Snart invigs en liten men eftertraktad superdator skräddarsydd för skogsteknisk forskning. Med sin förmåga att göra kraftfulla beräkningar på stora datamängder skapar den nya möjligheter att bedriva forskning och utveckla digitala lösningar till skogsbruket.
Martin Servin, Umeå universitet. Fotograf: Johan Olsson
Superdatorn som får sin fysiska placering på Umeå universitet är utformad för krävande beräkningar och analys av stora datamängder från bland annat flygburen laserskanning, sensor- och kameraförsedda skogsmaskiner och avancerade datorsimuleringar. Satsningen går under namnet Computational Forestry Lab och möjliggörs med medel från Kempestiftelsen och Mistra Digital Forest.
– Superdatorer finns av olika slag och storlekar. Det unika med den här beräkningsinfrastrukturen är att den är skräddarsydd för digitaliserad skogsteknisk forskning. Genom att samla data och beräkningskraft möjliggörs analyser och utveckling av modeller som inte går att göra idag när vi har våra resurser utspridda på olika lärosäten och företag, säger Martin Servin, docent vid institutionen för fysik vid Umeå universitet.
Gränssnitt för både ovana och vana användare
En viktig del i satsningen är att skapa ett användarvänligt gränssnitt som innebär att både erfarna och ovana användare får stöd att utforska beräkningsinfrastrukturen och enkelt kan specificera nya beräkningar utifrån en specifik forskningsfråga.
– Användaren måste inte ha tidigare kunskaper av högpresterande och parallella beräkningar, samtidigt får avancerade användare full kontroll genom ett traditionellt gränssnitt, säger Martin Servin.
Svarar upp på aktuell utmaning om datadelning
Beräkningsinfrastrukturen bidrar till att lösa två aktuella utmaningar. Den ena är att som skogsbolag eller teknikleverantör kunna dela med sig av data till forskningen på ett säkert sätt utan att röja affärskritisk information. Den andra utmaningen handlar om att praktiskt utvärdera forskningsresultat.
– Med hjälp av superdatorn kommer nya modeller, algoritmer och andra forskningsresultat att kunna testas på infrastrukturen. Att göra tester där resultaten och datat redan bor innebär att företag slipper tolka vetenskapliga rapporter, återimplementera algoritmer i egen kod eller hämta hem tunga data för att kunna göra sina utvärderingar, säger Martin Servin.
Kan bli viktig för EU:s stora AI-satsning
Superdatorn på Computational Forestry Lab må vara liten i jämförelse med andra superdatorer men har en spännande koppling till EU:s enorma satsningar på AI-fabriker för träning av nästa generations generativa AI-modeller. Dessa modeller är först generella men kan specialiseras på exempelvis autonom styrning av skogsmaskiner och att göra skogsbruksplaner med hög precision. Den utvecklingen kräver att det finns specialiserade superdatorer där modellerna kan finjusteras till att bli experter med hjälp av data och algoritmer specifika för tillämpningsområdet. Superdatorn skulle längre fram kunna bli just en sådan AI-finjusteringsmaskin för skogsbruket.
– Hårdvaran är inköpt och levererad. Installation och intrimmning pågår fram till sommaren och till hösten invigs Computational Forestry Lab, säger Martin Servin avslutningsvis.
– Hårdvaran är inköpt och installerad på HPC2N, superdatorcentrum vid Umeå universitet. Intrimmning pågår fram till sommaren och till hösten invigs Computational Forestry Lab, säger Martin Servin avslutningsvis.
Tre snabba om Computational Forestry Lab
Vad?
En liten superdator med hög beräkningskapacitet på stora datamängder från olika typer av källor. Hit hör exempelvis data från satelliter, laserskanning från luft och mark, maskindata och syntetisk data från simuleringar.
För vem?
Computational Forestry Lab vänder sig till forskare med skogteknisk koppling, företräde ges forskare inom Mistra Digital Forest. Även industrin har tillgång till superdatorn, för att till exempel dela data för forskning på ett säkert sätt och testa nya modeller och algoritmer.
När?
Från och med augusti går det att göra beräkningar i Computational Forestry Lab. Först testas infrastrukturen av en mindre skara erfarna användare för att sedan successivt öppnas upp för fler.
Bild: HPC2N