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6 femmes indiennes influentes dans l’IA

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6 femmes indiennes influentes dans l’IA


En cette Journée internationale de la femme, nous célébrons et reconnaissons les incroyables réalisations des femmes dans le domaine de l’intelligence artificielle qui ont apporté d’importantes contributions dans ce domaine. Ces femmes indiennes remarquables dans le domaine de l’IA ont brisé les stéréotypes, repoussé les limites et inspiré d’innombrables personnes par leur travail innovant. De nouveaux algorithmes pionniers à des équipes de recherche dirigeantes en passant par la création de startups révolutionnaires, ils ont laissé une marque indélébile sur le paysage de l’IA. Tout en honorant leurs réalisations, nous reconnaissons également l’importance de la diversité et de l’inclusion dans la technologie.

Ces femmes mettent non seulement en valeur l’immense talent de la communauté de l’IA, mais servent également de modèles aux futures générations de femmes dans le domaine des STEM. Aujourd’hui, nous saluons leur dévouement, leur génie et leur engagement inébranlable à repousser les frontières de l’IA, ouvrant la voie à un avenir meilleur et plus inclusif. Plongeons dans les histoires de six femmes indiennes remarquables dans le domaine de l’IA qui redéfinissent ce qui est possible dans l’IA, chacune avec un parcours unique et un objectif commun : repousser les limites et inspirer la prochaine génération.

  Les femmes indiennes dans l’IA

1. Chaudrée Aakanksha

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Après avoir obtenu un baccalauréat en génie électrique de l’IIT Delhi, Aakanksha Chowdhery a poursuivi un doctorat. programme à l’Université de Stanford. En réfléchissant à sa carrière, elle a déclaré : « Enseigner et encadrer des étudiants a toujours été gratifiant, mais le monde universitaire ne s’est pas toujours déroulé comme prévu. Avant de rejoindre l’Université de Princeton en tant que chercheuse associée en 2017, elle a été chercheuse postdoctorale chez Microsoft Research. Aakanksha Chowdhery a rappelé son passage chez Microsoft, notant : « J’ai eu l’opportunité de créer des solutions tangibles grâce à mes recherches. »

Actuellement, en tant que directrice de l’apprentissage automatique chez Qualcomm AI Research, elle se concentre sur algorithmes d’apprentissage profond pour la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale. Son expertise contribue au développement de modèles d’apprentissage profond efficaces et précis pour les appareils mobiles, ce qui correspond à son objectif d’améliorer les capacités d’IA pour les appareils de pointe et d’améliorer l’expérience utilisateur.

L’impressionnante carrière de Chowdhery couvre un large éventail de domaines de recherche, notamment le traitement du signal, l’apprentissage automatique, l’informatique de pointe et les systèmes de réseaux mobiles. Ses contributions ont eu un impact sur les consortiums et les normes industrielles, tels que l’OpenFog Consortium et les normes DSL.

L’une de ses réalisations importantes est le livre dont elle est l’auteur principal, «PaLM : faire évoluer la modélisation du langage avec Pathways», présentant un modèle d’IA massif avec 540 milliards de paramètres conçus pour la compréhension et la génération du langage.

2. Niki Parmar

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Niki Parmar, co-auteur du document de recherche révolutionnaire «L’attention est tout ce dont vous avez besoin», qui a été pionnier dans le développement des transformateurs, a mené une carrière remarquable dans le domaine de apprentissage automatique. Elle a entrepris son aventure dans le domaine au cours de ses années de premier cycle, déclenchée par les premiers MOOC d’Andrew Ng et Peter Norvig sur le ML et l’IA. Après avoir obtenu sa maîtrise à l’Université de Californie du Sud, Parmar a commencé sa carrière en tant qu’assistante de recherche au Computational Social Science Lab de l’USC.

Niki Parmar

Son parcours professionnel l’a conduite à occuper des postes importants chez Google Research et Google Brain, où elle s’est penchée sur les systèmes d’apprentissage profond de bout en bout. En réfléchissant à son séjour là-bas, Parmar a déclaré : « Ici, j’ai eu l’opportunité d’apprendre et de travailler sur des systèmes d’apprentissage profond de bout en bout qui essayaient de créer des moyens alternatifs de résoudre les problèmes de PNL. »

Tout au long de sa carrière, Parmar a apporté d’importantes contributions dans ce domaine, avec 28 articles publiés axés sur des domaines tels que l’attention personnelle, les biais inductifs et leur impact sur l’amélioration des modèles de traduction automatique, la modélisation du langage et d’autres tâches liées au traitement du langage naturel. .

En 2021, Parmar a cofondé Adept AI et depuis 2023, elle est activement impliquée en tant que co-fondatrice d’Essential AI, aux côtés d’Ashish Vaswani, un autre co-auteur de l’article « Attention Is All You Need ». La startup a reçu 56,5 millions de dollars de financementavec le soutien de géants de l’industrie tels qu’AMD, Google et Nvidia.

De plus, Parmar est chercheuse scientifique chez Google Research India, où ses travaux récents se sont concentrés sur la compréhension et la génération du langage naturel. Ses projets de recherche visent à améliorer l’IA conversationnelle et les modèles linguistiques, améliorant ainsi les capacités des systèmes d’IA à comprendre et à générer des textes de type humain.

3. Anima Anandkumar

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Anima Anandkumar, originaire de Mysore, a obtenu son doctorat. en informatique de l’Université Cornell après sa maîtrise de l’IIT Madras. Elle est actuellement titulaire de la chaire Bren au California Institute of Technology (Caltech), axée sur l’apprentissage automatique.

Auparavant, Anandkumar était directeur de la division de recherche sur l’apprentissage automatique de NVIDIA, supervisant la recherche sur l’apprentissage profond, les techniques algébriques tensorielles et les défis d’optimisation non convexes. Ses nombreux travaux de recherche sont attestés par son remarquable indice h de 74.

Anima Anandkumar

Avec de nombreuses distinctions à son actif, notamment le prix ACM Grace Hopper et le prix IEEE Fellow, les recherches d’Anandkumar couvrent un large éventail de sujets. Elle a contribué de manière significative à la recherche sur l’apprentissage automatique, notamment dans les domaines de l’apprentissage profond et de l’optimisation.

Chez Caltech, Anandkumar est directrice de la recherche ML chez NVIDIA, où elle a joué un rôle central dans le développement d’algorithmes efficaces pour les tâches d’apprentissage automatique à grande échelle. Son travail a été récompensé par le prestigieux NeurIPS Test of Time Award en 2020 pour son article sur les décompositions tensorielles.

4. Monisha Ghosh

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Monisha Ghosh, actuellement professeur à l’Université de Notre Dame et professeure adjointe de recherche à l’Université de Chicago, a entamé son parcours universitaire avec un baccalauréat de l’IIT Kharagpur en 1986. Elle a ensuite obtenu son doctorat en génie électrique à l’Université de Californie du Sud en 1991. En plus de ses activités universitaires, Ghosh a été activement impliquée dans la politique et la recherche nationales en matière de télécommunications.

Achevant récemment son mandat de directrice de la technologie (CTO) à la Federal Communications Commission (FCC) en juin 2021, Ghosh a concentré son travail sur la stratégie nationale et les spécifications technologiques pour les communications sans fil à large bande. Il s’agit notamment de diriger l’élaboration de règles pour les bandes sans licence de 6 GHz, de normaliser les mesures des signaux à large bande et de faire progresser la technologie RAN ouverte.

Avant son poste à la FCC, Ghosh a été directrice de programme tournante à la NSF de 2017 à 2019, où elle a géré la recherche sur les réseaux sans fil et a été pionnière dans l’application de l’apprentissage automatique dans les réseaux sans fil.

Gosh contributions à la recherche sont remarquables, en particulier lorsqu’elle était professeure-chercheuse à l’Université de Chicago. Ses intérêts de recherche couvrent un large éventail de technologies sans fil, notamment celles de l’Internet des objets (IoT), des systèmes cellulaires 5G, du Wi-Fi de nouvelle génération et du partage de spectre.

Avant ses nominations universitaires, Ghosh a acquis une expérience précieuse dans la recherche et le développement industriels. Elle a occupé des postes chez Interdigital, Philips Research et Bell Laboratories.

Les travaux récents de Monisha Ghosh continuent d’être à la pointe de l’innovation, en se concentrant sur l’application de l’IA et de l’apprentissage automatique dans les communications sans fil et la gestion du spectre. Elle a dirigé des initiatives explorant des approches basées sur l’IA pour améliorer l’utilisation et l’efficacité du spectre, réalisant des progrès significatifs dans la promotion des technologies d’IA pour améliorer la connectivité et l’infrastructure sans fil.

5. Suchi Saria

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Suchi Saria, titulaire d’une maîtrise en informatique et d’un doctorat en génie électrique avec spécialisation en statistiques de l’Université de Stanford, occupe des rôles clés dans le secteur des technologies de la santé. Actuellement PDG de Santé bayésienne et directrice de recherche fondatrice du Malone Center for Engineering in Healthcare, elle dirige également le laboratoire d’apprentissage automatique et de soins de santé de l’Université Johns Hopkins.

Suchi Saria

Chez Johns Hopkins, Saria collabore avec divers départements, notamment l’informatique, les statistiques, la médecine et la politique de santé, pour faire progresser la technologie des soins de santé grâce à l’apprentissage automatique. Son travail innovant lui a valu de nombreuses distinctions, notamment la désignation de Young Global Leader par le Forum économique mondial et la prestigieuse bourse de recherche Sloan. De plus, elle a été reconnue comme l’un des « 35 innovateurs de moins de 35 ans » par le MIT Technology Review.

Son profil Google Scholar présente un impressionnant portefeuille de 109 articles axés sur les soins de santé, l’apprentissage automatique et leurs intersections. Les contributions de Saria à la recherche comprennent le développement d’outils pour la prise de décision clinique, de modèles de soins personnalisés et d’algorithmes pour prédire les maladies comme la septicémie et l’arrêt cardiaque. Elle aborde les défis liés à la gestion de données médicales incertaines et à l’établissement de conclusions causales, en particulier dans le cas de maladies chroniques comme la sclérodermie.

Suchi Saria est professeure agrégée à la faculté d’informatique de l’université Johns Hopkins, où ses recherches récentes sont centrées sur le développement de solutions de soins de santé basées sur l’IA pour la détection et le diagnostic précoces. Son travail s’étend à la création de modèles d’apprentissage automatique pour prédire la détérioration des patients et améliorer les processus de prise de décision clinique.

6. Parvati Dev

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Parvati Dev, actuellement responsable de la science des données chez Pype, une plateforme de construction basée sur l’IA, a une formation diversifiée. Après ses études de premier cycle à l’IIT Kharagpur, elle a poursuivi des études de maîtrise et de doctorat en technologie et en éducation à l’Université de Stanford.

Parvati Dev

Avec un portefeuille impressionnant de 94 publications, Parvati a apporté des contributions substantielles à divers domaines, notamment l’haptique, les simulations de patients virtuels, les modèles anatomiques 3D et la simulation chirurgicale. Son travail révolutionnaire à l’Université de Stanford a fait d’elle une pionnière en matière de technologie d’enseignement médical, notamment en matière de numérisation des programmes d’études.

Parvati Dev chez Pype applique l’IA et la science des données pour améliorer l’efficacité et la productivité des projets de construction. Elle a joué un rôle crucial dans le développement d’algorithmes d’IA pour automatiser la documentation des projets et l’analyse des flux de travail, mettant ainsi en valeur son expertise.

Dev utilise activement l’IA pour relever les défis du secteur de la construction et stimuler l’innovation. Son travail chez Pype reflète son engagement à tirer parti de l’IA pour des solutions transformatrices dans la gestion de projets de construction.

Conclusion

Les histoires de ces six femmes indiennes influentes dans le domaine de l’IA dressent un tableau saisissant de l’innovation, de la détermination et de l’excellence. De nouveaux algorithmes pionniers à des équipes de recherche dirigeantes en passant par la création de startups révolutionnaires, ils ont considérablement façonné la trajectoire de l’IA.

Alors que l’Inde reste une force motrice sur la scène technologique mondiale, ces femmes dans le domaine de l’IA constituent des phares inspirants. Leurs contributions font non seulement progresser l’IA, mais ouvrent également la voie à un avenir technologique plus inclusif et diversifié. Alors que nous célébrons leurs réalisations, nous nous rappelons que l’avenir de l’IA n’est pas seulement une question de technologie : il dépend également de la diversité des esprits qui le façonnent. Ces femmes indiennes en IA ne font pas que faire des vagues ; ils mènent une révolution qui promet de transformer les industries et d’inspirer des générations.

Vous pouvez également partager votre histoire ou nommer quelqu’un qui vous a inspiré en remplissant ce formulaire. formulaire.

Continuons à nous encourager et à nous responsabiliser mutuellement dans notre voyage vers un avenir plus inclusif et innovant.



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