e-Science Infrastructure
โครงการตามพระราชดำริของสมเด็จพระกนิษฐาธิราชเจ้า กรมสมเด็จพระเทพรัตนราชสุดาฯ สยามบรมราชกุมารี ในด้านการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านการคำนวณ (e-Science Infrastructure) ระดับชาติ สำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมเชิงคอมพิวเตอร์ โดยเป็นโครงสร้างพื้นฐานเพื่อการประมวลผลสำหรับงานที่ต้องการกำลังการคำนวณสูง ซึ่งมีส่วนสำคัญอย่างมากต่อการพัฒนาศักยภาพและความสำเร็จของงานวิจัยและพัฒนานวัตกรรมของไทย
และยังสนับสนุนความร่วมมือด้านฟิสิกส์อนุภาคพลังงานสูงระหว่างประเทศไทยและเซิร์น เพื่อสร้างโอกาสให้นักวิจัยของประเทศไทยก้าวไปสู่เวทีวิจัยระดับนานาชาติ
การดำเนินงาน
ดำเนินงานในรูปแบบ consortium ประกอบด้วย 9 หน่วยงานสมาชิก ได้แก่ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี สถาบันสารสนเทศทรัพยากรน้ำ สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ สถาบันวิจัยดาราศาสตร์แห่งชาติ สำนักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล สถาบันวิจัยแสงซินโครตรอน สถาบันวิจัยเทคโนโลยีนิวเคลียร์ ร่วมกันพัฒนา e-Science Infrastructure ได้แก่
- High Performance computer (HPC) ระบบคอมพิวเตอร์เพื่อการคำนวณและประมวลผลด้วยศักยภาพสูง
- เครื่องมือคำนวณ (Scientific Software)
การให้บริการ e-Science Infrastructure
หน่วยงานสมาชิกจะจัดสรรทรัพยากรเพื่อให้บริการแก่กลุ่มวิจัย/โครงการวิจัยต่างๆ ตามลักษณะของงานวิจัยและเครื่องมือที่ใช้งาน นักวิจัยสามารถเข้าใช้งานทรัพยากรตามความความเชี่ยวชาญและ Application ที่แต่ละหน่วยงานสมาชิกได้ให้บริการ
ความร่วมมือสร้างประชาคมผู้ใช้งานและผู้พัฒนาระบบ HPC
- การจัดสัมมนาด้าน HPC
- ประชาสัมพันธ์ภาคีฯ และการใช้งาน
- การจัดอบรมเครื่องมือคำนวณที่ใช่งานร่วมกับระบบ HPC
- ความร่วมมือพัฒนากลไกและสร้างระบบนิเวศทุนวิจัยด้าน HPC ของประเทศ
ทำไมต้องใช้ HPC
- เร่งความเร็วในการวิเคราะห์และประมวลผล พัฒนานวัตกรรมได้อย่างก้าวกระโดด
- ผลลัพธ์ที่ได้มีความถูกต้องและแม่นยำสูง
- มีกำลังประมวลผลสูงใช้ในงานที่ไม่สามารถประมวลผลด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ทั่วไปได้
ตัวอย่างการใช้ประโยชน์จาก HPC ในงานแขนงต่างๆ
- การพยากรณ์: พัฒนาแบบจำลองคาดการณ์ภูมิอากาศและปริมาณฝนล่วงหน้า เพื่อบริหารจัดการได้ทันต่อเหตุการณ์
- การแพทย์: ประมวลผลภาพ x-ray สมองที่มีความละเอียดสูง
- พันธุวิศวกรรม: การพัฒนายารักษาโรคที่มีความจำเพาะกับบุคคล
- การขนส่ง: พัฒนาอัลกอริทึมในการวางแผนด้าน logistic เพื่อลดการสูญเสียเวลาและพลังงาน
- ยานยนต์: วิเคราะห์และคำนวณทางวิศวกรรมเพื่อลดเวลาและต้นทุนในการพัฒนา ทดแทนการสร้างต้นแบบรถยนต์เพื่อนำมาทดสอบสมรรถนะ
- กระบวนการผลิต: วิเคราะห์และจำลองกระบวนการผลิตเพื่อให้ผลผลิตออกสู่ตลาดเร็วขึ้น
- พลังงาน: ประมวลผลจากภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อค้นหาแหล่งน้ำมัน
- AI: ใช้ HPC เพื่อพัฒนาความฉลาดของ AI