Olga Russakovsky es profesora asociada de informática en la Universidad de Princeton . Su investigación investiga la visión por computadora y el aprendizaje automático . [1] [2] Fue una de las líderes del desafío ImageNet Large Scale Visual Recognition y ha sido reconocida por MIT Technology Review como una de las jóvenes innovadoras más importantes del mundo.
Russakovsky estudió matemáticas en la Universidad de Stanford y permaneció allí para realizar sus estudios de doctorado. [3] Cuando terminó sus estudios universitarios, había descartado la informática y se sentía desconectada de la investigación y la única mujer en su laboratorio. [4] Entonces Fei-Fei Li llegó a Stanford . Russakovsky finalmente completó su doctorado en visión por computadora en 2015, durante el cual trabajó con Fei-Fei Li en clasificación de imágenes. [5] Desarrolló un algoritmo que podía separar objetos seleccionados del fondo, lo que la hizo muy consciente del prejuicio humano. [5] Trabajó en mecanismos para reducir la carga de la clasificación de imágenes para los anotadores humanos, haciendo menos preguntas y más generalizadas sobre las imágenes que se inspeccionan. [5] Junto con Fei-Fei Li, Russakovsky desarrolló ImageNet , una base de datos de millones de imágenes que ahora se utiliza ampliamente en visión por computadora . [5] Russakovsky es ucraniano-estadounidense.
Después de su doctorado, fue investigadora postdoctoral en la Universidad Carnegie Mellon . [3] Russakovsky trabaja en visión por computadora y aprendizaje automático. [6] Es profesora asociada de informática en la Universidad de Princeton . [3] [7] Su investigación ha investigado el sesgo histórico y social dentro del reconocimiento visual y el desarrollo de soluciones computacionales que promueven la equidad algorítmica. [8] [9] Por ejemplo, en 2015, una nueva aplicación de identificación con fotografía desarrollada por Google etiquetó a una pareja negra como "gorilas". [5] En ese momento, sólo el 2% de su fuerza laboral era afroamericana. [5] Russakovsky ha enfatizado que si bien las fuerzas laborales que diseñan sistemas de inteligencia artificial no son lo suficientemente diversas, sólo mejorar la diversidad de los científicos informáticos no será suficiente para rectificar el sesgo algorítmico. [5] [10] En cambio, ha involucrado el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo que descorrelacionan características protegidas como la raza o el género. [8] En 2019 recibió una beca Schmidt DataX para estudiar la precisión en los sistemas de subtítulos de imágenes . [11]
Russakovsky ha estado involucrado en varias iniciativas para mejorar el acceso a la informática y la comprensión pública de la inteligencia artificial . [12] Forma parte de la junta directiva de la fundación AI4ALL, que busca mejorar la diversidad en la inteligencia artificial . [13] Como parte de AI4ALL, Russakovsky dirigió un campamento de verano para niñas de secundaria. [14] [15] Dirigió el primer campamento de verano en 2015, llamado Programa de Verano de Extensión del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford (SAILORS). En 2018 se había expandido a otros seis campus estadounidenses. [16] [17] Ha lanzado iniciativas similares en la Universidad de Princeton . [3] [18] El campamento de verano busca mantener los prejuicios fuera de la inteligencia artificial educando a personas de diversos orígenes sobre ciencias de la computación, aprendizaje automático y políticas. [19]
Russakovsky es el autor principal del desafío de reconocimiento visual a gran escala Imagenet , [20] que se publicó en el International Journal of Computer Vision en 2015. El artículo describe la creación de un conjunto de datos disponible públicamente de millones de imágenes de objetos y escenas cotidianos, y su uso en una competencia anual entre los algoritmos de reconocimiento visual de las instituciones participantes. El artículo analiza los desafíos de crear un conjunto de datos tan grande, los desarrollos en la clasificación y detección algorítmica de objetos que han resultado de la competencia y el estado actual (en el momento de la publicación) del campo del reconocimiento de objetos. Según el sitio web de la revista, el artículo ha sido citado más de 5.000 veces. [21] Según Google Scholar , que incluye citas de la preimpresión del artículo en arXiv , el artículo ha sido citado más de 13.000 veces en total. [22]
Russakovsky es autor de más de otros 20 artículos académicos, seis de los cuales han sido citados más de 100 veces cada uno, según Google Scholar . [1]
Los premios y honores de Russakovsky incluyen:
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