南加州大学的InfoLab庆祝25周年

| 2022年7月21日

6月29日,InfoLab庆祝了25年来信息管理和数据科学的发现,并展望了未来25年。

6月29日晚,InfoLab迎来了60多位嘉宾,包括校友、赞助商和合作者,共同纪念该实验室具有里程碑意义的周年纪念日。图片/布莱恩Morri。

25年前,信息管理专家、计算机科学教授Cyrus Shahabi在南加州大学创建了InfoLab,作为数据分析和发现的中心。

从只有三个学生的简陋开始,Shahabi将多学科团队、世界级合作者和大胆的端到端解决方案汇集在一起的独特方法推动了四分之一个世纪的开创性研究,从预测交通流量而且创建虚拟世界分析位置数据对社会有益。

2010年,他将这种协作团队的方法带到了一个新的角色,即美国国家科学院的主任综合媒体系统中心这是一个多学科信息学研究实验室,致力于解决基础数据科学问题,并将其应用于交通、健康、媒体和智能城市。

25年前,信息管理专家、计算机科学教授Cyrus Shahabi创建了InfoLab。图片/布莱恩Morri。

25年前,信息管理专家、计算机科学教授Cyrus Shahabi创建了InfoLab。图片/布莱恩Morri。

为了纪念InfoLab具有里程碑意义的周年纪念日,6月29日晚,实验室在洛杉矶举办了一个晚会,邀请了60多位嘉宾,包括校友、合作者、赞助商和工作人员。

自成立以来,已有37名博士生从实验室毕业,几名校友现在在谷歌、Snap、Meta和Apple等顶尖科技公司担任有影响力的领导职位,并在包括加州大学圣地亚哥分校在内的顶尖大学担任教职;科罗拉多大学丹佛分校;以及台湾国立清华大学。

该活动还庆祝了Shahabi作为计算机科学系主席的五年任期的结束。在此期间,该系已发展到4500多名学生,90名教师和20名教职员工,其中17名终身教职人员在他任职期间聘用。

他还创立了行业联盟计划——成员包括谷歌、Lyft和微软——并监督了该计划的规划bob sports竞技 这是南加州大学计算机科学的一个新家。

Cyrus Shahabi(中)与InfoLab校友和合作者。图片/布莱恩Morri。

Cyrus Shahabi(中)与InfoLab校友和合作者。图片/布莱恩Morri。

第二个家

在一次公开会议上,许多校友分享了InfoLab的经验如何对他们的职业生涯产生积极影响,以及沙哈比的领导风格如何培养友谊、协作和团队精神。

校友Ugur Demiryuek(2012)是苹果公司的一名研究科学家,在业内工作了几年之后,以博士生身份加入Infolab。

“它成了我的家。”校友Ugur Demiryuek在2012年与Shahabi一起创办了一家初创公司。图片/布莱恩Morri。

“它成了我的家。”校友Ugur Demiryuek在2012年与Shahabi一起创办了一家初创公司。图片/布莱恩Morri。

德米约克说:“作为实验室里年龄最大的学生,我的第一个儿子就是在这段时间出生的。”“它成了我的家。我学会了如何展示我的作品,如何讲述主要思想,这在我在苹果的工作中仍然很有用。我学会了先爱上问题,然后解决办法就会随之而来。”

Airbnb的机器学习工程师Ying Lyu校友和Cyrus Shahabi。图片/布莱恩Morri。

Airbnb的机器学习工程师Ying Lyu校友和Cyrus Shahabi。图片/布莱恩Morri。

实验室作为第二个家的概念在庆祝活动的演讲中得到了回响。Lyu Ying(2018)是Airbnb的机器学习工程师,她回忆起Shahabi对她的友好,当时她是一名新的实验室成员,第一次远离家乡,没有她的朋友和家人。她说,随着时间的推移,她与InfoLab的同事们建立了友谊,现在她和家人愉快地定居在美国。

Mehdi Sharifzadeh(2007年)现在是Meta公司的工程总监,他也认为:“InfoLab不仅仅是一个研究实验室,它还是一个‘地方’。’通过南加州大学和实验室,我认识了很多朋友和关系。”

一生的教训

校友们还分享了在实验室工作时学到的终身秘诀。

“我从赛勒斯身上学到的东西是,当你能用几句话说出你的论文时,你就准备好了,”Snap工程总监迈赫拉德·贾汉吉里(2008年)说。Snap工程副总裁Farnaz Azmoodeh(2005)说:“第一年很艰难,这是我第一次经历失败。“但我很幸运能在InfoLab经历这些。”

超过60位嘉宾出席了InfoLab 25周年庆典。图片/布莱恩Morri。

超过60位嘉宾出席了InfoLab 25周年庆典。图片/布莱恩Morri。

谷歌的项目经理Ali Khodaei(2013)说:“实验室教会了我服务的概念;你必须回馈社会。赛勒斯创建了一个环境来照顾学生,或者服务器和网站。他创造了一个很好的环境,我们所有人都互相帮助。”

谷歌Brain高级研究工程师李亚光(2019)分享了他在实验室上学时学到的技能。

“我学到了抽象思维的重要性……首先要传达最重要的信息,”李说。“我还学会了试着做一些实用的东西;一种可能被数百万人使用的产品。这激励我尝试做一些新奇的事情,但也要做一些有用的、有益于社会的事情。”

“我学到了抽象思维的重要性。”李亚光,现任谷歌Brain高级研究工程师。图片/布莱恩Morri。

“我学到了抽象思维的重要性。”李亚光,现任谷歌Brain高级研究工程师。图片/布莱恩Morri。

吸引优秀人才

该活动由新加坡国立大学教授罗杰·齐默尔曼(Roger Zimmermann)主持,由校友、赞助商和合作者组成小组讨论。齐默尔曼是新加坡国立大学的合作者。在这次会议上,许多发言者对沙哈比及其学生的支持和贡献表示感谢。

微软战略研究合作主管丹·费伊(Dan Fay)说:“赛勒斯非常有激情,通过参观实验室,我可以看到他与学生的互动。”“作为赞助者,你要寻找好的研究,但也要寻找对研究充满热情的人——你对这个人的押注和对研究本身的押注一样多。”

Mehdi Sharifzadeh, Dan Fay和John Krumm。图片/布莱恩Morri。

Meta的工程和产品组副总裁Luc Vincent强调了InfoLab学生的能力,他是InfoLab的长期合作者,15年前,当Vincent在谷歌工作时,他第一次见到Shahabi。

“很明显,他的研究和兴趣与我们所做的非常相似,他是我可以合作的人,”文森特说。“这导致了一些合作,有学生来和我们一起实习,我们获得了一些谷歌研究奖,最终成为实验室的赞助商,所以这是一个长期的合作。”

微软高级首席研究员约翰·克拉姆(John Krumm)对此表示赞同,他简单地说:“塞勒斯总是吸引最好的人。”

成功的秘诀

在Shahabi的领导下,InfoLab开创了空间众包(InfoLab创造的术语)领域的基础研究;道路网络查询和导航;位置隐私;时空索引与查询;以及地理空间信息集成。

除了在顶级期刊和会议上发表了400多篇论文外,该实验室还获得了著名政府机构的资助,如国家科学基金会、国家卫生研究院、国家地球空间情报局、国家司法研究所、美国宇航局,以及包括微软、英特尔、甲骨文和谷歌在内的科技行业领导者。

小组发言人兼校友Rose Yu(2017),现在是加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院的助理教授。

小组发言人兼校友Rose Yu(2017),现在是加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院的助理教授。

在谈到InfoLab成功和长寿的秘诀时,拥有超过14项美国专利的沙哈比指出,复杂的基础研究和技术与现实世界影响的强大结合。

Shahabi说:“Infolab通过开发现实世界的端到端系统,作为基础研究的概念验证,超越了学术研究单元。”“这在学术界并不常见,我相信这对行业赞助商有很强的吸引力,也是我的学生最终在行业中担任高级职位的原因。这项研究是真实的。”

产生影响:五项InfoLab技术转移

1.交通预测

InfoLab的研究人员开发了一个交通管理数据系统,叫做adm,它提供了在考虑“预测”交通的同时找到最快路线或最近兴趣点的方法,使研究人员和开发人员能够比以往更多地了解交通模式。

这项研究得到了洛杉矶麦德龙和微软(Microsoft)、英特尔(Intel)等多家科技公司的资助,最终获得了三项汽车导航系统技术专利。2012年,沙哈比和他的博士生Ugur Demiryurek基于这项技术成立了一家名为ClearPath(后来的TallyGo)的公司,该公司于2019年被一家物流和快递公司收购。

2.多媒体数据可视化

一个实验性的软件项目叫做GeoDec使用3-D地理空间模型——数据层和实时视频——来提供实时数据层(想想少数派报告)。该研究项目的一些基础技术产生了六项专利,用于在卫星和航空图像之上自动融合各种类型的数据,如图像和文本文档。

Shahabi的初创公司geoosemble Technologies已授权和/或使用这些专利开发多种产品。2012年,Geosemble成为InQTel投资组合公司,随后被另一家InQTel投资组合公司Terrago Tech收购。

3.多媒体数据采集

媒体问是移动媒体管理框架吗收集、组织、搜索和分享由公众众包的用户生成的移动图像和视频。该系统自动在地图上标记用户智能手机上传的视频,同时还添加元数据,以便媒体内容能够准确定位。它已被用于公民新闻,并被国家地理空间情报局用于灾害管理。

4.收集和管理大量的数据

ProDA是一种屡获殊荣的方法,它利用小波(用于分析和处理数字信号的强大机制)有效地访问数据。雪佛龙公司已将其成果用于存储和访问油藏传感器数据,并将软件授权给喷气推进实验室存储并逐步可视化NASA卫星收集的地球观测数据。

5.隐私保护

实验室最近的研究集中在改善数据隐私和保护隐私的机器学习方法上,特别是允许人们保护他们的位置隐私,同时仍然受益于基于位置的服务。由于COVID-19大流行,这个问题成为了关于接触者追踪的讨论的焦点,实验室开发了一种方法实时联系人追踪应用隐私是最重要的。

发布于2022年7月21日

最后更新于2022年7月25日

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