Vivienne Sze es una ingeniera eléctrica e informática estadounidense cuya investigación se centra en la electrónica de baja potencia 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 codificación de video y 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 universitarios en ingeniería eléctrica en la Universidad de Toronto y se graduó 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 Jin-Au Kong a la Destacada Tesis Doctoral en ingeniería eléctrica del MIT. [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]
Con Madhukar Budagavi y Gary J. Sullivan, Sze editó el libro Codificación de vídeo de alta eficiencia (HEVC): algoritmos y arquitecturas (Springer, 2014). 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 Primetime Engineering Emmy 2017 por su trabajo en HEVC. [6] En 2020 se convirtió en la ganadora inaugural del premio Rising Star de ACM-W , el Consejo de Mujeres en Computación de la Asociación para Maquinaria de Computación . [7]