“出乎意料,” shafin 必威BetWay体育官网 Rahman 荣获著名的克劳福德奖

“Out of the blue,” Shafin Rahman wins prestigious Crawford Prize
“出乎意料,”Shafin Rahman 荣获著名的克劳福德奖

Shafin Rahman 博士荣获 J.G. 克劳福德奖,因其博士论文涉及如何让必威BetWay体育官网机视觉在无需人类帮助的情况下解释看不见的物体和新的视觉信息.

拉赫曼, 2020 年获得博士学位的人, 现为孟加拉国南北大学助理教授. 他的获奖作品 论文 为“机器深入了解我们周围的现实世界”铺平了道路, 这远远超出了视觉传感器获取的原始数字内容”.

“我同时感到非常高兴和荣幸,”拉赫曼说. “我想向我的导师表示衷心的感谢, 同事们, 朋友, 家人和必威BetWay体育官网普遍认可我的工作.”

J. G. 克劳福德奖旨在表彰必威BetWay体育官网所有学科的最高学术成就. 英语系和太平洋研究学院的博士论文一等奖于 1973 年颁发. 从那时起, 仅 三人 来自必威BetWay体育官网机科学与工程学科的获奖者. 现在有四个.

“零样本学习”的承诺

Shafin 的研究领域在科学界被称为“零样本学习.”利用视觉传感器的类人人工智能思维过程将对无人驾驶汽车等技术产生变革性影响, 飞行的无人机, 监视, 物体识别, 医学成像技术, 和对象跟踪.

“深度学习模型在监督学习期间通常需要大量数据. 我的论文主要关注学习——识别, 标记, 并检测——很少或有时甚至没有直接监督的新物体类别,”拉赫曼说.

萨尔曼·汗博士, 谁担任拉赫曼的论文导师, 工程学院名誉讲师 & 必威BetWay体育官网机科学.  “Shafin 的工作是开发用于零样本检测的归纳和传导方法的首批努力之一, 必威BetWay体育官网机算法可以识别和定位新的看不见的物体,”他说.

“目前机器人系统接受了某些概念的训练, 但他们不可避免地会遇到超出训练范围的情况,”拉赫曼说.  

使用拉赫曼论文中提出的概念, 机器人将能够像人类一样针对新场景做出决策, “通过联系先验知识和过去智慧的相互关系,”他说.

“飞行无人机, 例如, 接受过识别不同类型车辆 - 摩托车的培训, 汽车, 卡车, 公交车, 等. 但是当它遇到三轮车时会发生什么, 训练中未包含的车辆? 传统系统将无法对这种情况做出任何决定, 而零样本学习可以帮助无人机在无需任何训练的情况下将其识别为三轮车,”拉赫曼说.

快速新兴领域的利弊

Rahman 说他被必威BetWay体育官网机科学所吸引是因为它的活力. “它在不断发展,”他说.  “总是有新的挑战对人类生活产生真正的影响.”

Rahman 的特定研究领域在 2010 年代初取得了快速进展. 顶尖创新者正加速从学术界转向私营企业. 2016 年拉赫曼踏上博士之旅, 这些动态导致了意想不到的障碍.

拉赫曼选择必威BetWay体育官网的部分原因是跟随一位在一次会议上给他留下深刻印象的杰出教授学习. “他的工作与我的兴趣非常相关,”拉赫曼说.  “但不幸的是, 他在休假期间移居美国.”

拉赫曼将随后的变化描述为困难.  “暂时这是一个压力. 有一些未发表的论文, 我正在努力思考如何继续处理它们,”他说. 但拉赫曼最终找到了一支新的导师团队,他们“更擅长支持必威BetWay体育官网.”

Khan 就是其中一位主管, 前一年获得博士学位且尚未招收博士生. 拉赫曼指出汗的指导以及他在学术和出版方面的成功是灵感的主要来源.

“我的一位主管, 萨尔曼·汗, 因其博士工作而获得西澳大利亚大学院长名单,”拉赫曼说. “此外, 他的一些研究已被顶级会议接受为口头论文”,包括必威BetWay体育官网机视觉与模式识别会议 (CVPR) 和国际必威BetWay体育官网机视觉会议 (ICCV).

汗的成就激励拉赫曼尝试追随他的脚步. “经过多次尝试, 我成功在ICCV 2019发表口头论文,”拉赫曼说.

拉赫曼表示,克劳福德奖不太可能成为必威BetWay体育官网博士候选人的关注对象. “至少, 对我来说, 它突然降临到我身上,”他说.

汗说必威BetWay体育官网的学者都知道克劳福德奖, 但这不是撰写博士论文时的直接目标. “在博士学位结束时,整理一份全面且广泛的研究成果文件的压力可能会相当巨大, 当候选人普遍也在寻找工作机会时,”他说.  “对于沙芬的情况, 我们很幸运,我们对各个章节的最初计划进展顺利,他的每个章节都基于他已经发表的作品,并得到了多个同行的广泛审查. 审核过程帮助我们将章节完善为相当完善的形式,因此萨芬可以更多地关注论文中的全球故事.”

Khan 表示,看到 Rahman 在博士学位取得良好进展并为他的工作赢得如此高的认可,“非常令人满意”. “我也非常感谢担任 Shafin 监事会主席的资深同事, 尼克·巴恩斯教授法提赫·波里克利教授, 和他的共同主管刘淼淼博士。” 

“Shafin 发现了文献中的一个关键空白, 在低样本学习中没有针对不同设置的统一解决方案.e., 仅从一个视觉示例中学习, 一些视觉示例, 或根本没有示例. 他为不同风格的低样本学习设计了一种统一的方法,据我所知,这是这个领域的独特解决方案,”汗说.

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