2025 년 6 월 4 일 ECE 룰렛 확률은 N+1 Institute의 리버스 피치 경쟁에서 빛납니다 작성자 : Jason Daley 부서 : 전기 및 컴퓨터 공학 카테고리 : 공과네이버 룰렛 블로그|공과룰렛 확률 블로그 2024 년 4 월,컴퓨터 과학과위스콘신 대학교의 컴퓨터 학교, 데이터 및 정보 과학 학교에서N+1 Institute, 응용 학습, 고급 연구 및 혁신을 혼합하는 새로운 기술 교육 모델. 연구소가 응용 학습을 육성하기 위해 사용하는 하나의 도구는 리버스 피치 경쟁입니다. 회사는 회사가 학생 팀이 회사 담당자에게 제안을 할 수있는 비즈니스 과제를 제시합니다.. 지금까지 ECE 룰렛 확률, 특히 부교수에서 일하는 룰렛 확률Joshua San Miguel의 실험실, 첫 두 번의 N+1 후원 피치 경쟁에서 우승했습니다. 반대 피치의 목표는 룰렛 확률이 더 높은 수준에서 생각을 시작하도록 장려하는 것입니다. |이 대회는 룰렛 확률이 실제 세계에 적용하여 룰렛 확률이 교실 기술을 구축해야합니다. "우리는 룰렛 확률에게 단일 회사뿐만 아니라 전체 산업이 직면 한 고대한 문제를 해결하도록 요청하고 있습니다." 2024 년 10 월과 11 월에 취임식 캠퍼스 전체 리버스 피치 경쟁을 위해 Google은 룰렛 확률에게 AI 및 기타 데이터 집약적 인 비즈니스를 여전히 성장시키면서 데이터 센터의 탄소 발자국을 줄이는 데 어떻게 진전을 유지할 수 있는지 물었습니다.. 78 명의 룰렛 확률이 대회에 등록했으며, 캠퍼스 전역의 21 개 팀이 제안서를 제출했습니다. 우승 개념은 San Miguel의 실험실의 모든 박사 과정 학생 인 Asmita Pal, Zhewen Pan 및 Elise Song에서 나왔습니다. 그들의 피치에는 대략적인 컴퓨팅과 관련이 있습니다. 그들의 솔루션은 기존 하드웨어의 메모리 구성 요소를 재사용하여 수명을 두 배로 늘리는 것과 같은 실제 단계를 통해 총 전력 소비를 줄이기 위해 "충분히"측정을 결합했습니다. 우리는 실제로 여름에 우리의 아이디어의 시작을 생각해 냈지만 경쟁은 우리에게 구체적인 세부 사항을 살펴 보았습니다. "라고 Song은 말합니다. "우리는 근사법 기술을 사용하여 하드웨어 수명을 연장하고 싶다는 것을 알았지 만 제안 프로세스는 더 세분화하고 클라우드 컴퓨팅 프로토콜 및 동적 무작위 액세스 메모리와 같은 아이디어를 가져 오도록 권장했습니다." 경쟁의 고유 한 형식은 룰렛 확률이 Google을 대신하여 혁신하여 연구 결과에 대한 새로운 관점을 제공했습니다. 팬은“우리는 그 영향에 대해 더 많이 생각해야했습니다. "새로운 기여에 집중하는 순수한 연구와는 완전히 다릅니다." CognizantCare의 Sumanth Karnati, Ashwin Avula 및 Elly Kruse (Platards)는 N+1의 David Ertl (왼쪽) 및 GE Healthcare Juff Jeff Caron (왼쪽에서 두 번째), Brianna Patnuade (오른쪽) 및 Tom Westrick (오른쪽)과 포즈를 취합니다. 대신, 팀은 매우 실용적인 문제에 대해 생각해야했습니다. Pal은“우리는 일반적으로 연구 논문을 위해하지 않는 비용을 봐야했습니다. "우리의 제안은 에너지 소비를 줄이는 것뿐만 아니라 수십억 달러의 비용이 줄어들 었습니다. 잠재적 영향을 바라 보는 새로운 방법이었습니다." 2025 년 4 월에 개최 된 두 번째 경쟁에서 GE Healthcare는 룰렛 확률에게 임상 데이터 및 Edge 기반 컴퓨팅을 사용하여 글로벌 의료 접근성 및 결과를 개선 할 수있는 솔루션을 만들도록 도전했습니다.. 그 경쟁은 San Miguel 's Lab의 대학원생 인 Ashwin Avula, 기계 학습에 중점을 둔 컴퓨터 과학 및 컴퓨터 엔지니어링 이중 전공 인 Sumanth Karnati와 신경 과학 전공 Elly Kruse.를 포함한 ECE 룰렛 확률도 우승했습니다. CognizantCare라고 불리는 그들의 제안은 오하이오 시골의 David라는 캐릭터에 중점을 두었습니다. Avula는“David의 경험은 예방 건강 관리의 잠재력을 강조합니다. "하지만 지금은 농촌 지역으로 확장 할 수 없습니다. CognizantCare가 들어오는 곳입니다." 이 도구에는 환자 악화의 초기 징후를 표시하는 기계 학습 파이프 라인과 연구자와 데이터를 공유하면서 환자를 익명으로 유지하는 차등 개인 정보 보호 프로토콜이 포함되어 있습니다. 그것의 목표는 연구원, 병원, 임상의, 환자 및 의료 기기 생산자를 연결하여 농촌 및 원격 지역 사회로의 범위를 확대하는 것입니다. 이 릴리스의 일부는 원래 컴퓨터 과학과에서 게시했습니다. Google 리버스 피치 경쟁에 대해 자세히 알아보십시오여기그리고 그는 GE Healthcare Competition여기. 주요 이미지 : 우승자 Asmita Pal, Zhewen Pan 및 Elise Song은 심사위 원단으로부터 상을 받았습니다. 크레딧 : Ashwin Avula.