¿Cuáles son los temas de investigación emergentes en la ciencia computacional?

Answer 1

Así que esta pregunta me llegó antes de SC’2016, y entonces tantas preguntas entran en mi cola de respuestas que se pierde.

Creo que las primeras palabras principales que escuché fueron temas relacionados con el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, hasta la inclusión de “IA” (si está trabajando en un campo que no se agotó en la década de 1980 y 1990; muchos). La mayor parte de esto fue necesaria por las necesidades de coincidencia de patrones en grandes conjuntos de datos.

Algunos de los temas principales en SC tenían que ver con la escala de los costos de atención médica. Esto tiene problemas sociales difíciles, como la privacidad del paciente, que no funcionan tan bien con la comunidad de información.

El problema con el tema de aprendizaje profundo es que se ha hecho no 1 sino 2 apariciones anteriores con otros nombres como redes neuronales y perceptrones, etc. Se establecen reglas simples, pero existe un misterio sobre cómo las redes aprenden. Por eso es el aprendizaje automático y no el aprendizaje humano. Un montón de agitar las manos está sucediendo aquí. Creo que los altos estándares para las pruebas deben estudiarse aquí. Trabajo en campos donde se necesita una IA real, pero gran parte de ella permanece en estado de problema de juguete (no está mal, pero podría ser mejor).

La métrica estándar de FLOPS está empezando a mirar hacia una escala exa, pero nadie excepto los chinos cree que puede permitirse la producción de una máquina para alcanzar este nivel de rendimiento (¿2018?). No existen tales métricas en el aprendizaje automático. Sus campos principales les darán un margen para producir resultados reales.

Dentro de los campos individuales, se pueden establecer pequeños objetivos institucionales dependiendo del estado de la resolución de problemas (cosas que los expertos internos desearían ver).

Deberías engañar a Victor por su punto de vista.

Answer 2

Hay varios temas de investigación en ciencia computacional. Ciencia computacional de nanoescala (NSCS), multifísica multiescala (MSMP) y cribado computacional de alto rendimiento (HTCS), así como investigación de ciencia computacional a gran escala (LSCS).

Uno de los problemas de investigación de ejemplo para la ciencia computacional a gran escala incluye la simulación de puntos cuánticos, que tiene una complejidad superior a la capacidad del sistema informático actual si se aplica el cálculo directo de Ab Initio.