Как выйти из группы Вконтакте или из всех групп сразу, как удалиться и покинуть сообщество или отписаться от паблика ВК быстро
Вконтакте 2 комментарияЗадать вопросНаписать пост
Группы Вконтакте – интересное место социальной сети. Большинство пользователей регулярно сидит в определенных сообществах, это очень интересно, можно найти специализированный контент под свой вкус. Но зачастую у человека собирается очень много ненужных, старых и бесполезных сообществ. От таких стоит отписываться чтобы не засорять ленту и новости.
Как выйти из группы в Вконтакте
Для выхода достаточно посетить главную страницу паблика — для этого в левом меню выберите «Группы» и перейдите в нужную из списка. Для быстрой отписки можно воспользоваться тремя точками напротив названия. По нажатию на эти точки откроется диалоговое окно, в котором нужно кликнуть по «Отписаться» и сразу же покинуть сообщество. Либо можно отписать в самом паблике, выбрав его.
После выбора откроется главная страница паблика. Тут нужно нажать на текст «Вы участник» и в появившемся меню нажать «Выйти».
Важно отметить, что после этого на этом же месте будет кнопка «Подписаться». Выходить и входить можно бесконечное количество раз, но иногда вход осуществляется по заявкам. То есть, если сообщество закрытое и попробовать выйти из него, обратно вступать придется только по повторной заявке. Повторная заявка будет рассмотрена администраторами и чаще всего повторно заявки не подтверждают.
Как отписаться от публичной страницы ВК
Публичная страница — это та же группа, но с немного измененным функционалом и подходом для распространения и продвижения товара или услуги. В отличии от групп, которые нужны для сбора единомышленников, паблики создаются для продвижения некого бренда, исполнителя, творца, разработчика и любого другого публичного деятеля. От неё можно отписаться аналогичным образом. Список публичных страниц, на которые подписан пользователь, находится в профиле по кнопке «Моя Страница». Вверху показаны любимые страницы, внизу – редкопосещаемые. Тот же самый список можно найти в меню, которое рассматривали выше.
Нажав на список, можно без проблем отписаться от нескольких публичных страниц по специально выделенной кнопке напротив названия источника. Или открыть её и выйти по кнопке «Отписаться» вверху справа, как это представлено на скриншоте.
В отличие от групп, публичные станицы не могут быть закрытыми и на них можно подписываться бесконечное количество раз без ограничений (исключения – черный список).
Выход из нескольких групп или всех сразу
Порой складывается ситуация, что собирается немыслимое количество ненужных сообществ и их срочно нужно почистить. На помощь приходят специальные утилиты для автоматического удаления всех ненужных станиц. Одна из программ для выхода из всех групп ВК сразу — ViKey Zen. Установить ВиКей Зен можно в Google Chrome или Яндекс.Браузер совершенно бесплатно с официального магазина дополнений Google. Устанавливается утилита в один клик.
В магазине Хрома нажмите «Установить» и дождитесь окончания процесса.
Чтобы покинуть все группы Вконтакте сразу, после установки приложения откройте его меню. Оно доступно по кнопке расширения вверху справа (зависит от браузера). В этом меню отыщите подходящий функционал, в нашем случае подходит пункт «Выйти из сообществ».
После запуска процесса, группы будут почищены. Обратите внимание, что программа оставляет закрытые группы и те, где пользователь является администратор.
Выход через мобильное приложение
На мобильном приложении всё ещё проще — откройте весь список нажатием одноименной кнопки в меню.
Из перечня выберите необходимую цель и откройте, затем на главном экране откройте меню стрелочкой возле надписи «Вы вступили».
Подтвердите отписку кнопкой «Покинуть» для удаления из группы Вконтакте.
Что будет, если выйти из администрируемой страницы
Если выйти из группы, где пользователь является администратором – все полномочия сбросятся и придется заново просить установить привилегию. Однако этот эффект не работает для создателей. Создатель или владелец при выходе и входе сохраняет весь функционал и права. Даже более того, управлять от имени владельца можно даже не состоя в ней.
На главную
Reader Interactions
«Насаждалась мысль, что все русское — чужое» – Мир – Коммерсантъ
В Совете Безопасности ООН по запросу РФ обсудили такое понятие, как русофобия. Всецело аргументы Москвы поддержали, пожалуй, лишь приглашенные ею спикеры. А вот западные страны обвинили Российскую Федерацию в конспирологии, отвлечении внимания от действительно значимых событий и даже «газлайтинге». Заседание Совбеза прошло в тот же день, когда в Москве состоялся первый съезд Международного движения русофилов, где также много говорилось о необходимости «противостоять русофобской кампании».
Владелец телеканала «Царьград» Константин Малофеев (второй слева) и министр иностранных дел России Сергей Лавров (в центре)
Фото: Дмитрий Лебедев, Коммерсантъ
Владелец телеканала «Царьград» Константин Малофеев (второй слева) и министр иностранных дел России Сергей Лавров (в центре)
Фото: Дмитрий Лебедев, Коммерсантъ
Во вторник по запросу России состоялось заседание Совета Безопасности ООН, где было предложено обсудить проблему русофобии. В частности, притеснение русского языка и культуры — в первую очередь на Украине.
На заседание были приглашены три спикера. Российскую точку зрения отстаивали украинский опальный политик Дмитрий Василец (выступал как замглавы «Всеукраинского профсоюза работников сферы права») и журналист Кирилл Вышинский, ныне занимающий пост исполнительного директора информагентства «Россия сегодня».
Господин Вышинский рассказал присутствовавшим собственно о предмете дискуссии — русофобии, которую назвал «искусственно и целенаправленно созданной идеологией, которая обосновывает расчеловечивание и геноцид русского народа, советских и российских граждан, соотечественников, русскоязычных людей».
В качестве доказательства того, что русофобия существует, Кирилл Вышинский упомянул несколько «русофобских человеконенавистнических призывов» в украинских медиа, а также преследования его самого за альтернативную позицию и судебные разбирательства на Украине, в результате которых он был вынужден покинуть ее и переехать в Россию.
Дмитрий Василец продолжил, что русофобия началась на Украине задолго до 24 февраля 2022 года. Например, было отменено законодательство, которое защищало права русскоязычного населения на Украине, что, по его словам, стало одной из причин начала внутригражданского конфликта. Притеснение русского языка (например, штрафы за его использование) выступавший назвал «варварством, которое на Украине присутствует в полной мере».
Эту позицию поддержал и постпред РФ при ООН Василий Небензя. По его словам, на Украине, где более половины граждан использовали русский в бытовом общении, а треть считала его родным языком, «националистическая власть» сразу после прихода к власти (в результате событий на Майдане) пошла в атаку на все. «Через школу, образование, кино, телевидение насаждалась мысль, что все русское — чужое»,— сказал дипломат.
Итого, по его словам, «в результате антиконституционного переворота 2014 года Украина окончательно превратилась в «анти-Россию», а русофобия была возведена в статус государственной политики страны». Российский постпред также припомнил слова лидера «Правого сектора» (организация признана экстремистской и запрещена в России) Дмитрия Яроша, что «дерусификация — это целиком справедливое и необходимое явление», депутата Рады Ирины Фарион, называвшей всех русскоязычных умственно отсталыми, а также мэра Днепропетровска Бориса Филатова, предлагавшего «давать русскоязычным мразям любые обещания и гарантии» (и добавлявшего: «А вешать их надо потом!»).
Господин Небензя рассказал о происходящем на Украине с русскими книгами («их сейчас как когда-то в нацистской Германии уничтожают»), с памятниками, которые сносят, и с служителями УПЦ, которых притесняют.
«Надеюсь также, что вы нас избавите сегодня от выслушивания аргументов в духе «вы сами виноваты»,— как вы сегодня имели возможность убедиться, русофобия на Украине начала развиваться задолго до 24 февраля 2022 года»,— подчеркнул он.
Совершенно иную точку зрения в своем выступлении выразил профессор истории Йельского университета Тимоти Снайдер. По его словам, термин «русофобия» — не что иное, как попытка оправдать Российской Федерацией происходящее на Украине. Да и трудно переоценить тот непоправимый вред, который русскоговорящему населению, русскому языку и русской культуре наносит нынешняя операция, отметил профессор.
Господин Снайдер добавил: заявление о том, что украинцы больны болезнью под названием «русофобия», является просто имперской риторикой и частью более широкой стратегии разжигания межнациональной ненависти со стороны самой России в отношении украинского народа.
Мысль о том, что Россия пытается сместить фокус с реальной проблемы — ситуации вокруг военной операции, продолжили в своих выступлениях представители Франции, США и Великобритании. В частности, политический советник миссии США Джон Келли заявил: воспринимать всерьез, что «русофобия» — цитирую — «один из самых ужасных и отвратительных аспектов украинского кризиса» — когда российские ракеты обрушиваются на украинские города и убивают мирных жителей, просто невозможно. Господин Келли выразил уверенность: то, что делала Россия на этом заседании,— это «газлайтинг», который в современной психологии определяется как форма насилия над психикой жертвы в попытке обвинить ее в происходящем. Поэтому, вместо того чтобы обсуждать «конспирологию», надо заниматься разрешением кризиса, настаивал выступающий.
Ярко представил свою позицию и политический координатор миссии Великобритании Фергус Экерсли. Он не просто продолжил нарратив союзников, но начал свое выступление по-русски. «Мы не русофобы. Наоборот, у нас есть исторические отношения между нашими странами. Мы вместе сражались в двух мировых войнах. Мы глубоко уважаем богатое культурное наследие России. Я сам семь лет изучал русский язык, его историю и замечательную литературу»,— заявил он.
Уже на английском дипломат отметил: вопреки тому «что иногда утверждает российская делегация», Запад не хочет, чтобы «Россия как государство потерпела неудачу». «Наоборот, мы хотим, чтобы Россия была стабильной и процветающей страной»,— заявил он. А также, добавил он, «мы все хотим» того, «чего хочет Украина,— мира в соответствии с Уставом ООН».
«Когда российское государство жалуется на русофобию, они на самом деле возражают против решимости Украины оставаться независимым государством»,— отметил господин Экерсли.
Миротворцами, призывающими к переговорам и толерантности, выступали на этом заседании делегаты от Бразилии, Китая и ОАЭ.
Представитель Бразилии выразил мнение, что на данном этапе вместо того, чтобы продолжать предъявлять взаимные обвинения, «было бы более продуктивно обсудить прагматические средства достижения мира».
«Это концепция, которая в значительной степени отсутствовала в наших дебатах»,— с сожалением отметил он. В этой связи, по словам дипломата, решение обязательно должно включать «устранение причин конфликта, недовольства и проблем безопасности с обеих сторон».Делегат от Китая призвал международное сообщество тоже встать на «правильный путь продвижения к мирным переговорам, поддержки России и Украины в возобновлении диалога как можно скорее». Также он напомнил, что на каменной стене перед штаб-квартирой ЮНЕСКО выгравирована фраза на нескольких языках, гласящая: «Войны начинаются в умах людей, именно там мы должны поселить мысли о мире».
Отметим, что за несколько часов до заседания Совбеза ООН в Москве прошло мероприятие на ту же тему — первый съезд Международного движения русофилов. «Мы высоко ценим вашу твердую решимость противостоять русофобской кампании, стремление развивать диалог и взаимовыгодное гуманитарное сотрудничество»,— говорилось в обращении президента РФ Владимира Путина к участникам мероприятия, представлявшим более 40 стран.
Выступавший лично глава МИД РФ Сергей Лавров тему развивал, предсказывая, что Запад наверняка развяжет широкую кампанию по дискредитации сторонников движения русофилов: «Наверняка так же, как и в недавних событиях в Молдавии, в Грузии, (на Западе.— “Ъ”) будет сказано, что это опять происки Москвы, это интрига, которая направлена на то, чтобы людей завлечь на свою сторону посулами, подкупами».
Также в числе выступавших оказался, например, американский актер Стивен Сигал. Он говорил о том, что примерно половина американцев на самом деле любит Россию и считает лжецами руководителей США и «всех, кто распространяет теорию единого миропорядка». Себя господин Сигал называл «стопроцентным русофилом и на миллион процентов русским».
Екатерина Мур, Вашингтон; Павел Тарасенко
Фотогалерея
Предыдущая фотография
В съезде приняли участие представители более 40 стран, в том числе гости из США, стран ЕС, Африки и Азии
На фото: председатель совета директоров группы компаний «Царьград» Константин Малофеев (второй слева) и министр иностранных дел РФ Сергей Лавров (второй справа)
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Владимир Путин отправил участникам и гостям свое приветствие
На фото: настоятельница монастыря святого Иакова в Сирии Агнесс Мариам Ас-Салиб (в центре)
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Актер Стивен Сигал (слева) заявил, что он на сто процентов русофил и на миллион процентов русский
На фото: директор Департамента информации и печати МИД России Мария Захарова
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Слева направо: сенатор от Сахалинской области Григорий Карасин, заместители министра иностранных дел России Михаил Богданов и Александр Грушко
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Певец Бедрос Киркоров (слева)
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Общественный деятель, внук бывшего президента Франции Шарля де Голля Пьер де Голль
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Министр иностранных дел РФ Сергей Лавров (слева) заявил, что ожидает широкую кампанию против движения русофилов со стороны западных стран
На фото: господин Лавров с главой ЛДПР Леонидом Слуцким
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Философ, руководитель Международного Евразийского движения Александр Дугин
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Председатель совета директоров группы компаний «Царьград», генеральный продюсер телеканала «Царьград ТВ», учредитель Фонда святителя Василия Великого Константин Малофеев (второй справа)
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Заместитель председателя Совета федерации России Константин Косачев
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Следующая фотография
1 / 10
В съезде приняли участие представители более 40 стран, в том числе гости из США, стран ЕС, Африки и Азии
На фото: председатель совета директоров группы компаний «Царьград» Константин Малофеев (второй слева) и министр иностранных дел РФ Сергей Лавров (второй справа)
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Владимир Путин отправил участникам и гостям свое приветствие
На фото: настоятельница монастыря святого Иакова в Сирии Агнесс Мариам Ас-Салиб (в центре)
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Актер Стивен Сигал (слева) заявил, что он на сто процентов русофил и на миллион процентов русский
На фото: директор Департамента информации и печати МИД России Мария Захарова
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Слева направо: сенатор от Сахалинской области Григорий Карасин, заместители министра иностранных дел России Михаил Богданов и Александр Грушко
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Певец Бедрос Киркоров (слева)
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Общественный деятель, внук бывшего президента Франции Шарля де Голля Пьер де Голль
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Министр иностранных дел РФ Сергей Лавров (слева) заявил, что ожидает широкую кампанию против движения русофилов со стороны западных стран
На фото: господин Лавров с главой ЛДПР Леонидом Слуцким
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Философ, руководитель Международного Евразийского движения Александр Дугин
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Председатель совета директоров группы компаний «Царьград», генеральный продюсер телеканала «Царьград ТВ», учредитель Фонда святителя Василия Великого Константин Малофеев (второй справа)
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Заместитель председателя Совета федерации России Константин Косачев
Фото: Коммерсантъ / Дмитрий Лебедев / купить фото
Смотреть
CSC в Финляндии разместит «огромное» озеро данных для Destination Earth
CSC, финский научный ИТ-центр, в настоящее время наиболее известен своей системой LUMI, запущенной в партнерстве с EuroHPC и занявшей третье место в последнем списке Top500. Теперь в его кампусе в Каяани появляется новый мощный инструмент: система управления данными, которая будет поддерживать проект лунного выстрела Destination Earth (DestinE), целью которого является создание нескольких цифровых двойников Земли.
DestinE предполагает создание двух цифровых двойников: одного для экстремальных стихийных бедствий и второго для адаптации к изменению климата. Именно второму будет уделяться основное внимание в CSC, поскольку в прошлом году центр подписал соглашение с Европейским центром среднесрочного прогнозирования погоды (ECMWF), чтобы возглавить разработку адаптационного цифрового двойника.
Озеро данных, как поясняет CSC, предоставит исследователям «бесшовный доступ» к данным от записывающих устройств, таких как спутники, а также к данным, создаваемым самими цифровыми двойниками. CSC заявляет, что озеро данных будет «особенно подходящим для распределенных рабочих процессов и хранения больших данных». Хотя озеро данных будет размещено в CSC, оно будет приобретено Европейским агентством метеорологических спутников (ЕВМЕТСАТ), которое несет «сквозную ответственность» за озеро данных. Облачные сервисы озера данных будут разрабатываться и управляться CloudFerro.
«В общем контексте Destination Earth, а также в отношении озера данных DestinE сайты EuroHPC JU, такие как LUMI, играют фундаментальную роль», — сказал Лотар Вольф, руководитель программы DestinE в ЕВМЕТСАТ. «Мы считаем их опыт и вклад в инфраструктуру важными и надеемся на долгосрочные отношения с нами, а также в отношении нашего промышленного лидера CloudFerro».
CSC сообщает, что DestinE Data Lake будет иметь емкость 30 петабайт и будет состоять примерно из 30 шкафов, которые будут размещены в том же сверхустойчивом центре обработки данных, что и LUMI, чтобы обеспечить бесперебойную обработку данных из цифрового двойника, который будет работать на LUMI.
«Это приобретение является значительным дополнением к нашей экосистеме Kajaani и ключевой частью Destination Earth», — сказал Юкка-Пекка Партанен, директор программы центров обработки данных Kajaani в CSC. «Озеро данных DestinE позволит исследователям, использующим цифровые двойники, получать доступ к большим объемам необходимых им данных и выполнять плавные вычисления на суперкомпьютере LUMI. Мы хотим увеличить количество европейских исследовательских проектов и международного сотрудничества в нашей экосистеме, расширить нашу экосистему и развить нашу компетенцию. Этот проект предлагает отличные возможности для этого».
Установка оборудования озера данных начнется этой весной, и CSC сообщает, что «ранние операции» начнутся в июне. Чтобы узнать больше о Destination Earth, ознакомьтесь с предыдущим обзором HPCwire здесь.
Темы: Облако, Хранилище
Сектора: Погода и климат
Теги: CSC, Destination Earth, DestinE, EuroHPC, LUMI
New Math Methods и Perlmutter HPC объединяются для создания рекордного алгоритма машинного обучения
14 марта 2023 г. — Использование Perlmutter суперкомпьютер в Национальном научном вычислительном центре энергетических исследований (NERSC), исследователи из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли (Berkeley Lab) разработали новый математический метод для анализа чрезвычайно больших наборов данных и в процессе продемонстрировали доказательство принципа на рекордный набор данных из более чем пяти миллионов точек. Основанное на математической структуре, известной как гауссовы процессы, и использующей возможности высокопроизводительных вычислений, достижение представляет новый инструмент для машинного обучения и других областей, связанных с массивными наборами данных.
Рекордный расчет был выполнен на основе набора данных, состоящего из максимальных суточных температур (°C) в Соединенных Штатах в период с 1990 по 2019 год. Изображение предоставлено: Маркус Ноак, лаборатория Беркли.Гауссовские процессы являются частью семейства вероятностных методов решения задач; они мощные, гибкие и, естественно, включают количественную оценку степени неопределенности в своих выводах, что является ключевым элементом их прогностической способности. Точные гауссовские процессы обходят методы выборки и аппроксимации в пользу использования полных наборов данных для прогнозирования. В результате они настолько затратны в вычислительном отношении, а их выходные данные настолько громоздки для хранения, что их использовали только для небольших и средних наборов данных.
Группа под руководством Маркуса Ноака, научного сотрудника группы математики для экспериментальных данных в лаборатории Беркли, предложила новый подход к гауссовским процессам, который использует преимущества естественной разреженности наборов данных, делая их масштабируемыми до миллионов точек данных, в то же время оставаясь точным. Рекордный расчет команды был опубликован в Nature Scientific Reports в марте 2023 года. между ними. Однако для большинства современных наборов данных многие из этих чисел, скорее всего, равны нулю, а это означает, что между ними вообще нет никакой связи. Этот новый алгоритм позволяет гибко идентифицировать эти нулевые записи, игнорировать их и обращать внимание только на ненулевые числа — те, которые имеют реляционную ценность. Результирующая матрица реляционных значений называется ковариационной матрицей, и идентификация и удаление всех нулей делает ее гораздо более эффективной для вычислений, хранения и работы с ней в последующих вычислениях. Эта более разреженная версия матрицы также предлагает значительно улучшенную масштабируемость, и никаких теоретических ограничений для дальнейшего масштабирования обнаружено не было.
«Новинка нашего метода заключается в том, что вы отключаете только функцию ковариации, которая генерирует элементы в матрице, и это дает алгоритму возможность узнать, что матрица ковариации естественно разрежена», — сказал Ноак. «Предпосылка заключается в том, что в сегодняшних наборах данных это часто так. У вас часто есть много точек данных, поэтому алгоритм должен иметь возможность понять, что ему не нужна вся эта информация, и это делает ковариационную матрицу разреженной».
Примечательно, что этот метод использует преимущества собственных существующих качеств данных, а не использует другие процессы, которые изменяют наборы данных или выполняют частичную выборку, чтобы попытаться создать такие качества. Конкурирующие методы для крупномасштабных гауссовских процессов основаны на различных методах аппроксимации для обработки данных.
«Все конкурирующие методы требуют, чтобы вы заранее указали, как вы хотите работать с размером матрицы», — сказал Марк Риссер, исследователь Беркли Лаборатории наук о Земле и окружающей среде, еще один автор статьи. «Прежде чем вы посмотрите на свои данные, вы должны придумать способ аппроксимации этой большой матрицы, в которой много нулей. Наш подход обнаруживает разреженность вместо того, чтобы накладывать разреженность на данные, что является сутью новизны нашего метода — никто и не думал делать это раньше».
Использование параллелизма для масштабирования
Чтобы протестировать и продемонстрировать свой новый метод с большими наборами данных, команде требовались надежные ресурсы высокопроизводительных вычислений (HPC). Введите Perlmutter , недавно установленный суперкомпьютер в NERSC; по словам Ноака, рекордный запуск был бы невозможен без вычислительной мощности Перлмуттера и параллельной структуры.
Команда выполнила свои расчеты с помощью gp2Scale, программы на основе Python, которую они сами написали, которая разделяла полную матрицу на подматрицы примерно по 10 000 точек данных, а затем отправляла каждую в одну из графических узлов Perlmutter A100. Независимый характер подматриц позволял анализировать их отдельно многими узлами, работающими параллельно. Когда расчеты были завершены, gp2Scale отменил нулевые значения и сшил ковариационную матрицу вместе.
«Вы никогда не сможете вычислить или сохранить ковариационную матрицу на любом отдельном узле или на любом компьютере в любом месте», — сказал Ноак. «Он работает только потому, что он распределен. Каждый GPU знает только свою маленькую часть, а затем отправляет эту часть обратно, а хост-компьютер собирает все вместе».
Риссер сказал: «Раньше графические процессоры были бесполезны для вещей, связанных с гауссовскими процессами: графические процессоры хороши для множества очень маленьких задач, в то время как гауссовский процесс раньше был одной большой задачей. Эта методология позволяет разделить одну большую проблему на большое количество небольших задач, которые затем действительно благоприятны для графических процессоров».
Каждое вычисление подматрицы в рекордном прогоне заняло 0,6 секунды на Perlmutter , по сравнению с 15 секундами на Cori, предыдущей системе в NERSC. В общей сложности рекордный запуск пяти миллионов точек данных занял около 24 часов с использованием 256 графических процессоров на Perlmutter — разделен на четыре прогона, чтобы учесть ограничения раннего доступа к системе — часть того, что использовалось бы в некоторых других вычислениях с большими данными.
Такое резкое сокращение времени вычислений является частью того, что делает этот метод применимым для больших наборов данных и делает HPC важной частью этого нового метода. «Всего два года назад, без доступа к Perlmutter , это выглядело бы совсем по-другому», — сказал Ноак. «Необходимы были как математика, так и вычислительные мощности. Одно действительно поддерживает другое: функция ковариации подтверждает, что она вообще может быть разреженной. А потом Perlmutter так быстро вычисляет эти разреженные матрицы. Так что на самом деле обе вещи должны были работать рука об руку, чтобы это стало возможным».
Инструмент для работы с большими данными
Для рекордного прогона, включенного в их статью, команда применила увеличенный гауссовский процесс к набору данных науки о климате: максимальные дневные температуры (°C) в Соединенных Штатах между 1990 и 2019 гг. (Исходный набор данных содержит более 51 миллиона точек данных; команда случайным образом отобрала чуть более 5 миллионов из них для демонстрационных целей.) Действительно, наука о климате — это одна из областей исследований, которая может извлечь выгоду из алгоритма с тех пор, как технология зондирования продолжает совершенствоваться и порождает все большие объемы данных, которые необходимо собирать, анализировать и хранить.
«В исследованиях климата у вас есть спутники и другие источники дистанционного зондирования, которые ежесекундно отбирают большие геопространственные следы, поэтому вы получаете миллионы точек данных», — сказал Риссер. «По мере того, как мы получаем возможность контролировать систему Земли различными способами, у нас появляются все большие и большие наборы данных. Новые методы и инструменты анализа, которые могут обрабатывать огромные объемы данных при выполнении таких задач, как оценка неопределенности; именно здесь процесс Гаусса станет действительно мощным инструментом, когда мы сможем масштабировать его таким образом».
Климатология и автономные эксперименты являются частью областей, в которых может использоваться этот метод; Увеличенный гауссовский процесс может стать важным инструментом для исследований в любой области, связанной с большими объемами данных, особенно в связи с тем, что машинное обучение становится повсеместным в различных дисциплинах и условиях исследования. Другие возможные области, в которых может быть принят гауссовский процесс, включают моделирование механических систем (область, включающая робототехнику) и технологии аккумуляторов и накопителей энергии. Ноак отмечает, что именно в тех областях, где модели, как правило, содержат некоторое количество ошибок, гауссовские процессы действительно проявляют себя благодаря встроенной количественной оценке неопределенности.
«Эта неопределенность очень важна для адаптивных сценариев сбора данных, потому что вы склонны исследовать, где ошибка очень велика», — сказал он. «Зачем вам собирать больше данных, если вы уже очень хорошо знаете свою модель?»
Наращивание
Когда вы изобрели новую математическую основу без теоретических ограничений масштаба, куда вы пойдете дальше?
Ноак работает над адаптацией gp2Scale для других связанных целей, таких как модель уменьшения размерности, использующая машинное обучение для уменьшения сложности наборов данных, поступающих от экспериментальных датчиков, таких как спутники, включая количественную оценку неопределенности.
«Существуют стохастические методы, которые могут уменьшать размерность, но они почти никогда не используются, и одна из основных причин заключается в том, что вы не можете сделать это на большом количестве данных, а современные наборы данных всегда велики», — он сказал. «Итак, одна из моих больших целей — немного переделать то, что у нас сейчас есть в gp2Scale, чтобы иметь возможность делать это уменьшение размерности стохастическим способом с теми же преимуществами: вы фактически получаете интервалы неопределенности. Эти модели на самом деле смогут сказать вам: «Я на 50% уверен, что эта точка действительно находится здесь, в этом низкоразмерном пространстве». Риссер думает о более долгосрочной перспективе. Со временем он надеется применить гауссовский процесс к возможной стохастической фундаментальной модели климата, методу машинного обучения общего назначения, который можно будет использовать и дорабатывать для различных приложений в науке о климате, включая то, что уже наблюдалось в отношении природных явлений. мир и запекание в количественной оценке неопределенности с самого начала.
«В принципе, есть и другие методы машинного обучения, которые вы могли бы использовать для таких усилий, но опять же, процесс Гаусса действительно полезен, потому что он включает в себя неопределенность», — сказал Риссер. «Вы можете закодировать в своем алгоритме своего рода «незнание». Глобальная климатическая система — очень сложная вещь. Мы, климатологи, немного об этом знаем: как частица движется в атмосфере? Что происходит в океане? За последние 50–100 лет ученые открыли различные дифференциальные уравнения, управляющие поведением системы Земли. Я думаю, что возможность включить такого рода физические знания в метод машинного обучения таким образом, чтобы он был последовательным и мог быть основан на данных, дает гауссовскому процессу шанс когда-нибудь достичь этой цели — фундаментальной модели для наук о Земле».
Тем временем Ноак считает, что следующие шаги ясны: продолжайте наращивать масштабы. Поскольку никаких теоретических барьеров для использования гауссовских процессов для еще больших наборов данных еще не возникло, в настоящее время пределом является небо.
«Вы можете масштабироваться все дальше и дальше, — сказал Ноак. «Если и есть какие-то ограничения, то они технические, и их легче преодолеть. Вот в чем его сила, я думаю. Наш план, безусловно, состоит в том, чтобы достичь 50 миллионов точек данных».
О NERSC и лаборатории Беркли
Национальный научно-вычислительный центр исследований в области энергетики (NERSC) — это пользовательский центр Управления науки Министерства энергетики США, который служит основным высокопроизводительным вычислительным центром для научных исследований, спонсируемых Управлением науки. Расположенный в Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли, Центр NERSC обслуживает более 7000 ученых в национальных лабораториях и университетах, исследующих широкий круг проблем в области горения, моделирования климата, термоядерной энергии, материаловедения, физики, химии, вычислительной биологии и других дисциплин.