转向大脑重新启动计算机
神经计算延长摩尔定律探讨研究
计算是停滞不前。过去50年的集成电路,驱动技术革命正接近其物理极限。
这种困境有计算机科学家纷纷寻找新的想法:新设备使用新颖的物理,甚至组织单位内的电脑和新方法的算法更有效地使用新的或现有的系统。帮助协调新的想法,桑迪亚国家实验室协助组织电气和电子工程师协会(IEEE)国际会议上重新计算2016年10月17日- 19日举行。
桑迪亚的数据驱动和神经计算部门的研究人员将三篇论文在会议上,嗨ghlighting潜在非传统的广度神经计算应用程序。
“我们正在尝试的范围神经算法能做什么。我们不是要面面俱到,而是我们想突出的应用程序的算法可能是有效的,”布拉德Aimone说计算神经学家和一篇论文的作者之一。从历史上看,神经计算一直被视为近似和模糊,他补充说。然而,桑迪亚人员在他们的论文旨在扩展神经算法,所以他们将严谨性和可预测性,这表明他们可能在高性能科学计算中的作用。
三篇论文题为”克服静态学习瓶颈——压力测试需要自适应神经学习”克雷格葡萄园和史蒂夫Verzi;弗雷德Rothganger“动力系统”计算;科学计算”和“强化网络算法由威廉•几Ojas帕尔克,康拉德·詹姆斯和克里斯·卡尔森Aimone。
问题和不断学习的好处
大脑是不断地学习。“虽然我们在学校学习,学校结束的时候我们学习不会停止。相反,我们的大脑不断适应通过流程,如突触修改。然而,大多数机器学习算法学习一次,完成,“葡萄园,计算机科学家说。
大多数所谓的机器学习算法都有一个学习阶段和一个单独的测试和操作阶段。这真的很耗费时间。喜迎challenging-attempts还不断开发学习的算法运行的风险algori hm“学习”是错的,葡萄园说。
他的论文认为不断学习,并建议使用游戏理论数学的逻辑决策,例如当把垃圾拿出去,什么时候希望你的室友来帮你吧——把精密的决定应该学会当一个算法。
动力系统是什么呢?
动力系统是一个方程描述事物是如何随时间变化的。一个简单的动力系统是一个函数,描述了老爷钟的钟摆的运动。“使用动力系统计算背后的想法是建立一个机器,其动力学与机器或结构的数学——将导致它的结构基于喂养它的问题的答案,“Rothganger说,计算机科学家。
和我们的大脑,在某种程度上,传统的计算机是动力系统:他们找到答案只是基于问题和计算机是如何构建的,Rothganger说。他提出,如果研究人员认为传统的科学计算问题,矩阵分解,作为动力系统,可以解决他们严格neuro-inspired系统。
“有很多潜在的风险也很多工作我想法,“Rothganger说。如果他的想法工作”,它将提供一个神经之间的统一算法和传统数值算法。”
工匠数学家工艺强化网络算法
第三篇论文确定了三个手工算法使用neuron-like飙升节点的仔细安排执行精确的计算。在大脑中,每个神经元连接到其他神经元和使用峰值电力通信。几,一个数学家和他的合作者了大脑的灵感来自这些方面。
这些创新算法的一个例子是一种流估计称为粒子图像测速技术显现的。通过两张图片的尘埃微粒穿过空气,找出他们之间移动的时间照片,研究人员可以确定空气的速度和任何当地的漩涡。可以在传统的计算机使用的数学,但几的方法使用大规模并行的本质神经元有效地计算所有可能的变化,他说。
“通过仔细设计网络神经元的属性,你可以做的事情,”几说。“你可以挑战极限的你可以期待一个神经网络做什么。”
是否未来neuro-inspired计算机在你的手机,理解诸如“给我一个可爱的毛茸茸的照片”,“我最喜欢的中国食物,如果神经计算机还可以一起工作未来量子计算机迅速解决困难的数学问题,需要重新计算,很快,Aimone说。通过结合许多不同学科的专家,他说,重新启动计算国际会议旨在培养新想法和刺激这场革命。
所有的项目资金桑迪亚实验室指导研究和开发的办公室。两个项目也部分自适应神经算法的硬件加速(HAANA)大挑战。
更广泛的重新启动计算工作
桑迪亚雇员是组织者之一IEEE的重新启动计算活动和会议。桑迪亚的首席技术官罗布利兰会给会议开始谈论创新计算的历史。桑迪亚人员埃里克航行名教授——Marinella会议程序委员会成员和马特。
航行,苏木木材Agarwal,珍妮做饭和迈克尔·弗兰克也呈现四篇论文在低能逻辑和内存。克里斯托弗DeRose和托尼间苯二胺在光通信展示一篇论文。
桑迪亚国家实验室是一个多任务实验室由桑迪亚公司、洛克希德·马丁公司的全资子公司,为美国能源部的国家核安全管理局。新墨西哥州阿尔伯克基的主要设施加州利弗莫尔,桑迪亚国家安全的主要研发的责任,能源和环境技术和经济竞争力。
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