日前,“天河医学人工智能平台”在2018中国医学人工智能大会上首次发布。作为全球算力最强的“大脑”之一,天河超算一直在努力与产业融合,谋求接地气儿的实际应用。
文/记者 李荔 编辑/刘昭
新媒体编辑/吕冰心
采访专家:
康波(国家超级计算天津中心博士)

石油勘探数据的快速处理、汽车模具的质量检测、船体表面维护检测、糖尿病视网膜病变等级判别……基于世界上最快的超级计算机技术研发的“天河医学人工智能平台”,正逐步渗透到人们的实际应用当中,不断为国家甚至个人提供智能支撑。
超算与人工智能的融合将会带来哪些变革?性能卓越的超算“天河”如何实现既好看又好用?9月23日,国家超级计算天津中心联合中科院计算所共同发布了最新的“天河医学人工智能平台”,就是超算的重要应用成果之一。
♢♢♢“算天算地算人”,既好看又中用
从每秒1亿次,到10亿次,再到现在的百亿亿次,中国的超算之路,不断在世界高性能计算领域拥有一席之地。过去40年,超算帮助人们解决了从宇宙天体到蛋白质分子的一些非常复杂的模拟问题,并促使人们更加注重科学研究的深度,向微观深入,向宏观拓展。
在我国,超算被称为从事基础研究、生命科学、基因分析、核能利用、航空航天等高科技领域的机构和企业提供高速运算的超级电脑。百亿亿次超级计算机也称“E级超算”,被公认为“超级计算机界的下一顶皇冠”,它将在解决人类面临的能源危机、污染和气候变化等问题上发挥作用。从某种意义上说,超算帮助人们提升了各方面的能力。
对于超级计算机,很多人的理解就是可以非常快的进行大量的运算。超算到底能干嘛?国家超级计算天津中心康波博士说,在科研上,超算能做三件事:算天算地算人。算天就是可以做天气预报、雾霾预警,航空航天器以及大飞机的模拟研制等;算地就是可以做石油地震勘探、地球系统模拟;算人就是可以做医疗、生物医药、基因测序等。
如今,经过几十年的积累和不断的技术创新,我国所研发性能卓越的“天河”超级计算机“既好看又中用”。国家超级计算天津中心研发的中国首台千万亿次超级计算机,即“天河一号”已经是世界上获得广泛应用的超级计算机代表,每天运行的计算任务超过1400个,用户涵盖油气勘探、高端装备制造、药物研发、雾霾预警预报等领域的重点科研、企业、政府机构近1600家。
今年7月下旬,“天河三号”E级原型机研制部署完成并通过科技部验收,标志着我国向新一代百亿亿次(E级)超级计算机发起了冲锋。截至目前,30余家合作单位依托“天河三号”原型机,完成了大规模并行应用测试,涉及大飞机、航天器、新型发动机、新型反应堆、电磁仿真、新材料新能源、气候气象、生物医药等领域,取得了一批突破性成果。
其中,在航空航天飞行器领域,开展了100亿级网格规模全尺寸气动仿真,为下一步我国新一代航天装备研发和宽体大飞机设计等打下坚实基础。在数值气象领域,运行1公里级的高分辨率预报,将为台风等突发性天气预警和防灾减灾提供更长效参考。在新材料领域,实现诸多大规模计算处理领域突破,既能满足基础凝聚态物理理论研究的需求,又能满足宏观材料设计和性能计算的需求,为工业领域产业升级和先进制造创新增添新的动力。
据了解,目前“天河一号”的运算能力已经饱和,“天河三号”原型机的作用是为了验证‘天河三号’的技术路线。就目前的进展情况来看,“天河三号”有望在2020年研制成功。预计“天河三号”的运算能力是“天河一号”的200倍,存储规模是“天河一号”的100倍。

▲“天河二号"超级计算系统(图片来源:视觉中国)
♢♢♢超算与人工智能的“融合”渐入佳境
“超算的问世,希望能实实在在地给产业干一些事,给老百姓带来实际的便利或者生活的改善。”
国家《新一代人工智能发展规划》指出,当前经济社会各领域正从数字化、网络化向智能化加速跃升;要建立人工智能超级计算中心、大规模超级智能计算支撑环境。作为人工智能“算力、算法、数据”三要素的聚合中心,国家超级计算天津中心正努力打造人工智能超级计算中心,“天河医学人工智能平台”便是其中的重要组成部分。
事实上,人工智能不仅执行和学习速度比我们快,而且还懂得自我编程、通过数据来建模并自己推理和发现规律。未来二十年,人工智能将成为全球最重要的科技,并成为工业机器人、无人机、无人驾驶、智能陪伴等新兴产业的重要基础。然而,随着人工智能场景模型越来越复杂,所需的数据存储和计算资源也越来越大。数据庞大、门槛高、模型复杂等问题,导致人工智能现在面临的计算挑战越来越大,那么是否有新的计算引擎可解燃眉之急?
世界上最快的超级计算机与人工智能深度融合,就能化解“难题”。康波表示,人工智能有三驾马车,即数据、算法、算力。超算不仅算力“超群”,还具有海量数据的存储和管理能力优势。由此看来,超算占据了人工智能领域里“两驾”马车,且都是超算本身的先天优势。因此人工智能与超算的融合,是一个很自然的事情,也是发展的必然趋势。
康波介绍,他们这次研发的天河医学人工智能平台“集结”了超级计算、云计算和大数据等技术,为人工智能提供算力、算法和数据支撑。借助该平台,用户可轻松将自己的想法转化为智能应用模型,并依托天河超级计算系统的计算能力,使模型成为生产力。点点鼠标,即可形成符合科研和产业应用需求的多维数据分类判别、图像识别、目标检测、语音识别等场景模型。
康波介绍,目前“天河医学人工智能平台”的对象主要针对科研与行业用户,深度学习的小白用户。平台的特色是基于图形交互,高度封装建模、训练、计算资源调度等细节,降低用户使用难度。

▲(图片来自网络)
♢♢♢四步就能完成数据到工具的转变
“现在很多议题高大上,所以我们就想把这个门槛降到最低。”康波说,为了降低使用门槛,他们经过探索研究,最终将平台的相关使用步骤简化为:通过“选数据、定模型、配参数、训练评价”四步完成从数据到工具的转变。未来,“天河医学人工智能平台”的重要目标,就是将人工智能技术变成提高生产力的工具。
康波表示,降低门槛以后,只要有想法,就可以通过这个平台来实现。虽然你可能没有专家做的好,但是通过这个平台,你能得到一个跟你想法相似的工具(智能模块),并把想法应用到提升生产力上。
目前“天河医学人工智能平台”已在汽车模具检修、石油勘探数据处理等方面“大显身手”。天津超算中心针对汽车模具生产、重型装备装配等生产过程中产品质量监控环节的实际应用需求,与企业合作开展智能化应用场景打造,利用深度学习框架实现目标产品识别与质量检测环节智能化,解决以往产品表面涂装材料、重型装备零部件装配等工序依靠肉眼识别与质量检测带来的时间周期长、人力成本高、检测准确度波动等实际问题。
在石油勘探数据处理方面,传统采集资料解释环节需要人员针对上万张剖面进行拾取标注,存在工作量大、时间周期长、人力成本高等问题,天津超算中心针对石油勘探数据处理领域采集资料解释应用需求,采用深度学习方法进行智能化断层辅助拾取,基于神经网络模型实现剖面快速筛查,加快断层拾取速度,为石油勘探采集资料提供智能化辅助。
不仅如此,该平台还主要应用在智能制造、医学影像等。比如医生有很多的病历数据,可各种多模态数据怎样融合,这就需要一个统一的数据接口。天河医学人工智能平台就是把这些数据统一收集起来,并处理成一个成熟的模型。
目前平台上集成了很多常用的、成熟的模型,可根据用户想找的模型对应名称去选择建模。比如对于肺结节的病灶点定位问题,虽然现在已有成熟的医学人工智能算法,但存在的问题是,不同区域或者不同国家的数据并不一样,每个人的特征也不一样,对应的后台数据库也不同。另外南北方、或者高原和非高原地区等等,都会存在很多的差异性。并且以前很多成熟模型,大多都是基于外国人自己的样本和数据做出来的系统。如180斤在国外可能不算肥胖,但是在国内就属于肥胖。而各个医院如何运用自己的医学数据,得出反映该地区该病的显著特征,一直都无法实现。对于这种医学模块的需求会很大,这也是这个平台存在的最大价值所在。简单来说就是,该平台实现差异性、多样性的海量数据信息的存储和处理,并最终经人工智能算法这个“专业”之手做出分析。

▲(图片来自网络)
♢♢♢国之重器的落地应用之路
“‘天河医学人工智能平台’既有汇聚的作用,也有桥梁的作用。”康波说,它不仅可以把各方资源对接在一起,让各方做自己最擅长的事,还可以像一个有经验、高水平的专家,利用更多数据“指点”坐诊。比如对于一张病历单,可能有时候某个医生无法准确标出完整的病灶位置,但是通过超算系统训练的人工智能模型工具,就可以实现智能诊断。
事实上,很多人都想知道医学的诊断过程是什么样的?而“天河医学人工智能平台”就是做诊断背后的故事,也就是从最初的数据整理、建模到结论出炉的中间过程。
康波介绍,将超算这一国之重器落地应用的难度可想而知。这一平台在起步环节,面临的最大问题就是如何实现大数据、云计算和超级计算三者的融合。为了解决这一问题,研究人员经过几年的探索研究,已打通了数据之间无法互通互连的“沟壑”,并基本实现了超算多领域广覆盖的构想。这主要是因为天津超算中心一直以来,都在思考如何让超算更接地气,如何让更多人享受到超算的“红利”。
“今后,我们仍会坚持从应用出发,让超算与人工智能深度融合,天津超算中心志在全面推动我国智能超算及其相关产业繁荣和创新发展。只要融合在一起,就能干大事。未来,预计经过内部测试,以及一系列的工程化调试后,该平台预计10月份左右就会上线。”康波说。

▲记者正在采访康博士,他耐心讲解超算接地气的产业应用
目前,天津超算中心走出了一条特立独行的路线,他们探索实现了一套可通过高性能计算服务,并深入产业实现“自收自支”的新格局。目前天津超算每天的运算量基本上都是满负荷运行,他们积极与产业结合,保证自身正常运转的同时,也给其他产业发展带来新引擎。不同于国外很多的超算中心以科研为主的定位(比如美国大多挂靠国家实验室下的超算中心),天津超算中心是唯一一个与产业融合发展较好的典型。
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