Мунеш Сингх Чаухан

Мунеш Сингх Чаухан
Ключевые термины

 

  • Параллельные вычисления
  • Глубинное обучение
  • Компиляторы
  • Симбиотические человеко-компьютерные системы
  • Машинные языки
  • Машинное восприятие эмоций
  • Осознанность и забота о себе
    БИОГРАФИЯ:

    До работы в SAS Мунеш был научным сотрудником Колледжа прикладных наук (CAS) в Омане. Он руководил магистерской программой по разработке программного обеспечения и координировал составление учебного плана для потоковых курсов по программированию, проходящих единовременно во всех оманских колледжах CAS.

    Мунеш преподает и занимается исследовательской деятельностью более шестнадцати лет. Его исследовательские интересы охватывают параллельные вычисления, параллельное программирование для многоядерных высокоуровневых систем, проектирование больших графов, глубокое обучение и написание компиляторов. Ранее Мунеш занимал позицию ассистента в департаменте вычислительной техники частного университета Graphic Era (Индия). Он также занимал позицию ассистента и вёл курсы по программированию в индийском офисе совместной программы Азиатско-тихоокеанского института информационных технологий и Университета Стаффордшир.

    Мунеш защитил кандидатскую по вычислительной технике в Университете Пасифик (Индия); объектом его исследования являлось использование параллельных вычислений для обработки фрактальных изображений. В университете Нью-Дели он получил степень магистра компьютерных наук (MCA) и бакалаврский диплом (BSc). Ему также доводилось работать над исследовательским проектом, проводившемся по заказу ресурсного центра правительства Омана. Совместно с группой исследователей Мунеш изучал, способны ли параллельные вычисления ускорить работу приложения прогноза погоды, которое рассчитывает модель штормового нагона при помощи устаревшего и не поддерживаемого кода.

    Научная карьера Мунеша не ограничивается преподаванием. Он участвовал в разных воркшопах и семинарах, продвигая учебные программы колледжа. Он выступал с Keynote-докладами и презентациями на разных IT-хакатонах; чаще всего он рассказывал об умных городах, машинном обучении и параллельных вычислениях.

    Мунеш любит путешествовать; он изучил Гималайские хребты вдоль и поперёк.

    Исследовательские интересы:

    Его работа охватывает три широкие области знания, связанные с параллельными вычислениями, обработкой изображений, а также алгоритмами для построения и анализа больших графов. В первую очередь его исследования сосредоточены на ускорении приложений за счет внушительного числа машин, занятых параллельными вычислениями. Он занимался ускорением приложений из очень разных сфер: от прочерчивания полетных маршрутов для дрона и фрактального сжатия изображений до моделирования погодных феноменов (и это лишь несколько проектов). Долгое время фрактальное сжатие изображений считалось несовместимым с параллельной обработкой, поскольку этот процесс отличала высокая степень зависимости от данных, проявляющаяся в алгоритмах поисках самоподобий внутри изображения. Его исследования, посвященные использованию динамического вычислительного конвейера (на базе графического процессора) для эффективного разделения элементов фрактального изображения, заслужили высокую критическую оценку. Он также писал о значении искусственного интеллекта и облачных вычислений для современных экономик. Эти технологии значительно сократили период инкубации для новых компаний, но в то же время вынудили стартапы сталкиваться с более высокими цифровыми рисками.

    Ключевой проблемой его исследований остается извлечение максимальной пользы из феноменальной вычислительной мощи многоядерных процессоров, позволяющее разрешать проблему скорости исполнения операции, выполнение которой в иных условиях могло длиться днями или неделями. Его исследования значимы для следующих областей: большие данные, анализ больших графов, глубокое обучение и компьютерное зрение.

    Его нынешние исследования посвящены оптимизации компиляторов для встроенных медиа-процессоров. Он предлагает запустить пересборку более эффективных компиляторов для потоковых медиа. Не так давно Мунеш заинтересовался машинным (глубоким) обучением и уделяет много времени и внимания машинному интеллекту, а также симбиотическим отношениям человека и машины. Он намерен использовать навыки параллельного вычисления для симуляции нейросетей, ведущих себя как человек, – Мунеш стремится понять, как интеллект осуществляет буферизацию данных.