Yann LeCun

De Viquipèdia
Salta a la navegació Salta a la cerca
Infotaula de personaYann LeCun
Yann LeCun - 2018 (cropped).jpg
Biografia
Naixement (fr) Yann Le Cun
8 juliol 1960 (59 anys)
Soisy-sous-Montmorency
Religió Ateisme
Formació Universitat Pierre i Marie Curie . Diploma d'Estudis Avançats, doctorat (1983–1987)
ESIEE Paris Tradueix . Escola d'Enginyeria
Universitat de Toronto . investigador postdoctoral
Activitat
Director de tesi Maurice Milgram Tradueix
Camp de treball Ciències de la computació, aprenentatge profund i intel·ligència artificial
Ocupació Informàtic, enginyer de programari, enginyer elèctric, investigador d'intel·ligència artificial i intel·ligència artificial
Ocupador Facebook, Inc. (2013–)
Universitat de Nova York (2003–)
Laboratoris Bell
Collège de France
Obra
Estudiant doctoral Raia Hadsell Tradueix

Lloc web Lloc web
Twitter: ylecun
Modifica les dades a Wikidata

Yann LeCun (8 de juliol de 1960) és un informàtic francès[1] que treballa principalment en el camp de l'aprenentatge automàtic, la visió artificial, robòtica mòbil, i la neurociència computacional. Té la Càtedra Silver de l'Institut Courant de Ciències Matemàtiques de la New York University, i és vicepresident i cap científic d'intel·ligència artificial a Facebook.[2][3]

És molt conegut per la seva feina en reconeixement òptic de caràcters i visió artificial utilitzant xarxes neuronals convolucionals (CNN), i se'l considera un dels fundadors de les xarxes convolucionals.[4][5] També és un dels creadors principals de la tecnologia de compressió d'imatges DjVu (juntament amb Léon Bottou i Patrick Haffner). Va desenvolupar el llenguatge de programació Lush amb Léon Bottou.

Va ser un dels guanyadors del Premi Turing de 2018 per la seva feina en aprenentatge profund.[6]

Biografia[modifica]

Yann LeCun a la Universitat de Minnesota, 2014

D'origen bretó,[1] Yann LeCun va néixer a Soisy-sous-Montmorency, als afores de París, l'any 1960. Va rebre el Diplôme d'Ingénieur de l'ESIEE Paris el 1983, i es va doctorar en informàtica per la Universitat Pierre et Marie Curie el 1987, on va proposar una forma primitiva de l'algorisme d'aprenentatge de retropropagació per a xarxes neuronals.[7]

Va fer un postdoctorat al laboratori de Geoffrey Hinton de la Universitat de Toronto entre 1987 i 1988.

El 1988, va entrar al Departament de Recerca en Sistemes Adaptatius dels Bell Labs a Holmdel, Nova Jersey, als Estats Units, que estava dirigit per Lawrence D. Jackel, on va desenvolupar uns quants nous mètodes d'aprenentatge automàtic, com un model de reconeixement d'imatges inspirat en la biologia anomenat xarxa neuronal convolucional,[8] els mètodes de regularització de "Dany Cerebral Òptim",[9] i el mètode de xarxes transformadores de grafs (semblant al camp aleatori condicional), que va aplicar en el reconeixement d'escriptura manual i OCR.[10] El sistema de reconeixement de talons bancaris que va ajudar a desenvolupar fou desplegat massivament per NCR i altres empreses, utilitzant-se per llegir més del 10% de tots els xecs dels Estats Units a finals de la dècada de 1990 i principis dels anys 2000.[cal citació]

El 1996, va entrar al departament de Recerca dels AT&T Labs com a cap del Departament de Recerca en Processament d'Imatges, que formava part del laboratori de recerca en Parla i Processament d'Imatge de Lawrence Rabiner, i va treballar principalment en la tecnologia de compressió d'imatges DjVu,[11] que utilitzen molts llocs web, en particular l'Internet Archive, per distribuir documents escanejats.[cal citació]

Després d'una breu etapa com a Fellow del NEC Research Institute (ara NEC-Labs America) a Princeton, NJ, va passar a la New York University (NYU) el 2003, on té la Càtedra Silver d'informàtica i ciències neuronals al Courant Institute of Mathematical Science i el Center for Neural Science. També és professor a la Tandon School of Engineering.[12][13] A la NYU, ha treballat principalment en models basats en energia per aprenentatge supervisat i no supervisat,[14] aprenentatge de característiques per al reconeixement d'objectes en visió artificial,[15] i robòtica mòbil.[16]

El 2012, va ser el director fundador del NYU Center for Data Science.[17] El 9 de desembre de 2013, LeCun va convertir-se en el primer director de Facebook AI Research a Nova York,[18][19] i va deixar la direcció del NYU-CDS a principis de 2014.

El 2013, ell i Yoshua Bengio van co-fundar la International Conference on Learning Representations, que va adoptar un procés de revisió obert post-publicació, tal com havia defensat prèviament al seu web. Va ser el director i organitzador de la "Learning Workshop" que es va celebrar cada any entre 1986 i 2012 a Snowbird, Utah. És membre del Consell Consultiu Científic de l'Institut per Matemàtiques Pures i Aplicades[20] a UCLA. És co-director del programa de recerca Learning in Machines and Brain (abans Neural Computation & Adaptive Perception) de l'Institut Canadenc de Recerca Avançada (CIFAR).[21]

Premis i reconeixements[modifica]

LeCun és membre de l'Acadèmia Nacional d'Enginyeria dels Estats Units i ha rebut diversos premis de l'IEEE en el camp de les xarxes neuronals i la visió artificial.

El 2016, fou nomenat Doctor honoris causa per l'IPN de Ciutat de Mèxic.[22] El 2017, LeCun va rebutjar una invitació per fer una conferència a la Universitat Rei Abdul·lah de l'Aràbia Saudita, perquè va pensar que seria considerat terrorista al país a causa del seu ateisme.[23] El setembre de 2018, va rebre el Premi Harold Pender de la Universitat de Pennsilvània.[cal citació] L'octubre del mateix any, va rebre un altre doctorat honoris causa, aquest cop de l'EPFL.[24][25]

El març de 2019, LeCun va guanyar el premi Turing, compartit amb Yoshua Bengio i Geoffrey Hinton.[26]

Referències[modifica]

  1. 1,0 1,1 «Fun Stuff».
  2. «Artificial-intelligence pioneers win $1 million Turing Award» (en en).
  3. «Turing Award Won by 3 Pioneers in Artificial Intelligence», 27-03-2019.
  4. «Convolutional Nets and CIFAR-10: An Interview with Yann LeCun», 22-12-2014.
  5. LeCun, Yann; Léon Bottou; Yoshua Bengio; Patrick Haffner «Gradient-based learning applied to document recognition». Proceedings of the IEEE, 86, 11, 1998, pàg. 2278–2324. DOI: 10.1109/5.726791 [Consulta: 16 novembre 2013].
  6. «Fathers of the Deep Learning Revolution Receive ACM A.M. Turing Award», 27-03-2019.
  7. Y. LeCun: Une procédure d'apprentissage pour réseau a seuil asymmetrique (a Learning Scheme for Asymmetric Threshold Networks), Proceedings of Cognitiva 85, 599–604, Paris, France, 1985.
  8. Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard and L. D. Jackel: Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition, Neural Computation, 1(4):541-551, Winter 1989.
  9. Yann LeCun, J. S. Denker, S. Solla, R. E. Howard and L. D. Jackel: Optimal Brain Damage, in Touretzky, David (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 2 (NIPS*89), Morgan Kaufmann, Denver, CO, 1990.
  10. Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio and Patrick Haffner: Gradient Based Learning Applied to Document Recognition, Proceedings of IEEE, 86(11):2278–2324, 1998.
  11. Léon Bottou, Patrick Haffner, Paul G. Howard, Patrice Simard, Yoshua Bengio and Yann LeCun: High Quality Document Image Compression with DjVu, Journal of Electronic Imaging, 7(3):410–425, 1998.
  12. «People – Electrical and Computer Engineering». Polytechnic Institute of New York University. [Consulta: 13 març 2013].
  13. «Yann LeCun's Home Page».
  14. Yann LeCun, Sumit Chopra, Raia Hadsell, Ranzato Marc'Aurelio and Fu-Jie Huang: A Tutorial on Energy-Based Learning, in Bakir, G. and Hofman, T. and Schölkopf, B. and Smola, A. and Taskar, B. (Eds), Predicting Structured Data, MIT Press, 2006.
  15. Kevin Jarrett, Koray Kavukcuoglu, Marc'Aurelio Ranzato and Yann LeCun: What is the Best Multi-Stage Architecture for Object Recognition?, Proc. International Conference on Computer Vision (ICCV'09), IEEE, 2009
  16. Raia Hadsell, Pierre Sermanet, Marco Scoffier, Ayse Erkan, Koray Kavackuoglu, Urs Muller and Yann LeCun: Learning Long-Range Vision for Autonomous Off-Road Driving, Journal of Field Robotics, 26(2):120–144, February 2009.
  17. «Center for Data Science – New York University».
  18. «Yann LeCun».
  19. «DIRECTOR OF AI RESEARCH». facebook, 2016. Arxivat de l'original el 26 abril 2017.
  20. http://www.ipam.ucla.edu/programs/gss2012/ Institute for Pure and Applied Mathematics
  21. «Neural Computation & Adaptive Perception Advisory Committee Yann LeCun». CIFAR. [Consulta: 16 desembre 2013].
  22. «Primera generación de Doctorados Honoris Causa en el IPN». [Consulta: 11 octubre 2016].
  23. Manas Sen Gupta. «The Reason Why Facebook's AI Research Director Did Not Visit Saudi Arabia Has Set The Internet On Fire», 22-05-2017.
  24. «EPFL celebrates 1,043 new Master's graduates». [Consulta: 27 gener 2019].
  25. «Yann LeCun @EPFL – "Self-supervised learning: could machines learn like humans?"». [Consulta: 27 gener 2019].
  26. Metz, Cade «Three Pioneers in Artificial Intelligence Win Turing Award» (en en-us). The New York Times, 27-03-2019.

Enllaços externs[modifica]