Сегодня гонка вооружений между странами сосредоточена на мощностях суперкомпьютеров. Первые супервычислительные мощности появились в США и Японии на базе университетов и национальных лабораторий. Согласно рейтингу топ-500 до сих пор США являются лидером по количеству и мощностям суперкомпьютеров. Казахстан также пополняет свои ресурсы. Новая система появилась в NazarbayevUniversity, который приобрел суперкомпьютер последнего поколения NVIDIA H100.

Ранее NU уже приобретал 8 GPU-серверы NVIDIA H100 (64 чипа) и сопутствующее оборудование. Эти серверы позволили обеспечить разработку и развитие национальной большой языковой модели Kaz LLM, которой сегодня уже пользуются в государственных структурах, системе образования и бизнесе. Однако систему нужно периодически обновлять. На сегодня суперкомпьютерный кластер NU успешно функционирует и используется казахстанскими учеными с загрузкой свыше 95%, на “машинах” выполнено более 2000 вычислительных задач в сфере искусственного интеллекта.
Новая вычислительная система в 40 раз мощнее предыдущих аналогов, отличается высокой плотностью вычислений и эффективностью благодаря прямому жидкостному охлаждению. Комплекс назвали Іргетас, что означает фундамент, закладывая в это сакральный смысл фундаментальности науки. Для исследователей  NU новая разработка является долгожданной, поскольку ученые рассчитывают решать сложные задачи благодаря использованию искусственного интеллекта и мощностей суперкомпьютера.

К примеру, исследователи во главе с доктором Азаматом Ешмухаметовым совершили прорыв в робототехнике, создав не требующий математики и управляемый искусственным интеллектом метод управления роботами tensegrity. Тенсегрити (сокращение от “целостность при растяжении”) – это принцип конструкции, при котором жесткие стержни подвешиваются на месте с помощью сети натянутых тросов, создавая легкие, гибкие и удивительно прочные конструкции.

“Хотя это делает роботов tensegrity устойчивыми и энергоэффективными, они также, как известно, с трудом поддаются управлению с помощью традиционных уравнений. Заменив сложную математику подходом машинного обучения, основанным на данных, команда разработчиков позволила роботам tensegrity адаптироваться и двигаться более плавно в реальных условиях”, – отмечает Азамат Ешмухаметов.

Исследование ученых, недавно опубликованное в авторитетном научном издании RoboticsandAutonomousSystems, открывает новые возможности для использования этих гибких роботов в космических полетах, при ликвидации последствий стихийных бедствий и в других средах, где традиционные конструкции не работают.

Еще один пример использования суперкомпьютеров и искусственного интеллекта – повышение эффективности использования чистой энергии и зеленой химии.

Профессор Нуршат Нураже объединяет искусственный интеллект и лабораторные эксперименты. В проекте “Зеленый водород” его команда использует экспериментальные данные и моделирование с помощью ИИ для прогнозирования и разработки более эффективных фотокатализаторов – ключевых материалов, которые могут обеспечить более чистое производство водорода. В рамках другого проекта, направленного на переработку биомассы, искусственный интеллект помогает исследователям разрабатывать высокоэффективные эксперименты, которые превращают природные отходы в ценные химические вещества и лекарства. Чтобы поддержать эти усилия, профессор Нураже создал в своей лаборатории команду теоретического моделирования, которая занимается использованием искусственного интеллекта в качестве мощного инструмента для руководства экспериментами и улучшения результатов. Как видно, благодаря суперкомпьютеру и искусственному интеллекту ученые могут решать научные задачи, которые помогают находить практические решения для устойчивого развития страны.

Сегодня суперкомпьютер Іргетас становится не просто инструментом для сложных вычислений – он превращается в платформу для сотрудничества ученых, инженеров и новаторов по всей стране. В перспективе он может стать основой для создания полноценной экосистемы, объединяющей ведущие университеты, научные центры и индустриальных партнеров. Такой подход позволит ускорить развитие критически важных направлений – от биотехнологий до климатического моделирования и квантовых вычислений.