بودجه 16 میلیون دلاری وزارت انرژی آمریکا برای هوش مصنوعی

این آژانس دارای تاسیسات کاربری علمی است که حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند که باید مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند. این انتظار معقولانه نیست که دانشمندان، با هدف پیشرفتهای ناگهانی، بینشها و اکتشافات، بتوانند چنان حجم بالایی از اطلاعات را سازماندهی و مدیریت کنند.

کد خبر: ۱۲۶۰۴۵۲

تاریخ: ۲۷ شهريور ۱۴۰۰ - ۱۵:۵۱

تکنولوژی هر سال پیچیده‌تر می‌شود که این باعث گشوده شدن در به روی نوآوری‌ها و اکتشافات علمی جدید می‌گردد، ولی این وضعیت یک مشکل را نیز در پی دارد: داده‌ها اکنون بیش از هر زمانی دیگری هستند، و تبدیلشان به چیزی مفید با افزایش داده‌های در دسترس دشوارتر می‌شود. وزارت انرژی آمریکا می‌خواهد با کمک مالی به تحقیقات در زمینه یادگیری ماشین و AI برای این مشکل چاره‌جویی کند تا بتواند «روند اکتشافات علمی را اتومات کند».

به گزارش خبرگزاری دانا و به نقل از اسلش‌گیر، وزارت انرژی آمریکا (DOE) می‌گوید که این بودجه را بین جمعا پنج پروژه تحقیقاتی تقسیم خواهد کرد که الگوریتمهای AI و یادگیری ماشین تنظیم شده برای تلاشهای علمی را توسعه می‌دهند. هدف این است که این الگوریتمها بتوانند از طریق حجم بالایی از داده‌ها از منابع مختلف تقسیم شوند و از آن برای ارائه بینشها یا حتی انجام اکتشافات علمی جدید استفاده شود.

داده‌های خام ممکن است از چند منبع نشات بگیرند: مطالعات مشاهده‌ای، آزمایشهای علمی، و حتی شبیه‌سازیها. سیستم‌های AI و ML توسعه داده شده از طریق این پروژه‌ها می‌توانند از این داده‌ها، از جمله، برای این موارد استفاده کنند: پیشبینی اینکه چه زمانی یک شرایط آب و هوایی نامساعد رخ خواهد داد، ارائه بینش‌های پویا درباره شبکه‌های برق، دستیابی به جمعبندیهایی درباره فضا و فیزیک، و سایر موارد.

وزارت انرژی آمریکا علائق خاص خودش را به این الگوریتم‌ها دارد؛ این آژانس دارای تاسیسات کاربری علمی است که حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند که باید مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند. این انتظار معقولانه نیست که دانشمندان، با هدف پیشرفت‌های ناگهانی، بینش‌ها و اکتشافات، بتوانند چنان حجم بالایی از اطلاعات را سازماندهی و مدیریت کنند.

باربارا هالند، دستیار مدیر دفتر علوم وزارت انرژی آمریکا در حوزه تحقیقات رایانش علمی پیشرفته، گفت:
تغییرات برهم‌زننده در کاربردها، الگوریتم‌ها، معماریها، و اکوسیستم‌های رایانش عملکرد-بالا رخ می‌دهند. این پروژه‌ها به کنکاش درباره رویکردهایی می‌پردازند که به طور بالقوه تاثیرگذاری بالایی در AI و یادگیری ماشین به منظور کمک به اکتشافات علمی و تحلیل داده‌ها، و خودکارسازی آنها، برای مسائلی که به طرز فزاینده‌ای در حال پیچیده‌تر شدن هستند دارند.