論文の概要: AI in the EGI e-infrastructure -- Past experiences and future strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40494v1
- Date: Thu, 29 Oct 2026 17:18:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-01 01:32:10.120934
- Title: AI in the EGI e-infrastructure -- Past experiences and future strategies
- Title（参考訳）: EGI e-infrastructureにおけるAI -- 過去の経験と今後の戦略
- Abstract要約: We review EGI's early experience with AI in the InterTwin and iMagine Horizon Europe projects。
科学におけるAIの焦点は、モデルトレーニングから特定の分野へのAIの適応と適用へと移行した、と私たちは主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The EGI Federation has provided federated e-infrastructure services to European and global science for over 15 years. We review EGI's early experiences with AI in the interTwin and iMagine Horizon Europe projects, which built digital twins in physics and environmental sciences and an image-analysis platform for aquatic research. We then examine how the AI landscape has changed since 2023 and argue that the focus of AI in science has shifted from model training to adapting and applying AI to specific domains, projects and questions. Building on these lessons, we present the AI strategy emerging from the EGI Federation Strategy 2026-2030, organised around three enablers: (1) an AI-ready infrastructure connecting compute, data and application resources across the continuum; (2) human skills to know what is possible with AI and how to implement it; and (3) trust, to run AI with confidence even in high-risk environments. We describe the projects implementing each enabler, including federated LLM inference, AI-ready data platforms and AI competence centres, and discuss a division of labour with EuroHPC's AI Factories, RAISE, research infrastructures and EOSC, in which EGI specialises in the customisation and long-term operation of AI for research.
- Abstract（参考訳）: EGIフェデレーションは15年以上にわたり、欧州科学とグローバル科学に連合e-infrastructureサービスを提供してきた。
We review EGI's early experience with AI in the InterTwin and iMagine Horizon Europe project which built digital twins in Physics and Environmental sciences and a image-analysis platform for aquatic research。
その後、2023年以降、AIの状況がどのように変化したのかを調べ、科学におけるAIの焦点が、モデルトレーニングから特定のドメイン、プロジェクト、質問へのAIの適用へと移行したと論じる。
これらの教訓に基づいて,(1)計算,データ,アプリケーションリソースを連続体に接続するAI対応インフラストラクチャ,(2)AIで何が可能かを知るための人的スキル,(3)高リスク環境においてもAIを信頼して実行するための信頼,の3つのイネーラを中心に,EGIフェデレーション戦略2026-2030から生まれたAI戦略を提示する。
本稿では,EuroHPC の AI Factories, RAISE, Research Infrastructures, EOSC など,EGI が研究用AIのカスタマイズと長期運用を専門とする作業部門について論じる。
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