Robert J. Marks II

Ingeniero estadounidense y defensor del diseño inteligente (nacido en 1950)

Robert Jackson Marks II (nacido el 25 de agosto de 1950) es un ingeniero eléctrico , científico informático y profesor distinguido de la Universidad de Baylor . Sus contribuciones incluyen la distribución de tiempo-frecuencia de Zhao-Atlas-Marks (ZAM) en el campo del procesamiento de señales , ^[1] el teorema de Cheung-Marks ^[2] en la teoría de muestreo de Shannon y el enfoque de Papoulis-Marks-Cheung (PMC) en el muestreo multidimensional. ^[3] Fue fundamental en la definición del campo de la inteligencia computacional y coeditó el primer libro que utiliza inteligencia computacional en el título. ^{[4] [5]} Cristiano ^[6] y creacionista de la tierra antigua , ^[7] es un tema de la película pro- diseño inteligente de 2008, Expelled: No Intelligence Allowed .

Carrera profesional

Marks recibió su licenciatura y maestría del Instituto de Tecnología Rose-Hulman en 1972 y 1973, respectivamente. ^[8] Durante sus estudios de doctorado en la Universidad Tecnológica de Texas , fue supervisado por JF Walkup; su disertación se centró en el procesamiento de señales ópticas. ^[9] Obtuvo su doctorado en 1977. ^[8]

Marks es un profesor distinguido de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Baylor y se desempeña como director del Centro Walter Bradley para la Inteligencia Natural y Artificial. ^[10] De 1977 a 2003, fue miembro del cuerpo docente de la Universidad de Washington en Seattle. Fue el primer presidente del Consejo de Redes Neuronales del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) (ahora la Sociedad de Inteligencia Computacional del IEEE ). ^[11] Es miembro del IEEE ^{[12] [8]} y de la Sociedad Óptica de América . ^{[8] [13]}

Contribuciones técnicas

Marks es un investigador en el área de ingeniería eléctrica . ^[14]

• Tratamiento del cáncer de próstata. Marks y sus colegas desarrollaron algoritmos para la identificación en tiempo real de la ubicación de las semillas radiactivas en próstatas cancerosas. ^{[15] [16]} Por este trabajo, fue co-ganador del Premio Judith Stitt al Mejor Resumen de la Sociedad Americana de Braquiterapia . ^[17] El algoritmo se utiliza clínicamente. ^[18]
• Detección óptima. En el campo de la teoría de detección , Marks y sus colegas desarrollaron la primera solución de forma cerrada para la detección óptima de Neyman-Pearson de señales en ruido no gaussiano ^{[19] [20]}

"Marks, Wise, Haldeman y Whited han derivado expresiones exactas para las funciones de distribución de estadísticas de prueba y, por lo tanto, pudieron analizar el rendimiento del detector óptimo para valores dados de intensidad de señal y tamaño de muestra". ^[21]

• Previsión de la demanda de energía mediante redes neuronales. Junto con sus colegas de la Universidad de Washington , Marks fue el primero ^[22] en aplicar una red neuronal artificial para prever la demanda de energía de las empresas de servicios públicos en 1991. ^[23] Seis años después, 32 importantes empresas de servicios públicos de Norteamérica utilizaban redes neuronales ^[22] y siguen siendo de uso común en la actualidad. IEEE patrocina un seminario web basado en MATLAB sobre el uso de redes neuronales en la previsión de la carga. ^[24] Se ha utilizado una técnica "similar a una que ya se utiliza para predecir con éxito las necesidades de carga eléctrica" ​​para predecir los valores de cierre del Dow Jones utilizando datos de millones de mensajes de Twitter . ^[25]
• El tubo Smith. Marks fue miembro del equipo de investigación de Baylor que presentó el tubo Smith, una herramienta de visualización útil en el diseño avanzado de sistemas de microondas. ^[26] El tubo Smith, una generalización del diagrama de Smith , se encuentra actualmente en el paquete de software del sistema de diseño avanzado (ADS) de Keysight . ^[27]

• Redes neuronales convolucionales. Con Homma y Atlas, Marks desarrolló una red neuronal convolucional temporal ^[28] que se utiliza ampliamente en el aprendizaje profundo .
• Representación de la señal en tiempo y frecuencia. La distribución de tiempo-frecuencia de Zhao-Atlas-Marks ^[1] (también conocida como distribución ZAM o ZAMD) se denominaba originalmente distribución de tiempo-frecuencia en forma de cono . ^[29]
  • La ZAMD es un caso especial de la clase de distribuciones de tiempo-frecuencia de Cohen .
  • El ZAMD se encuentra actualmente en la caja de herramientas de tiempo-frecuencia de MATLAB ^[30] y en las herramientas de LabVIEW de National Instruments para análisis de tiempo-frecuencia, series de tiempo y wavelet ^[31].
  • La ZAMD se ha aplicado en numerosas áreas:

    "[El ZAMGTFR [ZAMD] tiene ventaja sobre la mayoría de los otros TFR en condiciones de baja relación señal-ruido y algunas características características son fáciles de extraer del plano de tiempo-frecuencia 2-D". ^[32]

    "Se ha demostrado que el ZAM-TFD [ZAMD] es eficaz para rastrear señales de salto de frecuencia y representar señales en presencia de ruido blanco". ^[33]

    "La distribución Zhao-Atlas-Marks produce una buena resolución en los dominios del tiempo y la frecuencia. El método ZAMD reduce la interferencia resultante de los términos cruzados presentes en las señales multicomponentes. Es útil para resolver picos espectrales cercanos y capturar señales no estacionarias y multicomponentes". ^[34]

    "La distribución de tiempo-frecuencia de Zhao-Atlas-Marks... mejora significativamente la resolución de tiempo y frecuencia y elimina todos los términos cruzados indeseables. // La distribución ZAM se ha aplicado al habla con resultados notables". ^[35]

• Teledetección . Marks y sus colegas ^{[36] [37]} fueron los primeros en utilizar la inversión de redes neuronales en la teledetección. Midieron los parámetros de la nieve a partir de mediciones de microondas realizadas por satélites. Su enfoque general se utiliza ampliamente en la actualidad. ^{[38] [39]}
• Conjuntos de antenas inalámbricas. Marks es uno de los beneficiarios de un informe técnico de la NASA por ser pionero en la comunicación de bajo consumo de energía en conjuntos de antenas inalámbricas. ^{[40] [41]}
• Generación de energía. En colaboración con Southern California Edison , Marks y sus colegas fueron pioneros en métodos basados ​​en inteligencia computacional para la detección temprana de cortocircuitos intermitentes en los devanados de generadores eléctricos de varias toneladas mientras los rotores aún estaban girando. ^{[42] [43]}

  "[Su prueba de diagnóstico realiza] la detección y localización de espiras en cortocircuito en el devanado de campo de CC de los rotores de turbinas-generadores utilizando detección de novedad y redes neuronales difusas. El uso de redes neuronales con salidas de lógica difusa y técnicas de ondas viajeras... es un localizador preciso de espiras en cortocircuito en rotores de turbogeneradores". ^[44]

• Marks ha hecho contribuciones al teorema de muestreo, incluida la autoría del primer libro dedicado exclusivamente al tema. ^[45]
  • Restauración de muestras perdidas. Utilizando una "estimación sofisticada de las muestras faltantes utilizando muestras anteriores y futuras", ^[46] Marks ^[47] demostró por primera vez que, cuando se muestrea una señal por encima de su tasa de Nyquist , las muestras perdidas "son redundantes, en el sentido de que cualquier número finito de ellas puede obtenerse a partir de las restantes resolviendo un sistema de ecuaciones lineales". ^[48]
  • Muestreo mal planteado (teorema de Cheung-Marks). El teorema de muestreo de Cheung-Marks ^[49] muestra que las muestras tomadas de una señal a una tasa de Nyquist o superior pueden resultar incapaces de restaurar la señal en presencia de pequeñas cantidades de ruido . ^[50]
  • Muestreo óptimo de imágenes. Se dice que una imagen está muestreada de forma óptima cuando se minimizan las muestras por unidad de área sin que se produzca degradación de la imagen interpolada. Las contribuciones de Marks al muestreo óptimo de imágenes incluyen:
  • El enfoque de Papoulis-Marks-Cheung. ^[3] Marks y Cheung ^[51] extendieron la expansión de muestreo generalizada de Athanasios Papoulis ^[52] a dimensiones superiores.

    "Marks y Cheung se centraron en imágenes con una región de soporte espectral dada y una red de muestreo base inicial de modo que las réplicas espectrales inducidas de esta región de soporte no se superpusieran. Luego demostraron que los cosets de alguna subred se podían eliminar de la red base hasta que la densidad de muestreo fuera mínima (en el sentido de Landau) o se acercara al mínimo... [Esto] permite reducir la tasa de muestreo hasta que iguale o se acerque al mínimo de Landau". ^[3]

  • Muestreo sub-Nyquist. Cheung y Marks ^[53] demostraron que las imágenes se podían muestrear por debajo de su tasa de Nyquist y aún así recuperarse sin aliasing .

    "Su interesante construcción multidimensional... aprovecha los huecos espectrales que se producen al muestrear señales multidimensionales. Su método consiste en dividir el espectro en bandas estrechas y manejar por separado las bandas que contienen energía de la señal y las que no". ^[54]

• Computadoras ópticas. Marks inventó ^[55] e implementó ^[56] una computadora completamente óptica que, utilizando lentes, espejos y luz de un láser, realiza cálculos iterativos literalmente a la velocidad de la luz.

  "Si bien muchos problemas en óptica pueden resolverse mediante proyecciones, es difícil resolver dichos problemas utilizando métodos totalmente ópticos. Una excepción notable son las implementaciones totalmente ópticas de Marks del algoritmo de proyección convexa para implementar la superresolución". ^[57]

Sitio web del Laboratorio de Informática Evolutiva

En 2006, Marks contrató a William Dembski como investigador postdoctoral a tiempo parcial; Dembski es un defensor del diseño inteligente y ex miembro del personal de Baylor que estuvo en el centro de una controversia previa sobre diseño inteligente en Baylor sobre la promoción del diseño inteligente por parte del Centro Michael Polanyi , que se había resuelto cuando Baylor disolvió ese centro en 2000. El puesto de Dembski en el laboratorio de Marks fue financiado por una donación de $30,000 de la Fundación Lifeworks; la donación pasó por el departamento de desarrollo de la universidad y no por su administración de becas académicas. El papel de Dembski se indicó en los documentos de la donación. Marks dijo que mantuvo en silencio la presencia de Dembski. En diciembre de 2006, el puesto universitario de Dembski había sido llevado a la atención de la administración de la universidad, y la universidad devolvió los fondos no gastados y despidió a Dembski. ^[58]

Marks creó un sitio web para describir el trabajo que él y Dembski estaban haciendo, que el sitio web describía como algo que sucedía en el "Laboratorio de Informática Evolutiva" en Baylor. En el verano de 2007, ese sitio web llamó la atención de la administración de Baylor después de que Marks discutiera ese trabajo en un podcast presentado por Casey Luskin del Discovery Institute , y la administración de la universidad cerró el sitio web. ^[58] Marks impugnó la eliminación. ^{[58] [59] [60]} El sitio fue publicado nuevamente en un servidor fuera de Baylor. ^[59]

La disputa sobre el sitio web fue abordada en la película pro-diseño inteligente de 2008 Expelled: No Intelligence Allowed . ^[61]

cristianismo

Marks trabajó como asesor de la facultad del capítulo de Campus Crusade for Christ de la Universidad de Washington durante diecisiete años. Ha presentado su charla "¿Qué tiene que ver el cálculo con el cristianismo?" ^[62] en Polonia, Japón, Canadá, Rusia y Estados Unidos. ^[8]

Marks ha realizado presentaciones de apologética cristiana orientadas a la ciencia . ^[63] Entre los lugares donde ha realizado presentaciones se incluyen Polonia, Japón, Moscú, Canadá y Siberia. ^[8]

Otras actividades

• Junto con William A. Dembski , Marks ofreció argumentos estadísticos contra la afirmación de James Cameron de haber encontrado el lugar de enterramiento de Jesús, tal como se describe en el documental de Cameron La tumba perdida de Jesús . ^{[64] [65]}
• Marks ha trabajado como consultor para Microsoft , DARPA , Pacific Gas and Electric Company , The Boeing Company , John Fluke Manufacturing Company y Southern California Edison . ^[8]
• Marks fue dibujante ^[66] del periódico estudiantil mientras estuvo en el Instituto de Tecnología Rose-Hulman ., ^{[ cita requerida ]}
• Marks presentó un programa radial de entrevistas políticas a principios de los años 1970. ^[67]
• El número de Erdős de Marks es tres y su número de Bacon es dos. Por lo tanto, su número de Erdős-Bacon es cinco. ^[68]

Libros de Robert J. Marks II

• RJ Marks II, El tú no computable: lo que haces la inteligencia artificial nunca hará, Discovery Press, (2022). [23]
• RJ Marks II y William A. Dembski con JP Moreland , Por un propósito mayor: la vida y el legado de Walter Bradley, Erasmus Press, (2020). [24]
• RJ Marks II, El caso de los robots asesinos: por qué el ejército estadounidense necesita continuar el desarrollo de una IA letal, Discovery Institute Press, (2020). [25]
• RJ Marks II, William A. Dembski y Winston Ewert, Introducción a la informática evolutiva, World Scientific, Singapur, (2017).[26]
• RJ Marks II, Michael Behe , William A. Dembski , Bruce L. Gordon , John C. Sanford , editores, Información biológica - Nuevas perspectivas, World Scientific, Singapur, (2013).[27]
• RJ Marks II, Manual de análisis de Fourier y sus aplicaciones, Oxford University Press, (2009).[28]
• RD Reed y RJ Marks II, Neural Smithing: aprendizaje supervisado en redes neuronales artificiales de propagación hacia adelante, MIT Press, Cambridge, MA, (1999).
• M. Palaniswami, Y. Attikiouzel, RJ Marks II, David B. Fogel y Toshio Fukuda; Editores, Inteligencia Computacional: Una Perspectiva de Sistema Dinámico , IEEE Press, (1995).
• RJ Marks II, Editor, Tecnología y aplicaciones de lógica difusa , Junta de actividades técnicas del IEEE, Piscataway, (1994).
• Jacek M. Zurada , RJ Marks II y CJ Robinson; editores, Inteligencia computacional: imitando la vida , (IEEE Press, 1994).
• RJ Marks II, editor, Temas avanzados en muestreo de Shannon y teoría de interpolación , (Springer-Verlag, 1993).
• RJ Marks II, Introducción a la teoría de muestreo e interpolación de Shannon, Springer-Verlag, (1991).[29]
• MA El-Sharkawi y RJ Marks II, Editores, Aplicaciones de redes neuronales a sistemas de energía , IEEE Press, Piscataway, (1991).

Referencias

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Enlaces externos

• Página de inicio del Dr. Robert J. Marks II
• Dr. Robert J. Marks II Facultad de Ingeniería, Universidad de Baylor