Stuart Alan Geman (nacido el 23 de marzo de 1949) es un matemático estadounidense , conocido por sus influyentes contribuciones a la visión por computadora, 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. Se educó en la Universidad de Michigan (Licenciatura en Física, 1971), Dartmouth Medical College (Maestría en Neurofisiología, 1973) y el Instituto de Tecnología de Massachusetts (Ph.D, Matemáticas Aplicadas, 1977).
Desde 1977 es miembro del cuerpo docente de la Universidad de 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, incluida la selección como Joven Investigador 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 Matemática Estadounidense. [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 de la inteligencia artificial , campos aleatorios de Markov , métodos de cadena de Markov Monte Carlo (MCMC), inferencia no paramétrica , matrices aleatorias, sistemas dinámicos aleatorios, redes neuronales, neurofisiología, mercados financieros y estadísticas de imágenes naturales. Los trabajos particularmente notables incluyen: el desarrollo del muestreador de Gibbs , prueba de convergencia del 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 trabajar sobre los fundamentos compositivos de la visión y la cognición. [11] [12]