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Baharan Mirzasoleiman 获得资金训练 AI 进行宇宙数据分析
这位计算机科学助理教授从美国国家科学基金会和西蒙斯基金会获得了 55 万美元的奖金。
来源:UCLA加州大学洛杉矶分校萨缪尔利工程学院计算机科学助理教授 Baharan Mirzasoleiman 获得了美国国家科学基金会和西蒙斯基金会的 55 万美元资助，用于训练机器学习算法处理天文数据。
Baharan Mirzasoleiman，由机器学习驱动的精确数据分析可以大大加速耗时的过程，例如对恒星内部复杂的化学反应进行建模。 由于花在处理数据以生成复杂模型上的时间更少，研究人员可以投入更多精力来发现有关宇宙的新见解。
“目前，天文学数据量如此之大，以至于数据处理成本过高，”领导加州大学洛杉矶分校萨缪尔利 BigML 研究小组的 Mirzasoleiman 说道。 “我的职责是设计算法，通过从大量天文学数据中提取信息来有效地训练基础机器学习模型。”
BigMLMirzasoleiman 项目的资金是建立 NSF-Simons 宇宙起源人工智能研究所的一项更大拨款的一部分。来自德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员将领导这项为期五年的计划，其中包括来自多所大学的跨学科研究人员团队。
NSF-Simons 宇宙起源人工智能研究所。在 UCLA Samueli 网站上阅读有关该项目的更多信息。
在 UCLA Samueli 网站上阅读有关该项目的更多信息。