ジョシュア・フォーゲルシュタイン
American biomedical engineer (born 1980)
ジョシュア・T・フォーゲルシュタイン
フォーゲルシュタイン、 2014年頃
生まれる
ジョシュア・T・フォーゲルシュタイン

1980年（44～45歳）
アメリカ合衆国
親バート・フォーゲルシュタイン
科学者としてのキャリア
母校セントルイス・ワシントン大学
ジョンズ・ホプキンス大学
知られているコネクトミクス、グラフ理論
配偶者キャスリン・ヴォーゲルスタイン
子供たち3
受賞歴F1000プライム推奨（2014年）[1]

スポットライト、ニューラル情報処理システム（2013）、

スポットライト、計算およびシステム神経科学（2008）
機関ジョンズ・ホプキンス大学
生物医学工学
論文OOPSI: 集団カルシウムイメージングから神経接続を推定するための最適な光スパイク推論アルゴリズムのファミリー (2009)
博士課程の指導教員エリック・ヤング
その他の学術アドバイザーキャリー・プリーブ
Webサイトneurodata.io、jovo.me

ジョシュア・T・フォーゲルスタインは、アメリカの生物医学エンジニアです。ジョンズ・ホプキンス大学で生物医学工学の准教授を務め 、同大学イメージング科学センターに所属しています。また、応用数学・統計学、コンピュータサイエンス、電気・コンピュータ工学、生物統計学、神経科学の各部門にも兼任しています。さらに、データ集約工学科学研究所、計算医学研究所、カブリ神経科学発見研究所、データサイエンス数学研究所にも所属しています。

彼の研究は、主に自然知能と人工知能の交差点に焦点を当てています。彼のグループは、高次元非線形機械学習手法を開発し、バイオメディカルデータサイエンスの課題に適用しています。Nature、Science、PNAS、Neurips、JMLRなど、著名な科学・工学ジャーナルや会議に100本以上の論文を発表し、1万回以上の引用とh指数40以上を誇っています。NIHのTransformative Research Award、NSF CAREER賞、Microsoft Research、その他多くの政府機関、営利団体、非営利団体から資金提供を受けています。彼は教員として8年間、60人以上の研修生を指導し、約200人の学生を指導してきました。学術研究に加え、2012年にMosaic Investment Partnersに買収されたクオンツヘッジファンドであるGlobal Domain Partnersと、2022年初頭にnVidiaに買収されたソフトウェアスタートアップ企業Gigantumの共同設立者でもあります。[2]

学歴

フォーゲルスタイン氏は、セントルイスのワシントン大学マッケルヴィー工学部で学士課程を修了し、2002年にバイオメディカル工学の理学士号を取得しました。2003年から2009年までジョンズホプキンス大学で学び、応用数学と統計学の理学修士号を取得しました。また、ジョンズホプキンス大学医学部で神経科学の博士号を取得し、カルシウムイメージングにおけるスパイク検出のアルゴリズムを開発しました。

2014年から2018年まで、ヴォーゲルスタイン氏は計算医学研究所の学部課程ディレクターを務めました。また、チャイルド・マインド研究所のエンデバー・サイエンティスト、ジョンズ・ホプキンス大学の統計科学部、数学・神経生物学部の上級研究員、デューク大学の客員教授も歴任しています。

研究

フォーゲルスタイン氏の研究は、膨大な生物医学データセットがどのように分析され、健康と疾患における生体システムの機能に関する新たな知見がどのように発見されるか、そしてその知見をどのように活用すれば、より質の高い、より手頃な価格の医療を提供できるかを理解することに焦点を当てています。特に、彼の研究は神経科学におけるビッグデータとワイドデータ、特に脳グラフとコネクトミクスの統計に焦点を当てています。

オープンサイエンス、オープンデータ

ジョシュア・フォーゲルスタインはNeuroDataラボを設立し、その責任者を務めています。同ラボは神経科学者向けのオープンソースツールのエコシステムを構築し、オープンソースデータのコレクションをホストしています。[3]

ネットワーク統計とコネクトミクス

フォーゲルシュタインの研究は、脳活動ではなく脳構造がどのように情報を符号化するかを研究する新興分野であるコネクショナルコーディング[4]に焦点を当てています。これは、従来の神経コーディング研究からの転換を表しています。この分野における彼の注目すべき研究には、昆虫脳（ショウジョウバエの幼虫）の最初のコネクトーム解析[5]や、機械学習技術を用いてショウジョウバエの幼虫の行動パターンを解明したことなどがあります。[6]

彼はまた、中規模での脳の接続性を研究しており[7]、哺乳類の脳全体にニューロンがどのように投射するかを研究するためのツールの開発に貢献しています。[8] [9]

コネクトームに関する研究に刺激を受けて、Vogelsteinはネットワーク統計モデル[10] 、ネットワーク埋め込み法[11] [12] 、ネットワークの比較[13]とマッチング[14]法など、ネットワークの統計的および計算的手法も開発しました。

人工知能

フォーゲルシュタイン博士は、メタ学習、転移学習、生涯学習、継続学習、前向き学習など、様々な分布外学習パラダイムを理論的かつ実践的に研究しています。脳科学研究からの洞察に基づき、人工知能をより優れた、より自然な、そして人間の知能を補完するものにすることを目指しています。

フォーゲルシュタインの研究では、神経科学と機械学習の分野の専門知識を相乗的に活用し、自然知能（脳を持つ生物を含む）へのより深い洞察を得るとともに、より堅牢で柔軟な人工知能を構築することを目指しています。彼が研究してきた知能の主要な特性には、表現能力[15]と学習効率[16]などがあります。

業界

ジョシュア・フォーゲルスタインは、Gigantum、Mind-X、Pivo​​talPathなど、数多くの企業の諮問委員会に所属しています。また、Global Domain Partners, LLCのチーフデータサイエンティストも務めました。[17]彼はMicrosoft Research とも幅広く連携しています。

参考文献

  1. ^ 「NeuroData Awards」.
  2. ^ “Gigantum”. 2005年12月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  3. ^ Vogelstein, Joshua T.; Perlman, Eric; Falk, Benjamin; Baden, Alex; Gray Roncal, William; Chandrashekhar, Vikram; Collman, Forrest; Seshamani, Sharmishtaa; Patsolic, Jesse L.; Lillaney, Kunal; Kazhdan, Michael; Hider, Robert; Pryor, Derek; Matelsky, Jordan; Gion, Timothy; Manavalan, Priya; Wester, Brock; Chevillet, Mark; Trautman, Eric T.; Khairy, Khaled; Bridgeford, Eric; Kleissas, Dean M.; Tward, Daniel J.; Crow, Ailey K.; Hsueh, Brian; Wright, Matthew A.; Miller, Michael I.; Smith, Stephen J.; Vogelstein, R. Jacob; 他 (2019). 「ビッグニューロデータのためのコミュニティ開発によるオープンソース計算エコシステム」Nature Methods . 15 (11): 846– 847. arXiv : 1804.02835 . doi :10.1038/s41592-018-0181-1. PMC 6481161 . PMID  30377345. 
  4. ^ Vogelstein, Joshua T; Bridgeford, Eric W; Pedigo, Benjamin D; Chung, Jaewon; Levin, Keith; Mensh, Brett; Priebe, Carey E (2019-04-01). 「コネクタルコーディング：認知表現型と個体の履歴を結びつける構造の発見」（PDF） . Current Opinion in Neurobiology . 機械学習、ビッグデータ、神経科学. 55 : 199– 212. doi : 10.1016/j.conb.2019.04.005 . ISSN  0959-4388. PMID  31102987.
  5. ^ Winding, Michael; Pedigo, Benjamin D.; Barnes, Christopher L.; Patsolic, Heather G.; Park, Youngser; Kazimiers, Tom; Fushiki, Akira; Andrade, Ingrid V.; Khandelwal, Avinash; Valdes-Aleman, Javier; Li, Feng; Randel, Nadine; Barsotti, Elizabeth; Correia, Ana; Fetter, Richard D.; Hartenstein, Volker; Priebe, Carey E.; Vogelstein, Joshua T.; Cardona, Albert; Zlatic, Marta (2023-03-10). 「昆虫脳のコネクトーム」. Science . 379 (6636): –9330. doi :10.1126/science.add9330. PMC 7614541 . PMID  36893230。S2CID 254070919  。 
  6. ^ Vogelstein, Joshua T.; Park, Youngser; Ohyama, Tomoko; Kerr, Rex A.; Truman, James W.; Priebe, Carey E.; Zlatic, Marta (2014-04-25). 「マルチスケール教師なし構造学習による脳全体の神経行動マップの発見」. Science . 344 (6182): 386– 392. Bibcode :2014Sci...344..386V. doi : 10.1126/science.1250298 . ISSN  0036-8075. PMID  24674869. S2CID  7404747.
  7. ^ Zeng, Hongkui (2018). 「メソスケールコネクトミクス」. Current Opinion in Neurobiology . 50 : 154–162 . doi :10.1016/j.conb.2018.03.003. ISSN  0959-4388. PMC 6027632. PMID 29579713  . 
  8. ^ Athey, Thomas L.; Tward, Daniel J.; Mueller, Ulrich; Vogelstein, Joshua T.; Miller, Michael I. (2022-04-25). 「最大確率ニューロン再構成のための隠れマルコフモデリング」. Communications Biology . 5 (1): 388. doi :10.1038/s42003-022-03320-0. ISSN  2399-3642. PMC 9038756. PMID 35468989  . 
  9. ^ Athey, Thomas L.; Wright, Matthew A.; Pavlovic, Marija; Chandrashekhar, Vikram; Deisseroth, Karl; Miller, Michael I.; Vogelstein, Joshua T. (2023-03-01)「BrainLine: 異種全脳蛍光ボリュームの接続性解析のためのオープンパイプライン」BioRxiv: The Preprint Server for Biology、bioRxiv、doi :10.1101/2023.02.28.530429、PMC 10002688、PMID  36909631 、 2023年3月28日取得 
  10. ^ Athreya, Avanti; Fishkind, Donniell E.; Tang, Minh; Priebe, Carey E.; Park, Youngser; Vogelstein, Joshua T.; Levin, Keith; Lyzinski, Vince; Qin, Yichen; Sussman, Daniel L. (2018). 「ランダムドット積グラフにおける統計的推論：概観」. Journal of Machine Learning Research . 18 (226): 1– 92. arXiv : 1709.05454 . ISSN  1533-7928 . 2022年8月2日閲覧。
  11. ^ Arroyo, Jesús; Athreya, Avanti; Cape, Joshua; Chen, Guodong; Priebe, Carey E.; Vogelstein, Joshua T. (2021). 「共通の不変部分空間を持つ複数の異種ネットワークの推論」. Journal of Machine Learning Research . 22 (142): 1– 49. arXiv : 1906.10026 . ISSN  1533-7928. PMC 8513708. PMID 34650343.  2023年3月28日閲覧。 
  12. ^ Binkiewicz, N.; Vogelstein, JT; Rohe, K. (2017). 「共変量支援スペクトルクラスタリング」. Biometrika . 104 (2): 361– 377. doi :10.1093/biomet/asx008. ISSN  1464-3510. PMC 5793492. PMID 29430032  . 
  13. ^ Koutra, Danai; Vogelstein, Joshua T.; Faloutsos, Christos (2013-05-02). 「DeltaCon: 原理に基づく大規模グラフ類似度関数」. 2013 SIAM International Conference on Data Mining (SDM) の議事録. Society for Industrial and Applied Mathematics. pp.  162– 170. arXiv : 1304.4657 . doi :10.1137/1.9781611972832.18. ISBN 978-1-61197-262-7. S2CID  5310840 . 2023年3月28日閲覧.
  14. ^ Vogelstein, Joshua T.; Conroy, John M.; Lyzinski, Vince; Podrazik, Louis J.; Kratzer, Steven G.; Harley, Eric T.; Fishkind, Donniell E.; Vogelstein, R. Jacob; Priebe, Carey E. (2015). 「グラフマッチングのための高速近似二次計画法」. PLOS ONE . 10 (4) e0121002. Bibcode :2015PLoSO..1021002V. doi : 10.1371/journal.pone.0121002 . ISSN  1932-6203. PMC 4401723. PMID 25886624  . 
  15. ^ Wang, Qingyang; Powell, Michael A.; Geisa, Ali; Bridgeford, Eric; Priebe, Carey E.; Vogelstein, Joshua T. (2023-03-08). 「なぜネットワークは抑制性／負の結合を持つのか？」arXiv : 2208.03211 [cs.LG].
  16. ^ Wang, Qingyang; Powell, Michael A.; Geisa, Ali; Bridgeford, Eric; Vogelstein, Joshua T. (2023-03-29). 「極性こそが、学習と転移を加速させるために必要なすべて」. arXiv : 2303.17589 [cs.LG].
  17. ^ 「グローバル・ドメイン・パートナーズ」ブルームバーグ・ニュース、2023年9月22日。
  • ジョシュア・フォーゲルスタインの個人ウェブサイト 2019年3月25日アーカイブ - Wayback Machine
  • NeuroDataウェブサイト
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