高鑫：構(gòu)建尖端機(jī)器學(xué)習(xí)模型的科學(xué)家

天津，這個歷史悠久、活力滿滿的城市，不僅孕育了眾多杰出的人才，還見證了無數(shù)年輕人的奮斗與成長。其中，高鑫——一位出生在天津的應(yīng)用科學(xué)家，就在人工智能領(lǐng)域展現(xiàn)了創(chuàng)新精神和卓越才華，她的學(xué)術(shù)與研究經(jīng)歷鑄就了她的成功之路。

從數(shù)學(xué)競賽到機(jī)器學(xué)習(xí)

高鑫的學(xué)術(shù)之路在童年時期就埋下了伏筆。早自小學(xué)時，她就展現(xiàn)出了卓越的計(jì)算才能，獲得了全國珠心算等級考試能手四級資格證，并奪得了海峽兩岸珠心算大賽的優(yōu)勝獎。

高鑫并未滿足于此，她積極參加各類數(shù)學(xué)競賽，屢獲殊榮。高考后，成績優(yōu)異的她，毫無懸念地被南開大學(xué)錄取，就讀全校最具挑戰(zhàn)性的專業(yè)——信息安全與法學(xué)雙學(xué)位試點(diǎn)班。在這里，她不僅需要學(xué)習(xí)復(fù)雜的編程知識，還要掌握法學(xué)知識。面對挑戰(zhàn)，她滿懷熱情，堅(jiān)定地前行。

同時，高鑫積極參與實(shí)驗(yàn)室研究，在南開大學(xué)本科科研創(chuàng)新百項(xiàng)工程中與同學(xué)合作，應(yīng)用三維建模技術(shù)，提出了一種基于2D頭部圖像的3D重構(gòu)方法。她運(yùn)用3D渲染技術(shù)增強(qiáng)了頭部模型的逼真度和立體感，使其能夠進(jìn)行360°展示。這項(xiàng)技術(shù)在刑偵、飾物佩戴、發(fā)型選擇等領(lǐng)域具有潛在應(yīng)用前景。

2012年，高鑫獲得了美國新澤西理工學(xué)院的全額助教獎學(xué)金，前往該大學(xué)攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。在這個階段，高鑫專注于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，掌握了數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)處理與分析、人工智能模型構(gòu)建等多項(xiàng)技能。

在攻讀博士學(xué)位的初期，高鑫以她在算法設(shè)計(jì)方面的優(yōu)勢，致力于研究各種算法應(yīng)用。她探索了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSNs）入侵者檢測和異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)在戶外環(huán)境監(jiān)視中的應(yīng)用，解決了兩個重要問題：首先，她與算法實(shí)驗(yàn)室的研究員共同提出了二維k-屏障覆蓋模型，旨在減少傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量，通過傳感器的本地鄰居信息來建立覆蓋，以實(shí)現(xiàn)低檢測延遲和低能耗的目標(biāo)。其次，為了克服戶外環(huán)境對傳感器節(jié)點(diǎn)的不利影響，她們設(shè)計(jì)了一種異構(gòu)傳感器網(wǎng)絡(luò)，其中傳感器節(jié)點(diǎn)具備不同的環(huán)境適應(yīng)性。她們提出了自適應(yīng)貪心調(diào)度算法，通過調(diào)度這些傳感器節(jié)點(diǎn)，以在不同的環(huán)境條件下盡可能長時間地監(jiān)視關(guān)鍵位置，以最小化和平衡網(wǎng)絡(luò)能耗。

高鑫逐漸認(rèn)識到，要在研究中取得更大成就，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用是不可或缺的。她深刻理解到機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能不僅僅局限模式識別和機(jī)器人設(shè)計(jì)，還可廣泛應(yīng)用于不同系統(tǒng)和領(lǐng)域。她積極學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)知識，研究尚未解決的問題，通過數(shù)據(jù)采集、處理、模型構(gòu)建和優(yōu)化，不斷解決現(xiàn)實(shí)問題。

高鑫還認(rèn)識到，將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于交通領(lǐng)域可以有效解決許多亟待解決的問題，比如提高交通效率、避免擁堵，提升駕駛員和乘客的安全，等等。因此，她在新澤西理工學(xué)院進(jìn)行了積極的研究。

高鑫研究了自動導(dǎo)航系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過分析用戶的當(dāng)前位置和歷史軌跡數(shù)據(jù)，來自動預(yù)測用戶未來可能的目的地和路線，無須用戶干預(yù)。這種導(dǎo)航系統(tǒng)可以大大減少用戶的操作次數(shù)，特別是在行走或駕駛時，降低了潛在的危險性。

此外，高鑫還關(guān)注了交通安全領(lǐng)域的分心駕駛問題。她設(shè)計(jì)了一款iPhone應(yīng)用程序，通過檢測用戶的駕駛行為來鎖定智能手機(jī)屏幕，以減少分心駕駛。這個應(yīng)用程序使用機(jī)器學(xué)習(xí)的決策樹算法檢測用戶的交通模式，以提高道路安全，減少事故風(fēng)險。此外，她的應(yīng)用程序可以在后臺運(yùn)行，這樣更加節(jié)省能源，有助于延長智能手機(jī)的電池壽命。

憑借以上研究成果，高鑫獲得了HERE地圖公司的實(shí)習(xí)機(jī)會。HERE地圖公司是一家全球領(lǐng)先的地理信息技術(shù)和地圖服務(wù)提供商，專注于收集、整理和更新世界各地的地理數(shù)據(jù)，為導(dǎo)航、自動駕駛、智能交通管理和位置服務(wù)等領(lǐng)域提供高度準(zhǔn)確的地圖和位置智能解決方案。

在實(shí)習(xí)期間，高鑫的研究主要集中在交通擁堵預(yù)測和云端交通控制系統(tǒng)方面。通過分析交通信號的相位和定時數(shù)據(jù)，以及車輛通過交叉口的探針數(shù)據(jù)，她和團(tuán)隊(duì)成員開發(fā)了一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于預(yù)測交通擁堵。該模型能夠計(jì)算通過交通信號燈的車輛數(shù)量、停留在或無法通過信號燈的車輛數(shù)量，并基于這些數(shù)據(jù)來預(yù)測交通擁堵程度。此外，她和團(tuán)隊(duì)成員還提出了一種基于云的交通控制系統(tǒng)，將數(shù)據(jù)實(shí)時發(fā)送到云端進(jìn)行分析，以確定交通信號燈的修正信號相位和定時，從而控制道路幾何形狀網(wǎng)絡(luò)的交通燈。這兩項(xiàng)研究成果以HERE地圖公司名義申請了專利，并在美國、中國和歐洲等地獲得了授權(quán)。它們已成功應(yīng)用于HERE地圖公司的業(yè)務(wù)，顯著提升了交通擁堵預(yù)測的準(zhǔn)確性和交通控制的效率。

這項(xiàng)工作對于解決城市交通擁堵問題具有重要意義，不僅提高了出行體驗(yàn)，還減少了環(huán)境污染和交通事故的風(fēng)險。這些研究有望在未來為城市交通管理和出行提供更多創(chuàng)新的解決方案。

科研成果工業(yè)化

高鑫的博士研究主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在基因組學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，并在這個方向取得了巨大成功。高鑫的研究團(tuán)隊(duì)一直專注于利用最先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)來解析大規(guī)?；蚪M數(shù)據(jù)，并幫助解決尚未完全理解的生物學(xué)問題。

高鑫的研究著重于深度學(xué)習(xí)在識別各種基因組序列模式方面的性能。與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比，她的深度學(xué)習(xí)方法可以直接應(yīng)用于原始序列數(shù)據(jù)，無須復(fù)雜的特征工程。通過對模擬數(shù)據(jù)和真實(shí)基因組序列數(shù)據(jù)進(jìn)行廣泛實(shí)驗(yàn)，她還提出了新的深度學(xué)習(xí)模型來解決多聚腺苷酸位點(diǎn)預(yù)測和tRNA基因檢測等具體問題。

第一個是多聚腺苷酸位點(diǎn)的預(yù)測，它在真核生物中起著重要的調(diào)控作用，尤其是在mRNA的轉(zhuǎn)錄、定位和翻譯中。她們提出了一個名為DeepPolyA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，用于準(zhǔn)確地預(yù)測擬南芥基因組序列中的多聚腺苷酸位點(diǎn)。第二個是轉(zhuǎn)運(yùn)RNA基因的檢測和功能預(yù)測，這些基因在蛋白質(zhì)翻譯中扮演關(guān)鍵角色。盡管有一種廣泛使用的工具叫作tRNAscan-SE，可以用于識別基因組中編碼的tRNA基因，但它在區(qū)分tRNA和偽tRNA方面效果有限，可能會輸出大量虛假陽性結(jié)果。為此，她提出了一種混合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，名為tRNA-DL，它能顯著降低虛假陽性率，為tRNA注釋提供了更可靠的工具。這些模式的發(fā)現(xiàn)對于理解基因的功能和變異以及醫(yī)學(xué)研究具有重要意義。

目前，高鑫的DeepPolyA論文已被廣泛引用，并被認(rèn)為是多聚腺苷酸位點(diǎn)預(yù)測領(lǐng)域的先驅(qū)和當(dāng)時最先進(jìn)的模型。時至今日，DeepPolyA論文中提到的深度學(xué)習(xí)模型還被作為基準(zhǔn)模型，用于幫助檢測多聚腺苷酸位點(diǎn)預(yù)測的精準(zhǔn)度。高鑫的研究對于理解基因組序列的重要模式具有重要意義，在基因組學(xué)研究、醫(yī)學(xué)診斷、藥物開發(fā)和疾病治療等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，有望推動生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。

未來，高鑫還計(jì)劃繼續(xù)擴(kuò)展她的研究范圍，包括在自然語言處理領(lǐng)域挖掘更多序列模式，提高預(yù)測精確度，減少虛假信息的生成。她還將繼續(xù)努力推動機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用研究，為科學(xué)社區(qū)作出貢獻(xiàn)。

高鑫的研究不僅在學(xué)術(shù)界受到高度評價，還在工業(yè)界產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。她的研究和貢獻(xiàn)為人工智能領(lǐng)域的發(fā)展提供了有力支持，為改善人類生活質(zhì)量和解決實(shí)際問題作出了積極貢獻(xiàn)。她致力于將人工智能技術(shù)與社會和人類的進(jìn)步相結(jié)合，為社會帶來積極的變革。

目前，高鑫在亞馬遜公司擔(dān)任應(yīng)用科學(xué)家職位，繼續(xù)在計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域進(jìn)行研究和應(yīng)用。她的研究重點(diǎn)是將最先進(jìn)的人工智能技術(shù)應(yīng)用于解決實(shí)際問題，并與團(tuán)隊(duì)一起探索新的模型和解決方案。

在亞馬遜的MachineLearningUniversity組里，她既從事教學(xué)工作，又積極參與研究項(xiàng)目。通過教學(xué)，她能夠與來自世界各地的同事互動，分享機(jī)器學(xué)習(xí)知識，并借此機(jī)會深入了解不同領(lǐng)域的專業(yè)知識。與同事一起工作也激發(fā)了她更深入地研究機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法，以解決實(shí)際問題的動力。

目前，高鑫和團(tuán)隊(duì)成員一起研究并合作發(fā)表兩篇論文，分別涉及動物收容和心理健康。在心理健康領(lǐng)域，她的研究旨在通過分析大量的心理健康研究論文，識別該領(lǐng)域的總體趨勢和高影響力研究主題。這項(xiàng)研究有助于了解心理健康領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和不同心理特征之間的關(guān)聯(lián)。而在動物收容方面的研究則關(guān)注了動物福祉和收容所運(yùn)營的問題，旨在提高動物領(lǐng)養(yǎng)機(jī)會，同時提高收容所效率。

盡管這兩個研究領(lǐng)域看似不同，但都與社會福祉相關(guān)。通過研究和數(shù)據(jù)分析，高鑫努力找到改善動物福祉和心理健康支持的方法，這不僅具有學(xué)術(shù)意義，還對社會和人們的生活產(chǎn)生了積極影響。

高鑫的一系列科研工作，體現(xiàn)了人工智能在解決現(xiàn)實(shí)問題中的潛力，為社會的不同領(lǐng)域帶來了創(chuàng)新和改進(jìn)。讓我們祝愿她的科研道路越走越寬！

編輯/朱艷君