Följ med oss ​​på en fascinerande resa in i AI-världen och vetenskapliga genombrott med Anima Anandkumar. I denna engagerande podcast delar Anandkumar, en respekterad Bren-professor vid Caltech och Senior Director of AI Research på NVIDIA insikter i grunderna för AI-tänkande, dess tvärvetenskapliga inverkan och de spelförändrande tensormetoderna. Från att tackla väderutmaningar till rollen som AI inom vetenskapen förenklar hon det komplexa landskapet för AI:s inflytande. Låt oss utforska hur Anandkumars expertis formar framtiden för AI inom vetenskaplig utforskning.

Det här avsnittet av Leading with Data är tillgängligt på uppskattade plattformar som t.ex Spotify, Google Podcastsoch Apple. Du kan välja din föredragna plattform för att engagera dig i det insiktsfulla innehållet.

Viktiga insikter från vår konvertering med Anima Anandkumar

• Algoritmiskt tänkande är fortfarande avgörande för att vägleda AI trots framsteg i språkmodeller.
• Anima Anandkumars tvärvetenskapliga bakgrund har avsevärt påverkat hennes inställning till AI-forskning.
• Tensormetoder, utvecklade under Anandkumars doktorsexamen, är beräkningseffektiva för oövervakat lärande och har omfattande tillämpningar.
• Skärningspunkten mellan AI och numeriska metoder utvecklas snabbt, med betydande potential inom olika vetenskapliga domäner.
• Min Dojo och liknande riktmärken sätter scenen för AI att lära sig och fatta beslut i öppna miljöer.
• Grundläggande kunskap om AI och maskininlärning är avgörande för att blivande forskare ska kunna bidra meningsfullt.
• Några av de mest krävande vetenskapliga problemen, såsom klimatmodellering och kvantkemi, begränsas av nuvarande beräkningskapacitet.
• Tvärvetenskapligt samarbete är avgörande för att tackla komplexa vetenskapliga utmaningar med AI.

Bli en del av våra kommande Leading with Data-sessioner och dyk in i insiktsfulla diskussioner med AI- och Data Science-ledare!

Låt oss nu titta på frågorna från Anima Anand Kumar och hennes svar.

Hur formar algoritmiskt tänkande framtiden för AI?

Algoritmiskt tänkande handlar om att rama in stegen i en procedur och bestämma vilket som är mer effektivt än andra. Det förblir relevant även när språkmodeller förbättras vid kodning eftersom vi fortfarande kommer att vägleda dem. Vi går mot abstraktioner på högre nivå när vi övergår från kodning i assembler till språk på högre nivå. Utmaningen nu är att visa AI-verktyg effektivt, med tanke på att de kan vara felbenägna, och att bedriva forskning för att göra dem mer robusta.

Kan du dela med dig av insikter från din barndom som väckte ditt intresse för datavetenskap?

Jag hade turen att växa upp i en familj som uppmuntrade lärande och utforskning. Min mamma, en av de första ingenjörerna i vårt samhälle, och min farfar, en mattelärare, ingav mig en kärlek till matematik och naturvetenskap utan könssegregering. Mina föräldrars småskaliga fabrik introducerade mig för de praktiska tillämpningarna av programmering, där jag såg den fysiska inverkan av kod på tillverkning av bildelar. Denna praktiska inlärning och exponering för tvärvetenskapligt tänkande var ovärderlig.

Vad fick dig att specialisera dig på nätverkssensorer och -tensorer under din doktorsexamen?

Min doktorandresa började med signalbehandling och trådlösa sensornätverk, nu kända som edge AI eller Internet of Things. Jag var fascinerad av avvägningarna med att överföra data under energibegränsningar. Detta ledde mig till probabilistiska grafiska modeller och så småningom till tensormetoder, som är teoretiskt garanterade och beräkningseffektiva för oövervakat lärande, som att upptäcka ämnen i stora textdatauppsättningar.

Hur har du balanserat dina roller inom akademin och industrin?

Min karriär har varit opportunistisk och letat efter det bästa sättet att påverka. Till en början var akademin vägen för mig att fortsätta forskningen om maskininlärning. När branschen öppnade upp, hittade jag kontakter med företag som NVIDIA, där jag kunde tillämpa min forskning på verkliga problem. Akademin spelar fortfarande en avgörande roll när det gäller att överväga den bredare effekten av AI-metoder, etiska överväganden och utbildning av nästa generations forskare.

Vad är komplexiteten inblandad i väderprognoser med AI?

Väderprognos traditionellt innebär att simulera vätskedynamik och kombinera observationer för att förutsäga väder. Denna process är dock beräkningsmässigt dyr och begränsar vår förmåga att exakt förutsäga extrema väderhändelser. Vår djupt lärande-baserade metoder är mycket snabbare och billigare, vilket möjliggör fler ensemblemedlemmar och bättre statistik för probabilistiska prognoser. Vi utvecklar också neurala operatörer som arbetar med olika upplösningar och införlivar domänkunskap, som jordens sfäriska geometri.

Hur ser du skärningspunkten mellan numeriska metoder och AI utvecklas?

AI för vetenskap blir allt mer populärt, med tillämpningar som sträcker sig från kolavskiljning och lagring till design av medicinsk utrustning. Neurala operatorer, som vi har utvecklat, tillåter oss att lösa partiella differentialekvationer effektivt, vilket minskar behovet av fysiska experiment. Denna korsning kommer sannolikt att fortsätta att växa, med AI som spelar en betydande roll inom biovetenskap och andra tekniska domäner.

Kan du utveckla ditt arbete med My Dojo Benchmark i Minecraft?

My Dojo använder Minecraft som en miljö för att testa AI-algoritmer för öppen inlärning. Det utmanar AI-metoder för att bygga nya färdigheter och lösa olika uppgifter kreativt kontinuerligt. Vi har kopplat den till GPT-4 för att ge interaktiv inlärning i sammanhanget och bygga ett färdighetsbibliotek för AI:n att referera till när de möter nya uppgifter. Detta tillvägagångssätt förkroppsligar filosofin om livslångt lärande och har potential att underblåsa betydande framsteg i beslutsfattande algoritmer.

Vilka råd skulle du ge till blivande AI-forskare eller studenter?

Jag betonar vikten av att förstå grunderna. Algoritmiskt tänkande är avgörande för att styra AI-verktyg och bedriva forskning för att göra dem mer robusta. Att förstå hur modeller fungerar är viktigt för forskning, även när vi införlivar språkmodeller och andra AI-verktyg i våra arbetsflöden.

Vad anser du är det svåraste vetenskapliga problemet att lösa med nuvarande teknik?

Vissa problem är beräkningsbundna, som klimatmodeller och kvantkemi, som kräver mer datorkraft än vad vi har för närvarande. Sedan finns det problem där vi saknar kompletta modeller, som att förstå processer inom celler. Slutligen, några utmaningar kombinerar simulering med fysiska experiment, som kärnfusion. Var och en av dessa kräver tvärvetenskapligt samarbete och innovativa AI-applikationer för att göra framsteg.

Summering 

I det dynamiska landskapet av AI och vetenskap framträder Anima Anandkumar som en vägledande kraft. Hennes banbrytande arbete, från att utveckla AI-algoritmer till att tänja på gränserna för öppna lärande i Minecraft, återspeglar ett åtagande att främja AI:s inverkan. Aspirerande forskare uppmuntras att ta till sig grundläggande kunskap, och diskussionen understryker nödvändigheten av tvärvetenskapligt samarbete för att ta itu med enorma vetenskapliga utmaningar. Anandkumars resa, präglad av utmärkelser och ett engagemang för livslångt lärande, positionerar henne som en banbrytare som formar framtiden för AI inom vetenskaplig utforskning. Här finns mer information om denna podcast!

Följ med oss ​​för fler sådana insiktsfulla sessioner med AI- och Data Science-ledare i vår kommande Ledande med data sessioner!

Relaterad

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/exploring-uses-ai-for-science-with-anima-anandkumar/