**模擬關係以高效解決複雜問題**
麻省理工學院的副教授Julian Shun正在開發高性能算法和框架，用於大規模圖形處理。
德國哲學家尼采曾說過「無形的紐帶是最強的聯繫」。這些「無形的紐帶」可以是送貨司機路線上的家，或是金融網絡中的交易，以及社交網絡中的用戶。
計算機科學家Julian Shun利用圖形來研究這些多層次但常常無形的聯繫，圖中的物件以點或頂點表示，關係則以線段或邊表示。
Shun是電機工程與計算機科學系的新任終身副教授，他設計的圖形算法可以用來尋找送貨司機路線上的最短路徑，或檢測金融網絡中惡意行為者的欺詐交易。
隨著數據量的增加，這些網絡已經擴展到包含數十億甚至數萬億的物件和聯繫。為了找到高效的解決方案，Shun構建了利用並行計算的高性能算法，可以快速分析即使是最大的圖形。由於並行編程以其難度著稱，他還開發了用戶友好的編程框架，使他人更容易編寫高效的圖形算法。
「如果你在搜索引擎或社交網絡中搜索某些東西，你希望能快速獲得結果。如果你在銀行識別欺詐金融交易，你希望能及時進行，以減少損失。並行算法可以通過使用更多的計算資源來加快速度。」Shun解釋道，他也是計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）的主要研究員。
這些算法經常用於在線推薦系統。在電子商務網站上搜索產品時，你很可能會迅速看到一系列相關的商品，這些列表是通過利用並行性的圖形算法在大量用戶和可用產品網絡中快速找到的。
**校園聯繫**
少年時期，Shun唯一的計算機經驗是高中的一堂網站建設課。對數學和自然科學比技術更感興趣的他，原本打算在加州大學伯克利分校讀本科時主修這些科目。
但在大一時，一位朋友建議他修一門計算機科學入門課。他不確定會有什麼期待，但還是決定報名。
「我愛上了編程和設計算法。我轉修計算機科學，從此不曾回頭。」他回憶道。
那門計算機科學課程是自學的，所以Shun自學了大部分材料。他喜歡開發算法的邏輯性和計算機科學問題的短反饋迴路。Shun可以將他的解決方案輸入計算機，立即查看他是對是錯。錯誤的解決方案中的錯誤會引導他找到正確的答案。
「我一直認為構建東西是很有趣的，而在編程中，你正在構建一些有用的解決方案。這吸引了我。」他補充道。
畢業後，Shun在業界工作了一段時間，但很快意識到他想追求學術生涯。在大學，他知道可以自由研究他感興趣的問題。
**深入圖形**
他在卡內基梅隆大學攻讀研究生，專注於應用算法和並行計算的研究。
作為本科生，Shun修過理論算法課和實用編程課，但這兩個世界並未連接。他想進行理論與應用相結合的研究。並行算法正好適合。
「在並行計算中，你必須關注實際應用。並行計算的目標是在現實生活中加速，所以如果你的算法在實踐中並不快，那麼它們就不那麼有用。」他說。
在卡內基梅隆大學，他接觸到了圖形數據集，其中網絡中的物件被建模為由邊連接的頂點。他被這些數據集的眾多應用和開發高效算法處理它們的挑戰所吸引。
完成在伯克利的博士後研究後，Shun尋找教職並決定加入麻省理工學院。他一直在與多位麻省理工學院的教職人員合作進行並行計算研究，對於加入這樣一個擁有廣泛專業知識的機構感到興奮。
在加入MIT後的第一個項目之一，Shun與電機工程與計算機科學系教授及CSAIL成員Saman Amarasinghe合作，開發了一個名為GraphIt的圖形處理編程框架。這個易於使用的框架從高級規範生成高效代碼，其性能比下一個最佳方法快約五倍。
「這是一個非常有成效的合作。如果我自己工作，我無法創造出如此強大的解決方案。」他說。
Shun還擴展了他的研究重點，包括聚類算法，這些算法試圖將相關數據點分組。他和他的學生構建並行算法和框架，用於快速解決複雜的聚類問題，可用於異常檢測和社區檢測等應用。
**動態問題**
最近，他和他的合作者專注於動態問題，其中圖形網絡中的數據隨時間變化。
當一個數據集有數十億或數萬億的數據點時，從頭運行算法以進行一個小的更改可能在計算上非常昂貴。他和他的學生設計並行算法，同時處理多個更新，提高效率同時保持準確性。
但是這些動態問題也構成了Shun和他的團隊必須克服的最大挑戰之一。由於可用的動態數據集不多，團隊經常必須生成合成數據，這可能不現實，並可能阻礙其算法在現實世界中的性能。
最終，他的目標是開發在實踐中高效運行的動態圖形算法，同時也符合理論保證。他說，這確保它們可以應用於廣泛的設置。
Shun預計未來動態並行算法將成為更大的研究重點。隨著數據集不斷變得更大、更複雜和更快速變化，研究人員需要構建更高效的算法來跟上。
他還預計計算技術的進步將帶來新的挑戰，因為研究人員需要設計新的算法來利用新硬件的特性。
「這就是研究的美麗之處——我能夠嘗試解決其他人未曾解決的問題，並為社會貢獻有用的東西。」他說。
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**編輯評論**
Julian Shun的研究不僅僅是技術上的突破，更是對我們如何理解和處理數據的深刻反思。隨著數據量的爆炸式增長，傳統的計算方法已經無法應對，Shun的工作正是填補這一空白的關鍵。尤其是在社交網絡和金融交易等應用中，他的算法能夠在瞬息萬變的數據環境中提供實時的解決方案，這對於防止欺詐和提高用戶體驗至關重要。
然而，這也引發了一些值得深思的問題。首先，動態數據集的缺乏如何影響算法的有效性和可靠性？其次，這些高性能算法是否會加劇數據不平等，因為擁有更強大計算資源的機構可能會進一步擴大他們的競爭優勢？
此外，隨著新硬件的出現，Shun的研究如何適應並利用這些技術進行進一步的創新？這些問題不僅是技術上的挑戰，更涉及到倫理和社會層面的考量。在這個數據驅動的時代，Shun的研究為我們提供了一個理解和應對這些挑戰的窗口。
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