Stuart Alan Geman (nacido el 23 de marzo de 1949) es un matemático estadounidense , conocido por sus influyentes contribuciones a la visión artificial, la estadística, la teoría de la probabilidad, el aprendizaje automático y las neurociencias. [1] [2] [3] [4] Él y su hermano, Donald Geman , son bien conocidos por proponer el muestreador de Gibbs y por la primera prueba de convergencia del algoritmo de recocido simulado . [5] [6]
Geman nació y creció en Chicago. Estudió en la Universidad de Michigan (licenciatura en Física, 1971), en el Dartmouth Medical College (maestría en Neurofisiología, 1973) y en el Massachusetts Institute of Technology (doctorado en Matemáticas Aplicadas, 1977).
Desde 1977, ha sido miembro de la facultad de la Universidad Brown , donde ha trabajado en el grupo de Teoría de Patrones , y actualmente es Profesor James Manning de Matemáticas Aplicadas. Ha recibido numerosos honores y premios, incluyendo la selección como Investigador Joven Presidencial y como investigador altamente citado del ISI. Es miembro electo del Instituto Internacional de Estadística y miembro del Instituto de Estadística Matemática y de la Sociedad Americana de Matemáticas. [7] Fue elegido miembro de la Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos en 2011.
Las contribuciones científicas de Geman abarcan trabajos en enfoques probabilísticos y estadísticos para la inteligencia artificial , campos aleatorios de Markov , métodos de Monte Carlo de cadena de Markov (MCMC), inferencia no paramétrica , matrices aleatorias, sistemas dinámicos aleatorios, redes neuronales, neurofisiología, mercados financieros y estadísticas de imágenes naturales. Trabajos particularmente notables incluyen: el desarrollo del muestreador de Gibbs , prueba de convergencia de recocido simulado , [8] [9] contribuciones fundamentales al enfoque de campo aleatorio de Markov ("modelo gráfico") para la inferencia en visión y aprendizaje automático, [3] [10] y trabajo sobre los fundamentos compositivos de la visión y la cognición. [11] [12]