摘要 - 现代计算系统在有效执行学习任务方面存在重大问题。在本次演讲中,我将介绍一种新的大脑启发式计算系统,该系统支持各种学习任务,同时提供比现有平台高得多的计算效率和稳健性。我的平台采用超维 (HD) 计算,这是一种实现大脑功能原理的替代计算方法:(i) 快速学习,(ii) 对噪声/错误的鲁棒性,以及 (iii) 交织的内存和逻辑。这些特性使 HD 计算成为当今资源有限的嵌入式设备以及具有高噪声和多变性问题的深纳米级技术的未来计算系统的有前途的解决方案。为了利用 HD 计算以内存为中心的特性,我利用新兴技术来实现内存处理,从而能够进行高度并行计算和减少数据移动。我还将展示这种架构如何加速深度学习等广泛的大数据应用。
我是加州大学欧文分校计算机科学系的助理教授,也是仿生架构与系统实验室 (BIASLab) 的主任。我的团队正在研究脑启发计算、机器学习和嵌入式系统领域的各种实际问题。我们的研究目标是设计实时、稳健且透明的认知学习系统,以紧密模仿大脑特性。我们还为基于光子的传感器设计了一个安全且可扩展的学习框架,用于在物联网系统中对大量设备进行学习/计算。PI Imani 于 2020 年获得加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系博士学位。他拥有出色的出版记录,在顶级 IEEE/ACM 会议和期刊上发表了 140 多篇论文,拥有 20 项美国专利,在 Google Scholar 上的引用次数为 4,100 次,h 指数为 38。 PI 的贡献引领了受大脑启发的超维计算的新方向,从而实现超高效的实时学习和认知支持。他的研究也是开启多个工业和政府研究项目的主要举措,包括 SRC 和 DARPA。PI Imani 的研究获得了多项奖项,包括 Bernard 和 Sophia Gordon 工程领导力奖和多个顶级会议的最佳论文提名奖。PI 在向公司和政府机构成功转让技术方面有着悠久的历史。例如,PI 目前在受大脑启发的超维计算方面的工作已与英特尔、ARM、IBM、高通和思科共享。PI 在神经符号人工智能方面所做的工作由 SRC/DARPA 资助,并转移到英特尔和 IBM,并激发了利用受大脑启发的推理的努力,随后由思科和谷歌资助并转移到他们。由 SRC/DARPA 和其他公司资助的内存处理工作已在高通、德州仪器和英特尔的产品组中得到应用。PI 当前的物联网分布式学习项目目前正在转移到空军和恩智浦半导体,并且是过去几年 PI 团队与空军/恩智浦半导体密切合作的重要组成部分。作为国防部资助项目的一部分,PI 在内存处理硬件中设计用于超维编码和分类,包括将 HDC 与公钥加密相结合,并表明 HDC 非常适合激光雷达/雷达数据的分类。这项工作目前正在评估中,以纳入英特尔的一款存储产品。
[DAC'19] M. Imani,J。Morris,J。Messerly,H。Shu,Y。Deng,T。Rosing,“ Bric:基于局部性的编码,用于节能脑启发性脑启发性高维度计算”,IEEE/ACM设计自动化会议(DAC),2019年。[DAC'18] M. Imani,C。Huang,D。Kong,T。Rosing,“用于节能分类的层次结构高维计算”,IEEE/ACM设计自动化会议(DAC),2018年。[日期19]
衷心感谢外部专家的贡献。In particular, we thank the members of the HRP Gender and Rights Advisory Panel for reviewing the technical concept and content of this report in February 2024 (in alphabetical order): Alessandra Aresu (Humanity & Inclusion, Belgium), Kate Gilmore (Independent consultant, Australia), Anuj Kapilashrami (University of Essex, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland), Renu Khanna (印度独立顾问),艾伦·马勒克(Allan Maleche)(肯尼亚艾滋病毒和艾滋病的法律与道德问题网络,肯尼亚),布莱恩·穆特比(Brian Mutebi)(乌干达教育与发展机会,乌干达教育与发展机会),米迪·罗斯曼(Mindy Roseman)(美国耶鲁大学法学院[美国]),马里恩·史蒂文斯(Marion Stevens),马里恩·史蒂夫斯(Marion Stevens)(南非独立顾问)和Imani tafari-ama(Imani tafari-ama)
Amrouch H,Genssler P,Imani M,Issa M,Jiao X,Mohammed W,Sepanta G,Wang R,“超越冯·诺伊曼时代:脑启发脑启发到救援的高维度计算”,亚洲和南太平洋设计自动化会议(ASP-DAC),2023.
CC:城市经理Armin Amrolia,副市长Karen Levitt,城市经理Maria Pontikis,CEC Rosemary Hagiwara首席通讯官Karen Levitt,代理城市业务员Teresa Jong,行政服务经理,市政府办公室经理,梅尔萨尔(May May May May ther),MAYOR PRICIGN的总监 O'Donnell, General Manager, Planning Urban Design and Sustainability Andrea Law, General Manager, Development, Building and Licences Steve Jackson, Acting General Manager, Park Board Jason Olinek, Director, Development Planning Neil Hrushowy, Director, Community Planning Karima Mulji, Director, Engineering Projects and Development Services Paul Storer, Director, Transportation Dan Parker, City Surveyor Kaveh Imani, Project Facilitator
这项研究由经济和社会研究学院与澳大利亚国立大学(ANU),SM ERU研究所和基本服务改革研究所(IESR)合作,并与澳大利亚通过Koneksi通过Koneksi(Indernapeansia a -Indonesia a -Indonesia)提供资金支持,并与澳大利亚国立大学(ANU),SM ERU研究所和基本服务改革研究所(IESR)合作进行了研究。I would like to extend my gratitude to the entire team - Alin Halim atu ssadiah as the pr incipal inves tigator, Prof Budy Resosu darmo and Pro f Frank Jotzo as the c o-principal inv estigato rs, o ur s enior resea rchers Asep Sur yah adi, Arianto P atu nru, Milda Irhamni , R aden Wir ane gara, Yel Iz si Msek,我们的初级研究人员Affandi Ismail,Arifa Tariqa Imani,Khairunnisa Rangkuti,Lia Amalia,Fachry Abdul Razak Afifi,Muhammad Yudha Pratama和Priskila Teresa Nandita,以及我们的专业人士,以及我们的专家性别专家。
逆增强学习(IRL)由于其有效性从专家的演示中恢复奖励功能的有效性,因此一直在接受大量的研究工作,这些奖励功能可以很好地解释专家的行为。在实际应用中,约束无处不在,与一组约束相比,奖励功能比单个奖励功能更好地解释了复杂的行为(Malik等,2021)。因此,提出了逆约束强化学习(ICRL)以从专家的示范中学习限制。IRL上的最新目前(Fu等,2018; Imani&Ghoreishi,2021)和ICRL(Scobee&Sastry,2019年)可以在不受约束的环境中学习奖励功能,或者可以推断出与获得地面真相奖励但不能推断出两者的约束。为了解决这一挑战,提出了分布式ICRL(Liu&Zhu,2022)来学习专家的奖励功能和约束。在本文中,我们遵循(Liu&Zhu,2022)中的ICRL的定义,这意味着学习专家的奖励功能和约束。
菲鲁泽·索尔坦·穆罕默迪 | Firoozeh Soltan Mohammadi |鲁哈·伊玛尼 |赛义德-索鲁什·阿巴西 |赛义德·阿明·阿巴西 |赛义德·卡拉姆·阿巴西 |纳西姆·卡沙尼·内贾德 | Nasim Kashani Nejad霍马永·坎洛里 |尼玛·马欣·巴赫特 | 尼玛·马欣·巴赫特萨纳兹·塔法佐利 |沙鲁兹·埃斯梅里 |内马特·普尔瓦利 |梅尔-阿里·赫马蒂 |哈米德·戈尔金 |加迪尔·拉希米 |穆罕默德·巴赫拉米 |赛义德·费雷敦·塔赫里 | Seyed Fereydoun Taheri赛义德·法哈德·扎努里 |阿里·纳扎里 |诺沙德·塔赫里 |赛义德·法里博兹·沙阿·易卜拉希米 | Seyed Fariborz Shah-Ebrahimi法尔扎德·拉赫马塔巴迪 |阿明·马雷克扎德 |梅拉吉·赫马蒂 |巴迪亚·塔吉迪尼 |拉希德·穆罕默迪 |哈米德·阿夫沙里 |马苏姆·拉扎维 |纳吉·拉赫马尼 |法泽拉奈 |赛义德·福德·沙阿·易卜拉希米 | Seyed Foad Shah-Ebrahimi纳维德·哈桑卢 |哈米德·赞迪·内贾德 |梅萨姆·阿齐米 |阿夫辛·阿齐米 |赛义德·沙胡·沙阿·易卜拉希米 | Seyed Shahoo Shah-Ebrahimi赛义德·阿里·达基 |卡米亚布·海达里 |西亚瓦什·卡利亚尼 |卡基·赛义德·阿尔马西 |法泽·阿卜迪普尔 | Faezeh Abdipour帕尔瓦·贝达德 |埃拉赫·穆罕默迪 |普亚·萨拉夫 |雷利·卡拉米 |哈密巴哈多里|沙扬·古拉米 |沙加耶·巴赫拉米 |卡米亚·哈比比 |巴迪·哈泽伊 |西鲁斯·扎比希 |阿马汉·扎比希 |阿拉什·扎马尼 |萨曼·哈德姆 |帕里莎·鲁希·扎德根 | Parisa Roohi Zadegan尼卢法尔·哈米迪 |阿伊达·拉斯蒂|阿明·谢里菲 |阿塔什·沙卡拉米 |埃纳亚图拉·纳伊米 | Enayatollah Naeimi了解更多 |帕亚姆瓦利 |马里赫·纳扎里 |约瑟夫·沙巴齐安 |阿图拉·扎法尔 |法里巴·阿什塔里 |芝拉·沙赫里亚里 |埃勒姆·乔布达尔 |碧塔
1。Robert Kasumba,Dom CP Marticorena,Anja Pahor,Geetha B. Ramani,Imani Masters Goffney,Susanne M. Jaeggi,Aaron R Seitz,Jacob R Gardner和Dennis Lbarbour。 分布潜在变量模型,并在主动认知测试中应用。 认知和发展系统上的IEEE交易,2025年。 [在出版物中接受/接受] 2。 罗伯特·卡索巴(Robert Kasumba)和马里恩·诺伊曼(Marion Neumman)。 教育的实用情感分析:学生人群采购的力量。 在AAAI人工智能会议论文集,第38卷,2024年3。 Robert Kasumba,Guanghui Yu,Chien-Ju Ho,Sarah Keren和William Yeoh。 数据驱动的通用行为剂的目标识别设计,2024年。 [preprint,在提交中] 4。 Yu,Robert Kasumba,Chien-Ju Ho和William Yeoh。 关于人类对人类协作中AI行为的信念的效用。 ARXIV预印arxiv:2406.06051,2024。 [preprint,在提交中] 5。 Philip Kreniske, Olive Imelda Namuyaba, Robert Kasumba , Phionah Namatovu, Fred Ssewamala, Gina Wingood, Ying Wei, Michele L Ybarra, Charlotte Oloya, Costella Tindyebwa, Christina Ntulo, Vincent Mujune, Larry W Chang, Claude A Mellins, and John S桑特利。 用于预防艾滋病毒和相关青年健康问题,性健康,心理健康和药物使用问题的手机技术(青年健康SMS):飞行员随机对照试验的协议。 JMIR研究方案,12:e49352,2023。doi:10.2196/49352 6。 人类行为和新兴技术,2022,2022 7。Robert Kasumba,Dom CP Marticorena,Anja Pahor,Geetha B. Ramani,Imani Masters Goffney,Susanne M. Jaeggi,Aaron R Seitz,Jacob R Gardner和Dennis Lbarbour。分布潜在变量模型,并在主动认知测试中应用。认知和发展系统上的IEEE交易,2025年。[在出版物中接受/接受] 2。罗伯特·卡索巴(Robert Kasumba)和马里恩·诺伊曼(Marion Neumman)。教育的实用情感分析:学生人群采购的力量。在AAAI人工智能会议论文集,第38卷,2024年3。Robert Kasumba,Guanghui Yu,Chien-Ju Ho,Sarah Keren和William Yeoh。 数据驱动的通用行为剂的目标识别设计,2024年。 [preprint,在提交中] 4。 Yu,Robert Kasumba,Chien-Ju Ho和William Yeoh。 关于人类对人类协作中AI行为的信念的效用。 ARXIV预印arxiv:2406.06051,2024。 [preprint,在提交中] 5。 Philip Kreniske, Olive Imelda Namuyaba, Robert Kasumba , Phionah Namatovu, Fred Ssewamala, Gina Wingood, Ying Wei, Michele L Ybarra, Charlotte Oloya, Costella Tindyebwa, Christina Ntulo, Vincent Mujune, Larry W Chang, Claude A Mellins, and John S桑特利。 用于预防艾滋病毒和相关青年健康问题,性健康,心理健康和药物使用问题的手机技术(青年健康SMS):飞行员随机对照试验的协议。 JMIR研究方案,12:e49352,2023。doi:10.2196/49352 6。 人类行为和新兴技术,2022,2022 7。Robert Kasumba,Guanghui Yu,Chien-Ju Ho,Sarah Keren和William Yeoh。数据驱动的通用行为剂的目标识别设计,2024年。[preprint,在提交中] 4。Yu,Robert Kasumba,Chien-Ju Ho和William Yeoh。关于人类对人类协作中AI行为的信念的效用。ARXIV预印arxiv:2406.06051,2024。[preprint,在提交中] 5。Philip Kreniske, Olive Imelda Namuyaba, Robert Kasumba , Phionah Namatovu, Fred Ssewamala, Gina Wingood, Ying Wei, Michele L Ybarra, Charlotte Oloya, Costella Tindyebwa, Christina Ntulo, Vincent Mujune, Larry W Chang, Claude A Mellins, and John S桑特利。用于预防艾滋病毒和相关青年健康问题,性健康,心理健康和药物使用问题的手机技术(青年健康SMS):飞行员随机对照试验的协议。JMIR研究方案,12:e49352,2023。doi:10.2196/49352 6。人类行为和新兴技术,2022,2022 7。Maya Topitzer,Yueming Kou,Robert Kasumba和Philip Kreniske。 不同的受众与福祉应用程序上的用户情感表达有何关系。 Mary Nsabagwa,Isaac Mugume,Robert Kasumba,Joshua Muhumuza,Steven Byarugaba,Eugene Tumwesigye和Julianne Sansa Otim。 基于无线传感器网络的自动的条件监视和报告框架Maya Topitzer,Yueming Kou,Robert Kasumba和Philip Kreniske。不同的受众与福祉应用程序上的用户情感表达有何关系。Mary Nsabagwa,Isaac Mugume,Robert Kasumba,Joshua Muhumuza,Steven Byarugaba,Eugene Tumwesigye和Julianne Sansa Otim。基于无线传感器网络的自动