O MIT anunciou a chegada do TX-GAIN, um supercomputador voltado para inteligência artificial desenvolvido pelo Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC). Segundo o laboratório, o sistema entrou na lista TOP500 e alcançou um pico de 2 quintilhões de operações de IA por segundo.
O que é o TX-GAIN?
O equipamento foi montado com mais de 600 aceleradores NVIDIA GPU e registrou desempenho máximo de 2 exaflops em operações de IA, o que o coloca como o sistema mais potente do tipo na região Nordeste dos Estados Unidos. Jeremy Kepner, fundador e diretor do LLSC, descreveu o projeto como um marco para “avanços científicos e de engenharia”.
Para que serve na prática?
Para que serve um supercomputador assim? Em linhas gerais, ele acelera pesquisas que exigem muito poder de processamento — tarefas que levariam semanas ou meses em máquinas menores. Entre os usos relatados pelo laboratório estão:
- avaliação de assinaturas de radar;
- preenchimento de lacunas em dados meteorológicos;
- detecção de anomalias em tráfego de rede;
- exploração de interações químicas para desenvolvimento de novos medicamentos e materiais.
Pesquisadores do LLSC apontam ganhos concretos em estudos biomoleculares. Como resumiu Rafael Jaimes: “Estamos modelando não apenas um número muito maior de interações, mas também proteínas mais complexas, com mais átomos. Essa capacidade é transformadora para a caracterização de proteínas na defesa biológica.”
Parcerias e eficiência
O MIT também ampliou parcerias para aplicar a capacidade do TX-GAIN, incluindo iniciativas como o Department of Air Force‑MIT AI Accelerator, voltado ao desenvolvimento de tecnologias de IA para a Força Aérea e a Força Espacial dos EUA. O data center do LLSC fica em Holyoke, Massachusetts, e foi projetado para priorizar eficiência energética e reduzir o consumo elétrico.
Antes do TX-GAIN, sistemas do laboratório já eram usados em simulações para melhorar a segurança aérea e em projetos de navegação autônoma financiados pelo governo. Com a nova máquina, o MIT afirma que infraestruturas de alto desempenho e pesquisas colaborativas serão essenciais para manter a competitividade em um mundo cada vez mais orientado por dados.
