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三位跨学科合作学者的专业背景和他们对数据科学的认识 精选

已有 19278 次阅读 2022-1-17 07:51 |个人分类:阅读笔记|系统分类:观点评述

三位跨学科合作学者的专业背景和他们对数据科学的认识

武夷山

 

Pattern(模式)杂志2022年第1期发表了三位开展跨学科合作的学者关于卷积环境下的逆运动学的一篇论文。这三位作者是:

Elishai Ezra Tsur,以色列开放大学数学和计算机科学系助理教授,下文简称为EET

Travis DeWolf,加拿大初创公司——“应用大脑研究”的共同创办人和资深研究科学家,下文简称为TD

Lazar Supic,美国埃森哲实验室未来技术研发小组的科学家,他在塞尔维亚贝尔格莱德大学获得电气工程学士和硕士学位,在加大伯克利获得工学博士学位,下文简称为LS  

在这期杂志上,还发表了他们3人合著的另一篇文章,Walking on the thin intersectional lines of disciplines(走在细狭的学科交叉线上)。在此文中,他们简要介绍了自己的专业背景,谈了对数据科学的看法。

 

    EET:经过10年跨越众多学科(生物学、哲学、历史学、神经心理学、生物工程、计算机科学和神经科学)的探索,我(在以色列开放大学)建立了神经-生物拟态工程实验室(NBEL)。我的研究活动经常涉及不同的学派。我曾利用计算机图学的算法来阐明流体动力学中的流动模式,也曾利用人工智能来设计机械系统,利用云计算来创建血管疾病联合数据库。在NBEL,我们专注于类脑(神经拟态)工程。我们利用神经元结构来阐明生物视觉系统的机制,控制自主车辆,操纵机械手,甚至追踪黑熊的冬眠生理状况。

 

TD: 我(在加拿大滑铁卢大学)获得系统设计工程博士学位,专注于计算神经科学。我是滑铁卢大学计算神经科学科研团队的成员。我研究马达控制系统,试图揭示驱动着运动的规划、执行和自适应机制。我是应用大脑研究(ABR)公司的共同创建人,我在公司里领导着自主系统研究组,我们专注的任务是利用脉冲神经网络和神经形态硬件来开发神经机器人系统。

LS:我在加大伯克利分校工学院获得博士学位。我也在伯克利分校的Berkeley Deep Drive (BDD) institute (深度学习自动驾驶产业联盟)和伯克利无线通讯研究中心(BWRC)做过博士后,那时做的是面向高能效、低时延边缘计算的深神经网络优化。我目前是旧金山埃森哲实验室的研究科学家,主持着有关神经拟态计算和机器人学的几个项目,包括神经机器人学的控制算法和事件相机里程计。  

 

     对于“你们觉得数据科学的定义是什么?什么叫数据科学家?您自认为是数据科学家吗?”这几个问题,三位的回答如下:

 

    EET: 数据科学家将数据转化为知识。我不认为自己是数据科学家,毋宁说我是努力建造类脑机器的工程师。大脑利用数据来创造一个有用的心智世界,从而让涌现出的意识有栖居之地。数据科学非常重要,但它只是整体的一部分。


    TD:我愿意将数据科学家表征为一位跨学科专家,能够应用科学方法和对统计学的深度理解来揭示出数据所隐藏的启示。数据集越大,越不完整,前述任务就越难完成。


    LS: 我想说,数据科学家是通过数据揭示关于我们和我们周遭的世界之隐藏模式和启示的人。从教育培训背景来说,我不是一名数据科学家,但我想争辩说,任何做科研的人都必然有一点数据科学家的意思。设计一个有效的实验,然后收集数据、清洗数据、处理数据、解释数据对于实验室的实验工作是极其重要的。……即使在理论研究中,理论研究时常涉及仿真,科学家也得准备、处理和解释仿真数据。在此意义上说,在这个数据驱动的时代,每一位科学家都在一定程度上也是数据科学家。    

 




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