Becca Zandstein – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 28 Nov 2024 09:19:45 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 NVIDIA cuDSS 庫推動美國電網優化無障礙發展 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-cudss-library-removes-barriers-to-optimizing-the-us-power-grid/ Tue, 19 Nov 2024 09:08:57 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12194 Continued]]> 隨著電力需求不斷增長，電網的電力系統優化（PSO）對于確保高效的資源管理、可持續性和能源安全至關重要。 東部互聯是北美的主要電網，由大約 70,000 個節點組成 (圖 1)。除了規模龐大之外，此類電網的優化還因災難性天氣事件和發電中斷等不確定性而變得復雜。 PSO 通常涉及解決大規模非線性優化問題，例如交變電流最優功率流（ACOPF）模型，這些模型通常包含數百萬個變量和約束。實時獲得準確的結果對于保持電網穩定性和效率至關重要，但這是一項極其困難的任務。 Sungho Shin 教授 (MIT)、François Pacaud 教授 (MINES Paris – PSL) 和博士后研究員 Alexis Montoison (ANL) 一直在開發非線性優化算法和求解器，這些算法和求解器使用 NVIDIA 工具來解決大規模 PSO 和其他復雜的非線性優化問題。

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]]> 12194 NVIDIA cuEquivariance 數學庫助力藥物和材料研發加速 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerate-drug-and-material-discovery-with-new-math-library-nvidia-cuequivariance/ Mon, 18 Nov 2024 07:35:26 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11934 Continued]]> 用于科學的 AI 模型通常經過訓練，可以預測自然界的運作方式，例如預測生物分子的結構或可能成為下一種電池材料的新固態的性質。這些任務需要高精度和準確性。科學領域的 AI 更具挑戰性的原因在于，高度準確和精確的科學數據往往稀缺，這與從多個資源中大量獲取的文本和圖像不同。 鑒于對解決方案的高需求和有限的資源，研究人員轉而采用創新方法，例如將自然法則嵌入 AI 模型中，提高其準確性以及減少對數據的依賴。 去年取得成功的一種方法是將科學問題的對稱性嵌入 AI 模型。這些神經網絡架構在等變神經網絡（Equivariant Neural Networks，ENN）下廣受歡迎，使用對稱相關變換下的等變數學概念構建而成。 簡而言之，ENN 旨在了解問題的基本對稱性。例如，如果 ENN 的輸入進行了旋轉，輸出也將相應旋轉。這意味著，即使以不同的方向呈現，模型也可以識別相同的物體或圖案。

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