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去年の11月,オレゴン州立大学 (OSU) は8つのSolidigm D5-P5336 SSDとNVIDIA RTX PRO 6000 GPUを搭載した Dell PowerEdge XE7745サーバで動力された船基プランクトン研究を展示しました.このハードウェアの印象的な性能は,キャンパス間の注目を集めて,教員による広範な需要を促しました.大学全体の急増するAIニーズを満たすために,OSUはそのようなサーバーのラック全体を展開する予定です.Metrum AIとの提携Dell,NVIDIA,Solidigm,OSUは,学術指導,評価,学生データ保護のための複製可能なオンプレミスのAIモデルを構築しています.
生成型AIの学術評価危機
AIで書かれたエッセイを識別するのがますます難しくなるため,従来の書面作業は生成的なAIの中で信頼性を失っています.口頭評価は信頼性の高い代替手段ですが,大学生の大学コースでは拡大できません.Metrum AIは,自動化された口頭評価インフラストラクチャでこのスケーラビリティのボトルネックを解決するために作成されました.
Metrum AIのマルチモダル評価プラットフォーム
CEO Steen Graham と CTO Chetan Gadgil が共同設立した Metrum AI は,保険から製造まで様々な産業向けに,運用可能なマルチモダルのAI エージェントを構築しています.OSUの教育ソリューションは,オンプレミスのデルのエンタープライズGPUサーバーで 厳格に検証されています
このプラットフォームは,3つの基本的なワークフローを通じて学生のプレゼンテーションビデオを分析します. OpenAI Whisper を使ってオーディオを書き換え,Qwen3-VL-30B を使用してスライドコンテンツを抽出します.vLLMのQwen3-30B-A3B推論モデルで,カテゴリベースの評価を生成します.・教員による承認のために証拠タグ付きの草案レビューを提供します.人工知能のすべてのフィードバックは,手動で承認されるまで学生には見えないまま,評価に対する教員の完全な権限を確保します.
教室での実験から キャンパス全体での義務化
OSUのジョナサン・カロディモス教授は MBAプレゼンテーションの AI 評価ツールを開発しました公式のキャンパスソリューションにプロトタイプを拡張カロディモスは"ルブリックエンジニアリング"という言葉を考案し,学生の成績データを構造的に抽出して客観的で根拠に基づいた評価を提供することを指しています.
プレゼンテーションが不十分だった学生から 十分な学問知識を得ました論理的に完全な議論を認識し,人間の評価者が最初は無視したAIはプレゼンテーションスタイルによって引き起こされる 主観的な人間の偏見を排除します
FERPA コンプライアンス: なぜオンプレミスがクラウドに勝るのか
OSUの研究コンピューティングのディレクターである Christopher Sullivan は,FERPAの厳格な学生データ規制をクラウドAIを拒否する主な理由として強調しました.外部クラウドAPIは 識別可能な学生のビデオを送信します3つ目の方へ送られ,過酷なコンプライアンスリスクをもたらす.
ローカル・オンプレミスのハードウェアも学生の信頼を高めます. 生徒は,彼らの生体認証データがOSUのプライベートインフラストラクチャ内で保存され,処理されていることを知ることで,より安全を感じます.外部のベンダーが管理する 公共クラウドプラットフォームではなく.
パイロット展開と将来の拡大
現在実施中のパイロット試験は 約500人の学生を対象とし 4日間の締め切り内に 教員による手動評価の前に AI生成評価が準備されている必要があります標準化されたAIフレームワークは,学期半ばに急激なインストラクター交換が起きたときの評価継続も確保しました.
プロジェクトの可能性を認識し,OSUの校長は専用の研究コンピューティングオフィスによって管理される大学全体の春季学期展開を承認しました.サリヴァンは XE7745 サーバーのラックを展開する予定です効率を最大化するために,学術評価の急上昇と研究タスクの間にハードウェアリソースを動的に移動します.
このプラットフォームの実用的な価値が証明されるように,医療と工学部門に公式の宣伝なしで有機的な教員採用が広がっています.
教育 能力 の 拡大
AIインフラストラクチャは,評価を加速させるだけでなく,大学入学のボトルネックも解決します.スケーブルなAI 個別評価により,より大きなクラスサイズが可能になり,同時に教材の質が保たれますビジネスコースは,従来の学生のキャップを破り,補助的なブレイクアウトセッションで大きな講義形式を採用することもできます.
ソリディグム ストレージ: 重要なインフラストラクチャの骨組み
NVIDIA GPUはAI推論を処理する一方で,高密度ストレージはOSUの主要な展開課題となった. コンパクトな4U XE7745サーバーは,限られたドライブベイを備えています.GPUのボトルネックを避けるための高速ストレージ.
OSUは8つのSolidigm D5-P5336 E3.S QLC SSDを展開し,各シャーシに245TB以上の原始フラッシュストレージを提供しました.持続的な書き込みのために調整され,ドライブは同時ビデオ摂取を信頼的に処理します.トランスクリプション生成試験のピークシーズン中にデータベースログと監査記録のアーカイブ.以前は海洋研究ワークロードでテストされたRAID 10 SSD配列はパイプライン遅延なく一貫したスループットを維持します.
OSU:高等教育のAI・ブループリント
OSUは,AIを長期的機関能力として扱って,一時的なクラウドAPIよりも標準化されたオンプレミスのAIインフラストラクチャを優先します.この手頃な価格のモデルを 資源が限られた学校と共有して 教育の平等を促進することを目指しています.
サリヴァンは,ハードウェアの柔軟性が固定モデルの性能を上回ると強調する.拡張可能な Dell サーバーと豊富な Solidigm ストレージは,進化する AI モデルと学生の提出形式の変化に適応できますすべての成績日記,成績表,監査データはローカルフラッシュストレージに安全に保存され,OSUの目に見えるAI教育革命の見えない基盤を形成します.高等教育における AIの事例研究として国内で大学でのAIの展開に影響を与えるでしょう.
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