过去的一段时间里，医生、护士和其他相关工作人员在抗击新冠疫情的战斗中发挥着关键作用，实际上，计算机科学家也一直身处这个队伍当中。
位于美国田纳西州的橡树岭实验室里，研究人员正在用世界上最快的超级计算机Summit来对多种化合物进行快速模拟，从而筛选出可以预防新冠病毒感染的化合物。这个研究是“新冠肺炎高性能计算联盟”项目的一部分，该联盟已为研究新冠肺炎潜在治疗方法或疫苗的科学家免费提供了25台以上的超级计算机。这种“计算火力”可以帮助科学家快速执行研究计划，普通电脑上需要花一个月的计算，在超级计算机上可能只需一天。
超级计算机运行中 图片来源：图虫创意
除了对抗新冠病毒，超级计算机平时会被用于应对其它全球性挑战，比如气候变化。对于超级计算这个领域，GE早已有涉足，近年来，GE持续探索了多种创新解决方案来利用超级计算能力改进航空发动机设计、加速制造流程以及优化风电场等。
发动机内部一瞥
喷气式发动机温度有多高?高到了科学家需要用超级计算机来研究如何在尽量减小热能损失的情况下给发动机降温的程度。GE最近参与的一个合作项目就是用超级计算机Summit模拟喷气式发动机以及发电厂燃机内部的热量如何流动。
GE研发中心热能科学小组项目负责人Michal Osusky和该中心计算流体动力学(CFD)小组正在利用超级计算机寻找改进喷气发动机和发电装备的设计和性能的新方法。图片来源：GE研发中心
普通的计算处理系统其速度不足以精确描述发动机内部的情况，所以之前科学家们只能被迫依赖于估算值。首席热能工程师Michal Osusky带领团队进行了改进高压涡轮结构设计的项目，他说，“这开辟了一个全新的预测领域，这是我们之前无法做到的。”对涡轮机效率而言，哪怕是微小的提高也可以转化为燃料消耗和排放的减少，因此，这个项目只要能实现一点点的效率提高，就可能意味着全球石油和天然气行业的巨大成本节约。
用超级计算机对涡轮温度和流场进行高保真模拟。
图片来源：GE研发中心
超级3D打印
尽管3D打印仍属于新兴行业，但已受到工程师和设计师们的青睐。3D打印又称增材制造，在航空、医疗、艺术等各个领域都发挥着至关重要的作用。不过，正是因为这是一项新技术，仍有一些问题有待解决。GE研发中心的Brent Brunell就表示：“增材制造是一种完全不同的零部件制造方式。虽然我们有能力实现以前从未有过的功能，但我们还没有设计工具可以利用。这就是为什么GE、橡树岭实验室和施乐帕克研究中心子公司参与的一家联营公司获得了政府拨款130万美元，用于开发计算工具和标准，以加速3D打印设计和原型开发。
该GIF展示了换热器的热优化设计演变，使用了增强的多物理场拓扑优化工具。图片来源：GE研发中心
GE和其合作伙伴打算编制一个可用于3D打印的材料数据库。他们还将分析包括打印速度在内的其他因素，以找到提高原型质量的方法。Summit超级计算机每秒可以完成20万兆次的计算，它将跟踪单个部件在打印时的温度、应力和压力。该联营公司认为，它可以将设计和确定3D打印组件的时间缩短三分之二。
数字游戏
Summit超级计算机可谓非常忙碌。去年10月，GE增材制造与橡树岭实验室签署了一项为期五年的合作研发协议，旨在提高3D打印产品的精度和质量一致性。许多工业3D打印机通过激光将金属粉末的薄层融合在一起来制造零件，即使是一个微小的错误也可能导致一个大问题。GE增材制造与橡树岭实验室的合作结合了双方各自的专业性。GE的专业性就在于开发含3D打印零件的产品方面的实际经验，例如GE9X和Catalyst涡轮螺旋桨发动机就包括了许多3D打印零件。
在目前全球最强大的计算机Summit的帮助下，科学家可以处理大量的制造业数据。图片来源：图片来源：橡树岭国家实验室
许多3D打印机都配备了传感器，可以从每台设备上收集大量数据以便进行分析，让整个打印过程更加高效和可靠。传统的计算机可能需要很长时间来处理这些数据，在超级计算机Summit这就不需要很久了。GE增材制造设计和开发经理Brian Thompson说：“这种计算能力挖掘了令人振奋的潜能，让我们可以更快地分析数据。”
捕捉风能
去年，一篇发表在《自然能源》杂志上的论文发现，如今的巨型风机会导致风速的下降，而降速会影响到远至30英里(48.28公里)之外的其他风机。这种尾流效应会导致风电场风能的损失和经济效益的降低。
气流绕翼型流动模拟 图片来源：GE研发中心
那么，风电场如何才能确保他们的收益最大?这是GE工程师面临的挑战，他们正使用超级计算机创建了详细模型，模拟风在现实世界中的运动。在CRAY XC超级计算机的帮助下，他们可以精确地模拟整个5000英亩(约20平方千米)土地上的气流，这可能会帮助优化风机和风电场布局，从而以更低的成本获得更多的能源。
当人工智能拥有好奇心
通常情况下，风电场的人工智能模型可能会不断调整风机，以便尽可能多地输出能量。但是，当一阵意外风超出力模型设定的参数时，会发生什么呢?GE项目负责人Colin Parris和他的团队一直在开发“谦逊人工智能”，让人工智能意识到“自己还需要学习”，当人工智能遇到无法识别的情况，可以先自动切换到安全的操作模式。
下一步则是让安全模式下的人工智能变得“好奇”：教它识别哪些数据变量丢失了，并找出丢失的数据，这可以帮助GE工程师编写更好的软件模型。提高预测技能最有效的方法之一是连接到高功率模拟器，比如阿贡实验室的模拟器。Parris和他的团队已经与阿贡实验室合作，进入其实验室使用超级计算机进行更详细和准确的天气模拟。GE研究小组运行的模拟计算越多，模型就越聪明。最终目标是什么呢?提高发电量增量收益，降低风力发电成本。
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