소프트웨어 엔지니어링 연구 크레이지 슬롯
통합 신경 과학 센터 : 가상 현실 및 증강 현실 핵심
- NIH : COBRE
- PI : Eelke Folmer
- $ 655,380
- 2017 년 9 월 -2022 년 5 월
모델링 및 스케줄링 지원을 통한 딥 러닝 교육 최적화
- NSF
- PI : Feng Yan
- $ 175,000
- 2018 년 6 월 -2020 년 5 월
많은 컴퓨팅 리소스를 사용하여 다량의 데이터에 대해 훈련 된 딥 러닝 모델은 최근 중요하지만 도전적인 인공 지능 작업에 대한 최첨단 교육 성능을 달성했습니다. 딥 러닝의 성공은 훈련 속도와 효율성을 향상시키기 위해 하드웨어 및 소프트웨어 커뮤니티의 상당한 연구 관심을 끌었습니다. 큰 노력과 빠른 진전에도 불구하고, 소프트웨어 및 하드웨어 지원을 딥 러닝 도메인 지식과 연결하는 중요한 브리지는 여전히 누락되었습니다 : 효율적인 구성 탐색 및 런타임 스케줄링. 딥 러닝 모델의 품질과 훈련 시간은 하이퍼 파라미터 구성 (예 : 학습 속도, 모멘텀, 숨겨진 계층의 수 및 크기) 및 시스템 구성 (예 : 스레드 병렬 처리, 모델 병렬 처리 및 데이터 평행)을 포함하여 교육 크레이지 슬롯세스 전후에 설정된 많은 조정 가능한 매개 변수에 매우 민감합니다. 하이퍼 파라미터 구성과 시스템 구성의 신중한 선택을 효율적으로 탐색하는 것은 저렴한 시간과 비용으로 고품질 모델을 찾는 데 매우 중요합니다. 그러나 이것은 거대한 검색 공간, 값 비싼 교육 런타임, 좋은 구성의 희소성 및 시간과 자원의 부족으로 인해 어려운 문제입니다.
이 연구 작업의 목표는 딥 러닝 시스템 및 워크로드의 고유 한 특성을 체계적으로 연구하고 딥 러닝 교육을 개선하기위한 새로운 모델링 및 일정 방법론을 구축하는 것입니다. PI는 새로운 하이퍼 파라미터 구성 분류 접근법에 의해 구동되는 동적 스케줄링 방법론을 통해 고성능 모델을 발견하는 효율성을 향상시키는 것을 목표로합니다. PI는 시간 차원 (정확도 잠재력) 및 공간 차원 (효율성 전위) 정보의 글로벌 관점을 기반으로 신중한 스케줄링 결정을 만드는 정확도 및 효율성 인식 하이브리드 스케줄링 방법론을 개발하는 것을 목표로합니다. 이 연구 작업은 워크로드 특성화, 성능 모델링, 리소스 관리 및 스케줄링의 기술을 통합하여 교육 프로세스의 속도를 크게 높이고 시간과 리소스의 비용을 크게 줄입니다. 보다 광범위하게,이 크레이지 슬롯는 소프트웨어 하드웨어 지원과 딥 러닝 도메인 지식 간의 상호 작용에 대한 기본적인 지식을 얻게됩니다. 이 지식은 차세대 딥 러닝 시스템 및 프레임 워크를 설계하는 데 도움이 될 수 있으며, 제한된 시스템 및 기계 학습 도메인 전문 지식을 가진 연구원 및 실무자에게 딥 러닝 교육을 편리하게 만듭니다. 이 연구는 커리큘럼을 향상시키고 학부 및 대학원생, 특히 저 언어 그룹의 학생들에게 연구 주제를 제공하는 데 도움이 될 것입니다.
네바다의 태양 에너지-물 환경 넥서스
- NSF EPSCOR
- Co-pis : Sergiu Dascalu, Fred Harris
- $ 20,000,000 + $ 4,000,000 주 경기
- 2013 년 8 월 -2018 년 11 월
이 5 년간의 크레이지 슬롯에서 NV-EPSCOR (경쟁 연구)를 자극하는 네바다 실험 프로그램은 건조한 사막의 대규모 태양열 설치와 관련된 중요한 실제 문제를 다룹니다. 이 크레이지 슬롯는 태양열 열 에너지 생성에 대한 연구와 사막 지역의 태양열 설치의 생태계 학적 영향에 대한 이해를 결합하여 태양 전기 생성의 경제 및 친환경 생존력을 발전시킵니다. 이 조합은이 크레이지 슬롯를 다른 기존의 다른 태양 에너지 크레이지 슬롯와 구별하여 미국과 전 세계 네바다 및 기타 태양열 설치와 관련된 고유 한 모델 연구가되었습니다. 이 크레이지 슬롯의 주요 참여 기관은 다음과 같습니다. 네바다 대학교, 리노, 네바다 대학교, 라스 베이거스 대학 및 네바다 대학 사막 연구소. 남부 네바다 대학, Truckee Meadows Community College 및 Nevada State College의 교수진 및 학생들 도이 크레이지 슬롯에 참여할 것입니다.
지적 공로
태양 에너지 수집에 도움이되는 풍부한 햇빛과 구름이없는 날에도 불구하고 건조한 지역은 잦은 먼지 폭풍을 경험하고 비가 거의 또는 전혀받지 않습니다. 태양 전지판에 축적 된 먼지는 햇빛을 흡수하고 태양 전지의 효율을 감소시킵니다. 물 부족은 태양열 수집기의 냉각 요구를 충족시키는 데 드는 비용을 증가시킵니다. 이 크레이지 슬롯는 먼지를 격퇴하고 대규모 태양열 설치에서 물 사용량을 최소화하기위한 엔지니어링/기술 솔루션을 개발하려고합니다. 또한 사막 생태계 반응을 조사하고 대규모 태양열 설치와 관련된 환경 영향을 관리하고 완화하는 효과적인 방법을 설계하기위한 과학 기반 정보를 제공합니다. 이상은이 크레이지 슬롯에서 네바다 환경, 수도 및 태양 광 테스트 및 연구 시설 (New-Star)이라는 연구 시설을 설립합니다. 데이터 관리 및 통신을위한 NRDC (Nevada Research Data Center)의 생성을 통해 기존 사이버 인프라 기능의 향상이 이루어집니다. 이 새로운 시설은 태양 에너지 물 환경 Nexus Research and Education Them에서 학제 간 과학자 및 엔지니어 팀 간의 협력을 장려합니다.
더 넓은 영향
이 크레이지 슬롯는 물 사용 및 환경 저하를 최소화하기위한 비용이 적게 들고 경쟁이 치열한 태양 광 발전 기술을 개발할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 개발 될 기술 솔루션은 전국 및 전 세계의 다른 태양 에너지 설치에 적용 할 수 있습니다. 과학자 간의 상호 작용과 지역, 국가 및 국제 차원에서의 협력뿐만 아니라 네바다의 에너지 산업 및 환경 기관과의 파트너십은 주 경제 발전을 촉진 할 것으로 예상됩니다. 이 크레이지 슬롯에는 참가자로 41 명의 교수진, 24 명의 기술자, 43 명의 대학원생 및 38 명의 학부생이 포함됩니다. 이 크레이지 슬롯는 대학 전 및 학부생을 대상으로 한 다음 프로그램을 제공하여 소수 민족 그룹, K-12 교사 및 일반 대중을 유치하는 데 중점을 둡니다.
- K-12 학생들이 학업 기술과 직업 경로를 개발할 수 있도록 돕는 대학 사전 교량 크레이지 슬롯그램
- Solar Energy-Water-Environment Nexus에서 연구 경험을 제공하는 학부 연구 기회 크레이지 슬롯그램 (UROP).
- 학생에서 전문가로의 전환을 촉진하기위한 학부 및 졸업 실습 교육 (HOT); 활동은 태양 에너지 기술에 대한 산업 인턴쉽 및 실험실 경험, 제안서 작성 워크샵이 포함됩니다.
- K-12 교사를 연구, 현장 작업 및 대학원생과 협력하는 교사 전문 개발 크레이지 슬롯그램
- K-12 학생들을 크레이지 슬롯 관련 테마에 대해 교육하고 과학, 기술, 공학 및 수학에 대한 기회를 가족에게 알리는 프로그램
- 온라인 학습 실험실, 사이버 학습 자료에 대한 무선 액세스를 제공하고 태양 에너지에 대한 대중의 이해와 물 및 환경에 대한 관련 영향을 강화합니다.
가상 운동 중에 시각/전정 충돌의 성별 차이 이해
- Google Research
- PI : Eelke Folmer Co-Pi : Paul MacNeilage and Lars Strother
- $ 44,044
- 2018 년 7 월 -2019 년 6 월