2021年11月2日

赠款帮助推进AI技术解决数据挑战

高山市Nanoverk新闻美国能源部Argonne国家实验室已收到近300万美元资金,用于两个跨学科项目,这些项目将进一步发展人工智能和机器学习技术这两项赠款由DE高级科学计算研究局颁发帮助Argonne研究人员和协作者开发方法处理大规模数据集或在没有数据的情况下产生更好结果的AI和机器学习工作

一个项目是与DEELOSAlamos国家实验室、芝加哥伊利诺伊理工学院和JohnsHopkins大学的伙伴协作Argonne研究者将开发方法和技术与大动态系统合作组合数学和科学原理后,他们将构建强健精确代用模型类型模型可大幅减少运行复杂模拟的时间和费用,例如用来预测天气或气候的模拟

数位Argonne计算科学家Romit Maulik表示 : “ 建建模型将让我们大幅降低时间解决方案和成本 ”Maulik一直与同事合作,在夜间和周末执行这些小说建模策略现在我们可以加速工作 测试科学使用案例比方说,比起使用大型机器模拟气候, 我们可以运行许多更廉价模拟程序。”

第二次获奖者为Argonne数学家Mihai Anitescu,他将与芝加哥大学Rebecca Willett协作协同由应用数学、统计学和计算机科学研究人员组成的跨学科团队工作,他们将使用机器加速学习模拟提高预测、数据同化和极端事件频率预测

极端事件,如东岸级联停电、得克萨斯州冷电或波特兰热浪等,可能对人民、基础设施和电网产生严重后果。当前建模技术不善精确预测频率

Anitescu表示:「如果你观察真正极端事件,在这些例子中,典型机器学习方法无效使用此项目,我们正在研究 如何绕过缺数据问题 这会大大提高预测 极端天气事件的可能性 及其对电网相关冲击的能力

这两项目是五大DE最近获奖使用AI推进国家实验室科学跨科工作项目的一部分所有五大重点开发可靠高效AI和机器学习方法,满足广泛的科学需求

来源: Argonne国家实验室