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Kurz und bündig
Das Hauptziel des Topics „Enabling Computational- & Data-Intensive Science and Engineering” ist es, aus großen und uneinheitlichen wissenschaftlichen Datensätzen, datengetriebenen Modellen und komplexen Theorien wegweisende Schlüsse für Wissenschaft, Technologie und Gesellschaft zu ziehen.
Jülicher Forschende setzen hierfür in enger Kooperation mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) sowohl auf effizientes Datenmanagement und -analyse, sichere Dateninfrastrukturen, skalierbare Algorithmen und Simulationstechnologien im Hinblick auf Exascale, maschinelles Lernen und Datenanalyse mit Künstlicher Intelligenz, als auch auf neue Rechnertechnologien wie Quanten- und neuromorphes Computing.
Herausforderungen
Die Menge an Daten in Forschung, Technologie, Industrie und Gesellschaft wächst stetig. Dies stellt hohe Anforderungen an das Management, die Sicherheit und die Analyse der Daten.
Neben einer leistungsfähigen Infrastruktur, wie der notwendigen Rechnerkapazität und ausgeklügelter Software, bedarf es vor allem auch Expert:innen, welche die Datenschätze aus den unterschiedlichsten Disziplinen analysieren und interpretieren.
Lösungen
Mit Höchstleistungsrechnern lassen sich die wachsenden Datenmengen gezielt auswerten und Modelle können detailliert definiert und simuliert werden. Dies kommt allen Forschungsbereichen zugute wie beispielsweise der Klimaforschung, den Materialwissenschaften, der Astro- und Teilchenphysik oder auch der Strömungsmechanik oder Festkörperphysik.
Fragen zur zivilen Sicherheit und zum Verkehr oder zu den Neurowissenschaften beantworten die Jülicher Expert:innen mithilfe der herausragenden Infrastruktur und den von ihnen entwickelten Algorithmen ebenso, wie solche zum Quantencomputing. Eine wichtige Rolle spielt dabei die Künstliche Intelligenz (KI). Jülicher Forschende nutzen und entwerfen selbstlernende Programme, um die komplexen Daten noch besser zu verstehen.
Für all diese Bereiche steht das Jülicher Institute for Advance Simulation (IAS) als Partner mit weitreichender Expertise bereit. Die Forschenden arbeiten zu verschiedensten Themen, sie entwickeln die passenden Rechenverfahren, Algorithmen und Modelle.
Um den Austausch zwischen Spezialist:innen für Hochleistungsrechner und Fachwissenschaftler:innen zu verbessern, hat das Jülich Supercomputing Centre (JSC), welches zum IAS gehört, sogenannte „Simulation and Data Laboratories“ eingerichtet, in denen die Expert:innen interdisziplinär eng zusammenarbeiten. Sie unterstützen Forscher:innen beim allgemeinen Umgang mit Big Data und bei der Auswertung – auch mithilfe von maschinellem Lernen – und sind selbst aktiv forschender Teil der jeweiligen Community, genau wie die Research Groups im JSC.
Außerdem betreibt das JSC domänenübergreifende Forschung und Entwicklungsarbeiten in den „Algorithms, Tools and Methods Labs“, die generische Algorithmen, digitale Werkzeuge und Methoden entwickeln und zur Verfügung stellen, beispielsweise in den Bereichen „Machine und Deep Learning“, Datenanalyse, mathematische Methoden und Algorithmen sowie Performanceanalyse. Ein weiterer wichtiger Aspekt domänenübergreifender Aktivitäten ist der Support für die Nutzercommunities im Bereich High-Performance-Computing.
Der infrastrukturelle Ausbau, beispielsweise zwischen den Rechenzentren Stuttgart, Garching und Jülich, ermöglicht es darüber hinaus Nutzern nicht nur große Datensätze leichter zu transferieren, sondern er erleichtert auch die Nutzung mehrerer Zentren, indem die Datenübertragungszeit enorm reduziert wird. So haben Anwender die Möglichkeit, Simulationen auf den unterschiedlichen und für sie passenden Computerarchitekturen durchzuführen. Die drei Zentren arbeiten eng zusammen, um noch fortschrittlichere Daten- und Workflow-Services anbieten zu können. Sie entwickeln darüber hinaus neue Funktionen für verteilte, kollaborative und Echtzeit-Visualisierungen.
Mit den zentrenübergreifenden Joint Labs stehen am Jülicher Institute for Advanced Simulation zudem spezialisierte Forschungseinheiten zur Verfügung, die sich auf die Entwicklung von Methoden und Anwendungen für Hochleistungsrechner konzentrieren. Hier entstehen die Grundlagen für die nächste Generation von Erdsystemmodellen, Durchbrüchen in der Gehirn- und Materialforschung und neue, wegweisende Methoden der Visualisierung von wissenschaftlichen Daten.
Jülicher Expertinnen wenden hierbei auch neuartige daten-effiziente Lernalgorithmen oder neue Methoden des selbstüberwachten Lernens an. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Bildverarbeitung, Computer Vision und dem maschinellen Lernen in wissenschaftlichen Anwendungen. Diese anwendungsgetriebenen Projekte reichen von der Segmentierung und dem Tracking von Zellkolonien in Mikroskopiebildern bis hin zur Berechnung von sonneninduzierter Chlorophyllfluoreszenz aus hyperspektralen Satellitenbildern mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze.
Auch die Grundlagenforschung kommt nicht zu kurz: Jülicher Forschende nutzen eine Kombination aus High-Performance-Computing und modernster Theorie, um Phänomene der starken Wechselwirkung zu verstehen. Die in Jülich untersuchten Phänomene reichen von der Dynamik von Quarks und Gluonen und Kernsystemen bis hin zu stark korrelierten Elektronen in niedrigdimensionalen Systemen bis hin zu kollektivem Verhalten in neuronalen Netzwerken. Die wichtigsten Jülicher Forschungsaktivitäten in diesem Bereich befassen sich mit Fragen des Ursprungs von Molekülen, die Leben ermöglichen, wie Kohlenstoff und Sauerstoff. Zudem erforschen interdisziplinäre Teams die Natur von Elementen, die unter extremen Bedingungen existieren, wie man sie zum Beispiel in Neutronensternen findet.
Weitere Jülicher Arbeiten widmen sich den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Quantencomputern, Quantensensoren und der Quantenkommunikation. Die Bandbreite möglicher Anwendungen ist riesig: Sie reicht von abhörsicherer Kommunikation bis zur Planung und zum Betrieb von digitalen Steuerungen im Energienetz, die zuverlässig von Cyberangriffen geschützt werden. Für dieses Ziel koordiniert das Forschungszentrum Jülich das NRW-Projekt Qugrids das die Wertschöpfung an der Schnittstelle von Quantentechnologien und Energiesystemtechnik ermöglicht.
Kontakt
Jülicher Ansprechperson
Prof. Dr. Kristel Michielsen
Head of the division HPC for Quantum Systems Head of the Jülich UNified Infrastructure for Quantum computing (JUNIQ) Group Leader of the Research Group Quantum Information Processing Professor Quantum Information Processing at RWTH Aachen University Spokesperson of Helmholtz Information Program 1, Topic 1, and PI in Topics 1 and 2
- Institute for Advanced Simulation (IAS)
- Jülich Supercomputing Centre (JSC)
Gebäude 16.3 /
Raum R 340
Raum R 340
+49 2461/61-2524
E-Mail
Principal Investigators
Teams und Labs
Simulation und Data Labs
Algorithms, Tools und Methods Labs
Forschungsgruppen
Letzte Änderung: 07.02.2025