論文の概要: Applications and Techniques for Fast Machine Learning in Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13041v1
- Date: Mon, 25 Oct 2021 15:25:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-26 18:49:20.704307
- Title: Applications and Techniques for Fast Machine Learning in Science
- Title（参考訳）: 科学における高速機械学習の応用と技術
- Authors: Allison McCarn Deiana (coordinator), Nhan Tran (coordinator), Joshua
Agar, Michaela Blott, Giuseppe Di Guglielmo, Javier Duarte, Philip Harris,
Scott Hauck, Mia Liu, Mark S. Neubauer, Jennifer Ngadiuba, Seda
Ogrenci-Memik, Maurizio Pierini, Thea Aarrestad, Steffen Bahr, Jurgen Becker,
Anne-Sophie Berthold, Richard J. Bonventre, Tomas E. Muller Bravo, Markus
Diefenthaler, Zhen Dong, Nick Fritzsche, Amir Gholami, Ekaterina Govorkova,
Kyle J Hazelwood, Christian Herwig, Babar Khan, Sehoon Kim, Thomas Klijnsma,
Yaling Liu, Kin Ho Lo, Tri Nguyen, Gianantonio Pezzullo, Seyedramin
Rasoulinezhad, Ryan A. Rivera, Kate Scholberg, Justin Selig, Sougata Sen,
Dmitri Strukov, William Tang, Savannah Thais, Kai Lukas Unger, Ricardo
Vilalta, Belinavon Krosigk, Thomas K. Warburton, Maria Acosta Flechas,
Anthony Aportela, Thomas Calvet, Leonardo Cristella, Daniel Diaz, Caterina
Doglioni, Maria Domenica Galati, Elham E Khoda, Farah Fahim, Davide Giri,
Benjamin Hawks, Duc Hoang, Burt Holzman, Shih-Chieh Hsu, Sergo Jindariani,
Iris Johnson, Raghav Kansal, Ryan Kastner, Erik Katsavounidis, Jeffrey Krupa,
Pan Li, Sandeep Madireddy, Ethan Marx, Patrick McCormack, Andres Meza, Jovan
Mitrevski, Mohammed Attia Mohammed, Farouk Mokhtar, Eric Moreno, Srishti
Nagu, Rohin Narayan, Noah Palladino, Zhiqiang Que, Sang Eon Park, Subramanian
Ramamoorthy, Dylan Rankin, Simon Rothman, Ashish Sharma, Sioni Summers,
Pietro Vischia, Jean-Roch Vlimant, Olivia Weng
- Abstract要約: このレポートは、Fast ML for Scienceコミュニティが開催する2つのワークショップに基づいている。
さまざまな科学的領域にわたる高速MLのアプリケーション、パフォーマンスとリソース効率のアルゴリズムのトレーニングと実装のテクニック、これらのアルゴリズムをデプロイするアーキテクチャ、プラットフォーム、テクノロジの3つの分野をカバーする。
このレポートは、統合および加速されたMLソリューションによる科学的発見のための多くの例とインスピレーションを提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.578814969632552
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this community review report, we discuss applications and techniques for
fast machine learning (ML) in science -- the concept of integrating power ML
methods into the real-time experimental data processing loop to accelerate
scientific discovery. The material for the report builds on two workshops held
by the Fast ML for Science community and covers three main areas: applications
for fast ML across a number of scientific domains; techniques for training and
implementing performant and resource-efficient ML algorithms; and computing
architectures, platforms, and technologies for deploying these algorithms. We
also present overlapping challenges across the multiple scientific domains
where common solutions can be found. This community report is intended to give
plenty of examples and inspiration for scientific discovery through integrated
and accelerated ML solutions. This is followed by a high-level overview and
organization of technical advances, including an abundance of pointers to
source material, which can enable these breakthroughs.
- Abstract（参考訳）: このコミュニティレビューレポートでは、科学における高速機械学習(ML)の応用と技術について論じる。科学的発見を加速するために、パワーMLメソッドをリアルタイムな実験データ処理ループに統合するという概念である。
このレポートの資料は、Fast ML for Scienceコミュニティが主催する2つのワークショップに基づいており、いくつかの科学分野にわたる高速MLの応用、パフォーマンスとリソース効率のよいMLアルゴリズムのトレーニングと実装のための技術、これらのアルゴリズムをデプロイするためのアーキテクチャ、プラットフォーム、技術という3つの分野をカバーする。
また、共通解が見つかる複数の科学的領域にまたがる重複する課題も提示する。
このコミュニティレポートは、統合および加速されたMLソリューションを通じて科学的発見のための多くの例とインスピレーションを提供することを目的としている。
続いて、高レベルな技術的進歩の概要と組織化が行われ、ソース素材へのポインタが豊富に含まれ、これらのブレークスルーが可能になる。
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