Za sztuczną inteligencją, z której coraz więcej osób korzysta na co dzień, stoją ogromne superkomputery. Europa i Japonia chcą rozwijać je wspólnie: w projekcie HANAMI naukowcy z obu stron sprawdzają, jak uzyskać te same, wiarygodne wyniki na różnych maszynach, symulują przepływ powietrza w nosie przed operacją i myślą o własnych chipach dla AI. To opowieść o mocy obliczeniowej, ale też o oprogramowaniu i zaufaniu — a na końcu możesz sprawdzić, czy masz głowę do superkomputerów.
France Boillod-Cerneux z francuskiej Komisji ds. Energii Alternatywnej i Energii Atomowej (CEA) spodziewała się hałasu. Hale superkomputerów zwykle przytłaczają: setki tysięcy procesorów wykonują tam ekstremalnie złożone obliczenia, zużywają ogromne ilości energii, wytwarzają mnóstwo ciepła i mocno szumią. Japoński Fugaku w Kobe zaskoczył ją czymś zupełnie innym.
„W sali z komputerem można było usłyszeć własny głos. To było niesamowite. Zupełnie inaczej niż to, do czego jestem przyzwyczajona” — opowiadała badaczka w rozmowie z Tomem Cassauwersem, autorem tekstu „Europe and Japan push supercomputing boundaries”, opublikowanego 27 maja 2026 r. w magazynie Horizon.
Ta wizyta to dobry punkt wyjścia do historii o tym, jak Europa i Japonia próbują wspólnie budować własne zaplecze obliczeniowe.
Boillod-Cerneux bierze udział w HANAMI — finansowanym przez UE, trzyletnim projekcie badawczym, który wystartował w 2024 r. Pracują w nim naukowcy z CEA, niemieckiego Forschungszentrum Jülich oraz japońskiego RIKEN Center for Computational Science.
Zdaniem badaczki obie strony świetnie się uzupełniają. „Europa i Japonia mają ogromne synergie w obliczeniach wielkiej skali. Dziś Amerykanie dominują w niektórych dziedzinach, na przykład w AI. Europa i Japonia chcą razem zbudować własny ekosystem, który będzie alternatywą” — mówi.
Europa nie zaczyna od zera. Wspólne Przedsięwzięcie w dziedzinie Europejskich Obliczeń Wielkiej Skali (EuroHPC JU) inwestuje miliardy w nowe superkomputery i infrastrukturę dla sztucznej inteligencji. Jednym z efektów jest JUPITER w Forschungszentrum Jülich — pierwszy europejski system eksaskalowy, który wykonuje ponad trylion, czyli miliard miliardów, obliczeń na sekundę.
Po japońskiej stronie jednym z kluczowych uczestników jest Kengo Nakajima, wicedyrektor RIKEN Center for Computational Science w Kobe i profesor Uniwersytetu Tokijskiego. Jak podkreśla, oba regiony mają ze sobą bardzo wiele wspólnego.
„Japonia i Europa są bardzo podobne, jeśli chodzi o badania nad obliczeniami wielkiej skali. Obie mają długie tradycje w badaniach klimatu i w superkomputerach. Dzięki wieloletniej współpracy możemy się od siebie wiele nauczyć” — mówi Nakajima.
Ta współpraca nabrała tempa pod koniec 2025 r., gdy wynegocjowano stowarzyszenie Japonii z programem Horyzont Europa.
Choć superkomputery robią wrażenie rozmiarem, w HANAMI sporo pracy dotyczy czegoś mniej widowiskowego: zaufania do wyników. Każda maszyna jest zbudowana inaczej, a naukowcy muszą mieć pewność, że symulacja daje spójne rezultaty niezależnie od tego, gdzie ją uruchomiono.
„Przyglądamy się powtarzalności wyników. Musimy mieć pewność, że pozostają spójne, nawet jeśli zostały uzyskane na różnych superkomputerach” — wyjaśnia Boillod-Cerneux. I dodaje: „Sprzęt może robić wrażenie, ale duża część naszej pracy dotyczy oprogramowania. Chodzi o optymalizację aplikacji naukowych tak, by działały wydajnie na tych bardzo złożonych systemach”.
Projekt obejmuje kilka obszarów zastosowań:
Przykład medyczny dobrze pokazuje, po co to wszystko. Symulacje przepływu w nosie mają pomagać chirurgom w przygotowaniu do zabiegów i potencjalnie ograniczać ryzyko powikłań u pacjentów. Żeby lekarz mógł zaufać takiemu modelowi, wynik musi być wiarygodny bez względu na to, na którym komputerze go policzono.
Sztuczna inteligencja sprawiła, że temat superkomputerów przestał być abstrakcją. „AI sprawiła, że to, czym się zajmujemy, stało się dla ludzi dużo bardziej namacalne. Coraz więcej osób korzysta z AI na co dzień, a superkomputery dostarczają dużej części mocy obliczeniowej, która za nią stoi” — mówi Boillod-Cerneux.
Kiedy więc ktoś sięga po narzędzie AI przy nauce czy w pracy, za kulisami często pracuje taka infrastruktura.
Boom na AI zmienia też rynek sprzętu. „Szybki rozwój AI przekształca rynek chipów do obliczeń wielkiej skali. Jestem przekonana, że Europa i Japonia mogą rozwinąć własny ekosystem chipów i oprogramowania. Europa ma talenty i wiedzę, by pozostać niezależną, ale to zajmie trochę czasu. Kluczowe są partnerstwa z takimi krajami jak Japonia” — uważa badaczka.
W październiku 2025 r. Komisja Europejska przedstawiła Europejską strategię na rzecz sztucznej inteligencji w nauce, która ma zachęcać do odpowiedzialnego wykorzystania AI w badaniach. Nakajima widzi tu kolejny krok: „Myślę, że następny etap naszej współpracy z Europą powinien bardziej skupić się na AI dla nauki. Musimy połączyć naszą wiedzę, żeby nawzajem popychać się do przodu”.
Artykuł powstał na podstawie tekstu opublikowanego w Horizon, magazynie badań i innowacji UE (licencja CC BY 4.0).
Europejsko-japoński projekt HANAMI pokazuje, że wyścig superkomputerów to nie tylko coraz potężniejszy sprzęt. Równie ważne jest oprogramowanie, które działa wydajnie na różnych maszynach, i wyniki, którym można ufać — w prognozach klimatu, badaniach materiałów czy przygotowaniach do operacji. W tle toczy się gra o niezależność technologiczną: o własne chipy, własne oprogramowanie i moc obliczeniową dla AI. Kierunek na kolejne lata wskazuje Kengo Nakajima: AI dla nauki.
5 pytań · minuta
poleca:
