Pushmeet Kohli
Científico informático

Pushmeet Kohli
Alma máterUniversidad Oxford Brookes (doctorado)
Instituto Nacional de Tecnología, Warangal (licenciatura)
Carrera científica
CamposAprendizaje automático
Inteligencia artificial
Visión por computadora [1]
InstitucionesGoogle
DeepMind
TesisMinimización de funciones de energía dinámicas y de orden superior mediante cortes de grafos  (2007)
Asesor de doctoradoPhilip Torr [2]
Sitio webinvestigación.google/people/105667

Pushmeet Kohli es un científico informático y de aprendizaje automático en Google DeepMind , donde ocupa el puesto de vicepresidente de investigación para "IA segura y confiable" e "IA para la ciencia y la sostenibilidad". [3] Antes de unirse a DeepMind, fue científico asociado y director de investigación en Microsoft Research y becario postdoctoral en la Universidad de Cambridge . La investigación de Kohli investiga las aplicaciones del aprendizaje automático y la visión artificial . [1] [4] También ha realizado contribuciones en teoría de juegos , algoritmos discretos y psicometría . [5]

Educación

Kohli estudió en el Instituto Nacional de Tecnología de Warangal [ cita requerida ] y en la Universidad Oxford Brookes , donde su doctorado, otorgado en 2007 [6], fue supervisado por Philip Torr . [2] Fue investigador postdoctoral en la Universidad de Cambridge. [7]

Carrera e investigación

Los proyectos de investigación actuales y anteriores incluyen:

  • AlphaFold : un sistema de inteligencia artificial revolucionario para la predicción de la estructura de las proteínas [8]
  • AlphaTensor: un agente de aprendizaje de refuerzo que encontró nuevos algoritmos eficientes para la multiplicación de matrices [9]
  • SynthID: sistema para marcar con marca de agua imágenes generadas por IA. [10]
  • AlphaMissense: modelo de IA para predecir el efecto de las mutaciones sin sentido en el genoma [11] [12]
  • AlphaCode: generación de código a nivel de competencia con IA [13]
  • FunSearch: descubrimiento de algoritmos mediante el uso de LLM para buscar en el espacio del programa. [14]
  • Síntesis de programas neuronales [15]
  • Programación probabilística [16]
  • Reconstrucción y comprensión de escenas en 3D
  • Crowdsourcing comunitario de datos para el entrenamiento de modelos de IA [17]
  • Análisis del comportamiento y predicción de la personalidad mediante redes sociales [18] [19]
  • Estimación de la postura humana utilizando Kinect [20]
  • Edición de vídeo (Unwrap Mosaics) [21]

Otros proyectos de IA para la ciencia incluyen

  • Control de confinamiento magnético aprendido para fusión [22]
  • Funcional de densidad aprendido para resolver el problema del electrón fraccionario [23]

Premios y honores

La revista Time incluyó a Kohli en la lista de las 100 personas más influyentes en el campo de la IA. [24]

El impacto de AlphaFold ha hecho que sus líderes, Demis Hassabis y John Jumper, hayan sido galardonados con numerosos premios, incluido el Premio Nobel de Química 2024, el premio Breakthrough, el premio Lasker y el premio Wolfe.

La investigación de Pushmeet en materia de visión artificial y aprendizaje automático ha sido reconocida con numerosos premios y distinciones científicas. Algunos de los más destacados son:

  • Premio Koenderink (premio a la prueba del tiempo) de la Conferencia Europea de Visión por Computador [25]
  • Premio Sullivan de la Asociación Británica de Visión Artificial y la Sociedad para el Reconocimiento de Patrones (BMVA) a la mejor tesis doctoral. [26]
  • Premio al artículo de impacto sobre Realidad Aumentada Mixta IEEE (ISMAR) [27]
  • Premio de Impacto Duradero del Simposio ACM sobre Software y Tecnología de Interfaz de Usuario [28]
  • Premio al mejor artículo en la Conferencia Internacional World Wide Web 2014 [29]
  • Premio al mejor artículo en la Conferencia Europea sobre Visión por Computador (ECCV) 2010 [30]
  • Premio al mejor artículo en la Conferencia sobre Incertidumbre en Inteligencia Artificial (UAI) [31]

Referencias

  1. ^ Publicaciones de Pushmeet Kohli indexadas por Google Scholar
  2. ^ de Pushmeet Kohli en el Proyecto de genealogía matemática
  3. ^ "TIME100 AI 2023: Pushmeet Kohli". Time . 7 de septiembre de 2023 . Consultado el 11 de noviembre de 2023 .
  4. ^ Pushmeet Kohli en el servidor de bibliografía DBLP
  5. ^ Parmy Olson (12 de octubre de 2011). "Microsoft utiliza Facebook como un 'laboratorio' gigante para estudiar la teoría de juegos". Forbes .
  6. ^ Kohli, Pushmeet (2007). Minimización de funciones de energía dinámicas y de orden superior mediante cortes de grafos (tesis doctoral). Oxford Brookes University. OCLC  1043101069. EThOS  uk.bl.ethos.444300.
  7. ^ IEEE. «Pushmeet Kohli - Perfil de autor IEEE». IEEE . Consultado el 12 de noviembre de 2023 .
  8. ^ John Jumper ; Richard Evans; Alexander Pritzel; et al. (15 de julio de 2021). "Predicción de la estructura de proteínas de alta precisión con AlphaFold". Nature . Bibcode :2021Natur.596..583J. doi :10.1038/S41586-021-03819-2. ISSN  1476-4687. PMC 8371605 . Wikidata  Q107555821. 
  9. ^ "TIME100 AI 2023: Pushmeet Kohli". Time . 7 de septiembre de 2023 . Consultado el 11 de noviembre de 2023 .
  10. ^ "Google DeepMind ha lanzado una herramienta de marca de agua para imágenes generadas por IA". MIT Technology Review . Consultado el 11 de noviembre de 2023 .
  11. ^ Cheng, Jun; Novati, Guido; Pan, Joshua; Bycroft, Clare; Žemgulytė, Akvilė; Applebaum, Taylor; Pritzel, Alexander; Wong, Lai Hong; Zielinski, Michal; Sargeant, Tobias; Schneider, Rosalia G.; Senior, Andrew W.; Jumper, John; Hassabis, Demis; Kohli, Pushmeet (22 de septiembre de 2023). "Predicción precisa del efecto de la variante sin sentido en todo el proteoma con AlphaMissense". Science . 381 (6664): eadg7492. doi : 10.1126/science.adg7492 . ISSN  0036-8075. PMID  37733863. S2CID  262084527.
  12. ^ "Google DeepMind AI acelera la búsqueda de genes de enfermedades". BBC News . 19 de septiembre de 2023 . Consultado el 11 de noviembre de 2023 .
  13. ^ Li, Yujia; Choi, David; Chung, Junyoung; Kushman, Nate; Schrittwieser, Julian; Leblond, Rémi; Eccles, Tom; Keeling, James; Gimeno, Felix; Dal Lago, Agustin; Hubert, Thomas; Choy, Peter; de Masson d'Autume, Cyprien; Babuschkin, Igor; Chen, Xinyun (9 de diciembre de 2022). "Generación de código a nivel de competencia con AlphaCode". Science . 378 (6624): 1092–1097. arXiv : 2203.07814 . Código Bibliográfico :2022Sci...378.1092L. doi :10.1126/science.abq1158. ISSN  0036-8075. Número de modelo: PMID  36480631. Número de modelo: S2CID  246527904.
  14. ^ Romera-Paredes, Bernardino; Barekatain, Mohammadamin; Novikov, Alexander; Balog, Matej; Kumar, M. Pawan; Dupont, Emilien; Ruiz, Francisco JR; Ellenberg, Jordan S.; Wang, Pengming; Fawzi, Omar; Kohli, Pushmeet; Fawzi, Alhussein (14 de diciembre de 2023). "Descubrimientos matemáticos de la búsqueda de programas con modelos de lenguaje grandes". Nature . 625 (7995): 468–475. doi : 10.1038/s41586-023-06924-6 . ISSN  1476-4687. PMC 10794145 . PMID  38096900. 
  15. ^ "Síntesis de programas neuronales". Microsoft Research . Consultado el 26 de diciembre de 2019 .
  16. ^ "Imagen: un lenguaje de programación probabilístico para la percepción de escenas". mrkulk.github.io . Consultado el 1 de agosto de 2015 .
  17. ^ "Blogs de MSDN". Microsoft.
  18. ^ "Investigación sobre juegos - Microsoft Research". microsoft.com . Microsoft.
  19. ^ Kosinski, Michal; Stillwell, David; Kohli, Pushmeet; Bachrach, Yoram; Graepel, Thore (enero de 2012). "Personalidad y elección de sitio web". ACM Web Sciences .
  20. ^ "Estimación de la postura humana para Kinect".
  21. ^ "Desenvolver mosaicos". microsoft.com . Microsoft.
  22. ^ Degrave, Jonas; Felici, Federico; Buchli, Jonas; Neunert, Michael; Tracey, Brendan; Carpanese, Francesco; Ewalds, Timo; Hafner, Roland; Abdolmaleki, Abbas; de las Casas, Diego; Donner, Craig; Fritz, Leslie; Galperti, Cristian; Huber, Andrea; Keeling, James (febrero de 2022). "Control magnético de plasmas tokamak mediante aprendizaje de refuerzo profundo". Nature . 602 (7897): 414–419. Bibcode :2022Natur.602..414D. doi : 10.1038/s41586-021-04301-9 . ISSN  1476-4687. PMC 8850200 . PMID  35173339. 
  23. ^ Kirkpatrick, James; McMorrow, Brendan; Turban, David HP; Gaunt, Alexander L.; Spencer, James S.; Matthews, Alexander GDG; Obika, Annette; Thiry, Louis; Fortunato, Meire; Pfau, David; Castellanos, Lara Román; Petersen, Stig; Nelson, Alexander WR; Kohli, Pushmeet; Mori-Sánchez, Paula (10 de diciembre de 2021). "Ampliando las fronteras de los funcionales de densidad resolviendo el problema del electrón fraccionario". Science . 374 (6573): 1385–1389. Bibcode :2021Sci...374.1385K. doi :10.1126/science.abj6511. ISSN  0036-8075. PMID  34882476. S2CID  245012496.
  24. ^ "TIME100 AI 2023: Pushmeet Kohli". Time . 7 de septiembre de 2023 . Consultado el 11 de noviembre de 2023 .
  25. ^ "Computer Vision Awards – The Computer Vision Foundation". www.thecvf.com . Consultado el 18 de noviembre de 2023 .
  26. ^ "The British Machine Vision Association: Premio Sullivan a la tesis doctoral". www.bmva.org . Consultado el 11 de noviembre de 2023 .
  27. ^ "Premios – Ismar 2021". ismar2021.vgtc.org . Consultado el 18 de noviembre de 2023 .
  28. ^ "UIST 2021 - Inicio". uist.acm.org . Consultado el 18 de noviembre de 2023 .
  29. ^ "¡안녕하세요!". www2014 .
  30. ^ "ECCV 2010, 11ª Conferencia Europea sobre Visión por Computador - premios". forth.gr .
  31. ^ "Incertidumbre en la Inteligencia Artificial". UAI . Consultado el 26 de diciembre de 2019 .
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