Forrest N. Iandola

Científico informático estadounidense

Forrest N. Iandola es un científico informático estadounidense especializado en IA eficiente .

Carrera

Iandola obtuvo un doctorado en Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en la Universidad de California en Berkeley en 2016, bajo la supervisión de Kurt Keutzer . Como parte de su disertación, fue coautor de SqueezeNet , una red neuronal profunda para la clasificación de imágenes que está optimizada para teléfonos inteligentes y otros dispositivos móviles. ^{[1] [2]}

Iandola y Keutzer cofundaron DeepScale . La empresa incorpora redes neuronales profundas en procesadores automotrices de bajo costo para su uso en sistemas de asistencia al conductor . Tesla adquirió DeepScale en 2019. ^{[3] [4]}

En 2020, fue coautor de SqueezeBERT, una red neuronal eficiente para el procesamiento del lenguaje natural . ^[5] En 2022, se unió a Meta como científico investigador de IA. ^{[6] [7]} Su investigación en Meta incluye los modelos de IA eficientes EfficientSAM y MobileLLM. ^{[8] [9]}

Referencias

1. "Explorando el espacio de diseño de redes neuronales convolucionales profundas a gran escala | EECS en UC Berkeley".
2. Niedermeyer, Edward (1 de octubre de 2019). "Tesla refuerza sus esfuerzos en materia de autonomía con DeepScale Acqui-Hire". The Drive .
3. Kolodny, Lora (1 de octubre de 2019). "Tesla está comprando la empresa emergente de visión artificial DeepScale en un intento por crear autos verdaderamente sin conductor". CNBC .
4. Lee, Timothy B. (2 de octubre de 2019). "Tesla acaba de comprar una startup de inteligencia artificial para mejorar el piloto automático: esto es lo que hace". Ars Technica . Consultado el 8 de julio de 2020 .
5. Johnson, Khari (23 de junio de 2020). "SqueezeBERT promete un procesamiento del lenguaje natural (PLN) móvil más rápido y al mismo tiempo mantiene los niveles de precisión de BERT". VentureBeat .
6. "¡Me uní a Meta como científico investigador de inteligencia artificial!". X (anteriormente Twitter) . Consultado el 28 de noviembre de 2023 .
7. Chang, Ernie (1 de noviembre de 2023). "Edición de indicaciones en contexto para la generación de audio condicional". arXiv : 2311.00895 [cs.SD].
8. Shripad Shenwai, Dhanshree (9 de diciembre de 2023). "Meta AI presenta EfficientSAM: el hermano pequeño de SAM con 20 veces menos parámetros y un tiempo de ejecución 20 veces más rápido". MarkTechPost . Consultado el 18 de septiembre de 2024 .
9. Thomason, James (8 de julio de 2024). «Meta AI desarrolla un modelo de lenguaje compacto para dispositivos móviles». VentureBeat . Consultado el 18 de septiembre de 2024 .

Lectura adicional

1. Ferris, Dacia J. (7 de julio de 2020). "La adaptabilidad de la red neuronal de Tesla al hardware se destaca en una nueva solicitud de patente". Teslarati . Consultado el 8 de julio de 2020 .