HPC und KI in den Geisteswissenschaften

10.01.2024

Welche Fachcommunities könnten von High-Performance Computing, High-Performance Data Analytics und Künstlicher Intelligenz profitieren? EuroHPC Joint Undertaking möchte einen besseren Überblick gewinnen.

Die europäische Initiative EuroHPC Joint Undertaking möchte einen besseren Überblick über die Fachcommunities in den Geistes- und Sozialwissenschaften erhalten, die von High-Performance Computing (HPC), High-Performance Data Analytics (HPDA) und Künstlicher Intelligenz (KI) profitieren könnten, um die Zusammenarbeit mit diesen Fachbereichen zu stärken.

Die EuroHPC JU fördert im Rahmen von Horizon Europe und Digital Europe Verbundprojekte und stellt zum anderen auch selbst Rechenpower durch ein Netzwerk von EuroHPC Supercomputern zur Verfügung.

Aktuell erstellt das Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS, Kontaktperson: Natalie Lewandowski) eine Liste mit Fachrichtungen und Subfachrichtungen samt Beispielproblemen oder Datenarten, um die Vielfalt der potenziellen Anwendungen zu erfassen. Je vielfältiger diese Liste, desto besser, da die Communities, die jetzt auf die Liste kommen, auch in zukünftigen Calls for proposals berücksichtigt werden können.

Im April 2024 wird damit verbunden auch das erste hybride Get together der Geistes- und Sozialwissenschaften mit HPC-Expert:innen stattfinden (ko-organisiert von der EuroHPC JU und dem Projekt EuroCC 2/HLRS), zu dem auch alle Interessierten vollkommen unabhängig von ihrem HPC-Kenntnisstand herzlich eingeladen sind.

Wer in der Forschung von zusätzlicher Rechenpower profitieren könnte oder Ideen für zukünftige Projekte hat, möge das Anwendungsbeispiel stichwortartig in folgendes Formular eintragen:
https://forms.gle/2Pw6AhWFgqqjvUbc8

Falls ihr unsicher seid, ob HPC für Euch relevant sein könnte, können Euch die folgenden Fragen als Orientierung dienen:

  • Habt Ihr/Hattet Ihr schon einmal eine Datenmenge, die für eine Analyse zu groß war bzw. auf den Euch zur Verfügung stehenden Systemen sehr lange lief/laufen würde?
  • Hättet Ihr durch eine kürzere Auswertungszeit einen Vorteil erlangt (z.B. mehr Modelle rechnen lassen können, die zu besseren/genaueren Ergebnissen geführt hätten)?
  • Gibt es Experimente/Studien/Daten, die man simulieren könnte, anstelle sie zu testen oder zusätzlich zu einem Experiment, das man schon durchgeführt hat simulieren lassen möchte (z.B. Probandenmodelle, Verhalten). Wenn ja, gibt es bereits Trainingsdaten für solche Szenarien? Oder: wolltet Ihr schon immer etwas simulieren (lassen), aber die Programmiersprache, die Ihr kennt, ist nicht dafür geeignet/die Rechenpower, die man bräuchte, wäre zu groß und ist auf einem kleineren Rechensystem (normaler Laptop, Server) nicht zu bewältigen?
  • Ein Szenario: "Ich habe genug Daten und eine spannende Forschungsfrage, die ich sehr gerne über einen Supercomputer laufen lassen würde, aber ich habe selbst kein Wissen zu HPC, HPDA und KI und kann keine (passenden) Programmiersprachen und bräuchte eine:n Expert:in, der/m ich meine Daten zeige und er/sie mir dabei hilft, das auf den Supercomputer zu bekommen und auszuwerten".
  • Habt Ihr Ergebnisse (oder Daten, die zu Ergebnissen führen), die Ihr anschaulich visualisieren/rendern möchtet (z.B. in 3D)?
  • Habt Ihr Daten/Analyseideen, die Euch zu groß vorkommen für Euren Institutsrechner, aber Ihr seid Euch nicht sicher, ob das wirklich HPC-tauglich ist? (Antwort in 99% der Fälle: Ja, ist es.)
  • Würde KI in Eurem Fachgebiet helfen, Forschungsfragen zu beantworten?

Quelle: DHd-Mailingliste.

Die Universität Wien ist Teil von EuroCC Austria, dem nationalen Kompetenzzentrum für Supercomputing, Big Data und Künstliche Intelligenz, und an der erwähnten Kooperation EuroCC 2 beteiligt.