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Andrzej Cichocki

Andrzej Cichocki (nacido en 1947) es un informático polaco, ingeniero eléctrico y profesor en el Instituto de Investigación de Sistemas de la Academia Polaca de Ciencias, Varsovia, Polonia y profesor visitante en varias universidades e institutos de investigación, especialmente Riken AIP, Japón. Es más conocido por sus algoritmos de aprendizaje para    separación de señales (BSS), análisis de componentes independientes (ICA), factorización matricial no negativa (NMF), descomposición tensorial , factorizaciones matriciales profundas (multicapa) para ICA, NMF, PCA, redes neuronales para optimización y procesamiento de señales, red tensorial   para aprendizaje automático y big data, e interfaces cerebro-computadora . Es autor de varias monografías/libros [1] y más de 500 artículos científicos revisados ​​por pares. [2]

Educación y carrera

Andrzej Cichocki en 2013 en el Riken Brain Science Institute

Andrzej Cichocki recibió su maestría (con honores), doctorado y doctorado en ciencias (Dr.Sc.- Habilitation ), todos en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación de la Universidad Tecnológica de Varsovia , Polonia.

Recibió el título de Profesor Titular en 1995.

De 1984 a 1989 fue investigador Alexander von Humboldt y profesor visitante de la DFG en la Universidad de Erlangen Núremberg (Alemania) y trabajó estrechamente con el profesor Rolf Unbehauen.

Desde 1996 hasta 2018 trabajó en el Instituto de Ciencias del Cerebro RIKEN, Wako-shi, Japón, en el Departamento de Investigación de Shun'ichi Amari , como líder de equipo y más tarde como director sénior de laboratorios. Estableció y dirigió en el Instituto de Ciencias del Cerebro RIKEN tres laboratorios: Sistemas de Información Abierta, Sistemas de Cerebros Artificiales y el Laboratorio de Cichocki para el Procesamiento Avanzado de Señales Cerebrales.

Entre 2018 y 2022 ocupa una distinguida cátedra visitante en varias universidades, entre ellas la Universidad Hangzhou Dianzi en Hangzhou, China, y la Universidad de Agricultura y Tecnología de Tokio (TUAT), Tokio, Japón.

Investigación

Es uno de los principales científicos informáticos afiliados a Polonia. [3]

Andrzej Cichocki ha contribuido ampliamente a varios de los principales intereses del procesamiento de señales e imágenes, el aprendizaje automático y la IA, incluidos el análisis de componentes independientes (ICA), la factorización matricial no negativa (NMF) y las redes neuronales artificiales . Desarrolló un eficiente algoritmo de mínimos cuadrados alternos jerárquicos (HALS). [4] [5]

Fue pionero en el desarrollo y aplicación de nuevas divergencias beta y alfa-beta y otras divergencias en el aprendizaje automático, especialmente para factorizaciones matriciales no negativas y descomposiciones tensoriales no negativas. Además, fue pionero en el desarrollo de modelos de factorización de matrices y tensores multicapa (profundos) y algoritmos de aprendizaje, especialmente para ICA, NMF y análisis de componentes dispersos (SCA). [6] [7] [8] Desarrolló y propuso nuevas arquitecturas de redes neuronales recurrentes para la optimización, la resolución de sistemas a gran escala de ecuaciones algebraicas y la separación ciega de señales, especialmente redes neuronales jerárquicas multicapa (profundas). Contribuyó al desarrollo de algoritmos de gradiente natural para el análisis de componentes independientes (ICA) y la deconvolución ciega. [9] [10]

Junto con sus colaboradores propuso varios modelos de IA y algoritmos de aprendizaje automático eficientes para la interfaz cerebro-computadora, el reconocimiento de emociones humanas y el diagnóstico temprano de algunas enfermedades cerebrales, como el Alzheimer y la esquizofrenia.

A raíz de las preocupaciones planteadas por algunos expertos en IA sobre los riesgos potenciales que la IAG puede suponer para la humanidad, Cichocki sugirió en 2021 el desarrollo de nuevos sistemas de IAG con inteligencias múltiples implementadas, incluida no solo la inteligencia ética/moral sino también la inteligencia socioemocional con autoconciencia y capacidades de toma de decisiones responsables.

Sus actuales intereses de investigación incluyen:

Libros

Premios y honores

Referencias

  1. ^ "Libros escritos por Andrzej Cichocki". Directorio de autores de Amazon .
  2. ^ "Destinatarios de los premios Highly Cited Researchers 2021 y 2022". webofscience.com . Clarivate . Consultado el 8 de agosto de 2023 .
  3. ^ "Los mejores científicos - Ciencias de la computación". Guía 2 Investigación . Consultado el 8 de agosto de 2023 .
  4. ^ Cichocki, Andrzej; Zdunek, Rafal; Amari, Shun'ichi (2007). "Algoritmos ALS jerárquicos para factorización de matrices no negativas y tensores 3D". Análisis de componentes independientes y separación de señales. Apuntes de clase en informática. Vol. 4666. págs. 169–176. doi :10.1007/978-3-540-74494-8_22. ISBN 978-3-540-74493-1.S2CID 9551215  .
  5. ^ Cichocki, Andrzej; Phan, Anh-Huy (2009). "Algoritmos locales rápidos para factorizaciones de matrices y tensores no negativos a gran escala" . IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences . 92 (3): 708–721. Bibcode :2009IEITF..92..708C. doi :10.1587/transfun.E92.A.708.
  6. ^ Cichocki, Andrzej; Kasprzak, Wlodzimierz; Amari, Shun-ichi (1995). "Redes neuronales multicapa con una regla de aprendizaje adaptativo local para la separación ciega de señales de origen" (PDF) . Actas del Simposio internacional de 1995 sobre teoría no lineal y sus aplicaciones (NOLTA'95) : 61–65.
  7. ^ Cichocki, Andrzej; Kasprzak, Wlodzimierz (1997). "Algoritmos locales de aprendizaje adaptativo para la separación ciega de imágenes naturales" (PDF) . Neural Network World : 515–523.
  8. ^ Cichocki, Andrzej; Zdunek, Rafal (2007). "Factorización de matrices no negativas multicapa utilizando enfoques de gradiente proyectado". Revista internacional de sistemas neuronales . 17 (6): 431–446. doi :10.1142/S0129065707001275. PMID  18186593 – vía Academia.edu .
  9. ^ Amari, Shun'ichi; Cichocki, Andrzej; Young, Howard (1995). "Un nuevo algoritmo de aprendizaje para la separación ciega de señales" (PDF) . Proc. Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal 8 Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal 8 : 757–763.
  10. ^ Cichocki, Andrzej; Unbehauen, Rolf (1996). "Redes neuronales robustas con aprendizaje en línea para identificación ciega y separación ciega de fuentes". IEEE Transaction on Circuits and Systems Systems . 43 (11): 894–906. doi :10.1109/81.542280.
  11. ^ "Ganadores de los premios Highly Cited Researchers 2023, 2022 y 2021". webofscience.com . Clarivate . Consultado el 11 de noviembre de 2023 .
  12. ^ "Investigadores altamente citados según Web of Science". webofscience.com . Consultado el 24 de enero de 2022 .
  13. ^ "Premio al mejor artículo de 2018 en la revista IEEE Signal Processing Magazine". IEEE SPS =2019-01-20. 20 de diciembre de 2018.
  14. ^ "Andrzej Cichocki recibió el Doctorado Honoris Causa". UMK, Nauka w Polsce = 2018-02-27.
  15. ^ Knuth, Kevin H. (febrero de 2015). "Premio al mejor artículo de 2015 en la revista Entropy". Entropy . 17 (2). mdpi.com =2015-12-20: 882–884. doi : 10.3390/e17020882 .
  16. ^ Knuth, Kevin H. (febrero de 2014). "Premio al mejor artículo de 2014 en la revista Entropy". Entropy . 16 (2). mdpi.com =2014-12-20: 726–728. doi : 10.3390/e16020726 .
  17. ^ "2013 raised fellow" (Miembro elevado de 2013). IEEE Explore . Consultado el 24 de junio de 2023 .

Enlaces externos