✖


Jump to content

Анима Анандкумар

Анима Анандкумар
Альма-матер Индийский технологический институт Мадраса ( BS )
Корнелльский университет ( MS , PhD )
Научная карьера
Учреждения Калифорнийский университет в Ирвине
Калифорнийский технологический институт
Диссертация Масштабируемые алгоритмы для распределенного статистического вывода   (2009 г.)
Докторантура Ланг Тонг

Анимашри ( Анима ) Анандкумар — профессор вычислительной техники в Калифорнийском технологическом институте . Ранее она была старшим директором по исследованиям машинного обучения в NVIDIA и главным научным сотрудником Amazon Web Services . В ее исследованиях рассматриваются тензорно-алгебраические методы, глубокое обучение и невыпуклые задачи.

Образование и ранняя карьера

[ редактировать ]

Анандкумар родился в Майсуре . Ее родители оба инженеры, а дедушка был математиком. [1] Ее прапрадедом был -санскритолог ученый Р. Шамасастри . Она начала изучать Бхаратанатьям и обучалась этому стилю танца в течение многих лет. [2] Она изучала электротехнику в Индийском технологическом институте Мадраса и окончила его в 2004 году. [1] Она поступила в Корнеллский университет для учебы в аспирантуре и получила докторскую степень под руководством Лан Тонга в 2009 году. Ее первый проект был посвящен распределенной статистической оценке . [3] она была научным сотрудником IBM в Корнелльском университете. С 2008 по 2009 год Ее диссертация была посвящена масштабируемым алгоритмам для распределенного статистического вывода . [2] Во время работы над докторской диссертацией она работала в сетевой группе IBM над сквозными транзакциями на уровне обслуживания. До 2010 года она была постдокторантом Массачусетского технологического института , где работала в группе стохастических систем вместе с Аланом Уилски. [4]

Исследовать

[ редактировать ]

В 2010 году Анандкумар поступил на работу в Калифорнийский университет в Ирвайне в качестве доцента. В то время технологическая отрасль находилась в начале революции больших данных . Здесь она начала работать над тензорными разложениями моделей со скрытыми переменными . [5] В 2012 году она присоединилась к Microsoft Research в Новой Англии в качестве приглашенного ученого. В 2013 году она была удостоена награды Национального научного фонда CAREER Award за исследование больших данных и социальных сетей. [6] В 2016 году она стала доцентом Калифорнийского университета в Ирвайне . [7] Она специализировалась на крупномасштабном машинном обучении и многомерной статистике . [8] Анандкумар был главным научным сотрудником Amazon Web Services с 2016 по 2018 год. [9] Она работала с инструментом Apache MXNet , внедряя новые функциональные возможности и разрабатывая алгоритмы мультимодальной обработки. [9] [10] Она представляла Amazon Web Services в Институте Аниты Борг в 2017 году, на форуме Мулан для китайских женщин-предпринимателей и Шаастру в 2018 году, обсуждая глубокое обучение . [11] [12] Она также работала над Amazon Rekognition , Amazon Lex и Amazon Polly . Она участвовала в запуске Amazon SageMaker — возможности для разработчиков использовать модели машинного обучения. [12] Анандкумар присоединился к консультативному совету Конференции по машинному обучению в 2018 году. [13] В 2018 году Анандкумар присоединился к NVIDIA в качестве директора по исследованиям в области машинного обучения и в Калифорнийском технологическом институте в качестве профессора вычислительной техники и математических наук имени Брена. [9] [14] [15] В NVIDIA она открыла новую базовую лабораторию в области искусственного интеллекта и машинного обучения в Санта-Кларе . [16] [17] Она настаивала на том, чтобы правительства инвестировали в робототехнику и искусственный интеллект . [18] На конференции TED x Indiana University в 2018 году она рассказала об алгоритмах, которые она разработала для обработки больших данных. [19] [20]

Анима Анандкумар также разработала алгоритмы искусственного интеллекта, которые можно найти в различных научных областях, включая прогнозирование погоды, открытие лекарств, научное моделирование и инженерное проектирование. Она изобрела нейронные операторы , которые расширяют глубокое обучение до моделирования многомасштабных процессов в этих научных областях, обучаются в функциональных пространствах и работают на порядки быстрее, чем традиционное моделирование. Она разработала модели погоды с высоким разрешением на основе искусственного интеллекта. [21] метод искусственного интеллекта для проектирования противоинфекционных медицинских катетеров. [22] в качестве главного события 2021 года в журнале «Математика и информатика» Нейронные операторы были отмечены журналом Quanta . [23] и базовые модели в масштабе генома с эмерджентным поведением при прогнозировании эволюционной динамики и функции белка в нескольких разнообразных задачах и сценариях, [24] который выиграл специальный приз Гордона Белла Ассоциации вычислительной техники (ACM) за исследования COVID-19 на основе высокопроизводительных вычислений в 2022 году. [25]

Анандкумар также провел некоторые ранние работы над универсальными агентами ИИ, использующими языковые модели, которые способны обучаться на протяжении всей жизни с использованием базовых моделей в интерактивном режиме. В частности, ее работа показала, как интерактивное контекстное обучение на языковых моделях можно использовать для создания действий в форме программного кода для решения сложных открытых задач в таких средах, как Minecraft. [26] и роботизированное обучение с подкреплением. [27]

Во время работы в Калифорнийском технологическом институте Анандкумар в 2018 году стала соучредителем инициативы «ИИ для науки». В 2023 году она была приглашена Президентским советом консультантов по науке и технологиям (PCAST) на программу «ИИ+Наука». [28] Кроме того, она выступала с основными докладами на ежегодном собрании Национального комитета США по теоретической и прикладной механике. [29] выдающийся семинар Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, [30] ежегодное собрание SIAM, [31] и журнал Nature Reviews Physics, организованный Институтом Алана Тьюринга. [32]

Разнообразие технологий

[ редактировать ]

Анандкумар стремится улучшить разнообразие в технологическом секторе. Она подала петицию Тимоти А. Гонсалвесу, чтобы попытаться убедить его в Министерстве развития человеческих ресурсов положить конец гендерной сегрегации при приеме в Индийский технологический институт Мадраса . [33] Петиция призывает к созданию общекампусных систем для мониторинга сексуальных домогательств, повышению безопасности кампуса и расширению взаимодействия с выпускниками. [33] [34] Она открыто рассказала о своем собственном опыте сексуальных домогательств в социальных сетях и призвала Intel прекратить использовать женщин-акробаток в качестве развлечения на своих конференциях. [35] Она была одной из нескольких активистов, переименовавших Конференцию по нейронным системам обработки информации «NIPS» в NeurIPS. [36] В 2018 году она была удостоена премии New York Times Good Tech Award. [37]

Споры

[ редактировать ]

В декабре 2020 года Анандкумар была втянута в скандал в Твиттере, когда она опубликовала список лиц, которые предположительно следили, ставили лайки или поддерживали любые твиты, сделанные Педро Домингосом якобы в связи с его противоречивыми взглядами на переименование NeurIPS , Тимнита Гебру. скандальной статьи выйти из Google, алгоритмическую предвзятость или отменить культуру , или просто подписаться на него в Твиттере. Она так и не пояснила, как она на самом деле составила этот список. [38] Она предложила последователям «попытаться изменить мнение [этих] фанатов Педро [...], особенно молодых людей». [39] После быстрой реакции со стороны людей, обеспокоенных распространением такого черного списка, Анандкумар временно деактивировала свою учетную запись в Твиттере и принесла извинения, заявив: «Я ни в коем случае не идеальна. Мне жаль, если мои действия/слова когда-либо создали угрожающую среду. Мое намерение заключалась в том, чтобы изменить сердца и умы и повысить осведомленность о проблемах, с которыми сталкиваются женщины и меньшинства как в Интернете, так и в реальном мире. Я найду лучшие способы достижения этой цели». [40]

Награды и почести

[ редактировать ]

Анандкумар получил несколько наград и наград, в том числе: [41]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Перейти обратно: а б «Соавторы». Транзакции IEEE по теории информации . 54 (7): 3371–3382. 2008. дои : 10.1109/TIT.2008.924739 . ISSN   0018-9448 .
  2. ^ Перейти обратно: а б Анимашри., Анандкумар (2009). Масштабируемые алгоритмы распределенного статистического вывода . OCLC   458398906 .
  3. ^ Анандкумар, Анимашри; Тонг, Ланг (2006). «Распределенный статистический вывод с использованием произвольного доступа на основе типов по каналам затухания с множественным доступом» . 2006 40-я ежегодная конференция по информационным наукам и системам . стр. 38–43. дои : 10.1109/СНПЧ.2006.286427 . ISBN  1-4244-0349-9 .
  4. ^ «Анима Анандкумар» . Конференция «Женщины в науке о данных» (WiDS) 2019 . Архивировано из оригинала 08 января 2019 г. Проверено 7 января 2019 г.
  5. ^ Анандкумар, Анима; Ге, Ронг; Сюй, Дэниел; Какаде, Шам М.; Тельгарский, Матус (08 декабря 2012 г.). «Тензорные разложения для изучения моделей со скрытыми переменными». Журнал исследований машинного обучения . Форт Бельвуар, Вирджиния. arXiv : 1210.7559 . Бибкод : 2012arXiv1210.7559A . дои : 10.21236/ada604494 . S2CID   14587260 .
  6. ^ Перейти обратно: а б «Поиск награды NSF: Award#1251267 — BIGDATA: Small: DA: DCM: измерение и обучение в крупномасштабных социальных сетях» . www.nsf.gov . Проверено 7 января 2019 г.
  7. ^ «Анима Анандкумар» . Инициатива UCI по науке о данных . Архивировано из оригинала 05 марта 2015 г. Проверено 7 января 2019 г.
  8. ^ «Докладчики | Школа менеджмента Андерсона Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе» . www.anderson.ucla.edu . Архивировано из оригинала 08 января 2019 г. Проверено 7 января 2019 г.
  9. ^ Перейти обратно: а б с «В центре внимания исследований: Анима Анандкумар» . Веб-сервисы Amazon . 16 мая 2017 г. Проверено 7 января 2019 г.
  10. ^ Лорика, Бен (9 марта 2017 г.). «Глубокое обучение, которое легко реализовать и легко масштабировать» . О'Рейли Медиа . Проверено 7 января 2019 г.
  11. ^ Amazon Web Services, Распределенное глубокое обучение , получено 7 января 2019 г.
  12. ^ Перейти обратно: а б Сугандха Лахоти (01 сентября 2018 г.). «Анима Анандкумар, гуру машинного обучения, стоящий за AWS, прощается с AWS» . Пакетный хаб . Проверено 7 января 2019 г.
  13. ^ Кортни (06 июля 2018 г.). «Доктор Анима Анандкумар присоединилась к консультативному совету MLconf!» . Конференция по машинному обучению . Проверено 7 января 2019 г.
  14. ^ «Анима Анандкумар | Исследования» . исследование.nvidia.com . Проверено 7 января 2019 г.
  15. ^ «Калифорнийский технологический институт отмечает новую когорту названных профессоров | Калифорнийский технологический институт» . Калифорнийский технологический институт . Архивировано из оригинала 09.01.2019 . Проверено 8 января 2019 г.
  16. ^ NVIDIA, Исследования NVIDIA: новая лаборатория искусственного интеллекта и машинного обучения , получено 7 января 2019 г.
  17. ^ Ежедневно-AI (30 ноября 2018 г.). «NVIDIA открывает базовую исследовательскую лабораторию искусственного интеллекта и машинного обучения в Санта-Кларе» . Ежедневный ИИ . Архивировано из оригинала 14 апреля 2019 г. Проверено 7 января 2019 г.
  18. ^ «Доктор Анима Анандкумар» . Всемирный правительственный саммит - Спикеры . Проверено 7 января 2019 г.
  19. ^ "Дом" . Университет TEDxИндианы . Проверено 7 января 2019 г.
  20. ^ « В докладе TEDxIU «Из пепла мы восстаем» выступят шесть спикеров» . Индиана Дейли Студенческий . Проверено 7 января 2019 г.
  21. ^ Патхак, Дж., Субраманиан, С., Харрингтон, П.Б., Раджа, С.С., Чаттопадьяй, А., Мардани, М., Курт, Т., Холл, Д., Ли, З., Азиззаденешели, К., Хасанзаде, П., Кашинатх К., Анандкумар А. (22 февраля 2022 г.). «FourCastNet: глобальная модель погоды с высоким разрешением, управляемая данными, с использованием адаптивных нейронных операторов Фурье». PASC '23: Материалы конференции «Платформа передовых научных вычислений» . абс/2202.11214. arXiv : 2202.11214 .
  22. ^ Чжоу, Тинтао; Ван, Сюань; Хуан, Дэниел Чжэнъюй; Ли, Цзунъи; Пэн, Живэй; Анандкумар, Анима; Брэди, Джон Ф.; Штернберг, Пол В.; Дарайо, Кьяра (2024). «Геометрическое проектирование противоинфекционных катетеров с помощью искусственного интеллекта» . Достижения науки . 10 (1): eaj1741. arXiv : 2304.14554 . Бибкод : 2024SciA...10J1741Z . дои : 10.1126/sciadv.adj1741 . ПМЦ   10776022 . ПМИД   38170782 .
  23. ^ Год математики и информатики , 2021 г. , получено 30 марта 2024 г.
  24. ^ Звягин, Максим; и др. (2023). «GenSLM: языковые модели в масштабе генома раскрывают эволюционную динамику SARS-CoV-2» . Международный журнал приложений для высокопроизводительных вычислений . 37 (6): 683–705. bioRxiv   10.1101/2022.10.10.511571 . дои : 10.1177/10943420231201154 . ISSN   1094-3420 . ПМЦ   9709791 . ПМИД   36451881 .
  25. ^ «Специальная премия ACM Гордона Белла за исследования COVID-19 на основе высокопроизводительных вычислений присуждена команде за моделирование того, как идентифицируются и классифицируются вирусы, вызывающие пандемию, особенно SARS-CoV-2» . Проверено 30 марта 2024 г.
  26. ^ Гуаньчжи; Цзян , Мандлекар ; , Аджай Ван ,
  27. ^ Еченг Джейсон Ма; Ван, Гуаньчжи; Хуанг, Бастани, Осберт, Динеш; Фань, Линьси; «Эврика: дизайн вознаграждений на уровне человека». Кодирование больших языковых моделей». arXiv : 2310.12931 [ cs.RO ].
  28. ^ Анима Анандкумар информирует PCAST ​​о науке, способствующей искусственному интеллекту , 2024 г. , получено 30 марта 2024 г.
  29. ^ Машинное обучение в механике: Национальный комитет США по теоретической и прикладной механике (USNC/TAM) , 2020 г. , дата обращения 30 марта 2024 г.
  30. ^ Анима Анандкумар , 2024 г. , получено 30 марта 2024 г.
  31. ^ AN21 Invited Presentations , 2024 г. , получено 30 марта 2024 г.
  32. ^ Nature Reviews Physics: Исследования машинного обучения в промышленности , 2024 г. , дата обращения 30 марта 2024 г.
  33. ^ Перейти обратно: а б Гош, Шубханги (18 января 2018 г.). «Интервью в центре внимания Шаастры: Анима Анандкумар» . Пятая власть . Архивировано из оригинала 28 мая 2019 г. Проверено 7 января 2019 г.
  34. ^ «С 2018 года в ИИТ поступит больше студенток» . Экономические времена . 15 апреля 2017 г. Проверено 7 января 2019 г.
  35. ^ Симонит, Том (17 августа 2018 г.). «ИИ — это будущее, но где женщины?» . Проводной . ISSN   1059-1028 . Проверено 7 января 2019 г.
  36. ^ Симонит, Том (26 октября 2018 г.). «Исследователи искусственного интеллекта спорят из-за четырех букв: NIPS» . Проводной . ISSN   1059-1028 . Проверено 7 января 2019 г.
  37. ^ Руз, Кевин (21 декабря 2018 г.). «Премия Good Tech Awards 2018» . Нью-Йорк Таймс . ISSN   0362-4331 . Проверено 8 января 2019 г.
  38. ^ Сопер, Тейлор (16 декабря 2020 г.). «Профессор информатики Университета Вашингтона на пенсии, втянутый в Твиттер, разругался по поводу этики ИИ и «культуры отмены» » . GeekWire . Проверено 17 декабря 2020 г.
  39. ^ «Архив комментариев Твиттера удален» . Архивировано из оригинала 14 декабря 2020 г.
  40. ^ «Мои искренние извинения» . Проверено 16 декабря 2020 г.
  41. ^ «Анима Анандкумар | Институт теории вычислений Саймонса» . simons.berkeley.edu . 22 сентября 2016 г. Проверено 7 января 2019 г.
  42. ^ «ОБЪЯВЛЯЕМ СТИпендии ГУГГЕНХАЙМА 2023 ГОДА» . Проверено 30 марта 2024 г.
  43. ^ «Вторая группа старших научных сотрудников AI2050, названная Schmidt Futures» . 17 октября 2023 г. Проверено 30 марта 2024 г.
  44. ^ «Специальная премия ACM Гордона Белла за исследования COVID-19 на основе высокопроизводительных вычислений присуждена команде за моделирование того, как идентифицируются и классифицируются вирусы, вызывающие пандемию, особенно SARS-CoV-2» . Проверено 30 марта 2024 г.
  45. ^ «Глобальная компьютерная ассоциация называет 57 стипендиатов за выдающийся вклад в развитие современных технологий» . Ассоциация вычислительной техники. 18 января 2023 г. . Проверено 18 января 2023 г.
  46. ^ «Калифорнийский технологический институт + математические науки | Новости | Анима Анандкумар удостоена звания члена IEEE» . Архивировано из оригинала 22 декабря 2020 г. Проверено 31 декабря 2020 г.
  47. ^ «Лидеры NVIDIA удостоены награды VentureBeat Transform «Женщины в искусственном интеллекте» » . 17 июля 2020 г.
  48. ^ «Google Research Awards: осень 2015 г.» . Блог Google AI . 12 февраля 2016 года . Проверено 7 января 2019 г.
  49. ^ «Анандкумар получает премию молодого исследователя AFOSR | Центр машинного обучения и интеллектуальных систем» . 22 января 2015 года . Проверено 7 января 2019 г.
  50. ^ Анандкумар, Анима. «Приемный час с Анимой Анандкумар (Калифорнийский университет в Ирвайне): Конференция по большим данным: Strata + Hadoop World, 13–16 марта 2017 г., Сан-Хосе, Калифорния» . Conferences.oreilly.com . Проверено 7 января 2019 г.
  51. ^ «Анандкумар получает исследовательскую стипендию Слоана для начинающих | Центр машинного обучения и интеллектуальных систем» . 20 февраля 2014 года . Проверено 7 января 2019 г.
  52. ^ «Microsoft Research называет Аниму Анандкумар научным сотрудником | Инженерная школа Генри Самуэли в Калифорнийском университете в Ирвине» . Engineering.uci.edu . Проверено 7 января 2019 г.
  53. ^ «Почести и награды» . acsp.ece.cornell.edu . Проверено 7 января 2019 г.
  54. ^ Анандкумар, Анимашри; Тонг, Ланг (октябрь 2007 г.). «Произвольный доступ на основе типов для распределенного обнаружения по каналам замирания с множественным доступом». Транзакции IEEE по обработке сигналов . 55 (10): 5032–5043. Бибкод : 2007ITSP...55.5032A . CiteSeerX   10.1.1.71.1653 . дои : 10.1109/tsp.2007.896302 . ISSN   1053-587X . S2CID   10708719 .
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Anima_Anandkumar&oldid=1220153510"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 21445fc939a61b88cc1e30d8859139be__1713746040
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/21/be/21445fc939a61b88cc1e30d8859139be.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Anima Anandkumar - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)