アンジェイ・チチョツキ
アンジェイ・チチョツキ 
アンジェイ・チチョッキ氏（2013年、理化学研究所脳科学研究所）
生まれる1947年（78～79歳）
ポーランド
母校ワルシャワ工科大学
受賞歴IEEEフンボルト賞フェロー、数々の優秀論文賞受賞
科学者としてのキャリア
フィールドヘルスケアにおける人工知能機械学習ディープラーニングテンソルネットワーク信号画像処理脳コンピュータインターフェース独立成分分析非負値行列分解
機関ポーランド科学 アカデミーシステム研究所 ワルシャワ工科大学ニコラウス・コペルニクス大学理化学研究所脳科学総合研究センター

アンジェイ・チチョツキ（1947年生まれ）は、ポーランドのコンピュータ科学者、電気技術者であり、ワルシャワのポーランド科学アカデミーシステム研究所とポーランドのトルンにあるニコラウス・コペルニクス大学（UMK）の教授であり、理化学研究所AIP、日本の東京農工大学を含むいくつかの大学や研究機関の客員教授でもあります。彼は、人工知能、バイオサイバネティクス、神経工学、生物医学信号処理の分野でポーランドを代表するコンピュータ科学者および専門家の1人です。アンジェイ・チチョツキは、Web of Science（クラリベイト）の引用索引で世界の上位1％の最も引用された研究者の1人であり、2021年から2023年の高被引用研究者のリストに毎年掲載されています。[ 1 ] 彼は、ポーランドに所属する電気電子工学の分野で研究している主要なコンピュータ科学者および研究者の1人です。[ 2 ] [ 3 ]

彼は   、信号分離（BSS）、独立成分分析（ICA）、非負値行列因子分解（NMF）、テンソル分解、ICAおよびNMFの深層（多層）因子分解、最適化問題と信号処理のためのニューラルネットワーク、   機械学習とビッグデータのためのテンソルネットワーク、そして脳コンピュータインターフェースの学習アルゴリズムで最もよく知られています。彼はいくつかのモノグラフ/書籍[ 4 ] と800以上の査読付き科学論文の著者です。 [ 5 ] [ 6 ]

教育とキャリア

Andrzej Cichocki は、ポーランドのワルシャワ工科大学で電気工学とコンピューターサイエンスの分野で 理学修士号（優等）、博士号、理学博士号（Dr.Sc.- Habilitation ）を取得しました。

1995年に教授の称号を授与された。

1984年から1989年まで、ドイツのエアランゲン・ニュルンベルク大学でアレクサンダー・フォン・フンボルト研究員およびDFG客員研究員として勤務し、ロルフ・ウンベハウエン教授と緊密に協力した。[ 7 ]

1996年から2018年まで、理化学研究所脳科学総合研究センター（和光市、天利俊一研究部門）において 、チームリーダー、その後は研究室長を務めました。理化学研究所脳科学総合研究センター内に、オープン情報システム研究室、人工脳システム研究室、そしてチチョッキ先端脳信号処理研究室という3つの研究室を設立し、運営しました。

2018年から2022年にかけて、中国杭州の杭州電子大学 や 東京の東京農工大学（TUAT） など、いくつかの大学で著名な客員教授を務めました 。

研究

Andrzej Cichocki 氏は、独立成分分析(ICA)、非負値行列因子分解(NMF)、人工ニューラルネットワークなど、信号/画像処理、機械学習、AI の主要な分野に幅広く貢献してきました。効率的な階層的交代最小二乗法 (HALS) アルゴリズムを開発した。[ 8 ] [ 9 ] 特に非負値行列因子分解と非負値テンソル分解において、機械学習における新しいベータダイバージェンスやアルファベータダイバージェンスなどの開発と適用の先駆者です。さらに、特に ICA、NMF、スパース成分分析 (SCA) のための多層 (深層) 行列およびテンソル因子分解モデルと学習アルゴリズムの開発の先駆者でもあります。[ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 彼は、最適化、大規模代数方程式系の解法、ブラインド信号分離、特に多層（深層）階層型ニューラルネットワークのための新しいリカレントニューラルネットワークアーキテクチャを開発・提案した。独立成分分析（ICA）とブラインドデコンボリューションのための自然勾配アルゴリズムの開発にも貢献した。[ 13 ] [ 14 ]

彼は同僚とともに、脳コンピューターインターフェース、人間の感情認識、アルツハイマー病や統合失調症などの脳疾患の早期診断のための効率的な AI モデルと機械学習アルゴリズムをいくつか提案しました。

一部のAI専門家がAGIが人類に及ぼす可能性のあるリスクについて懸念を表明したことを受けて、チチョッキ氏は2021年に、社会的/感情的知能だけでなく、自己認識と責任ある意思決定能力を備えた倫理的/道徳的知能を含む多重知能を実装した新しいAGIシステムの開発を提案した。

彼の現在の研究対象は次のとおりです。

  • テンソル分解とテンソルネットワーク
  • 非定常データの学習
  • マルチモーダル構造化データのデータ融合とディープニューラルネットワーク圧縮
  • アプリケーション: EEG、NIRS、ECoG、EMG、脳コンピュータインターフェース、計算神経科学、コンピュータービジョン。
  • 時系列予測と分析
  • オンラインポートフォリオ選択（OLPS）
  • さまざまなアプリケーションのための指数勾配と自然勾配の学習アルゴリズム
  • 複数の知能を備えた汎用人工知能 (AGI)。

本

  • Tulunay, E. (1994). 「最適化と信号処理のためのニューラルネットワーク」A. Cichocki and R. Unbehauen, Wiley, Chichester, 1993, ISBN 0-471-93010-5, xvii + 536 pp., £37.50. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing . 8 (3): 299– 300. doi : 10.1002/acs.4480080309 .
  • Cichocki, Andrzej; Amari, Shun-Ichi (2002).適応型ブラインド信号・画像処理. doi : 10.1002/0470845899 . ISBN 978-0-471-60791-5。
  • チチョッキ、アンジェイ。ズドゥネク、ラファル。ファン、アン・ホイ。甘利俊一（2009）。非負行列とテンソル因数分解。土井：10.1002/9780470747278。ISBN 978-0-470-74666-0。
  • Mandic, Danilo P.; Zhao, Qibin; Phan, Anh-Huy; Oseledets, Ivan; Lee, Namgil; Cichocki, Andrzej (2016). 「次元削減と大規模最適化のためのテンソルネットワーク：パート1 低ランクテンソル分解」.機械学習の基礎とトレンド. 9 ( 4–5 ): 249–429 . arXiv : 1609.00893 . doi : 10.1561/2200000059 .  
  • Mandic, Danilo P.; Sugiyama, Masashi; Zhao, Qibin; Phan, Anh-Huy; Oseledets, Ivan; Lee, Namgil; Cichocki, Andrzej (2017). 「次元削減と大規模最適化のためのテンソルネットワーク：パート2 応用と将来展望」.機械学習の基礎とトレンド. 9 (6): 249– 429. arXiv : 1708.09165 . doi : 10.1561/2200000067 .
  • Unbehauen, Rolf; Cichocki, Andrzej (1989). MOSスイッチトキャパシタおよび連続時間集積回路とシステム. doi : 10.1007/978-3-642-83677-0 . ISBN 978-3-642-83679-4。

賞と栄誉

  • アンジェイ・チチョッキ氏は、クラリベイト・ウェブ・オブ・サイエンスの2021-2023年高被引用論文著者リストに掲載されたことを光栄に思います。[ 15 ]
  • 2018年 IEEE Signal Processing Magazine 2018年度最優秀論文賞受賞論文「信号処理アプリケーションのためのテンソル分解：双方向から多方向成分分析へ」共著者：A. Cichocki、D. Mandic、L De Lathauwer、AH Phan、Q. Zhao、C. Caiafa、G、Zhao [ 16 ]
  • 2018 年 HC (Honoris Causa) 博士号、ポーランド、トルンのニコラウス コペルニクス大学より授与、2022 年 2 月 27 日。[ 17 ]
  • 2016年ICONIP優秀論文賞受賞。Namgil Lee、Anh-Huy Phan、Fengyu Cong、Andrzej Cichocki共著。「マルチドメイン特徴抽出およびクラスタリングのための非負値テンソル列分解」
  • 2015年、ジャーナルEntropyの最優秀論文賞、論文「一般化アルファ-ベータダイバージェンスとロバストな非負値行列因子分解への応用」Entropy 2011, 13(1), 134-170; A. Cichocki、S. Cruces、S. Amariとの共著。[ 18 ]
  • 2014年、アンジェイ・チチョッキと天理俊一が共著した論文「アルファ・ベータ・ガンマの相違点のファミリー：類似性の柔軟かつ堅牢な測定法」が、2014年ジャーナル・エントロピーの最優秀論文賞を受賞した。[ 19 ]
  • 2013年、アンジェイ・チチョッキはブラインド信号処理と人工ニューラルネットワークの応用への貢献により、電気電子学会（IEEE）のフェローに選出された[ 20 ] 。
  • 2013年、彼はその専門的な業績によりワルシャワ工科大学の卒業生のゴールデンブックに掲載される栄誉を受けた。[ 21 ] [ 22 ]
  • 2010 APNNA 最優秀論文賞は、Yunjun Nam、Qibin Zhao、Andrzej Cichocki、Seungjin Choi が共同執筆した論文「舌と機械のインターフェース:舌運動電位による舌位置の検出」に対して授与されました。この論文は、2010 年 11 月 22 日から 25 日までオーストラリアのシドニーで開催された国際神経情報処理会議 (ICONIP-2010) の議事録に掲載されました。
  • 1995年 ポーランド大統領より教授の称号を授与される
  •  1984-1985年ドイツでアレクサンダー・フォン・フンボルト賞を受賞。

参考文献

  1. ^ 「Highly Cited Researchers 2023、2022、2021の受賞者」 . webofscience.com . Clarivate . 2023年11月11日閲覧。
  2. ^ 「ポーランドのコンピュータサイエンス科学者ランキング」 Guide 2 Research 。 2023年8月8日閲覧。
  3. ^ 「ポーランドの電気電子工学科学者ランキング」 Guide 2 Research 。 2023年8月8日閲覧。
  4. ^ 「Andrzej Cichocki著の書籍」Amazon著者ディレクトリ。
  5. ^ 「出版物と引用文献一覧」 . Google Scholar . 2023年8月8日閲覧。
  6. ^ "Scopus publications" . scopus.com . Scopus . 2023年8月8日閲覧。
  7. ^ 「ロルフ・ウンベハウエンの出版物一覧」 Google Scholar . 2023年8月8日閲覧。
  8. ^ Cichocki, Andrzej; Zdunek, Rafal; Amari, Shun'ichi (2007). 「非負値行列と3次元テンソル分解のための階層的ALSアルゴリズム」.独立成分分析と信号分離. コンピュータサイエンス講義ノート. 第4666巻. pp.  169– 176. doi : 10.1007/978-3-540-74494-8_22 . ISBN 978-3-540-74493-1. S2CID  9551215 .
  9. ^ Cichocki, Andrzej; Phan, Anh-Huy (2009). 「大規模非負値行列およびテンソル分解のための高速ローカルアルゴリズム」 . IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences . 92 (3): 708– 721. Bibcode : 2009IEITF..92..708C . doi : 10.1587/transfun.E92.A.708 .
  10. ^ Cichocki, Andrzej; Kasprzak, Wlodzimierz; Amari, Shun-ichi (1995). 「局所適応学習則を用いたソース信号のブラインド分離のための多層ニューラルネットワーク」(PDF) . 1995年国際非線形理論とその応用シンポジウム (NOLTA'95) 論文集: 61– 65.
  11. ^ Cichocki, Andrzej; Kasprzak, Wlodzimierz (1997). 「自然画像のブラインド分離のための局所適応学習アルゴリズム」(PDF) . Neural Network World : 515– 523.
  12. ^ Cichocki, Andrzej; Zdunek, Rafal (2007). 「投影勾配法を用いた多層非負値行列因子分解」 . International Journal of Neural Systems . 17 (6): 431– 446. doi : 10.1142/S0129065707001275 . PMID 18186593 – Academia.edu経由. 
  13. ^天理俊一; チチョッキ・アンジェイ; ヤング・ハワード (1995). 「ブラインド信号分離のための新しい学習アルゴリズム」(PDF) . Proc. Advances in Neural Information Processing Systems 8 Advances in Neural Information Processing Systems 8 : 757– 763.
  14. ^ Cichocki, Andrzej; Unbehauen, Rolf (1996). 「ブラインド識別とブラインド分離のためのオンライン学習を備えたロバストニューラルネットワーク」 . IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Fundamental Theory and Applications . 43 (11): 894– 906. doi : 10.1109/81.542280 .
  15. ^ 「Highly Cited Researchers 2023、2022、2021の受賞者」 . webofscience.com . Clarivate . 2023年11月11日閲覧。
  16. ^ 「IEEE Signal Processing Magazine 2018年度最優秀論文賞」 IEEE SPS、2018年12月20日。 2019年1月20日閲覧。
  17. ^ “アンジェイ・チチョッキが名誉博士号を受賞” .ナウカwポルシェ。 UMK、ナウカ w ポルシェ。2018年2月27日に取得。
  18. ^ Knuth, Kevin H. (2015年2月). 「Entropy誌2015年最優秀論文賞」 . Entropy . 17 (2): 882– 884. doi : 10.3390/e17020882 .
  19. ^ Knuth, Kevin H. (2014年2月). 「Entropy誌2014年最優秀論文賞」 . Entropy . 16 (2): 726– 728. doi : 10.3390/e16020726 .
  20. ^ 「2013 elevated Fellow」 IEEE Explore 2023年6月24日閲覧。
  21. ^ 「ワルシャワ工科大学卒業生ゴールデンブック受賞者」 www.saippw.pl 2022年6月24日閲覧。
  22. ^ 「ワルシャワ工科大学同窓生ゴールデンブック」 www.ee.pw.edu.pl 2013年11月6日. 2023年6月24日閲覧。
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