一个500万$国家科学基金会(NSF)奖将允许匹兹堡超级计算中心(PSC)部署一个独特的高性能的人工智能(AI)系统。Neocortex将从根本上引入新的硬件，以大大加快AI研究的速度。卡内基·梅隆大学和匹兹堡大学的联合研究机构PSC将与Cerebras Systems和Hewlett Packard Enterprise(HPE)合作建造新型超级计算机。
自2012年以来，Neocortex将超越为AI带来许多进步的技术。该系统将探索革命性的Cerebras Wafer Scale Engine(WSE)处理器的革命性组合，这些处理器专门用于加速AI，并且具有超大型内存的HPE Superdome Flex系统，可提供大量数据处理功能。这种平衡的系统将使全国范围内的研究人员能够民主地使用具有改变游戏规则的计算能力进行培训，这是AI最耗时的步骤，它的运行速度更快，甚至可以交互。计划从2020年晚些时候开始向全国的研究人员免费提供Neocortex。
该大脑皮层项目由帕乌拉布伊特拉戈，首席研究员和人工智能的PSC董事和大数据领导。该系统用于先进研发的独特AI功能及其速度将消除AI创新的障碍，从而支持《维持美国人工智能领导地位的行政命令》和《美国人工智能计划》。
“新皮质在许多方面都是同类产品中的第一个，” Buitrago说。“有了Neocortex，我们将通过提供真正具有革命性的功能，更加接近实现交互式AI开发的愿景。向研究界免费提供这种出色的资源是我们的荣幸。我们期待着它将带来的所有重大发现。”
美国国家科学基金会高级网络基础设施办公室代理主任艾米·弗里德兰德说：“这些奖项代表了一系列互补的高级计算能力和服务，旨在推动许多领域的新基础研究。”“ NSF在先进和创新计算上的长期投资，是对在整个科学和工程领域进行的计算和数据密集型研究的迅速发展和扩展做出的回应。”
以思想的速度进行深度学习
称为深度学习的AI领域正在彻底改变科学，医学和我们的生活方式。深度学习可以更快，更准确地预测恶劣天气;通过为个体患者量身定制治疗方法，在精密医学领域取得进步;我们电话和家庭中的语音助手;以及科学，医学，技术和工业中的许多其他应用。这种AI方法还可以帮助科学家在大数据中发现稀有事件，并加快模拟速度，使其运行速度加快数十亿倍，从而加快了获得科学成果的时间并节省了能源。现在，深度学习贯穿了许多领域的研究，并且其用途正在迅速扩展到其他领域。
应用深度学习从培训开始，或者应用迭代优化算法通过使用数据集来调整深度神经网络。这些网络之所以很深，是因为它们包含了多层人工“神经元”，并且要优化这些神经元之间以及跨层内部的许多连接(通常从数千万到数十亿不等)，需要大量的计算。培训就是最优化的过程，可能需要很长时间：几天，几周甚至几个月。长时间的培训限制了可以解决的科学挑战的范围和复杂性，并且阻止了研究人员探索有前途的方法。
自2012年以来，图形处理单元(GPU)一直主导着AI，当时研究人员发现，与当时可用的替代方案相比，GPU极大地促进了深度学习。但是，如果培训可以更快地进行几十到一千次，那该怎么办呢?结果将是变革性的：科学家和工程师可以快速发展和完善他们的想法，使他们能够为最紧迫和最复杂的问题提供有影响力的解决方案。那是Neocortex的目标。
人工智能促进发现和社会公益
人工智能正在改变我们在复杂数据中查找信息并扩展模拟以大规模预测现象的能力。这些进步可能会帮助解决我们许多最紧迫的问题，包括快速了解和制止新出现的流行病，实现精准医学以改善生活质量和降低医疗保健费用，了解罕见疾病的生物学特性为治疗打开大门并减少我们的生命。通过提高可再生能源发电和运输效率对环境的影响。Neocortex以及PI Buitrago将通过PSC的AI和大数据小组为系统提供的高级支持，将加速这些领域以及更多领域。
在大脑皮层项目还着眼于建设一个强大的社区围绕其革命性的功能，包括与其他领先的国家机构的合作，并强调包容性和多样性。它将通过培训和实习来培养STEM人才，通过产业拓展来发展美国劳动力和国家竞争力，并促进国际合作。