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Le programme NAIRR Science redéfinit la recherche scientifique grâce à l'infrastructure IA de NVIDIA
Le programme pilote NAIRR (National Artificial Intelligence Research Resource), lancé par la Fondation nationale des sciences américaine (NSF), a soutenu plus de 700 projets de recherche au cours des deux dernières années, dans des domaines aussi variés que la prédiction de structures protéiques et la gestion des épidémies infectieuses. NVIDIA a contribué au programme en fournissant aux chercheurs un accès dédié à au moins quatre nœuds DGX pendant un minimum d'un mois, accompagné d'un support technique continu. Parmi les projets phares figure le modèle Walrus, développé par le consortium Polymathic AI regroupant le Flatiron Institute, l'Université de Cambridge et le Lawrence Berkeley National Lab : entraîné sur un vaste jeu de données baptisé "the Well", ce modèle de fondation pour les simulations de fluides a été rendu public avec ses données, son code et ses poids. À l'Université du Michigan, le professeur Venkat Viswanathan a dirigé le développement de MIST (Molecular Insight SMILES Transformers), une famille de modèles moléculaires pré-entraînés sur des bases de données non étiquetées, affinés sur plus de 400 relations structure-propriété et capables d'égaler ou de surpasser l'état de l'art en électrochimie, chimie quantique et physiologie. MIST a été développé sur un cluster de 40 GPU NVIDIA DGX, complété par 200 000 heures GPU sur le cluster Polaris de l'ALCF. Ces travaux illustrent une accélération concrète du rythme de la découverte scientifique grâce à l'infrastructure GPU. En fusionnant MIST avec des grands modèles de langage généralistes, les chercheurs du Michigan rendent les calculs de chimie quantique accessibles à un public plus large de scientifiques computationnels, ouvrant la voie à des matériaux de stockage d'énergie de nouvelle génération pour l'électrification des transports lourds et aériens. Walrus, de son côté, vise à devenir le modèle de fondation le plus polyvalent jamais construit pour modéliser les comportements fluides, avec des applications potentielles dans l'industrie, la météorologie et l'ingénierie. Ces outils ne restent pas dans les laboratoires : leur mise à disposition publique accélère leur adoption et leur amélioration collective. Le programme NAIRR s'inscrit dans une stratégie plus large de démocratisation de l'accès à la puissance de calcul pour la recherche académique américaine, face à la concentration croissante des ressources IA dans le secteur privé. En offrant des allocations de GPU à des institutions universitaires, le NSF cherche à rééquilibrer les conditions de la recherche fondamentale à l'heure où les coûts d'entraînement explosent. NVIDIA, en fournissant à la fois du matériel et un accompagnement technique, consolide son positionnement comme infrastructure de référence pour la recherche scientifique. La suite du programme NAIRR, dont la pérennisation fait l'objet de discussions au Congrès, pourrait déterminer si les États-Unis maintiennent un avantage compétitif dans la recherche en IA publique face à des acteurs privés et étrangers de plus en plus puissants.
UEL'Université de Cambridge participe au consortium Polymathic AI (modèle Walrus), mais le programme NAIRR est une initiative fédérale américaine sans incidence directe sur les financements ou politiques de recherche en France ou dans l'UE.
