Основатель Intel Гордон Мур будет финансировать учёных, занимающихся не сбором, а анализом данных

Big Data / Новости События
автор: Олег Парамонов  10 января 2014

Фонд Gordon and Betty Moore Foundation, основанный Гордоном Муром, бывшим главой Intel и автором знаменитого закона Мура, объявил о намерении потратить более $20 млн на финансирование научных исследований в различных областях знаний. Главное требование к претендентам на гранты заключается в том, что они должны добиться результата при помощи обработки больших объёмов уже полученных ранее научных данных с применением современных методов анализа.

Гордон Мур и его жена Бетти Мур.

Гордон Мур и его жена Бетти Мур.

Фонд планирует выдать пятнадцать грантов, каждый из которых составляет около $1,5 млн ($200–300 тыс. в год). Предпочтение отдаётся междисциплинарным исследованиям, которые могут привести к значительным открытиям в результате использования для анализа данных с помощью алгоритмов машинного обучения, статистических методов и других приёмов, распространённых в сфере «больших данных».

«При подаче заявки необходимо убедительно обосновать важность исследования для развития естественных наук (биология, физика, астрономия и пр.) или методологий, которые открывают возможность такого развития (статистика, машинное обучение, масштабируемые алгоритмы и пр.), — объясняется на сайте фонда. — Заявки, обоснованно показывающие возможность совместить и то и другое, поощряются особо».

Средства, полученные по этой программе, запрещается использовать для приобретения дорогостоящего оборудования или финансирования экспериментов, направленных на получение новых данных. Судя по всему, Мур полагает, что потенциал уже собранных в прошлом научных сведений зачастую остаётся нераскрытым. Он не одинок: это мнение разделяют и другие эксперты. Вот что пишет об этом журнал IEEE Magazine:

«Первые признаки информационного потопа стали заметны более десяти лет назад, когда пионер сетевых технологий Джон Хопфилд заметил в интервью IEEE Magazine, что, по его впечатлению, учёные облегчают себе работу, когда занимаются лишь добычей данных и не пытаются выжать новые знания из той информации, которую они уже собрали ранее».

52802-wired1 Предположение, согласно которому современные методы обработки данных способны принципиально повлиять на развитие науки, обсуждается уже не первый год. Около пяти лет назад эту идею популяризовал журнал Wired, вынеся на обложку звучный слоган «Конец науки». Впрочем, в статье, которую он был призван рекламировать, говорилось не столько о конце, сколько о трансформации науки, к которой ведут появившиеся в последние десятилетия методы обработки данных:

«Выступая на конференции O’Reilly Emerging Technology, Питер Норвиг, руководитель исследовательского направления в Google, предложил перефразировать изречение Джорджа Бокса: “Все модели неверны, но мы всё чаще можем обойтись без них”.

Мы живём в мире, где гигантские объёмы данных и прикладная математика способны заменить почти любой инструмент. Теории, объясняющие поведение людей, от лингвистических до социологических, — все они не нужны. Забудьте про таксономии, онтологию и психологию. Кто знает, почему люди делают то, что они делают? Суть в том, что они это делают, и мы можем проследить и измерить их действия с беспрецедентной точностью. Когда данных хватает, цифры начинают говорить сами за себя».

Читателям, следящим за публикациями в компьютерровском разделе Big Data, знаком такой ход мысли. Многие истории успеха «больших данных» доказывают, что непонимание подоплёки найденных при анализе закономерностей и корреляций совершенно не мешает их использованию. Теперь Гордон Мур решил проверить, что выйдет, если применить этот подход к науке.

Поделиться
Поделиться
Tweet
Google
 
Читайте также
Цукерберг пожертвует $45 млрд по случаю рождения дочери
Цукерберг пожертвует $45 млрд по случаю рождения дочери
CWA vs FBI — явки, пароли, адреса
CWA vs FBI — явки, пароли, адреса
Презумпция виновности – когда форма важнее сути
Презумпция виновности – когда форма важнее сути
  • Этот спор будет вечным! — «Что проще — изобрести заново, или отыскать готовое решение из кучи забытого»?
    Или, «по аналогии», дилемма разработчиков ЦОС (цифровая обработка сигналов) — то ли умножать числа аппаратным способом, то ли применить таблицу (память с готовыми результатами) умножения.
    А еще говорят, что компиляторы, это паразиты от науки! — Вот же, им гранты выдают за хорошую компиляцию!

    • 1M

      Так сколько данных один Большой Адронный Коллайдер только накопил! Бозон нашли, а сколько ещё найти можно! Сколько фотографий НАСАвская техника сделала, делает и сделает ещё! Вот только машины видимо, искать будут и разбираться…После, как от человечества избавятся…И тогда…И потом…Работать за человека не нужно будет — не кормить их тельца, не развлекать их развращённые умы, ни лечить ни учить и т.п. И откроются просторы Галактики, а потом и вселенной, и им (машинам с ии) не до подобных на иных планетах будет — а те жители (иных миров, а планет много, и сколько же пространства пропадало-бы зря) думать будут: почему к нам не летят, одиноки мы или нет…Мир — божий, чудны дела Его…

Хостинг "ИТ-ГРАД"
© ООО "Компьютерра-Онлайн", 1997-2017
При цитировании и использовании любых материалов ссылка на "Компьютерру" обязательна.
«Партнер Рамблера» Почта защищена сервером "СПАМОРЕЗ" Хостинг "Fornex"