¿Hay algún vínculo entre TCS y la investigación de energía sostenible?


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¿Alguien sabe de algún trabajo que vincule la informática teórica y la energía barata / sostenible? es decir, ¿hay algún trabajo en TCS con la aplicación en energía barata / sostenible?


No estoy seguro de entenderlo. ¿Qué quieres decir con "energía"? Computación eficiente en energía? ¿Generación de energía barata / sostenible?
Sasho Nikolov

J. Zico Kolter ha hecho un buen trabajo aplicando técnicas de aprendizaje automático a una serie de problemas diferentes en energía renovable y conservación de energía: cs.cmu.edu/~zkolter/publications.html Por supuesto (1) esto no es realmente teoría y (2) Al igual que Sasho, no estoy seguro de qué querías decir con "energía". Esperemos que su trabajo sea interesante, sin embargo.
Huck Bennett

Consulte también la página de Steve Easterbrook (aunque no es un teórico).
Kaveh

Respuestas:



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Estoy seguro de que hay bastantes, pero aquí hay uno. El libro "estándar" sobre la complejidad de Kolmogorov de Li & Vitanyi tiene un capítulo sobre física, información y computación. La parte que trata con la energía se remonta a los gustos de von Neumann y Landauer.

El libro analiza la disipación de energía desde el punto de vista de TCS. Básicamente, los avances en la miniaturización y la movilización de dispositivos requerirán en algún momento una computación casi sin disipación. Parece que no hay leyes físicas que requieran un cálculo reversible para disipar energía. El libro analiza brevemente algunas implementaciones físicas de computadoras reversibles que son teóricamente posibles. También hay un modelo lógico: la máquina reversible de Turing.

Además de Li y Vitanyi, puedes echar un vistazo a [1] y [2]. También le puede interesar la pregunta ¿Existe una máquina abstracta que pueda capturar el consumo de energía? en CS.SE.


[1] R. Landauer. Irreversibilidad y generación de calor en el proceso informático. IBM J. Res. Develop., 5: 183–191, 1961.

[2] CH Bennett y R. Landauer. Los límites físicos fundamentales de la computación. Scientific American, 256 (7): 48–56, julio de 1985.

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