Caiff uwchgyfrifiadur a all gyflawni 15,000 triliwn o weithrediadau fesul eiliad, sy'n 15,000 o weithiau'n fwy pwerus na chyfrifiadur bwrdd gwaith, ei osod ym Mhrifysgol Abertawe, lle bydd yn ategu ymchwil i ddeallusrwydd artiffisial mewn meysydd megis peirianneg a meddygaeth.

Mae Sêr Cymru ac AccelerateAI yn cael eu cefnogi gan Gronfa Datblygu Rhanbarthol Ewrop drwy Lywodraeth Cymru

Caiff uwchgyfrifiadur a all gyflawni 15,000 triliwn o weithrediadau fesul eiliad, sy'n 15,000 o weithiau'n fwy pwerus na chyfrifiadur bwrdd gwaith, ei osod ym Mhrifysgol Abertawe, lle bydd yn ategu ymchwil i ddeallusrwydd artiffisial mewn meysydd megis peirianneg a meddygaeth.

Bydd yr uwchgyfrifiadur, a adeiladwyd drwy ddefnyddio chwe gweinydd BullSequana X410 sy'n cynnwys wyth cyflymydd NVIDIA A100 yr un, yn cael ei gadw yng Nghanolfan Ddata'r Brifysgol ar Gampws y Bae, ond bydd ar gael i ymchwilwyr a chwmnïau ledled Cymru sy'n gweithio ym maes deallusrwydd artiffisial.

Fel rhan o'r prosiect AccelerateAI, mae ef wedi cael ei gyflenwi gan Atos a'i ariannu gan raglen Sêr Cymru Llywodraeth Cymru. Mae Sêr Cymru ac AccelerateAI yn cael eu cefnogi gan Gronfa Datblygu Rhanbarthol Ewrop drwy Lywodraeth Cymru.

Bydd y system yn adnodd ymchwil allweddol i dimau sy'n ymchwilio i bosibiliadau deallusrwydd artiffisial, gyda defnyddiau megis:

  • dadansoddi data cleifion er mwyn rhoi diagnosis cynnar a thriniaeth bersonol;
  • gwella effeithlonrwydd prosesau diwydiannol, er enghraifft ym maes gweithgynhyrchu dur;
  • deunyddiau newydd, megis nanoddeunyddiau a graphene;
  • optimeiddio systemau'r grid ynni.

Mae AccelerateAI yn cwmpasu grwpiau ymchwil ym meysydd peirianneg, meddygaeth a gwyddoniaeth ledled Cymru. Yr hyn sy'n gyffredin rhyngddynt yw bod eu hymchwil yn seiliedig ar ddysgu peirianneg uwch ac algorithmau dysgu dwfn y mae angen y galedwedd benodol ddiweddaraf arnynt.

Bydd y system ar gael i ymchwilwyr o brifysgolion eraill yn y consortiwm Uwchgyfrifiadura Cymru – gan gynnwys Caerdydd, Aberystwyth a Bangor – gan helpu i gefnogi uchelgais y wlad i gystadlu'n fyd-eang am brosiectau ymchwil ac arloesi.

Meddai'r Athro Biagio Lucini, y prif ymchwilydd, sy'n gyfarwyddwr Academi Uwch Gyfrifiadureg Abertawe ym Mhrifysgol Abertawe:

“Rydym wrth ein boddau y bydd cyflwyno'r uwchgyfrifiadur BullSequana X410 cyfoes hwn yn grymuso academyddion ledled Cymru i fwrw ymlaen â darganfyddiadau a all dorri tir newydd. Gan adeiladu ar lwyddiant prosiect Uwchgyfrifiadura Cymru, bydd y cyfarpar arloesol hwn yn gwella'r ffordd y defnyddir deallusrwydd artiffisial ym myd diwydiant ac i ddatrys problemau ymchwil, gan gryfhau statws Cymru fel canolbwynt uwchgyfrifiadura blaenllaw.”

Gwnaeth cyd-ymchwilwyr yr Athro Lucini o Brifysgol Abertawe danlinellu'r gwahaniaeth y bydd yr uwchgyfrifiadur yn ei wneud yn eu meysydd:

Dr Cinzia Giannetti, Peirianneg, Diwydiant 4.0/Gweithgynhyrchu Clyfar:

“Bydd hwn yn ein galluogi i leihau'r amser y mae ei angen i ddatblygu algorithmau newydd a modelau rhagfynegol ar gyfer defnyddiau gweithgynhyrchu clyfar, a hynny'n sylweddol, gan hwyluso'r gwaith o ddylunio, datblygu a dilysu fframweithiau newydd sy'n seiliedig ar ddeallusrwydd artiffisial a fydd yn helpu diwydiant i wella effeithlonrwydd a chynaliadwyedd eu prosesau cynhyrchu.”

Yr Athro Steve Conlan, Meddygaeth, Genomeg:

“Mae argaeledd data genomeg yn parhau i gynyddu, drwy fentrau megis Genomics UK. Mae deallusrwydd artiffisial yn cynnig llwybr i fanteisio ar yr wybodaeth hon mewn meysydd megis genomeg pobl, genomeg pathogenau a maes cynyddol genomeg swyddogaethol, er lles cleifion a'r gymdeithas.

Dr Llion Evans, Peirianneg, Dylunio Peirianneg ar sail Data:

“Drwy ddefnyddio'r system hon, bydd ein hymchwil yn canolbwyntio ar ganlyniadau sy'n seiliedig ar ddata i benderfynu'n ôl-weithredol sut dylid defnyddio systemau a phrosesau er mwyn dylunio, yn y modd gorau posib, ddeunyddiau megis cenhedlaeth gyntaf pwerdai asio ynni mewn cydweithrediad ag Awdurdod Ynni Atomig y DU.”

Dr Francisco Martin-Martinez, Cemeg, adweithedd cemegol a phrosesau ocsidiol:

“Bydd uned prosesu graffig yn cyflymu dadansoddiadau o ddata adeileddau cemegol mawr er mwyn nodi patrymau cudd mewn elfennau cemegol a chyflymu cyfrifiadau cemeg gyfrifiadol o adeiledd electronig moleciwlau a deunyddiau.”

Darllenwch fwy - BullSequana X410 

Dyfodol digidol - Ymchwil Abertawe

Rhannu'r stori