לימוד מחשב, וכיצד הוא עוזר לחוקרים לבצע תגליות מדעיות הרבה יותר מהר

NYSTV - The Genesis Revelation - Flat Earth Apocalypse w Rob Skiba and David Carrico - Multi Lang (יולי 2019).

Anonim

ג'יליאן בוריאק וצוותה בילו שנים בפיתוח תאים סולאריים מפלסטיק יעילים שניתן להדפיסם כמו עיתונים. אחר כך היא פטפטה עם חוקר הכימיה הבחור ארתור מר, ובתוך שבועות ספורים בלבד, צוות הלמידה שלו איפשר לקבוצה שלה להגביר את היעילות של תאים סולאריים אלה ב -30%.

"זאת היתה קריאת השכמה גדולה בשבילנו, "אמר בוריאק. "כל מיני תגליות מדעיות מתחילות לקרות מהר יותר מאשר בעבר".

למידה ממוחשבת מאיצה תגליות באינספור תחומי מחקר, ומר וצוותו הם בין החלוצים הרבים של אוניברסיטת אלברטה בתחום.

הם לא 'טרמינלים'

תרבות הפופ מציעה רעיונות רבים על מה "מכונת למידה" פירושו, אבל למר זה רק קבוצה של כלים.

"הלמידה שלנו במכונות היא לא טרמינסטרים, "אמר בצחוק.

מכונת למידה מיון ומיין קבוצות מורכבות של נתונים כדי להקניט מידע שימושי.

מר: "אם היית זקוק לעזרה בקבלת קופסה כבדה מהמדף העליון בחנות, אתה יכול לנתח את האנשים מסביבך כדי לראות מי יעזור, תוכל לכוון אנשים לבושים במדי החנות, ואז תוכל לדרג אותם על סמך תכונה רלוונטית כמו גובה, הלמידה הממוחשבת תעשה אשכולות ודירוג דומים, אך יכולה להתמודד עם מידע רב יותר מכל אחד מאתנו, והיא יכולה גם לזהות מאפיינים רלוונטיים יותר - היא יכולה לומר שהגובה של העובד חשוב פחות גישה לסולם, ולדרג בהתאם. "

עבור תאים סולריים של Buriak, המכונה קיבלה שנים של נתונים מעבדה ניסיוני מתוכנת לחפש משתני עיצוב שונים שיכולים להשפיע על היעילות של תא סולארי אורגני.

"באמצעות השיטה המסורתית של שינוי משתנה אחד בכל פעם, היינו צריכים אלפי ניסויים כדי לבדוק את כל השילובים האפשריים, " אמר Buriak. "האלגוריתם הלומד מכונה עזר לנו להבין אילו משתנים חשובים ביותר, ורק 16 ניסויים מאוחר יותר, היינו בדרכנו כדי להגדיל באופן שיטתי את היעילות של תאים סולאריים באופן מואץ באופן דרמטי."

אתה רק צריך מחשב נייד

פרופסורים בהנדסה Arvind Rajendran, Vinay Prasad ו- Zukui Li מובילים צוות באמצעות מכונת למידה כדי לייעל תהליכים עבור לכידת CO2 לפני זה יכול להיות נפלט מתחנות כוח.

"תהליך הפחמן שלנו יכול להיות 9, 000 תצורות שונות לכל חומר בשימוש", אמר Prasad. "אנחנו צריכים לדעת איזה פוטנציאל adsorbent הוא היעיל ביותר שבו תצורה."

מכונת למידה מאפשרת לצוות לחסל במהירות אלפי תצורות אפשריות, כי מעולם לא יכול לענות על דרישה של מחלקת האנרגיה של ארה"ב עבור טכנולוגיית לכידת פחמן כדי להסיר 95 אחוזים של CO2 מפליטות.

"מודלים ייחודיים לכל אחת מהתצורות הללו יחייבו כוח מחשוב עצום במשך חודשים", ציין פרסאד. "בעזרת למידה ממוחשבת וכמות מוגבלת של נתוני הדרכה מסימולציות מפורטות, אנו זקוקים רק למחשבים ניידים ולכמה שעות".

היתרונות של הלמידה מכונה כבר שם לב על ידי מומחים בתחומים רבים. בחודש אוגוסט, קבוצה של מר שותפות עם צוות של פרסאד להציע לחוקרים המזוהים עם U של העתיד של אנרגיה מערכות המחקר יוזמה שני לעשות זאת בעצמך מכונת סדנאות למידה. שניהם נמכרו לפני פרסומם, עם משתתפים, ביניהם פיסיקאים, מיקרוביולוגים, כלכלנים ואפילו מנהלים. בימים אלה נבחנות סדנאות נוספות, ופרסד מציעה קורס בוגר מיוחד בנושא.

"השתמשנו בטכניקות אלה כדי לנתח הכל מהניטור של בריכות tailsands tailings לאיכויות של תבואה זה יגרום בירה פופולרי, " הוא אמר. "אם יש לך נתונים, הלמידה מכונה היא כלי שיכול לעזור לך למקד את המאמצים שלך."

לא מחליפים אנשים

מנקודת המבט של בוריאק, עליית הלמידה במכונות היא התנערות חיונית למחקר בתחומים רבים, וצוותה מנצל את מלוא היתרונות.

"באמצעות טכניקות אלה, אנחנו נמצאים בתהליך של פיתוח כמה מערכות אנרגיה סולארית חדשה באמת, " היא אמרה. "אנחנו נמצאים על המסלול כדי לשתף את הטכנולוגיות האלה בטווח הקרוב."

היא לא להקצות כל התאריכים לטווח הקרוב, אבל התגליות בהחלט יקרה מוקדם יותר מאשר אם הצוות שלה היה תקוע עם שיטות מסורתיות.

למר, זאת הנקודה.

"אנחנו חוסכים זמן וכסף על ידי צמצום מספר הניסויים הדרושים כדי להגיע לגילוי", אמר. "אנחנו עדיין לא מחליפים את האנשים שעושים את הניסויים".

menu
menu