系统:7月3日

卡耐基-梅隆教授得到新的超级计算机
国家能源研究科学计算中心将迎接它波尔马特超级计算机系统在2020年初。Cray-designed机将能够每秒10亿亿浮动操作。Zachary Ulissi卡内基梅隆大学将第一批人员使用超级计算机。

“这台机器上线时,这将是一个最大的开放科学机器在美国Ulissi说:“在化学工程助理教授。“我们的日常工作使用机器学习方法和高吞吐量计算,但在过去,这些任务通常不得不在不同的地方由于有限的计算资源。波尔马特的超级计算机将大大加快数据生成和机器学习模型的发展,让我们更多的迭代模型,计算快得多。”

根据·波尔马特是第一个超级计算系统设计,使两个数据分析和仿真。鼓励参与者在这第一轮的探索应用波尔马特在三个方面的功能:模拟复杂的物理现象,实时数据分析通过超级计算机的GPU的体系结构和先进的机器,和深度学习解决方案。

Ulissi和他的研究小组将利用波尔马特的扩展计算能力加快寻找新材料,可以作为可再生能源化学活性催化剂。他的项目被选为·早期科学和应用程序的一部分,因此,团队将与高性能计算专家·开发和优化GPU-accelerated为这台新机器的机器学习方法。项目将被用来展示未来用户新机器的影响,并验证它根据其有针对性的规范运行。

“我们每天成百上千的昂贵计算搜索催化剂,可以更有效地分解水产生可再生氢,直接将二氧化碳转换成有价值的原料化学和提高氢燃料电池汽车的效率,”Ulissi说。“所有这些技术都是重要的在一个日益电气化学经济。”

与当前计算技术,它需要大量的时间和金钱来分析每个催化剂在搜索将为燃料电池提供更高的效率和能力。超级计算技术像波尔马特,Ulissi和他的团队能够执行这些计算速度更快,使他们能够开发新技术,将使我们更接近零排放的交通行业。

团队兜售黄金作为量子计算材料
加州大学的科学家联合小组,河畔,麻省理工学院的接近确认一个奇异的量子粒子的存在马约喇纳费米子容错量子计算的关键,这种量子计算地址错误在操作。

量子计算使用量子现象来执行计算。马约喇纳费米子存在特殊超导体的边界被称为拓扑超导体,超导缺口的内饰和港口马约喇纳费米子外,在他们的边界。马约喇纳费米子是量子物理学中最受欢迎的对象之一,因为他们是自己的反粒子,他们可以把电子的量子状态分成两半,和他们遵循不同的统计数据相比,电子。虽然很多人声称发现了它们,科学家们仍然无法确认他们奇异的量子特性。

UCR-MIT团队克服挑战,开发一种新的异质结构材料系统,基于黄金,可以用于演示的存在和量子马约喇纳费米子的性质。异质结构材料是由层截然不同的材料,在一起,展示个人相比,完全不同的功能层。

“这是非常重要的发现自然物质系统拓扑超导体,”彭说,他的助理教授物理学和天文学和凝聚态的实干家,共同研究,出现在物理评论快报,Jagadeesh这位Moodera和麻省理工学院的帕特里克·李。“材料需要满足一些严格的条件成为一个拓扑超导体。”

马约喇纳费米子,被认为是一个电子的一半,预计发现拓扑超导纳米线的末端。有趣的是,两个马约喇纳费米子可以相互结合,形成了一个电子,使电子的量子态存储外地——容错量子计算的优势。

在2012年,麻省理工学院的理论家,由李,预测异质结构的黄金在严格条件下可以成为拓扑超导体。实验通过UCR-MIT团队取得了所有黄金的异质结构的必要条件。

“实现这种异质结构是高度要求,因为几个材料物理的挑战需要解决第一,“魏说,加州大学的校友从麻省理工学院2016年重返校园。

魏解释说,研究论文显示超导、磁性和电子黄金旋轨道耦合可以共存——一个很难满足的挑战和手动通过异质结构与其他材料混合。

“超导和磁通常不共处在同一材料,”他说。黄金不是超导体,他补充道,没有表面的电子状态。

首次“我们的论文显示,超导可以带金的表面状态,需要新物理学,”他说。“我们证明可以让黄金超导体的表面状态,以前从未被证明。”

超导的研究报告也显示了电子密度在金的表面状态的强度是可以调节的。

“这是重要的未来的操纵马约喇纳费米子,需要更好的量子计算,“魏说。”同时,黄金的表面状态是一个二维系统,自然是可扩展的,这意味着它允许马约喇纳费密子电路的建筑。”

除了魏、Moodera和李,研究团队还包括Sujit吗哪和马吕斯麻省理工学院的可以。

这项研究是由约翰·邓普顿基金会,美国海军研究办公室,美国国家科学基金会,美国能源部。

机械臂与人工智能包装盒子
使用人工智能控制一个机器人手臂提供了一种更为有效的方式包装盒子。

“我们可以实现低成本、自动化的解决方案很容易部署。关键是要使最小的但有效的硬件选择和关注健壮的算法和软件,”该研究的资深作者Kostas白克力说,罗格斯大学的计算机科学系副教授16不伦瑞克。

,白克力,Abdeslam Boularias和京津城市,这两个计算机科学助理教授,组成了一个小组来处理多个方面的机器人包装问题通过硬件集成方式,3 d知觉,健壮的运动。

部署机器人的研究伴随着趋势进行物流、零售、和仓库的任务。机器人技术的发展正以前所未有的速度加速由于机器学习算法,允许连续实验。

严格包装产品从一个无组织的桩仍很大程度上手动任务,即使它是仓库效率的关键。自动化这些任务将为公司节省时间和金钱。

从本研究专注于把对象到一个小运输箱和紧密安排他们。这是一个更艰巨的任务对于机器人只有一个对象和下降到一个盒子里。

研究人员开发的软件和算法的机器人手臂。他们用视觉数据和一个简单的吸盘,双打作为推动物体的手指。由此产生的系统可以推翻对象来获得理想的表面抓住他们。此外,它使用传感器数据对象拉向一个目标区域,推动对象在一起。在这些操作中,它使用实时监控检测和避免潜在的失败。

由于研究专注于方形包装对象,下一步将是探索不同形状和尺寸的包装对象。另一个步骤是探索自动学习后机器人系统的给定一个特定的任务。

研究人员提出了研究IEEE机器人与自动化国际会议上。支持来自研究合同从JD.com和赠款的硅谷研究中心和美国国家科学基金会。