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普里亞達(dá)希尼·熊貓,電氣工程助理教授,是谷歌研究學(xué)者計劃獎項的獲得者。
Google的研究學(xué)者計劃創(chuàng)建于2021年,支持早期職業(yè)教師在計算機(jī)科學(xué)的許多領(lǐng)域從事前沿研究,包括機(jī)器感知,量子計算和其他相關(guān)領(lǐng)域。
如今,由于物聯(lián)網(wǎng),大量數(shù)據(jù)積聚在數(shù)百萬臺邊緣設(shè)備中,例如手機(jī),交通攝像頭和跟蹤器。然而,隨著對數(shù)據(jù)隱私的日益關(guān)注,物聯(lián)網(wǎng)的實際AI應(yīng)用正在轉(zhuǎn)向保護(hù)隱私的分布式學(xué)習(xí)。然而,使用SNN進(jìn)行分布式學(xué)習(xí)仍然是一個未被探索的領(lǐng)域,之前的大多數(shù)研究僅限于在單個設(shè)備上訓(xùn)練模型的經(jīng)典圖像分類任務(wù)。盡管 SNN 具有潛在的能效,但在實際應(yīng)用中并未被廣泛采用。
Panda的項目“使用尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNNs)的私有可解釋和強(qiáng)大的分布式學(xué)習(xí)”將探索增強(qiáng)端到端訓(xùn)練SNN能力的方法,這些SNN面向隱私保護(hù)分布式學(xué)習(xí)范式中靜態(tài)圖像識別以外的應(yīng)用。由于SNN將在醫(yī)療機(jī)器人,無人機(jī)等實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)用途,因此“可解釋性” - AI模型預(yù)測背后的“原因” - 除了性能之外,至關(guān)重要。通過該獎項,Panda將進(jìn)一步探索如何通過SNN為邊緣計算平臺實現(xiàn)低功耗可解釋智能。
“尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個新興領(lǐng)域,它為我們提供了一條接近類似大腦的效率的途徑,”Panda說。“該獎項將有助于進(jìn)一步提高人們對該領(lǐng)域的興趣,并希望促進(jìn)工程,計算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)等不同學(xué)科的更多合作,以填補(bǔ)SNN研究的空白。
該獎項附帶60,000美元的無限制資金,主要用于學(xué)生研究培訓(xùn)和舉辦基于峰值的計算研討會,以與社區(qū)中的其他人討論這一研究方向。
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