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  • 参加绿色几十个学生人工智能编程马拉松,由bt365手机app的研究项目共同发起并计算MIT-IBM沃森人工智能实验室。

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  • bt365手机app大脑与认知科学研究生jenelle羽毛和凯尔 - 阿伦被认定为通过削减他们的参数个数急剧应用的技术,简化模型。

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    照片:金·马蒂诺

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  • Chekuri Choudary(左一),基础设施专家与IBM的认知系统实验室服务,与bt365手机app研究生Ravich和ra Addanki作品。

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  • 在青艾黑客马拉松是由IBM的约翰·科恩(左)和bt365手机app的克里斯托弗·希尔举办。

    在青艾黑客马拉松是由IBM的约翰·科恩(左)和bt365手机app的克里斯托弗·希尔举办。

    照片:金·马蒂诺

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  • 在绿色最高奖获得者人工智能编程马拉松是(顺时针,从左上方):穆罕默德柄-Javaherian,亚历克斯Andonian,fosco卡米尔,和乔纳森FRANKLE。

    在绿色最高奖获得者人工智能编程马拉松是(顺时针,从左上方):穆罕默德柄-Javaherian,亚历克斯Andonian,fosco卡米尔,和乔纳森FRANKLE。

    照片面板:萨曼莎笑脸

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在顿悟集思广益节能窍门,MIT的新型超级计算机

参加绿色几十个学生人工智能编程马拉松,由bt365手机app的研究项目共同发起并计算MIT-IBM沃森人工智能实验室。

为期三天的黑客马拉松探索作出更快,更可持续的人工智能方法。


记者联系

金·马蒂诺
电子邮件: kimmarti@mit.edu
电话:617-710-5216
bt365手机app追求情报

穆罕默德柄-Javaherian计划在花一个小时 AI绿色黑客马拉松  - 只是足够长的时间来熟悉MIT的新型超级计算机, 开悟。三天后,我带走了$ 1,000为他的制胜战略收缩的培训,以检测心脏疾病的人工智能模型的碳足迹。 

“我从来没有想过千瓦时关于我使用,”我说。 “但这个黑客马拉松给了我一个机会,看看我的碳足迹,并设法换取大的节能模型精度的量小。” 

在柄-Javaherian是六支球队在由共同主办的黑客马拉松赢得奖品 bt365手机app的研究计算项目 和 MIT-IBM沃森人工智能实验室 一月28-30。本次活动是为了让学生熟悉顿悟,计算集群IBM 捐赠 bt365手机app去年同期相比,并激发建设节能型新技术,人工智能也少放地球变暖的二氧化碳排放到空气中。 

另外,事件是顿悟的绿色计算的凭据的庆典。随着架构旨在最大限度地减少数据的传输,在其他节能等特点,最近获得顿悟 第四位 超级计算机名单的Green500上。它的位置赋予了它额外的信誉:它坐落在霍利奥克,马萨诸塞州,一个修复的棕地现 马萨诸塞州的绿色高性能计算中心,其中低碳水电,风电和核电运行在很大程度上。

在bt365手机app和哈佛医学院,柄-Javaherian博士后来到黑客马拉松,详细了解顿悟。我呆了试图削减自己的工作的能源强度的挑战,专注于开发人工智能方法来筛选疾病冠状动脉。一种新的成像方法,光学相干断层成像,有鉴于在动脉壁,可以减缓的含氧血液到心脏的流动可视化缺陷的新工具心脏病。但即使是专家也错过细微图案擅长检测电脑。

在编程马拉松,柄-Javaherian跑了他的模型,看到一个测试,我可以减少能源使用其八倍通过减少时间顿悟的图形处理器空闲坐下。此外,我已经尝试调整层和特征的模型的数量,交易不同的精确度较低的能源使用。 

第二队,亚历克斯Andonian和fosco,现在通过展示他们可以通过优化代码,失去精度的一个小一点卡米尔模型火车快10倍的几乎分类赢得$ 1,000。研究生电气工程和计算机科学(EECS)部门,Andonian和Fosco目前分类培训,告诉合法的视频从人操纵的假货,在Facebook的的竞争 deepfake检测挑战。 Facebook的推出去年秋季大赛众包的想法,停止在2020年总统大选的ITS平台提前误传的传播。

如果要deepfakes技术解决方案被发现,它需要同时运行对数百万台机器,Andonian说。这使重点用能效率。 “我们可以找到每一个优化训练和运行更高效的车型将产生巨大的变化,”我说。

加快培训过程中,简化他们尽码,并通过消除某些帧降低其10万的视频培训设置的分辨率。他们没想到,三天之内解决,但顿悟的规模有利于自己的工作。 “我们能够在同一时间运行实验10到20,让我们迭代上潜在的想法,并得到结果很快,” Andonian说。 

不断提高艾在喜欢阅读和解释医学扫描视频,长大了和模型的任务有更多计算密集,因此能源密集型。一个 估计,培养了大量的语言处理模型的二氧化碳从五个美国汽车摇篮到坟墓的排放几乎产生。典型示范的足迹是比较温和的,但艾ITS应用激增对环境的影响越来越大。 

绿色的方法之一AI,并且驯服需求的指数级增长的训练AI,是建立小模型。这是这样的方法来第三编程马拉松的竞争对手,EECS研究生乔纳森FRANKLE,拿了。 FRANKLE在训练过程中尽早寻找信号子网这点在较大的,全面培训网络可以做同样的那份工作。他的理念基础上获奖 彩票假说 从去年的那篇论文发现如果有合适的子网被发现在训练年初90%的神经网络可以执行较少的连接。

是由John竞争对手科恩,在bt365手机app人工智能实验室的IBM沃森克里斯托弗·希尔首席科学家,bt365手机app的研究计算项目总监,和劳伦milechin,在bt365手机app的软件研发工程师判断黑客马拉松。 

其他四支球队认可法官:地球,大气与行星科学(EAPS)研究生阿里·拉马丹,suyash Bire,系和詹姆斯宫,为适应了顿悟的编程语言朱莉娅;bt365手机app林肯实验室博士后安德鲁·柯比,为适应代码我写的研究生使用专为计算架构的易编程库,以顿悟;和脑与认知科学系研究生jenelle羽毛和凯尔 - 阿伦,通过削减他们的参数个数应用的技术为显着,简化模型。

手头上的IBM开发人员回答问题和收集反馈。 “我们推的系统 - 的一个好办法,”科恩说。 “最终,我们提高了机器的文档,并围绕它的工具。” 

展望未来,顿悟将霍利奥克通过加入 TX-盖亚,林肯实验室的新型超级计算机。总之,他们将提供有关能源使用工作负载的反馈。 “我们要提高认识,并鼓励用户寻找创新的方法来返青所有的计算,”希尔说。 


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