科學(xué)家發(fā)現(xiàn)一種能解決“最難”計算機問題的新方法

　　據(jù)外媒報道，一種相對較新的模擬人腦工作方式的計算方式已經(jīng)改變了科學(xué)家解決一些最困難的信息處理問題的方式?，F(xiàn)在，研究人員發(fā)現(xiàn)了一種方法，它可以使所謂的“儲層計算”的工作速度提高3300到100萬倍，而所需的計算資源和數(shù)據(jù)輸入則大大減少。

　　事實上，在對下一代油藏計算的一次測試中，研究人員在臺式電腦上只用了不到一秒的時間解決了一個復(fù)雜的計算問題。

　　該研究的論文主要作者、俄亥俄州立大學(xué)的物理學(xué)教授Daniel Gauthier指出，使用目前最先進的技術(shù)，同樣的問題需要超級計算機來解決且需要更長的時間。

　　Gauthier說道：“跟目前的油藏計算相比，我們可以用更少的計算機資源，在很短的時間內(nèi)完成非常復(fù)雜的信息處理任務(wù)。與以前相比，油藏計算已經(jīng)取得了顯著的進步?！?/p>

　　這項研究于2021年9月21日發(fā)表在《Nature Communications》上。

　　Gauthier稱，水庫計算是一種機器學(xué)習(xí)算法，開發(fā)于21世紀初，用于解決“最難中的最難”的計算問題如預(yù)測隨時間變化的動力系統(tǒng)的進化。

　　他表示，動力系統(tǒng)就像天氣一樣，是很難預(yù)測的，因為一種情況下的一個小變化可能會產(chǎn)生巨大的影響。一個著名的例子就是“蝴蝶效應(yīng)”，這是一個隱喻性的例子，蝴蝶扇動翅膀所產(chǎn)生的變化最終會影響幾周后的天氣。

　　Gauthier表示，之前的研究表明，儲層計算非常適合學(xué)習(xí)動力系統(tǒng)，可以提供關(guān)于它們未來行為的準確預(yù)測。它通過使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來做到這一點，這有點像人類的大腦?？茖W(xué)家將動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)輸入一個由隨機連接的人工神經(jīng)元組成的“庫”中。該網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生有用的輸出，科學(xué)家可以解釋并反饋到該網(wǎng)絡(luò)，然后建立一個越來越準確的預(yù)測，該系統(tǒng)將如何在未來發(fā)展。

　　系統(tǒng)越大、越復(fù)雜、科學(xué)家希望預(yù)測到的結(jié)果越準確，那么人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)就必須越大、完成任務(wù)所需的計算資源和時間也就越多。

　　Gauthier指出，一個問題是，人造神經(jīng)元的儲存庫是一個“黑盒子”，科學(xué)家們還不知道它里面到底發(fā)生了什么，他們只知道它在工作。

　　Gauthier稱，水庫計算的核心人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是建立在數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上的。

　　“我們讓數(shù)學(xué)家研究這些網(wǎng)絡(luò)，并問‘機器中的所有這些部件在多大程度上真的需要?’”他說道。

　　在這項研究中，Gauthier和他的同事調(diào)查了這個問題，結(jié)果發(fā)現(xiàn)整個油藏計算系統(tǒng)可以大大簡化、大大減少對計算資源的需求及節(jié)省大量時間。

　　他們在一個預(yù)報任務(wù)中測試了他們的概念，該任務(wù)涉及到Edward Lorenz開發(fā)的天氣系統(tǒng)，他的工作使我們理解了蝴蝶效應(yīng)。

　　在Lorenz預(yù)測任務(wù)中，他們的下一代油藏計算技術(shù)明顯優(yōu)于當今的先進技術(shù)。在一臺臺式機上進行的一個相對簡單的模擬中，新系統(tǒng)比現(xiàn)有模型快33到163倍。

　　但當目標是提高預(yù)測的準確性時，下一代油藏計算速度則要快100萬倍。Gauthier表示，新一代的計算機只需要28個神經(jīng)元就能達到同樣的精度，而現(xiàn)在的模型需要4000個神經(jīng)元。

　　加速的一個重要原因是，跟當前一代相比，下一代存儲計算背后的“大腦”需要更少的熱身和訓(xùn)練才能產(chǎn)生相同的結(jié)果。

　　熱身是訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要作為輸入添加到蓄水池計算機中以使其為實際任務(wù)做好準備。

　　“對于我們的下一代油藏計算幾乎不需要熱身時間，”Gauthier說道，“目前，科學(xué)家必須放入1000或10000個或更多的數(shù)據(jù)點來使其熱身。這些都是丟失的數(shù)據(jù)，在實際工作中是不需要的。我們只需要輸入一、二、三個數(shù)據(jù)點?！?/p>

　　一旦研究人員準備好訓(xùn)練水庫計算機進行預(yù)測，那么下一代系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù)就會少很多。

　　在Lorenz預(yù)測任務(wù)的測試中，研究人員使用400個數(shù)據(jù)點可以得到跟當前一代使用5000個或更多數(shù)據(jù)點產(chǎn)生的相同結(jié)果，這取決于所需的準確性。

　　Gauthier說道：“令人興奮的是，下一代油藏計算技術(shù)采用了已經(jīng)非常優(yōu)秀的技術(shù)，大大提高了效率?！?/p>

　　他和他的同事們計劃將這項工作擴展到更復(fù)雜的計算問題上，如預(yù)測流體動力學(xué)?！斑@是一個極具挑戰(zhàn)性的問題。我們想看看是否可以使用簡化的油藏計算模型加快解決這個問題的進程，”Gauthier說道。