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 , informático y profesor distinguido de la Universidad de Baylor estadounidense . Sus contribuciones incluyen la distribución 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 Papoulis-Marks-Cheung (PMC) en muestreo multidimensional. ^[3] Jugó un papel decisivo en la definición del campo de la inteligencia computacional y coeditó el primer libro que utiliza inteligencia computacional en el título. ^{[4] [5]} Un cristiano ^[6] y un creacionista de la vieja tierra , ^[7] es el 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 Texas Tech University , fue supervisado por JF Walkup; su tesis se centró en el procesamiento de señales ópticas. ^[9] Obtuvo su doctorado. Licenciado en 1977. ^[8]

Marks es profesor distinguido de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Baylor y se desempeña como director del Centro Walter Bradley de Inteligencia Natural y Artificial. ^[10] De 1977 a 2003, estuvo en la facultad 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 Sociedad de Inteligencia Computacional IEEE ). ^[11] Es miembro del IEEE ^{[12] [8]} y de la Optical Society of America . ^{[8] [13]}

Aportes técnicos

Marks es 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 colocación de semillas radiactivas en próstatas cancerosas. ^{[15] [16]} Por este trabajo, recibió conjuntamente el premio Judith Stitt al mejor resumen de la Sociedad Estadounidense de Braquiterapia . ^[17] El algoritmo se utiliza clínicamente. ^[18]
• Detección óptima. En el campo de la teoría de la detección , Marks y sus colegas desarrollaron la primera solución de forma cerrada para la detección óptima de señales de Neyman-Pearson en ruido no gaussiano ^{[19] [20]}

"Marks, Wise, Haldeman y Whited han obtenido expresiones exactas para las funciones de distribución estadística 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 carga de energía mediante redes neuronales. Con sus colegas de la Universidad de Washington , Marks fue el primero ^[22] en aplicar una red neuronal artificial para pronosticar la demanda de energía de las empresas de servicios públicos en 1991. ^[23] Seis años más tarde, las redes neuronales estaban siendo utilizadas por 32 importantes empresas de servicios públicos de América del Norte ^{[22 ]} y sigue 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 carga. ^[24] Se ha utilizado una técnica "similar a una que ya se utiliza para pronosticar con éxito las necesidades de carga eléctrica" ​​para pronosticar 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 Smith Tube, una herramienta de visualización útil en el diseño avanzado de sistemas de microondas. ^[26] Una generalización del gráfico Smith , el tubo Smith se encuentra actualmente en el paquete de software Sistema de diseño avanzado (ADS) de Keysight . ^[27]

• Redes neuronales convolucionales. Con Homma y Atlas, Marks desarrolló una red neuronal convolucional temporal ^[28] utilizada ampliamente en aprendizaje profundo .
• Visualización de la señal en tiempo y frecuencia. La distribución tiempo-frecuencia de Zhao-Atlas-Marks, ^[1] (también conocida como distribución ZAM o ZAMD), originalmente se llamó distribución tiempo-frecuencia en forma de cono . ^[29]
  • La ZAMD es un caso especial de la clase de distribuciones tiempo-frecuencia de Cohen .
  • ZAMD se encuentra actualmente en MATLAB Time-Frequency Toolbox ^[30] y en las herramientas LabVIEW de National Instruments para análisis de tiempo-frecuencia, series de tiempo y wavelets ^[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 SNR y algunos rasgos característicos son fáciles de extraer del plano de tiempo-frecuencia 2-D". ^[32]

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

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

    "[L]a distribución 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]

• Sensores remotos . 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 inalámbricos. Marks es co-destinatario de un Tech Brief de la NASA por ser pionero en comunicaciones energéticamente eficientes en conjuntos inalámbricos. ^{[40] [41]}
• Generación de energía. Trabajando con Southern California Edison , Marks y sus colegas fueron pioneros en métodos basados ​​en inteligencia computacional para la detección temprana de devanados en cortocircuito intermitentes en 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 y generadores utilizando detección novedosa y redes neuronales difusas. El uso de redes neuronales con salidas de lógica difusa y técnicas de ondas viajeras... es un localizador preciso de vueltas en cortocircuito en los rotores de los 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 una señal se muestrea por encima de su tasa de Nyquist , las muestras perdidas "son redundantes, en el sentido de que cualquier número finito de se pueden obtener de las restantes resolviendo un sistema de ecuaciones lineales." ^[48]
  • Muestreo mal planteado (El teorema de Cheung-Marks). El teorema de Cheung-Marks del teorema de muestreo ^[49] muestra que las muestras tomadas de una señal igual o superior a la velocidad de Nyquist 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 manera óptima cuando las muestras por unidad de área se minimizan sin que se degrade la imagen interpolada. Las contribuciones de Marks al muestreo óptimo de imágenes incluyen:
  • El enfoque Papoulis-Marks-Cheung. ^[3] Marks y Cheung ^[51] ampliaron 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 determinada y una red de muestreo de base inicial de modo que las réplicas espectrales inducidas de esta región de soporte no se superpongan. Luego demostraron que las clases laterales de alguna subred se podían eliminar de la red base hasta que la densidad de muestreo fue mínima (en el sentido de Landau) o se acercó al mínimo... [Esto] permite que la tasa de muestreo se reduzca hasta que iguale o se acerque al mínimo de Landau". ^[3]

  • Muestreo sub-Nyquist. Cheung y Marks ^[53] demostraron que las imágenes podían muestrearse por debajo de su tasa Nyquist y aun así recuperarse sin alias .

    "[Su] construcción multidimensional muy interesante... explota[s] las brechas espectrales [requeridas] que ocurren cuando se muestrean señales multidimensionales. Su enfoque es dividir el espectro en bandas estrechas y manejar por separado aquellas bandas que contienen energía de señal y aquellas que no lo hacen." ^[54]

• Computadoras ópticas. Marks inventó ^[55] e implementó ^[56] una computadora totalmente 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 resolverlos 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 el diseño inteligente en Baylor sobre la promoción del diseño inteligente por parte del Centro Michael Polanyi , que se resolvió cuando Baylor disolvió ese centro en 2000. La posición de Dembski en Marks ' El laboratorio fue financiado con una donación de 30.000 dólares de la Fundación Lifeworks; la donación pasó por el departamento de desarrollo de la universidad y no por la administración de subvenciones académicas. El papel de Dembski quedó reflejado en los documentos de donación. Marks dijo que mantuvo en secreto la presencia de Dembksi. En diciembre de 2006, el puesto universitario de Dembski había sido señalado a la atención de la administración de la universidad, y la universidad devolvió los fondos no gastados y rescindió el puesto de Dembski. ^[58]

Marks creó un sitio web para describir el trabajo que él y Dembski estaban haciendo, que según el sitio web se llevó a cabo 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 se volvió a publicar en un servidor fuera de Baylor. ^[59]

La disputa sobre el sitio web fue cubierta en la película de 2008 a favor del diseño inteligente Expelled: No Intelligence Allowed . ^[61]

cristiandad

Marks se desempeñó como asesor docente 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] Los lugares incluyen Polonia, Japón, Moscú, Canadá y Siberia. ^[8]

Otras actividades

• Con William A. Dembski , Marks ofreció argumentos estadísticos contra la afirmación de James Cameron de haber encontrado el lugar de entierro de Jesús como se muestra 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 el caricaturista ^[66] del periódico estudiantil mientras estaba en el Instituto de Tecnología Rose-Hulman ., ^{[ cita necesaria ]}
• Marks presentó un programa de radio sobre política a principios de la década de 1970. ^[67]
• El número de Erdős de Marks es tres y su número de Bacon es dos. Por tanto, su número de Erdős-Bacon es cinco. ^[68]

Libros de Robert J. Marks II

• RJ Marks II, Usted no computable: lo que usted hace, la inteligencia artificial nunca lo hará, Discovery Press, (2022). [24]
• 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). [25]
• RJ Marks II, El caso de los robots asesinos: por qué el ejército estadounidense necesita continuar con el desarrollo de la IA letal, Discovery Institute Press, (2020). [26]
• RJ Marks II, William A. Dembski y Winston Ewert, Introducción a la informática evolutiva, World Scientific, Singapur, (2017).[27]
• RJ Marks II, Michael Behe , William A. Dembski , Bruce L. Gordon , John C. Sanford , Editores, Información biológica: nuevas perspectivas, World Scientific, Singapur, (2013).[28]
• RJ Marks II, Manual de análisis de Fourier y sus aplicaciones, Oxford University Press, (2009).[29]
• RD Reed y RJ Marks II, Neural Smithing: aprendizaje supervisado en redes neuronales artificiales feedforward, 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 teoría de interpolación y muestreo de Shannon , (Springer-Verlag, 1993).
• RJ Marks II, Introducción a la teoría de la interpolación y el muestreo de Shannon, Springer-Verlag, (1991).[30]
• 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 de Robert J. Marks II, PhD
• Facultad de Ingeniería Dr. Robert J. Marks II, Universidad de Baylor