教育新闻网佐治亚州理工学院，桑迪亚国家实验室和太平洋西北国家实验室共同发起了一个新的研究中心，以解决当今人工智能(AI)中一些最具挑战性的问题，这要归功于美国国防部提供的550万美元资金。能源(DoE)。
AI使计算机系统无需明确编程即可自动从经验中学习。这种技术可以执行以前只有人类才能执行的任务：看到，识别模式，做出决定并采取行动。
由美国能源部科学办公室资助的新的共同设计中心，即以人工智能为中心的架构和算法中心(ARIAA)，将促进三个组织的科学家之间的合作，因为他们开发了对AI应用至关重要的核心技术到DoE的任务优先级，例如网络安全性，电网弹性，图形分析和科学模拟。
PNNL高级研究科学家Roberto Gioiosa将担任该中心的主任，并将领导总体愿景，战略和研究方向。佐治亚理工学院电气与计算机工程学院(ECE)的助理教授Tushar Krishna和Sandia的计算机科学家Siva Rajamanickam将担任副主任。
每个机构都为协作带来了独特的优势：PNNL在电网仿真，化学和网络安全方面拥有专业知识，并且在计算机体系结构和编程模型以及计算资源(例如用于测试新兴体系结构的系统)方面拥有研究经验。Sandia在计算机系统的软件仿真，机器学习算法，图形分析和稀疏线性代数方面拥有专业知识，并将提供对计算机设施和测试平台系统的访问，以支持及早访问新兴的计算体系结构以进行代码开发和测试。佐治亚理工学院在建模和开发用于机器学习和稀疏线性代数的定制加速器方面具有专业知识，并将开发并提供新颖的硬件原型。
桑迪亚的Rajamanickam说：“过去几年，桑迪亚和佐治亚理工学院之间的战略合作使像中心这样的新项目成为可能。”
专用硬件可以使AI任务比CPU和GPU等传统计算设备运行得更快，能耗更低。ARIAA围绕着一个称为“协同设计”的概念，该概念是指研究人员需要权衡并平衡硬件和软件的功能，并汇总各种可能最能解决当前问题的架构和算法。 。
克里希纳(Krishna)的实验室将领导设计和评估可重新配置的硬件加速器，以适应AI应用程序快速发展的需求。特别是，有效运行稀疏计算将是重点。稀疏计算对于DoE感兴趣的多个计算领域至关重要，因为它们极大地减少了有关大量数据问题的计算数量。一种考虑稀疏性的方法是，社交媒体网站上可能有数百万甚至数十亿用户，但是用户只关心几百个朋友的更新。
