Влад Воронинский
Влад Я. Воронинский | |
|---|---|
| Рожденный | ( 1985-03-21 )21 марта 1985 г. |
| Национальность | Русский , американский |
| Альма-матер | Калифорнийский университет в Беркли, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе |
| Известный | Восстановление фазы, глубокое компрессионное зондирование |
| Награды | Премия SIAM за выдающуюся работу (2014) Мемориальная премия Бернхарда Фридмана (2013) |
| Научная карьера | |
| Поля | Математика , Предпринимательство , Искусственный интеллект |
| Учреждения | Массачусетский технологический институт, Helm.ai |
| научный руководитель | Эммануэль Кандес , Джон А. Стрейн |
Влад Юрьевич Воронинский (родился 21 марта 1985 года) — российско-американский математик и предприниматель.
Академическая биография
Воронинский получил степени бакалавра и магистра наук по прикладной математике в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе в 2008 году с отличием. [1] Он получил степень доктора философии по математике в Калифорнийском университете в Беркли в 2013 году под руководством Эммануэля Кандеса и Джона Стрэйна. [2] Он был преподавателем на математическом факультете Массачусетского технологического института с 2013 по 2016 год. [3]
Исследовать
Кандидатская диссертация Воронинского положила начало изучению восстановления фазы в сообществе прикладной математики, предоставив алгоритм PhaseLift вместе с первыми математическими гарантиями восстановления для восстановления фазы. [4] Его исследования также привели к решениям открытых проблем в области компьютерного зрения, теории квантовых операторов, оптимизации и теории глубокого обучения и компрессионного зондирования. [5] [6] [7] [8] Совсем недавно исследования Воронинского связали области глубокого обучения и обратных задач, разрешив узкое место сложности выборки для сжатого восстановления фазы. [9]
Награды и почести
Воронински был награжден премией SIAM Outstanding Paper Prize 2014 года [10] [11], присуждаемой работам, которые «демонстрируют оригинальность, например, работам, которые привносят свежий взгляд на существующую область или открывают новые области прикладной математики». [10] Его докторская диссертация была удостоена общеуниверситетской премии памяти Бернхарда Фридмана от Калифорнийского университета в Беркли . [12] [13] Кроме того, он получил премию SIAM Student Paper Prize и награду SIGEST Review Awards от SIAM.
В 2008 году он получил премию Джорджа Э. Г. Шервуда от математического факультета Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, которая присуждается лучшему выпускнику, а также премию Ассоциации компьютерных исследований за выдающиеся достижения в бакалавриате в 2007 году. [14]
Предпринимательство
С 2014 по 2016 год Воронински был основателем и главным научным сотрудником Sift Security, стартапа по машинному обучению в сфере кибербезопасности, который был приобретен Netskope в 2018 году. [15] По состоянию на 2016 год Воронински является генеральным директором и соучредителем Helm.ai, стартапа по разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта в скрытом режиме, ориентированного на автономное вождение. [16]
Ссылки
- ^ "Профессор и выпускники UCLA выигрывают премии SIAM | Математический факультет UCLA". www.math.ucla.edu . Получено 9 сентября 2019 г.
- ^ "Эммануэль Кандес | СТУДЕНТЫ". statweb.stanford.edu . Получено 6 сентября 2019 г. .
- ^ "Faculty Awards | MIT Mathematics". 15 марта 2015 г. Архивировано из оригинала 2015-03-15 . Получено 9 сентября 2019 г.
- ^ Хассиби, Бабак; Эльдар, Йонина С.; Джаганатан, Кишор (2016). «Извлечение фазы: обзор последних разработок». Оптическая компрессионная визуализация . CRC Press. стр. 263–296 . arXiv : 1510.07713 . doi : 10.1201/9781315371474. ISBN 9781315371474.
- ^ Бумаль, Николас; Воронинский, Влад; Бандейра, Афонсо (2016). «Невыпуклый подход Бюрера-Монтейро работает на гладких полуопределенных программах». Достижения в области нейронных систем обработки информации . 29. Curran Associates, Inc.: 2757– 2765. arXiv : 1606.04970 . Bibcode : 2016arXiv160604970B . Получено 8 сентября 2019 г.
- ^ Миксон, Дастин Г. (31 мая 2017 г.). «Глобальные гарантии обеспечения соблюдения глубоких генеративных приоритетов с помощью эмпирического риска». Короткие, толстые матрицы . Получено 6 сентября 2019 г.
- ^ Миксон, Дастин Г. (6 июня 2013 г.). «Определение всех чистых квантовых состояний из минимального числа наблюдаемых». Short, Fat Matrices . Получено 6 сентября 2019 г.
- ^ "ShapeFit и ShapeKick для прочной, масштабируемой структуры из движения" (PDF) . Получено 6 сентября 2019 г.
- ^ Hand, Paul; Leong, Oscar; Voroninski, Vlad (2018). «Phase Retrieval Under a Generative Prior». Advances in Neural Information Processing Systems . 31. Curran Associates, Inc.: 9136– 9146. Получено 6 сентября 2019 г.
- ^ ab "SIAM Outstanding Paper Prizes". SIAM . Получено 6 сентября 2019 г. .
- ^ "Профессор и выпускники UCLA выигрывают премии SIAM | Математический факультет UCLA". www.math.ucla.edu . Получено 6 сентября 2019 г.
- ^ "Graduate Student Honors" (PDF) . math.berkeley.edu . Получено 9 сентября 2019 г. .
- ^ "Премия памяти Бернарда Фридмана по прикладной математике | Кафедра математики Калифорнийского университета в Беркли". math.berkeley.edu . Получено 6 сентября 2019 г. .
- ^ "Выпускники получают высшие награды" (PDF) . math.ucla.edu . Получено 9 сентября 2019 г. .
- ^ Миллер, Рон. «Netskope похищает Sift Security для повышения безопасности облачной инфраструктуры». TechCrunch . Получено 6 сентября 2019 г.
- ^ Хергер, Марио (17 декабря 2018 г.). «Helm.ai 62nd Company With California Test License for Autonomous Cars». Последний владелец водительских прав.. . Получено 6 сентября 2019 г.
