka superpočítaču a NSCC Slovakia  bolo možné:

• natrénovať modely za niekoľko hodín až dní,
• porovnať viacero prístupov (ResNet, MobileNet, YOLOv8/v10),
• analyzovať slabé miesta modelu a vizualizovať, čo sa „naučil“.

HPC umožnilo vedcom experimentovať rýchlo a efektívne – a teda posunúť sa od základného modelu k metodike použiteľnej aj v budúcnosti.

Výsledky

• Model sa naučil rozpoznávať základné črty medveďa a dosahoval vysokú presnosť počas tréningu (>90 %)
• V reálnych podmienkach (nočné zábery, šum, pohyb kamery) však presnosť zatiaľ nestačí na nasadenie v teréne

Dopad a budúcnosť: Aj keď výsledky nie sú zatiaľ dokonalé, výskum ukazuje, že umelá inteligencia má veľký potenciál v ochrane prírody. Automatická analýza kamerových pascí by v budúcnosti mohla:

• pomôcť monitorovať početnosť a pohyb medveďov
• znížiť riziko konfliktov s ľuďmi
• ušetriť vedcom stovky hodín manuálnej práce

Ďalší krok je doplnenie datasetu a využitie syntetických dát – teda počítačom generovaných obrázkov, ktoré rozšíria tréningovú databázu. Aj tu bude superpočítač kľúčový, keďže generovanie a spracovanie takýchto dát je opäť náročné.

Vďaka superpočítaču sa slovenským vedcom podarilo vybudovať prvý krok k systému, ktorý môže v budúcnosti uľahčiť monitorovanie medveďa hnedého – druhu, ktorý je súčasťou slovenskej prírody aj kultúrneho dedičstva.