Vivienne Sze es una ingeniera eléctrica y científica informática estadounidense cuya investigación se centra en la electrónica de bajo consumo y en las compensaciones entre el uso de energía y la potencia informática en el diseño combinado de software y hardware, para aplicaciones que incluyen la codificación de vídeo y las redes neuronales profundas . [1] [2] [3] Es profesora asociada en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), donde dirige el Grupo de Sistemas Multimedia de Eficiencia Energética. [1] [4]
Sze realizó sus estudios de pregrado en ingeniería eléctrica en la Universidad de Toronto , graduándose en 2004. [5] Fue alumna de Anantha P. Chandrakasan en el MIT, [1] donde obtuvo una maestría en 2006 y completó su doctorado en 2010; su investigación doctoral ganó el Premio a la Tesis Doctoral Sobresaliente Jin-Au Kong del MIT en ingeniería eléctrica. [5]
Después de completar su doctorado, trabajó en codificación de video en Texas Instruments . [1] Se convirtió en miembro del Equipo Colaborativo Conjunto sobre Codificación de Video (JCT-VC), que desarrolló el estándar para Codificación de Video de Alta Eficiencia (HEVC). Después de completar su trabajo en HEVC, [6] regresó al MIT como miembro de la facultad en 2013. [7]
Junto con Madhukar Budagavi y Gary J. Sullivan, Sze editó el libro High Efficiency Video Coding (HEVC): Algorithms and Architectures (Springer, 2014). Junto con Yu-Hsin Chen, Tien-Ju Yang y Joel S. Emer, es coautora de Efficient Processing of Deep Neural Networks (Morgan & Claypool, 2020).
Como parte del JCT-VC, Sze y sus colaboradores ganaron un premio Emmy de ingeniería Primetime 2017 por su trabajo en HEVC. [6] En 2020 se convirtió en la ganadora inaugural del premio Rising Star Award de ACM-W , el Consejo de Mujeres en Computación de la Asociación de Maquinaria Computacional . [7]