Added reference to CM-1
[sixth-data.git] / doc / index.org
index 35c6bf9..a33d509 100644 (file)
@@ -81,12 +81,36 @@ data storage engine for the [[http://www2.svjatoslav.eu/gitbrowse/sixth/doc/inde
   + https://www.quantamagazine.org/the-brain-maps-out-ideas-and-memories-like-spaces-20190114/
   + https://www.quantamagazine.org/goals-and-rewards-redraw-the-brains-map-of-the-world-20190328
 
-+ It directly inspires following ideas
-  + [[id:5d287158-53ea-44a2-a754-dd862366066a][Distributed comutation and data storage]]
-  + [[id:a117c11e-97c1-4822-88b2-9fc10f96caec][Mapping of hyperspace to traditional object-oriented model]]
-  + [[id:b6b15bd2-c78b-4c51-a343-72843a515c29][Handling of relations]]
++ It directly inspires [[id:171fe375-c737-41e6-b429-a414f6abc5d8][Geometrical computation]] idea and nicely fits
+  with [[id:01aa65c1-3d44-44a8-9b90-58454bc6be80][CM-1 Connection Machine]] design.
+
+** CM-1 Connection Machine
+:PROPERTIES:
+:ID:       01aa65c1-3d44-44a8-9b90-58454bc6be80
+:END:
+https://en.wikipedia.org/wiki/Connection_Machine
+
++ see: [[id:171fe375-c737-41e6-b429-a414f6abc5d8][Geometrical computation]]
+
++ Computation unit has local CPU and RAM.
+
++ Data is pre-distributed across computation units.
+
++ Machine's internal 12-dimensional hypercube network allows to
+  efficiently simulate arbitrary dimensional network topology between
+  computational units. So that when we are solving/simulating for
+  example 5 dimensional problem, we can arrange computational units
+  into virtual 5D network.
+
 * Ideas
-** Distributed computation and data storage
+** Geometrical computation
+:PROPERTIES:
+:ID:       171fe375-c737-41e6-b429-a414f6abc5d8
+:END:
++ Inspired by [[id:d2375acc-af14-4f18-8ad0-7949501178c5][Brain]].
++ Wits nicely with [[id:01aa65c1-3d44-44a8-9b90-58454bc6be80][CM-1 Connection Machine]] properties.
+
+*** Distributed computation and data storage
    :PROPERTIES:
    :ID:       5d287158-53ea-44a2-a754-dd862366066a
    :END:
@@ -98,7 +122,7 @@ naturally made in *parallel* and *distributed*. That's what neurons in
 the brain appear to be doing ! :) . Learning means building/updating
 the model (the hard part). Question answering is making (relatively
 simple) lookups (geometrical queries) against the model.
-** Mapping of hyperspace to traditional object-oriented model
+*** Mapping of hyperspace to traditional object-oriented model
    :PROPERTIES:
    :ID:       a117c11e-97c1-4822-88b2-9fc10f96caec
    :END:
@@ -120,7 +144,7 @@ It is possible to map object model to geometrical hyperspace:
   (objects) are points inside that particular universe. References
   between objects of different types are hyperlinks (portals) between
   different universes.
-** Handling of relations
+*** Handling of relations
    :PROPERTIES:
    :ID:       b6b15bd2-c78b-4c51-a343-72843a515c29
    :END:
@@ -175,6 +199,8 @@ Alternatively:
 * See also
 Interesting or competing projects with good ideas:
 
++ [[id:01aa65c1-3d44-44a8-9b90-58454bc6be80][CM-1 Connection Machine]]
+
 + GRAKN.AI
   + database in the form of a knowledge graph that uses machine
     reasoning to simplify data processing challenges for AI