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Cálculos en tiempo real Hall NN
Ep 503: Propulsión Espacial; Computación Cuántica; Fusiones de Estrellas de Neutrones; Agujeros Negros
13 de marzo de 20256 momentos
Con
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Héctor Socas aclara la diferencia entre el modelo Hall NN (con doble N) para predecir el rendimiento de motores y el efecto Hall (con doble L), haciendo referencia a la película '2001: Una odisea del espacio'.
…no puedes meter uno de su padre, otro de su madre, cosas distintas porque no te funciona bien. Pero entonces tienen distintas semillas o algo, porque si no… Claro, son todas iguales, pero entrenan con… Lo que haces es que los datos de entrenamiento se los vas mezclando Entonces lo que haces es el resultado que das, que te va dando cada una, te da un resultado distinto y tomas el resultado más votado Entonces aquel con más votado, pues ese que tú dices, este es el bueno Aquí creo que usan todos y luego hacen estadística Claro, sí, sí, eso que se hace Retiran los outliers y Puedes coger el más votado, puedes coger, depende del valor que te den Puedes coger la media, puedes coger lo que... pero sí, es iVagin Bueno, el modelo se llama Hall NN o Hall New Grand Airbook, estaba esperando a ver si a alguno le surgía porque a mí me hizo mucha gracia Héctor Me recordó el nombre al Hall 9000, ¿no? que controlaba la nave ¿Recordáis? de 2001 uno dice en el espacio Es curioso porque el Hall NN nos va a permitir hacer predicciones del motor que moverá aquella nave cuando llegue, ¿no? Esperemos que no nos diga eso de, lo siento Dave, me temo que no puedo hacer eso No puedo hacer eso, porque Hall, la gente a lo mejor no es Consciente, porque en la película parecía como una interfaz que hablaba con la gente, pero realmente su misión era controlar la nave y supongo que incluiría aspectos tales como controlar la propulsión, pues sí, como en este caso había que hacer cálculos en tiempo real, todo eso lo tendría que hacer Hall, pero este Hall es con doble L, entiendo. Este es con doble N, el Hall de Odyssey en espacios, H-A-L. No, no, sí, pero digo... Este es Hall N-N, sí, Hall es doble N. Pero Hall con doble L porque es el efecto Hall, ¿no? El hall de la película tiene la... Es H-A-L-L y dos N mayúsculas. Sí, pero el de la película decían que a lo mejor lo habían seleccionado porque las letras H-A-L eran cada una de ellas las anteriores a las siglas I -B-M. ¿Sí conocéis esa cosa extraña, no? Mucha gente lo dice como una verdad establecida, pero hasta donde yo sé es una especulación; eso no se ha confirmado por nadie, creo. Bueno, la entrada al modelo son 13, 13, nada menos, parámetros físicos de los motores de efecto Hall, incluyendo pues eso, el flujo de propelente, la diferencia de potencia de entrada en el cátodo, el tamaño del canal de descarga En fin, 13 cosas físicas y como os decía, da lugar a la salida, al impulso y a la corriente y al gasto eléctrico, vamos El modelo lo entrenaron, Aquí Sara empieza lo divertido para ti yo creo, con 18.000 puntos, 18.000 generados, ¿cómo? Por simulaciones. Simulaciones híbridas, de las que hablamos antes, PIC, y esas para iones y átomos neutros pero para los electrones utilizaban de nuevo un fluido sin…
Significado #1 · Palabras #1
Juan Carlos Gil introduce un modelo llamado Hall NN (Hall Neural Network) para predecir el rendimiento de una fuente de iones, explicando que utiliza múltiples redes neuronales en paralelo.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #2 · Palabras #2efecto hall simpáticomodelo aprendizaje automático motores hallcorriente descarga ánodo cátodoconsumo eléctrico motor paneles solaresmodelo hall nn para rendimientoredes neuronales sara en paralelorobustez predicciones hall nn…Instituto de Tecnología de Georgia, pero el Georgia de Atlanta, no el Georgia, no el Georgia Pais en Estados Unidos En este caso el objetivo de este artículo era desarrollar un modelo de aprendizaje automático para eso, para predecir el rendimiento, en este Caso solamente de los motores Hall, el que os hablaba del efecto Hall tan simpático. En particular, pretenden obtener como resultado del modelo combinación de empuje, una clave de las que estamos hablando, y corriente de descarga. La corriente de descarga es la corriente que se forma entre ánodo y cátodo, que a la postre va a determinar el consumo eléctrico de tu motor, así que tienes que tenerlo en cuenta para poner los paneles solares suficientemente gordos. Bueno, pues ahora hay un modelo que llaman Hall NN, Hall Neural Network, si quieres, Hall NN, que usa un conjunto de redes neuronales, Sara, que he tenido que buscarlo, ¿qué era esto? Varias trabajando Al final es razonablemente sencillo y lo que consigues, como dices ahora, varias en paralelo, pues es aumentar la robustez de las predicciones. Cada uno explora ahí su espacio de fases extraño de forma posiblemente distinta y los resultados son: disminuyes la variabilidad, lo cual está fenomenal. Eso tiene un nombrecito que se llama… En inglés la palabra Ensemble. Esto es el Vagin. La técnica de…
Héctor Socas aclara la diferencia entre el modelo Hall NN (con doble N) para predecir el rendimiento de motores y el efecto Hall (con doble L), haciendo referencia a la película '2001: Una odisea del espacio'.
Habla: Héctor SocasSignificado #1 · Palabras #1modelo hall nn para rendimientoresultado más votado hall nnretiro outliers modelo hallmodelo hall nn hal 9000predicciones motor nave odysseyhall gente dave temomodelo hall nn odysseyefecto hall física doble lcálculos en tiempo real hall nnmodelo hall nn trece parámetrosflujo propelente motores efecto halldiferencia potencia entrada cátodo hall…no puedes meter uno de su padre, otro de su madre, cosas distintas porque no te funciona bien. Pero entonces tienen distintas semillas o algo, porque si no… Claro, son todas iguales, pero entrenan con… Lo que haces es que los datos de entrenamiento se los vas mezclando Entonces lo que haces es el resultado que das, que te va dando cada una, te da un resultado distinto y tomas el resultado más votado Entonces aquel con más votado, pues ese que tú dices, este es el bueno Aquí creo que usan todos y luego hacen estadística Claro, sí, sí, eso que se hace Retiran los outliers y Puedes coger el más votado, puedes coger, depende del valor que te den Puedes coger la media, puedes coger lo que... pero sí, es iVagin Bueno, el modelo se llama Hall NN o Hall New Grand Airbook, estaba esperando a ver si a alguno le surgía porque a mí me hizo mucha gracia Héctor Me recordó el nombre al Hall 9000, ¿no? que controlaba la nave ¿Recordáis? de 2001 uno dice en el espacio Es curioso porque el Hall NN nos va a permitir hacer predicciones del motor que moverá aquella nave cuando llegue, ¿no? Esperemos que no nos diga eso de, lo siento Dave, me temo que no puedo hacer eso No puedo hacer eso, porque Hall, la gente a lo mejor no es Consciente, porque en la película parecía como una interfaz que hablaba con la gente, pero realmente su misión era controlar la nave y supongo que incluiría aspectos tales como controlar la propulsión, pues sí, como en este caso había que hacer cálculos en tiempo real, todo eso lo tendría que hacer Hall, pero este Hall es con doble L, entiendo. Este es con doble N, el Hall de Odyssey en espacios, H-A-L. No, no, sí, pero digo... Este es Hall N-N, sí, Hall es doble N. Pero Hall con doble L porque es el efecto Hall, ¿no? El hall de la película tiene la... Es H-A-L-L y dos N mayúsculas. Sí, pero el de la película decían que a lo mejor lo habían seleccionado porque las letras H-A-L eran cada una de ellas las anteriores a las siglas I -B-M. ¿Sí conocéis esa cosa extraña, no? Mucha gente lo dice como una verdad establecida, pero hasta donde yo sé es una especulación; eso no se ha confirmado por nadie, creo. Bueno, la entrada al modelo son 13, 13, nada menos, parámetros físicos de los motores de efecto Hall, incluyendo pues eso, el flujo de propelente, la diferencia de potencia de entrada en el cátodo, el tamaño del canal de descarga En fin, 13 cosas físicas y como os decía, da lugar a la salida, al impulso y a la corriente y al gasto eléctrico, vamos El modelo lo entrenaron, Aquí Sara empieza lo divertido para ti yo creo, con 18.000 puntos, 18.000 generados, ¿cómo? Por simulaciones. Simulaciones híbridas, de las que hablamos antes, PIC, y esas para iones y átomos neutros pero para los electrones utilizaban de nuevo un fluido sin…
Juan Carlos Gil explica cómo se generaron los 18.000 puntos de datos utilizados para entrenar el modelo Hall NN, detallando la proporción de simulaciones de motores Hall reales y datos semirreales con parámetros aleatorios.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #11 · Palabras #4motores hall serie kht estudiosimulaciones motores hall realesdatos semirreales parámetros aleatoriosred neuronal diversidad entrenamientovalidación datos experimentales michiganmodelo hall nn predicción empujeerrores modelo hall inferiores escalasimulaciones entrenamiento modelo hall…puntos, 18.000 generados, ¿cómo? Por simulaciones. Simulaciones híbridas, de las que hablamos antes, PIC, y esas para iones y átomos neutros pero para los electrones utilizaban de nuevo un fluido sin masa porque si no no les daría para hacer 18.000 ¿vale? De esos 18.000 puntos, 13.500 correspondían a simulaciones de motores Hall reales que fabrican de la serie KHT, que fabrican dos de las entidades del estudio. Dos de las propias filiaciones del estudio hacen motores iónicos y por eso han financiado este estudio. Y otros 3.500 se los añaden a los datos semirreales porque son simulados con parámetros aleatorios: motores un poquito absurdos para darle gracia a la red neuronal, para aumentar su diversidad, la diversidad del conjunto de entrenamiento. Y una vez que está entrenada la red, la validan con datos como experimentales porque tienen los motores. Los motores de la serie KHT reales y además otro que no aparece para nada en datos de entrenamiento: que es un motor real de la Universidad de Michigan. Bueno, resumiendo, los resultados son muy buenos: el empuje tiene errores inferiores a entre el 5 y el 9%, que aquí esto es tremendo, y la corriente de descarga entre el 6 y el 12%. Estos errores son inferiores a las leyes de escala que se utilizaban hace menos de 10 años y son comparables a los errores, a las diferencias que tienen las simulaciones que paradójicamente son las que se han utilizado para entrenar. No sé si me he explicado. Tenemos motores reales para validar, simulaciones de esos motores reales para entrenar la red. Bueno, pues los resultados de la red son mejores, un poquito mejores que las propias simulaciones. O sea, eso es la magia, Sara, desde mi punto de vista, del aprendizaje profundo, ¿no? Que no interpola ciegamente los datos, no, no, sino que es capaz de ver…
Tras analizar los resultados del modelo Hall NN y su entrenamiento, Juan Carlos Gil describe cómo la red entrenada ofrece una mejora significativa en el tiempo de cálculo en comparación con las simulaciones iniciales.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #7modelo hall nn entrenamientosimulación chunga tiempo cálculored entrenada 9000 veces menosblaso tardaba 4 días 800 núcleos…los resultados del entrenamiento con la gráfica de los errores de mínimos cuadráticos es una pasada. O sea, es que ves como la gráfica es del libro, como baja el error, qué gozado. Es tremendo, o sea, conseguimos mejores resultados que las simulaciones. un poquito chunguillas, no eran blaso, eran pic más fluido sin masa, pero claro, una vez que está la red entrenada, a toda caña, dicen que tardan 9.000 veces menos que la simulación chunga esta, la blaso ya decíamos que tardaba 4.000, ¿cómo era? 4 días en 800 núcleos O sea, esto es un Modelo que está disponible, que ahora vas con tus parámetros de diseño y te saca el empuje, lo cual es realmente bueno. Acabo Héctor, no me pongas esa cara. La propulsión eléctrica es la, junto a la nuclear, la tecnología clave de propulsión de los próximos…
Sara Robisco destaca la eficiencia del conjunto de redes neuronales utilizadas para la predicción, indicando que el proceso tarda menos de un segundo.
Habla: Sara RobiscoSignificado #9redes neuronales predicción menos segundoentrenamiento modelo sesenta díaseficiencia conjunto redes neuronales paraleloentrenamiento modelo muchos gpuscálculos finales intel core i7redes neuronales pequeñas eficiencia…Impulso Era una marca de un desodorante, no sé. ¡Ah, ostras, sí, sí, sí, sí, sí! Pero me pilló un pequeño a mí eso. Yo creo que era un perfume. No, era un desodorante, yo creo, y no tenía una mariposita. Pues sí, me suena. No sé, pero no lo sé; puede ser. Es que fijaos lo impresionante que es este trabajo: que es que la predicción la hacen un segundo, en menos de un segundo, para que veáis la eficiencia de este conjunto de redes neuronales, que estamos hablando de varias en paralelo. Y ojo, tardó 60 días en entrenar. Ahora ya se explica. Si alguien me hace un cálculo y sale en un segundo es que no se ha esforzado lo suficiente. Pero para que veáis, ¿qué pensáis? Que bueno, que esto necesitó una barbaridad de GPUs, una cosa muy loca Vale, los cálculos se ejecutaron en un Intel Core i7 de 3,8 GHz O sea, es que eficiencia total Sí, es lo que dices tú, son redes pequeñas y esto es una de las ventajas de las redes neuronales, una red pequeña se ejecuta en cualquier sitio, en un reloj la puedes poner. Bueno, Venga, vamos a pasar de tema porque ahora que dije reloj, porque es que estoy mirando el reloj aquí y me están dando la ansiedad de la que hablábamos con la canción de Coffee Break y los latidos extras me están aquí ya empezando a dar. Francis, está la gente…
Sara Robisco explica que el sistema desarrollado podría procesar señales en tiempo real provenientes de LIGO, Virgo y KAGRA.
Habla: Sara RobiscoSignificado #18señales en tiempo real ligovirgokagraastronomía multimensajero alertas gravitacionalesdetección fenómenos sara robisco…sintéticos grande, lo han entrenado con estos datos ficticios y luego el conjunto de validación con el que lo han testeado es con datos reales, con esas poquitas percepciones que tenemos, y funciona muy bien. Y no solo eso, es tan rápida y tan eficiente. Que la podríamos tener en tiempo real en un ordenador según se va recibiendo la señal de LIGO, Virgo y KAGRA, ¡pum, pum, pum, pum!, ella procesando y en cuanto detecte algo que lance la señal. Esto supondría una herramienta muy útil para detectar este tipo de fenómenos. Claro, y para la astronomía multimensajero, porque rápidamente das la alerta con notas gravitacionales y rápidamente muchos telescopios pueden ir apuntando a ese lugar. Exacto. Ese es el punto de este tipo de trabajo: tener una reunión que vaya monitorizando los datos en tiempo real y pueda detectar ese precursor del evento que quieres pillar y mandar la alerta para los observatorios. Habrá que tener cuidado y ver qué pasa con las…