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Cristina Zapatero

Christine A. Shoemaker se incorporó al Departamento de Ingeniería y Gestión de Sistemas Industriales y al Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental como Profesora Distinguida de la NUS el 31 de agosto de 2015. La profesora Shoemaker obtuvo su doctorado. en matemáticas de la Universidad del Sur de California supervisado por Richard Bellman en Programación Dinámica. Tras su graduación, se unió a la Escuela de Ingeniería Civil y Ambiental y posteriormente a la Escuela de Investigación de Operaciones e Ingeniería de la Información de la Universidad de Cornell , Ithaca, Nueva York, EE. UU. Fue ascendida a profesora titular en 1985. De 1985 a 1988, la profesora Shoemaker fue presidenta del Departamento de Ingeniería Ambiental de la Universidad de Cornell. En 2002, el Prof. Shoemaker fue nombrado Profesor Joseph P. Ripley de Ingeniería en la Universidad de Cornell, EE.UU. En 2015, el Prof. Shoemaker se convirtió en Profesor Distinguido en la Universidad Nacional de Singapur , tanto en el Departamento de Gestión e Ingeniería de Sistemas Industriales como en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental. Mientras estuvo en Singapur, trabajó con la agencia del agua de Singapur para aplicar sus algoritmos de optimización global para mejorar la selección de parámetros para modelos de ecuaciones diferenciales parciales computacionalmente costosos para la hidrodinámica de lagos y elementos complejos de calidad del agua de múltiples especies. Estos resultados utilizaron los nuevos algoritmos paralelos de su grupo. [1]

Educación

Interés de investigación

La investigación del profesor Shoemaker se centra en encontrar soluciones sólidas y rentables para problemas de ingeniería mediante el uso de matemáticas computacionales para optimización , modelado, aprendizaje profundo y análisis estadísticos. Sus áreas de aplicación incluyen la calibración de parámetros del modelo PDE de lagos, la remediación física y biológica de aguas subterráneas, el secuestro de carbono, el análisis ecológico y la calibración de modelos climáticos globales y de cuencas hidrográficas. Este esfuerzo incluye el desarrollo de algoritmos de optimización no lineal numéricamente eficientes que utilizan computación de alto rendimiento (incluido el paralelismo asíncrono) y aplicaciones a datos sobre sistemas ambientales complejos y no lineales.

Sus algoritmos abordan problemas de optimización continua y entera local y global, control óptimo estocástico y cuantificación de incertidumbre. En sus algoritmos de investigación recientes, la eficiencia se mejora con el uso de superficies de respuesta sustitutas (generalmente con función de base radial (RBF)). Los sustitutos se construyen de forma iterativa durante el proceso de búsqueda y con algoritmos inteligentes que utilizan eficazmente la informática distribuida en procesadores paralelos. El esfuerzo de optimización y cuantificación de la incertidumbre se utiliza para mejorar los pronósticos de los modelos, evaluar esquemas de monitoreo y tener una herramienta para comparar prácticas de gestión alternativas. Las funciones objetivo pueden incluir ecuaciones diferenciales parciales u otros modelos computacionalmente costosos que toman minutos u horas para cada evaluación objetiva. Los algoritmos que son eficientes porque requieren relativamente pocas simulaciones son esenciales para realizar calibraciones y análisis de incertidumbre en modelos de simulación de ingeniería computacionalmente costosos.

En Cornell fue investigadora principal con una beca CISE-NSF con David Bindel y el estudiante de doctorado David Eriksson. Con esta subvención construyeron pySOT[2] [3] (una caja de herramientas para la optimización global sustituta) y POAP(para el paralelismo asincrónico). También lo pySOThan hecho las herramientas para construir un nuevo algoritmo sustituto o modificar algoritmos anteriores. Tanto los sustitutos RBF ( función de base radial ) como GP ( proceso gaussiano ) se pueden utilizar en la construcción de algoritmos.   pySOTha tenido más de 230.000 descargas en PyPI.

El grupo de Shoemaker en NUS ha desarrollado recientemente una colección de algoritmos (GOA-RBF [4] ) que incluye códigos objetivos únicos, muchos y múltiples para variables continuas y enteras, y algoritmos paralelos de objetivo único, todos los cuales están diseñados para operaciones multimodales computacionalmente costosas. , funciones de caja negra .

Honores y premios nacionales e internacionales

Patentar

1."Retroalimentación no lineal ponderada para un control óptimo en condiciones de incertidumbre con aplicación a la remediación de aguas subterráneas", [5] por Whiffen y Shoemaker ( Patente de EE. UU. 5.468.088)

2. Procesador de computadora de múltiples núcleos basado en una administración dinámica de energía a nivel de núcleo para una eficiencia energética general mejorada, P. Patrica, AM Izraelevitz, DH Albonesi y CA Shoemaker, patente de EE. UU. 10,088,891, emitida el 2 de octubre de 2018.

(Esta patente genera regalías y se basa en un artículo de una prestigiosa conferencia sobre arquitectura informática: Petrica, P., A. Izaelevitz, DH Albonesi, CA Shoemaker, “FLICKER A Dynamically Adaptive Architecture for Power Limited Multicore Systems”, ISCA'13 (40º pasante . Symp. On Computer Architecture), 2013) [6] ( Esta patente ha sido vendida a la industria por la Universidad de Cornell ).

Referencias

  1. ^ "Christine A. Zapatero". académico.google.com . Consultado el 24 de junio de 2022 .
  2. ^ Eriksson, David (13 de junio de 2022), dme65 / pySOT , consultado el 24 de junio de 2022
  3. ^ Eriksson, David; Bindel, David; Zapatero, Christine A. (30 de julio de 2019). "pySOT y POAP: un marco asincrónico basado en eventos para la optimización sustituta". arXiv : 1908.00420 [matemáticas.OC].
  4. ^ Zhou, X. & Shoemaker, CA (24 de junio de 2022), Algoritmos de optimización global con sustitutos de RBF (GOA-RBF) , consultado el 24 de junio de 2022{{citation}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  5. ^ Whiffen, Gregorio J.; Zapatero, Christine A. (1993). "Control de retroalimentación ponderada no lineal de la remediación de aguas subterráneas en condiciones de incertidumbre". Investigación de recursos hídricos . 29 (9): 3277–3289. Código Bib : 1993WRR....29.3277W. doi :10.1029/93WR00928.
  6. ^ Petrica, Paula; Izraelevitz, Adam M.; Albonesi, David H.; Zapatero, Christine A. (23 de junio de 2013). "Parpadeo". Actas del 40º Simposio Internacional Anual sobre Arquitectura de Computadores . Tel Aviv Israel: ACM. págs. 13-23. doi :10.1145/2485922.2485924. ISBN 978-1-4503-2079-5. S2CID  18231810.

enlaces externos