컴퓨팅의 주요 발전으로 복잡한 수학 문제를 100만 배 더 빠르게 해결

(Wachirawit Jenlohakit/게티 이미지)

저수지 컴퓨팅 이미 가장 발전되고 가장 강력한 유형 중 하나입니다. 인공 지능 과학자들이 마음대로 사용할 수 있다는 사실을 알게 되었고 이제 새로운 연구에서는 특정 작업을 최대 백만 배 더 빠르게 하는 방법에 대해 설명합니다.

날씨가 어떻게 변할지 예측하는 것부터 모델링하는 것까지 가장 복잡한 계산 문제를 해결하는 데 있어 이는 흥미로운 발전입니다. 유체의 흐름 특정 공간을 통해

이러한 문제는 이러한 유형의 리소스 집약적 컴퓨팅이 해결하기 위해 개발된 것입니다. 이제 최신 혁신으로 인해 더욱 유용해질 것입니다. 이 새로운 연구를 지원하는 팀은 이를 차세대 저수지 컴퓨팅이라고 부릅니다.



'저수지 컴퓨팅이 현재 수행할 수 있는 작업에 비해 훨씬 적은 컴퓨터 리소스를 사용하여 매우 복잡한 정보 처리 작업을 짧은 시간 안에 수행할 수 있습니다.' 물리학자 다니엘 고티에(Daniel Gauthier)는 말한다. , 오하이오 주립 대학에서.

'그리고 저수지 컴퓨팅은 이전에 가능했던 것보다 이미 상당한 개선이었습니다.'

저수지 컴퓨팅은 다음과 같은 아이디어를 기반으로 합니다. 신경망기계 학습 방대한 양의 데이터에서 패턴을 찾아내도록 훈련된 살아있는 뇌의 기능을 기반으로 하는 시스템. 예를 들어 신경망에 개의 사진 천 개를 표시하면 다음에 강아지가 나타날 때 개를 인식하는 데 꽤 정확해야 합니다.

저수지 컴퓨팅이 가져오는 추가 능력에 대한 세부 사항은 상당히 기술적입니다. 기본적으로 프로세스는 데이터 포인트가 다양한 방식으로 연결된 '저장소'로 정보를 보냅니다. 그런 다음 정보는 저장소에서 전송되어 분석되고 학습 프로세스에 피드백됩니다.

이렇게 하면 전체 프로세스가 어떤 면에서 더 빨라지고 학습 순서에 더 잘 적응할 수 있습니다. 그러나 그것은 또한 무작위 처리에 크게 의존합니다. 내부에 저수지가 투명하지 않습니다. 공학 용어를 사용하면 '블랙박스'입니다. 일반적으로 작동하지만 그 방법과 이유는 아무도 모릅니다.

방금 발표된 새로운 연구와 함께, 저장소 컴퓨터는 무작위화를 제거하여 더 효율적으로 만들 수 있습니다. 저수지 컴퓨터의 어떤 부분이 실제로 작동에 중요하고 어떤 부분이 그렇지 않은지를 파악하기 위해 수학적 분석이 사용되었습니다. 이러한 중복 비트를 제거하면 처리 시간이 빨라집니다.

최종 결과 중 하나는 '워밍업' 기간이 덜 필요하다는 것입니다. 신경망은 수행해야 하는 작업을 준비하기 위해 훈련 데이터를 제공받습니다. 연구팀은 여기서 상당한 개선을 이루었습니다.

'우리의 차세대 저수지 컴퓨팅에는 온난화 시간이 거의 필요하지 않습니다.' 고티에가 말한다 .

'현재 과학자들은 이를 워밍업하기 위해 1,000개 또는 10,000개 이상의 데이터 포인트를 입력해야 합니다. 실제 작업에 필요하지 않은 모든 데이터가 손실됩니다. 하나 또는 둘 또는 세 개의 데이터 포인트만 넣으면 됩니다.'

특히 어려운 예측 작업 중 하나는 새 시스템을 사용하는 표준 데스크톱 컴퓨터에서 1초도 안 되는 시간에 완료되었습니다. 현재의 저수지 컴퓨팅 기술을 사용하면 슈퍼컴퓨터에서도 동일한 작업이 훨씬 더 오래 걸립니다.

새로운 시스템은 데이터에 따라 33배에서 163배 더 빠른 것으로 입증되었습니다. 그러나 작업 목표가 정확성을 우선시하도록 이동했을 때 업데이트된 모델은 무려 100만 배나 더 빨랐습니다.

이것은 이 매우 효율적인 유형의 신경망의 시작일 뿐이며, 그 뒤에 있는 연구원들은 앞으로 더 어려운 작업에 맞서기 위해 노력하고 있습니다.

'흥미로운 점은 이 차세대 저수지 컴퓨팅이 이미 훌륭했던 것을 훨씬 더 효율적으로 만든다는 것입니다.' 고티에가 말한다 .

연구는 네이처 커뮤니케이션즈 .

인기있는 카테고리: 기술 , 우주 , 분류되지 않은 , 물리학 , 자연 , 사회 , 설명자 , 인간 , 건강 , 환경 ,

회사 소개

건강, 공간, 자연, 기술 및 환경에 대한 독립적이고 입증 된 보고서의 출판.