Arnes je v letu 2025 nadaljeval z intenzivnim razvojem in nadgradnjo svoje superračunalniške infrastrukture ter s tem dodatno okrepil zmogljivosti nacionalnega okolja za visokozmogljivo računanje. Arnesova računska gruča, ki deluje že od leta 2009, predstavlja eno ključnih procesnih zmogljivosti za slovenski raziskovalni in izobraževalni prostor. S skupno računsko močjo približno 2,3 petaFLOPS je drugi najzmogljivejši superračunalnik v Sloveniji ter edini, ki je dostopen tako začetnikom kot tudi zahtevnejšim uporabnikom.
Prenesi celotno besedilu:
Avtor: Arnes
Visokozmogljivo računalništvo danes predstavlja enega ključnih spodbujevalcev inovacij v sodobnem inženirstvu. Na Fakulteti za strojništvo Univerze v Ljubljani zmogljiva računska infrastruktura HPCFS raziskovalcem in študentom omogoča izvajanje naprednih simulacij, modeliranja in analize podatkov. V prispevku so predstavljeni razlogi za uporabo HPC v inženirstvu, pregled sistema HPCFS ter načrtovana nadgradnja v letu 2025. Izbrani projekti ponazarjajo, kako HPC omogoča izvajanje zahtevnih analiz – od simulacij plazme do modeliranja z uporabo umetne inteligence.
Prenesi celotno besedilo (v angleškem jeziku):
Avtorji: Pavel Tomšič, Leon Kos, Matjaž Šubeljc, Univerza v Ljubljani
Gray–Scott School 2025 - Revolutions je mednarodna poletna šola, posvečena programiranju za visokozmogljivo računanje (HPC - High Performance Computing) ter optimizaciji, profiliranju dotičnih programov, ki je potekala med 23. junijem 2025 in 4. julijem 2025 v prostorih Fakultete za strojništvo, Univerze v Ljubljani. Udeleženci so se učili principov paralelizacije, pomnilniške optimizacije in numerične natančnosti na podlagi sistema reakcijsko-difuzijskih diferencialnih enačb, poznan kot Gray–Scott model.
Prenesi celotno besedilo:
Avtor: Luka Leskovec, Univerza v Ljubljani
Umetna inteligenca je v zadnjih letih postala gonilna sila tehnološkega napredka in vse bolj spreminja načine kako ustvarjamo, komuniciramo in oblikujemo digitalne vsebine. Sprva smo jo poznali predvsem kot pomočnika za pisanje besedil, zdaj pa se njeni algoritmi širijo še na slike, video in celo 3D modele. Prav 3D modeliranje je eno od področij, ki ga umetna inteligenca spreminja v hitrejši, dostopnejši in bolj avtomatiziran proces.
Prenesi celotno besedilo:
Avtorja: Domen Verber, Jani Dugonik; Univerza v Mariboru
Umetna inteligenca (UI) postaja nepogrešljivo orodje v zdravstvu, saj omogoča izboljšati diagnostiko in načrtovanje zdravljenja. Ker UI sistemi obdelujejo občutljive zdravstvene podatke in sprejemajo ključne odločitve, so etični vidiki – vključno z zasebnostjo pacientov, varnostjo podatkov in preglednostjo postopkov odločanja – izrednega pomena. Projekt CLASSICA (program Obzorje Evropa) je v ospredju povezovanja UI z medicinsko tehnologijo za obvladovanje raka debelega črevesa in danke, tretjega najpogostejšega raka na svetu. CLASSICA raziskovalni prototip preobraža v ključno orodje za kirurge, ki uporablja dinamiko fluorescence tkiv za učinkovito razlikovanje med rakavimi in nerakavimi tkivi. Tehnične in funkcionalne zasnove za uporabo razložljive UI rešitve v resničnem okolju za analizo perfuzije z bližnjo infrardečo svetlobo (NIR), vključno z analizo raka so tema znanstvenega prispevka v okviru projekta CLASSICA, pri katerem je sodeloval tudi Arctur.
V članku, objavljenem v European Journal of Surgical Oncology, Moynihan in soavtorji predstavljajo praktične strategije za uvajanje razložljive UI pri analizi NIR perfuzije za izboljšano zaznavanje raka in oceno zdravja tkiva.
Prenesi celotno besedilo (v angleškem jeziku):
Avtorji: Samo Eržen, Jernej Cucek, Jan Rojc; Arctur
Arnesov podatkovni center bo v skupno okolje združil novi slovenski superračunalnik, Slovensko tovarno umetne inteligence (SLAIF), storitve trajne hrambe raziskovalnih podatkov ter podporno infrastrukturo za odprto znanost. Ta strateška naložba bo vzpostavila osrednje slovensko središče za odprto znanost in superračunalništvo.
Prenesi celotno besedilo:
Avtor: Arnes
Generativna umetna inteligenca je v zadnjih letih dobesedno spremenila način, kako nastajajo besedila. Orodja, kot je ChatGPT, danes z nekaj kliki napišejo eseje, seminarske naloge, oglase ali celo članke, kot je ta. Takšna orodja znajo posnemati različne sloge pisanja, uporabljajo ogromne količine podatkov in vedno bolj zvenijo “človeško”. Hitrost, s katero se ta tehnologija razvija, pa prinaša tudi dilemo: kdo je resnični avtor besedila, ki ga beremo? V dobi, ko je mogoče v nekaj sekundah ustvariti prepričljiv esej ali prispevek, se povečuje tudi potreba po preverjanju avtentičnosti. Zato so se razvila orodja, imenovana detektorji, ki skušajo zaznati, ali je besedilo napisal človek ali umetna inteligenca.
Prenesi celotno besedilo:
Avtorja: Jani Dugonik, Domen Verber; Univerza v Mariboru
Za podporo raziskovalcem in razvijalcem novih tehnologij pri vedno bolj zahtevnih izzivih umetne inteligence vzpostavljamo številne tovarne umetne inteligence v evropskem raziskovalnem prostoru, med njimi tudi v Sloveniji. Ključni del projekta je vzpostavitev superračunalnika, posebej zasnovanega za naloge umetne inteligence, ob podpornih mehanizmih za svetovanje, pomoč in izobraževanje uporabnikov.
Prenesi celotno besedilo:
Avtorja: Jan Jona Javoršek, Florian Klauser; Institut "Jožef Stefan"
ChatGPT je postal dragoceno orodje pri razvoju programske opreme, saj lahko hitro generira kodo in nudi koristne vpoglede. Kljub temu pa lahko neposredno kopiranje daljših odsekov kode v projekt brez pregleda povzroči nenamerjene napake, kar pogosto vodi v dolgotrajno odpravljanje težav. V določenih primerih je lahko ročno pisanje kode od začetka celo učinkovitejše.
Kljub tem izzivom obstaja več situacij, v katerih ChatGPT pomembno prispeva k poteku dela pri programiranju. V prispevku podajamo nekaj praktičnih primerov, osredotočenih na programski jezik Python, čeprav je mogoče enaka načela uporabiti tudi pri drugih programskih jezikih. Cilj ni le reševanje problemov, temveč prikaz učinkovite uporabe ChatGPT kot razvojnega pomočnika.
Prenesi celotno besedilo (v angleščini):
Avtor: Mark Baltič; Arctur
Letošnji Arnesov HackathON 2025 je ponovno pokazal, da sta odprta znanost in superračunalništvo ključni orodji pri reševanju izzivov sodobne družbe. Pod sloganom »Poleti v prihodnost z odprto znanostjo in superračunalništvom« je več kot sto tekmovalcev iz vse Slovenije sodelovalo pri iskanju inovativnih rešitev na zastavljene izzive HackathONa. Ta je potekal v dveh krogih z jasnim poudarkom na trajnostnem razvoju, uporabi digitalnih dvojnikov in HPC-tehnologij.
Prenesi celotno besedilo:
Avtor: Arnes
V zadnjem letu se je nadaljeval hiter razvoj velikih jezikovnih modelov, vendar je njihovo učenje postalo izjemno zahtevno. Tudi podjetja z obsežnimi finančnimi in računskimi viri se soočajo z omejitvami, ki ovirajo hiter in učinkovit napredek pri izboljševanju zmogljivosti teh modelov. Pri učenju novega modela Orion, ki ga razvija OpenAI, so se pojavile konkretne težave. Na primer, čeprav je Orion že pokazal nekaj izboljšav v jezikovnih nalogah, se je v primerjavi s prehodom od GPT-3 na GPT-4 izkazal le zmeren napredek, zlasti na področju programiranja. Testne faze so razkrile, da model ni sposoben obvladati kodirnih nalog tako učinkovito kot njegov predhodnik, kar je povzročilo precejšnje skrbi znotraj ekipe. Kot odgovor na te izzive se je pojavila nova paradigma – večagentni sistemi.
Prenesi celotno besedilo:
Avtor: Janez Perš; Univerza v Ljubljani
Umetna Inteligenca (UI) je v zadnjih letih doživela hiter napredek, zlasti na področju generativnih in velikih jezikovnih modelov (LLM). Zaradi svoje zmogljivosti dobiva vedno večjo vlogo v različnih panogah, tudi v inženirstvu. Z namenom, da bi UI čim bolj efektivno vključili v strojniške procese, so raziskali kako in kje lahko najbolje izkoristimo njene zmožnosti. V študiji predstavljajo metodologijo, ki UI vključuje v računalniško podprto modeliranje (CAD) ter omogoča preprosto in učinkovito pretvorbo besedilnega opisa v parametričen 3D model, zapisan v STEP formatu.
Prenesi celotno besedilo:
Avtoriji: Luka Samsa, Nikola Vukašinović, Miha Brojan; Univerza v Ljubljani
Za obvladovanje številnih težav ob prevajanju programske opreme na superračunalnikih, se pojavlja nekaj rešitev. Prva so upravljavci paketov (ang. package managers), kot so EasyBuild, Spack, Conda, Nix ali GuixHPC. Hkrati se v zadnjih letih financirajo evropski projekti, katerih namen je pomoč pri predstavljeni problematiki. Potrebno pa je omeniti še vsebnike (ang. containers), s pomočjo katerih si lahko uporabniki zagotovijo izolirano okolje, v katerem lahko poganjajo svojo programsko opremo.
Prenesi celotno besedilo:
Avtorica: Alja Prah; Institut "Jožef Stefan"
Optimizacijski izzivi so danes prisotni na vsakem koraku. Od zmanjševanja stroškov do izboljševanja učinkovitosti – cilj je pogosto najti najučinkovitejšo rešitev za določen problem. Takšni izzivi običajno vključujejo iskanje največjih ali najmanjših vrednosti, na primer zmanjšanje stroškov goriva v transportnem podjetju. Ena najzmogljivejših in najbolj uporabnih metod za reševanje teh problemov so genetski algoritmi, tehnika, ki temelji na Darwinovi teoriji evolucije.
Prenesi celotno besedilo (v angleškem jeziku):
Avtora: Nejc Hočevar; Arctur
Vsebniki (ang. containers) v superračunalništvu (HPC) so prilagodljiva in učinkovita alternativa tradicionalni programski opremi, ki je na gručah dosegljiva v obliki modulov. Vsebniki raziskovalcem in inženirjem omogočajo, da aplikacije in drugo programsko opremo, ki je potrebna za delovanje le-te, zapakirajo v eno samo datoteko ter tako zagotovijo prenosljivost, ponovljivost in primerljivo delovanje v različnih računalniških okoljih.
Prenesi celotno besedilo:
Avtorica: Barbara Krašovec; Institut "Jožef Stefan"
Študija se osredotoča na optimizacijo tehnik sledenja žarkom, ki se pogosto uporabljajo pri simulaciji pojavov jedrske fuzije, zlasti za oceno sevanja na površinah, izpostavljenih plazmi, in izračun signalov diagnostičnih sistemov za primerjavo z eksperimenti.
Prenesi celotno besedilo:
Avtor: Matic Brank; Univerza v Ljubljani
V zadnjih letih je umetna inteligenca (UI) močno spremenila različne industrije, vključno s turizmom. Integracija naprednih tehnologij, kot sta visokozmogljivo računalništvo (VZR) in strojno učenje, je turističnim podjetjem omogočila izboljšanje uporabniške izkušnje, optimizacijo procesov in prilagajanje trženjskih strategij.
Turistična industrija se sooča s številnimi izzivi, ki jih lahko naslovijo napredne tehnologije. Eden glavnih problemov je obdelava ogromnih količin podatkov, ki jih ustvarjajo turistični ponudniki, kot so hoteli, letalske družbe in turistične agencije. Upravljanje teh podatkov zahteva zmogljive sisteme, ki lahko analizirajo in napovedujejo vedenje strank ter optimizirajo operativne procese v realnem času. Poleg tega se turistični sektor srečuje s potrebo po izboljšanju uporabniške izkušnje na vseh točkah stika s strankami, od načrtovanja potovanj do povratnih informacij po zaključku storitev. Ključno je, da podjetja razumejo preference in vedenje strank, kar pa ni enostavna naloga v tako dinamičnem okolju.
Prenesi celotno besedilo:
Avtorja: Domen Verber, Jani Dugonik; Univerza v Mariboru
Številni preboji na področju hitrosti in natančnosti super-resolucije posameznih slik (ang. single image super-resolution, SISR) so bili že doseženi. Eden od največjih še nerešenih izzivov je, kako obnoviti fine teksturne podrobnosti pri uporabi super-resolucije z velikimi faktorji povečanja. Tipična rešitev za SISR vključuje uporabo konvolucijske nevronske mreže (ang. convolutional neural network, CNN), vendar pa so na voljo tudi novi pristopi, ki uporabljajo generativne nasprotniške mreže (ang. generative adversarial network, GAN). Obnašanje metod super-resolucije, ki temeljijo na optimizacij, je v principu vodeno in pogojeno z izbiro funkcije izgube (angl. loss function). V tem delu predstavljamo opis in evalvacijo mrež SRResNet in SRGAN. SRResNet predstavlja rezidualno globoko mrežo, SRGAN pa je generativna nasprotniška mreža. Obe mreži uporabimo za reševanje problema super-resolucije slik (angl. super-resolution, SR). SRResNet je zmožna iz močno pomanjšanih slik obnoviti foto-realistične slike sprejemljive kakovosti. SRGAN je zmožna ekstrapolirati foto-realistične naravne slike z visokimi faktorji povečanja. To dosežemo z uporabo funkcije zaznavne izgube (angl. perceptual loss function), ki je sestavljena iz nasprotniške izgube (angl. adversarial loss) in vsebinske izgube (angl. content loss). Nasprotniška izguba potisne rešitev na razsežnost naravnih slik z uporabo diskriminatorne mreže. Ta je naučena razlikovati med originalnimi foto-realističnimi slikami in povečanimi slikami. Vsebinska izguba pa je motivirana z zaznavno podobnostjo namesto s podobnostjo v prostoru pikslov.
Prenesi celotno besedilo:
Članek je v celoti na voljo le v angleškem jeziku.
Avtor: Sebastien Strban; Univerza v Ljubljani
Šteje objektov je ključno v raznovrstnih aplikacijah vse od analize rasti celičnih struktur, ocenjevanja množic v video nadzornih sistemih, do štetja produktov na proizvodnih linijah. Klasične metode so v teh primerih neuporabne, saj potrebujejo velike učne množice, ki pa v nevednih primerih pogosto niso na voljo. Metode, ki jih razvijajo v Laboratoriju za umetne vizualne spoznavne sisteme na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, pa omogočajo natančno štetje z zgolj nekaj učnimi primeri in predstavljajo metodološki skok v računalniškem vidu.
Prenesi celotno besedilo:
Authorja: Matej Kristan; Univerza v Ljubljani, Urša Vodopivec; Arnes
Digitalna preobrazba organizacij predstavlja nujen proces za doseganje konkurenčnosti tako gospodarskega, kot tudi javnega sektorja, ki tako prispevata k razvoju celotne družbe. Z namenom spodbujanja in pospeševanja tega procesa je Evropska komisija sprejela dva večletna delovna programa za program Digitalna Evropa (DIGITAL) za podporo digitalni preobrazbi in krepitev kibernetske varnosti.
V okviru javnega razpisa za Digitalna inovacijska stičišča (ang. European Digital Innovation Hubs, EDIH), ki ga je Evropska komisija objavila v letu 2021, sta bila izbrana dva slovenska kandidata, konzorcij DIGI-SI in SRC-EDIH, 4PDIH pa je pridobil certifikat odličnosti.
Prenesi celotno besedilo:
Avtorja: Univerza v Mariboru, Arctur
V okviru projekta EuroCC2 sta strokovnjaka s Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru (FERI UM) aprila 2024 izvedla 8-urno izobraževanje z naslovom Pospeševanje aplikacij CUDA C++ z več grafičnimi procesorji. Predavanje s poudarkom na praktičnem delu je potekalo v sodelovanju z NVIDIA in IEEE. Izvedla sta ga doc. dr. Domen Verber in asistent Jani Dugonik s FERI UM.
Prenesi celotno besedilo:
Avtor: Univerza v Mariboru
Optimizacija trupa kontejnerske ladje za plovbo v mirnih vodah in v primeru dodatnega upora zaradi valovanja predstavlja kompleksen tehnični izziv. V mirnih vodah je poudarek na zmanjšanju upora za izboljšanje učinkovitosti porabe goriva in hitrosti, kar pogosto pomeni optimizacijo trupa. V primeru valov pa je potrebno upoštevati še druge dejavnike, kot so gibanje, ki ga povzročajo valovi, odboj in lom valov. To zahteva interaktivni pristop z uporabo CFD simulacij in HPC sistemov, da se na ta način doseže uravnoteženo obliko trupa za večjo učinkovitost v mirnih vodah in geometrijske značilnosti, ki zmanjšujejo dodatni upor valov.
Prenesi celotno besedilo:
Avtor: Arctur
Pri razvoju novih zdravilnih učinkovin raziskovalni laboratoriji uporabljajo robotizirano opremo za visokozmogljivo rešetanje (angl. high-throughput screening, HTS), ki omogoča avtomatizirano eksperimentalno in vitro biološko vrednotenje različnih spojin z zmogljivostjo več sto tisoč spojin. Gre za razmeroma drag in zapleten postopek, ki pa ga s hitrim razvojem računalniške znanosti dopolnjujejo in nadomeščajo računalniška orodja za molekulsko modeliranje. Podobno kot poskuse izvajamo in vivo ali in vitro, lahko govorimo tudi o poskusih in silico, kar dobesedno pomeni v siliciju, s tem pa v bistvu mislimo na računalniško simulacijo.
Prenesi celotno besedilo:
Avtorji: Davor Sluga, Ratko Pilipović, Nejc Ilc, Univerza v Ljubljani
Na Arnesu smo nedavno posodobili svojo računsko gručo oz. superračunalnik, ki je sedaj veliko zmogljivejši.
Prenesi celotno besedilo:
Avtor: Arnes
Glavni rezultat projekta je 100 digitaliziranih enot kulturne dediščine in 30 turističnih produktov s 5 zvezdicami - AR aplikacija o Ruski kapelici, poustvarjen svet potopljenih vasi, raziskovanje lokalnih zgodb s pomočjo spletne aplikacije, digitalna soba e-Gradovi, interpretacija 7 gradov, Vinogradniška in vinarska interpretacija itd.
Prenesi celotno besedilo:
Avtor: Arctur
