David J. Kuck Outstanding Thesis Awards から 3 人の受賞者がインスピレーションと検証を得る | コンピュータサイエンス

1996 年以来、Illinois Computer Science は、元教授の知的およびリーダーシップへの貢献を認めて、David J. Kuck Outstanding Thesis Award を PhD および修士課程の学生に提供してきました。 今年の受賞者は次のとおりです。

  • 2022 年に博士課程を卒業した Apostolos Kokolis 氏
  • 元修士課程の学生で、現在は博士号候補の Qi Zeng 氏
  • Yuheng Zhang 元修士課程の学生で、現在は博士課程の学生です

この賞は、1965 年から 1993 年までコンピューター サイエンスの教授だったクックの卒業生、元学生、友人によって設立されました。 Kuck and Associates の創設者であり、ACM/IEEE の Eckert-Mauchly 賞、IEEE Computer Society の Computer Pioneer Award、Charles Babbage Outstanding Scientist Award、Illinois Computer Science Distinguished Educator Award など、数々の賞を受賞しています。 2015 年、クックはグレンジャー カレッジ オブ エンジニアリングの殿堂入りを果たしました。

今年の David J. Kuck Outstanding Thesis Award の受賞者の皆さん、おめでとうございます。

Apostolos Kokolis、David J. Kuck 優秀博士論文賞
定説: 不揮発性メモリ技術の新しいアーキテクチャ

アポストロス ココリス

Kokolis は、ギリシャで電気工学とコンピューター工学を学んだ後、イリノイ CS に来ました。コンピューティングを通じて他の分野とやり取りする能力に触発されました。

今振り返ってみると、ココリスは、ここでの勉強を楽しんだ主な理由が 3 つあると語っています。 第一に、博士課程の指導教官である Josep Torrellas のコンピューター アーキテクチャと問題解決への献身に感銘を受けました。 Kokolis はまた、Torrellas が彼に与えた自由を享受し、彼自身のコンピューティングへの関心に特有の研究問題に取り組みました。 最後に、PhD プログラム中に Torrellas によって提供されたすべての経験は、Kokolis に、研究に対する彼自身のインスピレーションと、それに応じて問題を定義し、適切な解決策を見つけるように彼に挑戦するのを助けた指導的存在との間の必要なバランスを提供しました.

そのプロセスは、「不揮発性メモリ (NVM) の導入によりコンピューティング メモリ システムに継続的な変化があった」ことに気付いた後、ココリスが取り組んだ博士論文につながりました。

「この新しいメモリ タイプは、新しいアプリケーションのメモリ ニーズと大規模で高速なストレージのニーズを満たす見込みがあることを示しました」と Kokolis 氏は述べています。 「私の論文では、高性能を実現し、NVM システムのプログラマビリティを可能にするために、NVM を組み込んだ新しい単一ノード アーキテクチャを導入することから始めました。 単一ノード システムに加えて、分散/クラウド システムは非常に重要です。 Google、Microsoft、Meta などの企業は、自社のクラウド サービスでのデータ ストレージと低データ アクセス遅延に対する高まる需要を満たす必要があります。

「この分野では、一貫性モデルに関する何年もの研究がありますが、さまざまな分散永続性モデルを確立して評価するためのフレームワークがないことがわかりました。 これは、分散システムのこの新しい研究分野を開く「分散データ永続性」作業につながり、分散トランザクションに関する作業を続けました。」

Distributed Data Persistency は多数の永続性モデルを定義し、「そのようなモデルのパフォーマンス、耐久性、およびプログラマビリティ/直感性を捉える」包括的なフレームワークを提供するため、研究の後半部分は彼の論文の最大の貢献であると考えています。

Kokolis は、この研究が研究と産業の前進の両方に影響を与える方法があると信じています。

プロセス全体はやりがいがありましたが、やりがいがありました。そのため、David J. Kuck Outstanding Thesis Award を受賞したことを光栄に思います。

「この賞を受賞することは非常にやりがいがあります。 博士号取得は長い道のりであり、その過程で克服すべき多くの困難が当然あります。 長年の仕事が認められ、高く評価されていることを実感できて、とても充実しています」とココリスは言いました。

Qi Zeng, David J. Kuck Outstanding MS Thesis Award
定説: イベントネットワークの埋め込み

チー・ゼン
チー・ゼン

修士課程の学生 Qi Zeng は、自然言語処理、特にドキュメント レベルの言語理解を研究するための彼女のインスピレーションは、Microsoft XiaoIce と呼ばれるチャットボットで過ごしたインターンシップに端を発していると述べました。

彼女の興味は、「言葉、感情、および意図を計算できるという私の印象」を新たにしたため、大きくなりました。 Zeng は自分の興味に気づいたので、大学院レベルで勉強したい人を探し始めました。 その時、彼女はすでにイリノイ州の CS 教授 Heng Ji のことを聞いていました。

それで、ジが彼女にここで一緒に勉強する機会を提供したとき、彼女はその招待を喜んで受け入れました。

Zeng はドキュメント レベルの NLP に関心を絞り、最終的に受賞した修士論文を作成する仕事になりました。 Zeng は、グローバル イベント ネットワークの埋め込みに取り組むことで、文以外のよりグローバルなコンテキストでイベントを表現しようとしました。

「その後、効率や一貫性の問題など、ドキュメント レベルの設定の広範なアプリケーションと残りの課題を発見しました。 これは、これが研究に値するトピックであることを私に確認させました」と Zeng は言いました。 「当時、私たちはイベントをより効率的に表現する方法を検討していました。 以前のメソッドはイベントをタプルとして扱い、そのコンテキストを無視していました。

「グラフのビューを使用して、イベントやネットワーク埋め込みから借用したアイデアを表現しようとしました。 イベントは処理単位として独自の特性を持っているため、いくつかの斬新なモデル デザインがあります。 また、イベント表現は比較的新しい分野であるため、評価ベンチマークを独自に設計しました。」

論文が完成した今、Zeng 氏は、この研究の最も重要な影響は、ネットワーク埋め込み技術がイベント表現に使用できることを証明することであると述べました。

これは、ジと一緒に働いた彼女の時間に由来する意味のある結果です.

「問題の定式化と実験計画に関するジ教授のハイレベルなアドバイスは、私にとって最も役に立ちました。 これは私にとって初めての独立したプロジェクトだったので、彼女から本当に多くのことを学びました。」 「そして、優秀論文賞にはとても感謝しています。これは、イリノイ CS の大学院プログラムに参加してから初めて受け取った賞だからです。 初めてこのように認められたことは、私にとって大きな意味があります。」

Yuheng Zhang、David J. Kuck Outstanding MS Thesis Award
定説: ステップごとの Meta-Q-Learning を使用したアクティブな異種グラフ ニューラル ネットワーク

ユヘン・チャン
ユヘン・チャン

Yuheng Zhang は、イリノイ州コンピューター サイエンスに修士課程の学生として参加し、この経験を博士課程プログラムに活かすというビジョンを持っていました。 アクティブ ラーニングと、そのグラフ マイニングおよび強化学習との関連性に焦点を当てた彼の研究は、すべてイリノイ州の CS 教授と彼のアドバイザーであるハンハン トンとの協力を通じて行われ、チャンはまさにそれを実行できるようになりました。

「これはすべて、Tong 教授との最初のミーティングから始まりました。そこでは、ヒューマン エージェント チームに対する彼のビジョン、つまり人間とインテリジェント エージェントの相互作用について話しました」と Zhang 氏は述べています。 「アクティブ ラーニングはその重要な部分であり、このアイデアは私にとって非常にエキサイティングです。 そのため、アクティブラーニングを研究の焦点にしようと決めました。」

彼のインスピレーションは、彼と Tong が持っていた「アクティブ ラーニングの知識をソース タスクからターゲット タスクに移す」というアイデアから生まれました。

彼らは、meta-q-learning に関する論文の手法に基づいて新しいフレームワークを設計することで、これを実現しました。

Zhang 氏は、この研究の最大の影響は、この論文がアクティブ ラーニングの問題について考える新しい方法を実際に提供していることだと考えています。

「これをメタ強化学習の問題と見なし、ソース タスクからの知識を活用して、より効果的なアクティブ ラーニング戦略をトレーニングすることができます」と Zhang 氏は述べています。 「Tong 教授との共同作業は、常に私たちの研究分野に関する洞察に満ちた考えを提供してくれました。 私が問題に行き詰まったとき、彼は常に進むべき正しい方向性を指摘してくれました。 私はミーティングから多くのことを学びました。 研究プロジェクトのほかに、カジュアルなチャットのためのティータイムも設けています。 彼からはたくさんの励ましと助けをもらいました。

そして、優秀論文賞を受賞できたことは、私にとって大きなモチベーションと励みになります。 より挑戦的な研究問題を研究する自信がつきます。 将来、いくつかの基本的な機械学習の問題を解決できることを願っています。」

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