Этот пост является частью нашей серии блогов Meet the Fellow, в которой рассказывается о стипендиатах факультета, недавно присоединившихся к CDS
Познакомьтесь с доцентом/научным сотрудником CDS Umang Bhatt, который присоединится к CDS этой осенью. Кандидат наук в Группе машинного обучения Кембриджского университета, консультируемой Адрианом Веллером, Уманг продолжит исследования в области надежного машинного обучения, ответственного искусственного интеллекта и взаимодействия человека и машины в Нью-Йоркском университете.
«Нью-Йорк является домом как для процветающей технологической экосистемы, так и для новаторских усилий по регулированию систем принятия решений на основе алгоритмов. Он предлагает яркую исследовательскую среду и множество междисциплинарных сотрудников», — сказал Уманг. «По этим причинам я очень рад начать свое академическое путешествие в Нью-Йоркском университете. Я с нетерпением жду возможности сотрудничать с преподавателями и студентами CDS для создания и развертывания систем машинного обучения, которые улучшают и дополняют людей, принимающих решения!»
Докторантура Уманга финансируется Центром будущего разведки Леверхалма (Инициатива доверия и прозрачности) за счет щедрых пожертвований DeepMind и Leverhulme Trust. Вдохновленный приложениями в здравоохранении и уголовном правосудии, Уманг изучает, как создавать алгоритмические системы принятия решений, наделенные способностью объяснять свое поведение и адаптироваться к опыту заинтересованных сторон для повышения производительности команды человек-машина.
Он разрабатывает методы, основанные на теории информации и вероятностном машинном обучении, опираясь при этом на достижения когнитивной науки и психологии. «Мой исследовательский стиль включает в себя созыв заинтересованных сторон для понимания пробелов в экосистеме, разработку принципиальных методов для удовлетворения потребностей заинтересованных сторон и проведение крупномасштабных пользовательских исследований для изучения эффективности предлагаемых методов», — сказал Уманг.
Некоторые примеры исследований Уманга включают: Объяснимое машинное обучение при развертывании (Конференция ACM по справедливости, подотчетности и прозрачности, 2020 г.), Как прозрачность модулирует доверие к искусственному интеллекту (Patterns, 2022 г.) и « Извлечение и обучение с помощью программных меток от каждого аннотатора (Конференция AAAI по человеческим вычислениям и краудсорсингу, 2023 г.). Его работа освещалась в прессе (например, IEEE Spectrum, Amazon Science) и упоминалась в аналитических сводках (например, UK POSTnote, NIST).
Помимо работы над своей ученой степенью, Уманг является научным сотрудником группы безопасного и этичного ИИ в Институте Алана Тьюринга. Он является советником в Институте ответственного ИИ и выполнял функции наставника в качестве соруководителя диссертации и ассистента преподавателя в Кембриджском университете.
В 2022 году он получил стипендию JP Morgan AI PhD Fellowship и присоединился к Центру исследований вычислений и общества Гарвардского университета в качестве научного сотрудника. Ранее он занимал стипендиальные должности в Mozilla Foundation и Партнерстве по ИИ.
Уманг получил совместную степень бакалавра-магистра в области электротехники и вычислительной техники в Университете Карнеги-Меллона, где его консультировал Хосе Моура и он сотрудничал с Прадип Равикумаром над объяснимым искусственным интеллектом и Зико Колтер над автоматическим обнаружением выбоин.
Чтобы просмотреть всех наших нынешних стипендиатов, пожалуйста, посетите Страницу стипендиатов CDS на нашем веб-сайте.
Мэрил Фэйр
