Deborah McGuinness

Введение

Дебора Луиза МакГиннес (род. 1960) - американский компьютерный ученый и исследователь в Политехническом институте Ренсселера (RPI). Она является профессором компьютерных, когнитивных и веб-наук, промышленной и системной инженерии, а также председателем в Tetherless World Constellation, многопрофильном исследовательском учреждении в рамках RPI, которое фокусируется на изучении теорий, методов и приложений Всемирной паутины. Ее области экспертизы включают в себя междисциплинарную интеграцию данных, искусственный интеллект, в частности, в представлении знаний и рассуждениях, логике описания, семантической сети, объяснениях и доверии.

Образование

МакГиннесс закончила докторскую. Д. в области информатики в Университете Ратгерса в 1997 году с диссертацией под названием "Объяснение рассуждений в описательной логике". Она получила степень магистра в области информатики в Калифорнийском университете в Беркли (1981) и степень бакалавра наук в области информатики и бакалавра искусств (BA) в области математики в Университете Дьюка (1980).

Карьера

Карьера МакГиннесс началась в 1980 году в качестве члена технического персонала AT&T Bell Labs, где в течение восемнадцати лет она работала в области прикладных и фундаментальных исследований искусственного интеллекта, с ротацией бизнеса в домашних информационных системах, домашних коммуникационных системах и управляла группой новых технологий и приложений для персональных онлайн-сервисов AT&T. С 1998 по 2007 год МакГиннесс работал в качестве содиректора и старшего научного сотрудника, а затем в качестве исполняющего обязанности директора в Лаборатории систем знаний (KSL), Лаборатории искусственного интеллекта в Стэнфордском университете. В октябре 2007 года она присоединилась к преподавательскому составу в RPI и стала наделенным председателем созвездия с Джеймсом Хендлером, в рамках созвездия безвязного мира. Будучи в RPI, она стала директором-основателем Web Science Research Center и директором аналитики здравоохранения в Институте исследования и применения данных (IDEA). МакГиннес является генеральным директором и президентом своей собственной консалтинговой фирмы для клиентов, желающих планировать, разрабатывать, развертывать и поддерживать семантические веб-приложения и / или приложения ИИ. Она также является изобретателем по 5 патентам и выступала в качестве свидетеля-эксперта в ряде дел, многие из которых в области конфигурации.

Исследования

МакГиннесс работал в области представления знаний и рассуждений, а также их применения более 40 лет. Она возглавила многомиллионные исследования, спонсируемые правительством, многие из которых в многодисциплинарных областях, предоставляя долговременное программное обеспечение и результаты мирового класса, публикуемые по темам, включая, но не ограничиваясь, исследованиями в области здоровья, воздействия, рака, курения и перепрофилирования наркотиков. МакГиннес известна своей работой по логике описания, в частности, ее работой по системе представления знаний CLASSIC, компонентам объяснения для логики описания и ряду приложений логики описания, таких как конфигураторы PROSE и QUESTAR от AT&T и Lucent Laboratories. Она была неотъемлемой частью создания языка маркировки агентов DARPA (DAML) и агента KSL Wine. Она является соавтором рекомендации World Wide Web Consortium (W3C) для языка Ontology Web Language (OWL) и языка происхождения (PROV) и языка Proof Markup Language (PML) для представления происхождения знаний. Она начала объяснительную работу Стэнфорда, названную Inference Web, которая направлена на обеспечение инфраструктуры для улучшения доверия и понимания возможности ответов в распределенных средах, таких как веб. Благодаря ее участию в различных областях исследований, включая упомянутые выше, МакГиннес успешно ведет разработку и разработку многодисциплинарных платформ и приложений для информатики в области здравоохранения и окружающей среды. Известные недавние проекты включают: проект Health Empowerment by Analytics, Learning, and Semantics (HEALS), совместное усилие IBM RPI; проекты Human and Children's Health Exposure Analysis Resource (HHEAR) и (CHEAR), финансируемые NIH; финансируемая DARPA программа Machine Commonsense (MCS) и проект Multi modal Open World Grounded Learning and Inference (MOWGLI) и проект продовольственной безопасности; проект Human Aware Data Acquisition Infrastructure (HADatAc), проект Джефферсон, совместное сотрудничество IBM Research, RPI и Lake George Association, и проект MaterialsMine.

McGuinness has worked in knowledge representation and reasoning environments, and their applications, for over 40 years. She has led multimillion dollar, government sponsored research efforts, many in multi disciplinary areas, delivering long lived software and world class publishable results on topics including but not limited to health, exposure, cancer, smoking and drug repurposing research. McGuinness is known for her work on description logics, particularly her work on the CLASSIC knowledge representation system, explanation components for description logics, and a number of applications of description logics such as the PROSE and QUESTAR configurators from AT&T and Lucent Laboratories. She was integral in the creation of DARPA Agent Markup Language (DAML) and the KSL Wine Agent. She co authored the World Wide Web Consortium (W3C)'s recommendation for an Ontology Web Language (OWL) and provenance language (PROV) recommendations and the Proof Markup Language (PML) for representing knowledge provenance. She started Stanford's explanation effort, called Inference Web, that aims to provide infrastructure for improving trust and understand ability of answers in distributed environments, such as the web. Through her involvement in a variety of research areas, including those mentioned above, McGuiness is successfully leading the design and development of multi disciplinary health and environmental informatics platforms and applications. Notable recent projects include: the Health Empowerment by Analytics, Learning, and Semantics (HEALS) project, a joint IBM RPI effort; the Human and Children's Health Exposure Analysis Resource projects (HHEAR) and (CHEAR), funded by NIH; the DARPA funded Machine Commonsense (MCS) program and the Multi modal Open World Grounded Learning and Inference (MOWGLI) project and a Food Security project; the Human Aware Data Acquisition Infrastructure (HADatAc) project, the Jefferson project, a joint IBM Research, RPI and Lake George Association collaboration, and the MaterialsMine project.