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大到星系,小到原子,AI仿真器将模拟速度提高数十亿倍

【人工智能网】

科技日报北京2月18日电 即运用迄今最快的超等盘算机,模仿庞杂自然现象也要消耗数小时。而据美国《科学》网站17日报导,作为一种超疾速模仿的算法,人工智能(AI)仿真器供应了一条“捷径”——基于神经收集的AI能够很容易地生成准确的仿真器,从而将一切科学范畴的仿真加快数十亿倍。

 

关于极为庞杂的自然现象,比方亚原子粒子怎样相互作用,以及大气雾怎样影响天气等等,纵然应用人类具有的最高机能超等盘算机,建模也大概要花费几个小时。但是,基于机械进修的人工智能仿真器则跳过了传统的烦琐,借助完全模仿的输入和输出,能寻觅形式并进修猜想新输入将对模仿发生什么影响,而不管要建模的是原子、大气照样星系,都能够完成大幅加快。

 

牛津大学物理学家穆罕默德·卡西姆指导了此次研讨,该手艺被称为深度仿真器收集搜刮(DENSE),依赖于斯坦福大学盘算机科学家开发的一种通用神经构造搜刮。它在收集的输入和输出之间随机插进去盘算层,用有限的数据测试和练习生成的线路。假如增加的盘算层能够进步机能,那末它还可进一步被应用在将来仿真器中,经由历程反复这个历程精益求精。

 

在展现中,研讨人员运用DENSE手艺开发了10个仿真器,离别用于物理、天文、地质和天气科学范畴。DENSE仿真器表现极为精彩——速率比其他模仿器快10万到20亿倍。

 

这些仿真器异常准确,个中天文仿真器的结果与全模仿的一致性凌驾99.9%,在这10次模仿中,神经收集仿真器比传统仿真器要好很多。

 

劳伦斯·利弗莫尔国度试验室举行天气模仿的科学家唐纳德·卢卡斯并没有介入研讨,但他示意,神经收集仿真器的自动建立要比他们科学家团队设想和练习的模仿器好很多,还能够协助科学家在试验设备中充分应用本身的时候,将来其很大概将极大地转变科学历程。

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