Forschungszentrum Jülich AI ist der Bereich für künstliche Intelligenz des Forschungszentrums Jülich GmbH (FZJ), einer der größten Forschungseinrichtungen Europas mit Hauptsitz zwischen Aachen, Köln und Düsseldorf in Nordrhein-Westfalen, Deutschland. Das Zentrum betreibt interdisziplinäre Forschung in den Bereichen Energie, Information und Bioökonomie, wobei KI eine zunehmend zentrale Rolle in seinen Aktivitäten im Supercomputing und wissenschaftlichen Rechnen spielt. Als Teil der Helmholtz-Gemeinschaft beschäftigt es rund 6.800 Mitarbeitende an zehn Instituten und 80 Institutsstandorten und leistet damit einen bedeutenden Beitrag zur deutschen und europäischen KI-Forschung.
Die KI-Arbeit am Forschungszentrum Jülich umfasst grundlegende Machine learning-Methoden, Hochleistungsrechnen für KI-Workloads sowie Anwendungen in der Materialwissenschaft, Klimamodellierung und Neurowissenschaft. Sein Jülich Supercomputing Centre (JSC) betreibt einige der leistungsfähigsten Supercomputer Europas, die sowohl für konventionelle Simulationen als auch für das Training von KI-Modellen genutzt werden. Das Institut trägt außerdem zur Entwicklung von Deep learning-Techniken und zur Optimierung von KI-Systemen für wissenschaftliche Entdeckungen bei.
Jülich Supercomputing Centre
Das Jülich Supercomputing Centre betreibt Supercomputer der Spitzenklasse, die KI-Forschung in ganz Europa unterstützen. Diese Systeme, darunter die JUWELS- und JURECA-Familien, bieten Rechenressourcen für das Training großer neuronaler Netze und die Entwicklung optimierter Algorithmen für maschinelles Lernen. Das Zentrum beteiligt sich an europäischen Hochleistungsrecheninitiativen und arbeitet mit Hardware-Herstellern zusammen, um KI-Beschleuniger in traditionelle Supercomputerarchitekturen zu integrieren. Seine Arbeit überbrückt die Kluft zwischen klassischer numerischer Simulation und modernen KI-Ansätzen und ermöglicht Forschung, die beide Methoden kombiniert. Das Zentrum betreibt außerdem Jupyter- und Datenanalysedienste, die die breitere deutsche und europäische Forschungsgemeinschaft unterstützen.
KI für die Wissenschaft
Das Forschungszentrum Jülich wendet Artificial intelligence-Techniken in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen an. In der Bioökonomie nutzen Forschende maschinelles Lernen, um den Pflanzenstoffwechsel zu modellieren und biotechnologische Prozesse zu optimieren. In der Energieforschung unterstützen KI-Modelle die Vorhersage der Produktion erneuerbarer Energien und das Management von Stromnetzen. Das Zentrum wendet neuronale Netze auch in der Klimamodellierung, der Materialentdeckung und bei Molekulardynamiksimulationen an, wobei häufig physikalische Modelle mit datengetriebenen Ansätzen kombiniert werden, um Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.
Das Zentrum beteiligt sich an nationalen und europäischen KI-Initiativen, einschließlich Kooperationen mit Universitäten und anderen Helmholtz-Zentren. Seine Arbeit umfasst häufig Deep learning-Architekturen wie Transformer (architecture)-Modelle, Large language models und spezialisierte neuronale Netze für wissenschaftliche Anwendungen. Seit den frühen 2020er-Jahren betreibt das Forschungszentrum Jülich mehrere auf KI fokussierte Labore und trägt zu groß angelegten Forschungsprojekten zu vertrauenswürdiger und erklärbarer KI bei.
Supercomputing-Infrastruktur
Das Forschungszentrum Jülich beherbergt einige der fortschrittlichsten Supercomputing-Einrichtungen Europas, die sowohl für klassische Simulationen als auch für KI-Workloads genutzt werden. Das JUWELS-Booster-Modul, ausgestattet mit NVIDIA-GPUs, zählt durchweg zu den schnellsten Supercomputern weltweit. Diese Systeme unterstützen Forschung in der Materialwissenschaft, Klimamodellierung und Wirkstoffforschung und dienen zunehmend als Plattformen für das Training und die Inferenz großer Modelle des maschinellen Lernens.
Die Expertise des Zentrums im Hochleistungsrechnen hat es zu einem wichtigen Partner in europäischen Initiativen wie dem European High-Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC) gemacht. Seine Infrastruktur unterstützt Forschung, die traditionelle Simulation mit datengetriebenen KI-Ansätzen verbindet und wissenschaftliche Entdeckungen ermöglicht, die auf kleineren Systemen unpraktikabel wären. Das Jülich Supercomputing Centre beherbergt außerdem das Gauss Centre for Supercomputing, eines von drei nationalen Supercomputing-Zentren in Deutschland.
KI-Forschung und Kooperation
Das FZJ betreibt KI-Forschung an mehreren Instituten, darunter das Institute for Advanced Simulation und das Jülich Supercomputing Centre. Seine Arbeit umfasst Deep learning-Algorithmen, Neural network-Architekturen und die Entwicklung von Large language model-Technologien, oft in Zusammenarbeit mit akademischen Partnern. Das Zentrum kooperiert eng mit der RWTH Aachen im Rahmen der Jülich Aachen Research Alliance (JARA), einer Partnerschaft, die gemeinsame Forschung im wissenschaftlichen Rechnen und in der KI fördert. Es unterhält außerdem zwei gemeinsame Institute mit der Universität Münster und der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg.
Das Zentrum trägt zu nationalen und europäischen KI-Initiativen bei, darunter das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und das European High-Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC). Seine Forschenden haben spezialisierte KI-Methoden für wissenschaftliche Entdeckungen entwickelt, wie etwa Neural network-Surrogatmodelle für Physiksimulationen und Deep learning-Modelle zur Vorhersage von Materialeigenschaften. Die Kombination von KI mit Hochleistungsrechnen positioniert Jülich als zentralen Knotenpunkt in der Generative AI-Landschaft, insbesondere für das Training großer Modelle auf seinen Supercomputern.
Historische Grundlagen
Das Forschungszentrum Jülich geht auf den 11. Dezember 1956 zurück, als das Land Nordrhein-Westfalen eine Atomforschungsanlage als eingetragenen Verein gründete. Gründungsvater war Staatssekretär Leo Brandt, der den Standort im Stetternicher Wald bei Jülich auswählte. 1967 wurde die Einrichtung in Kernforschungsanlage Jülich (KFA) umbenannt und später in eine Gesellschaft mit beschränkter Haftung umgewandelt. 1990 erhielt sie ihren heutigen Namen Forschungszentrum Jülich GmbH. Der Bund hält 90 Prozent der Gesellschaft, das Land Nordrhein-Westfalen die restlichen 10 Prozent.
Der ursprüngliche Schwerpunkt auf der Kernenergie weitete sich allmählich auf ein breites Spektrum wissenschaftlicher Disziplinen aus, darunter Materialforschung, Umweltwissenschaften und Informationstechnologie. Die Geschichte des Zentrums spiegelt die Entwicklung der deutschen Wissenschaftspolitik vom Atomzeitalter bis zum digitalen und KI-Zeitalter wider. Die KI-Initiativen des Forschungszentrums Jülich bauen heute auf diesem Erbe auf und wenden fortschrittliche Rechenmethoden auf einige der drängendsten wissenschaftlichen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts an.
Infrastruktur und Einrichtungen
Das Forschungszentrum Jülich betreibt eine Reihe spezialisierter Forschungsinfrastrukturen über das Supercomputing hinaus. Dazu gehören Elektronenmikroskope, ein Teilchenbeschleuniger, eine Atmosphärensimulationskammer und Reinräume für die Nanotechnologie. Das Zentrum unterhält außerdem Nutzereinrichtungen für die Neutronenstreuung, die von Wissenschaftlern aus ganz Europa genutzt werden. Seine Recheninfrastruktur unterstützt KI-Forschung durch spezialisierte GPU-Cluster und Datenspeichersysteme, die für groß angelegtes maschinelles Lernen ausgelegt sind. Diese Kombination aus experimentellen und rechnerischen Ressourcen ermöglicht es dem Zentrum, interdisziplinäre Forschung zu betreiben, die KI mit experimenteller Validierung integriert, insbesondere in Bereichen wie Katalyse, Batterieforschung und Bioökonomie.
Zukünftige Richtungen
In Zukunft will das Forschungszentrum Jülich die Synergie zwischen Machine learning und Quantencomputing stärken und untersuchen, wie KI zur Steuerung und Kalibrierung von Quantengeräten beitragen kann. Es entwickelt außerdem KI-Methoden für die personalisierte Medizin, die Hirnforschung und nachhaltige Energiesysteme. Das Zentrum bietet Schulungsprogramme und Workshops für Wissenschaftler und Ingenieure an und verbreitet KI-Kompetenzen in der deutschen Forschungsgemeinschaft. Seine Roadmap betont seit den frühen 2020er-Jahren die Entwicklung von KI-Basismodellen für wissenschaftliche Bereiche, die auf seiner Recheninfrastruktur und interdisziplinären Expertise aufbauen.