Masin õppe ja kuidas see aitab teadlastel teha teaduslikke avastusi palju kiiremini

Zeitgeist Addendum (Aprill 2019).

Anonim

Jillian Buriak ja tema meeskond kulutas aastaid välja kulutõhusate plastikust päikesepatareide, mida saab trükkida nagu ajalehti. Seejärel rääkis ta koos kolleegi keemia uurija Arthur Mariga ja mõne nädala jooksul võimaldas tema masin õppe meeskond oma grupi suurendada nende päikesepaneelide efektiivsust 30 protsendi võrra.

"See oli meile suur äratamine, " ütles Buriak. "Kõik teaduslikud avastused hakkavad juhtuma kiiremini kui varem."

Masinatreening kiirendab avastusi lugematutes uurimisvaldkondades ja Mar ja tema meeskond kuuluvad Alberta ülikooli paljudesse pioneeridesse selles valdkonnas.

Nad ei ole "piiritlejad"

Popkultuur pakub palju mõtteid selle kohta, mida tähendab "masinõpe", kuid Mariks on vaid tööriistad.

"Meie masinaõpetus ei ole terminaatorid, " ütles ta naeruga.

Masin õpe sorteerib ja liigitab kompleksseid andmekogusid, et kasulikku teavet välja mõelda.

Mar selgitab: "Kui vajate abi, et saada poodist ülemise riiuliga raskekarp, võite analüüsida inimesi enda ümber, et näha, kes aitab. Võite sihtida inimesi, kes kannavad poe kujundust, ja siis võite neid järjestada vastavalt masin õpe teeb sarnast klastrite ja hinne, kuid võib käsitleda palju rohkem teavet kui keegi meist võiks töödelda.Samuti saab ka tuvastada olulisemad atribuudid-see võib öelda, et töötaja pikkus on vähem oluline kui nende juurdepääs redelile ja vastav auaste. "

Buriak'i päikeseelementide jaoks anti masinale aastaid katselabori andmeid ja programmeeriti, et otsida erinevaid disainimuutujaid, mis võivad mõjutada orgaanilise päikeseenergia raku efektiivsust.

"Kasutades traditsioonilist meetodit ühe muutuja muutmiseks korraga, oleksime vajanud tuhandeid eksperimente kõigi nende võimalike kombinatsioonide kuvamiseks, " ütles Buriak. "Masinaõpetusalgoritm aitas meil mõista, millised muutujad kõige enam mõjutasid ja hiljem ainult 16 eksperimenti, oleme püüdnud järsult suurendada päikeseenergia efektiivsust dramaatiliselt kiirendatud viisil."

Sul on vaja ainult sülearvuti

Inseneride õppejõud Arvind Rajendran, Vinay Prasad ja Zukui Li juhivad meeskonda, kes kasutavad masinaõpet, et optimeerida CO2 kogumise protsesse, enne kui see saab elektrijaamadest välja saata.

"Meie süsinikdioksiidi kogumise protsessil võib olla 9000 erinevat konfiguratsiooni ühe kasutatud materjali kohta, " ütles Prasad. "Peame teadma, milline potentsiaalne adsorbent on selles konfiguratsioonis kõige tõhusam."

Masin õppe võimaldab meeskonnal kiiresti kõrvaldada tuhanded võimalikud konfiguratsioonid, mis ei vasta kunagi USA energeetikaministeeriumi süsinikdioksiidi kogumise tehnoloogiale, et eemaldada 95% süsinikdioksiidiheidetest.

"Iga nende konfiguratsioonide individuaalne modelleerimine nõuab kuude jooksul tohutut arvutamist, " märkis Prasad. "Masinloetuse ja piiratud hulga koolitusandmetega üksikasjalikest simulatsioonidest läheb vaja ainult sülearvuti ja paar tundi."

Masinapoolse õppimise eeliseid on märganud mitmete erialade eksperdid. Augustis ühines Mari rühm Prasadi meeskonnaga, et pakkuda A-i Future Energy Systemsi uurimisalgatusega seotud teadlastele kahte omaette masinaõppe õpikoda. Mõlemad müüdud enne nende reklaamimist koos osalejatega, sealhulgas füüsikud, mikrobioloogid, majandusteadlased ja isegi administraatorid. Praegu kaalutakse rohkem töötubasid ja Prasad pakub sellel teemal erilist kõrgkooli.

"Oleme kasutanud neid tehnikaid, et analüüsida kõike naftajäätmete jaemüügivarude seirete ja õlle kvaliteedi poolest, " ütles ta. "Kui teil on andmeid, on masinõpe tööriist, mis aitab teil oma jõupingutusi keskendada."

Ei asenda inimesi

Burjaki vaatevinklist on masinõppe tõus vajalik paljudes valdkondades teadusuuringuteks ja tema meeskond kasutab ära.

"Nende tehnikate kasutamisega tegeleme me tõeliselt uute päikeseenergia süsteemide väljatöötamisega, " ütles ta. "Oleme rahul, et neid tehnoloogiaid lähitulevikus jagada."

Ta ei määra lähiajal ühtki kuupäeva, kuid avastused toimuvad kindlasti varem kui tema meeskond oleks traditsiooniliste meetoditega kinni jäänud.

Et Mar, see on asi.

"Me säästavad aega ja raha, vähendades avastamiseks vajalike katsete arvu, " ütles ta. "Me ei asenda neid, kes eksperimente teevad."

menu
menu