Введение

Васант Г. Хонавар — индийско-американский учёный в области компьютерных наук, исследователь и профессор, специализирующийся на искусственном интеллекте, машинном обучении, больших данных, науке о данных, причинно-следственном выводе, представлении знаний, биоинформатике и медицинской информатике.

Ранние годы и образование

Васант Хонавар родился в Пуне, Индия, в семье Бхавани Г. и Гаджанана Н. Хонавара. Он получил начальное образование в средней школе Видья Вардака Сангха и колледже М.Э.С. в Бангалоре, Индия. В 1982 году он окончил B. M. S. College of Engineering в Бангалоре, Индия, получив степень бакалавра в области электроники и коммуникационной инженерии (когда колледж был аффилирован с Бангалорским университетом), в 1984 году получил степень магистра в области электротехники и компьютерной инженерии в Университете Дрекселя, а в 1989 и 1990 годах – степени магистра и доктора наук в области компьютерных наук соответственно, в Университете Висконсина–Мэдисон, где он изучал искусственный интеллект и работал под руководством Леонарда Ура.

Карьера

Хонавар является преподавателем в Колледже информационных наук и технологий Пенсильванского государственного университета, где в настоящее время занимает именную кафедру Дороти Фур Хак и Дж. Ллойда Хак по биомедицинским наукам о данных и искусственному интеллекту, а ранее занимал именную кафедру Эдварда Фраймайера по информационным наукам и технологиям. Он преподает в аспирантских программах по компьютерным наукам, информатике, биоинформатике и геномике, нейробиологии, операционным исследованиям, общественному здравоохранению, а также в бакалаврской программе по науке о данных. Хонавар является директором исследовательской лаборатории искусственного интеллекта, ассоциированным директором Института вычислительных и научных данных и директором Центра фундамента искусственного интеллекта и научных приложений Пенсильванского государственного университета. Хонавар входит в руководящую группу Северо-Восточного центра инноваций в области больших данных. В 2014–2017 годах Хонавар был членом Совета консорциума вычислительного сообщества Ассоциации вычислительной техники, где возглавлял рабочую группу по конвергенции данных и вычислительной техники и входил в рабочую группу по искусственному интеллекту. Хонавар был первым удостоенным именной кафедры Судхи Мурти по нейрокомпьютингу и науке о данных в Индийском институте науки в Бангалоре, Индия. Хонавар был удостоен звания выдающегося члена Ассоциации вычислительной техники за "выдающийся научный вклад в вычислительную технику" и избран членом Американской ассоциации содействия науке за "выдающиеся исследовательские достижения и лидерство в области науки о данных". В качестве директора программы по интеграции информации и информатике в подразделении информационных и интеллектуальных систем управления компьютерных и информационных наук и инженерии Национального научного фонда США в 2010–2013 годах Хонавар руководил программой "Большие данные". Хонавар был профессором информатики в Университете штата Айова, где возглавлял основанную им в 1990 году исследовательскую лабораторию искусственного интеллекта и сыграл ключевую роль в создании межведомственной аспирантской программы по биоинформатике и вычислительной биологии (и занимал должность ее руководителя в 2003–2005 годах). Хонавар занимал должности приглашенного профессора в Университете Карнеги — Меллона, Университете Висконсина — Мэдисоне и в Индийском институте науки.

Исследования

Хонавар внес значительный вклад в исследования в области искусственного интеллекта, машинного обучения, причинно-следственного вывода, представления знаний, нейронных сетей, семантической паутины, аналитики больших данных, биоинформатики и вычислительной биологии. Он был председателем программы 36-й конференции Ассоциации содействия развитию искусственного интеллекта (AAAI) по искусственному интеллекту. Он опубликовал более 300 научных статей, включая множество высокоцитируемых работ, а также несколько книг по этим темам. Его последние исследования сосредоточены на федеративных алгоритмах машинного обучения для построения прогностических моделей на основе распределенных данных и связанных открытых данных, обучении прогностических моделей на высокоразмерных лонгитюдных данных, оценке причинно-следственных связей на основе сложных данных, логических рассуждениях с использованием федеративных баз знаний, выявлении алгоритмических предубеждений, анализе больших данных, анализе и прогнозировании взаимодействий белок-белок, белок-РНК и белок-ДНК, анализе социальных сетей, медицинской информатике, обеспечении конфиденциальности при обработке запросов, представлении и рассуждении о предпочтениях, а также причинно-следственном выводе и мета-анализе. Хонавар активно поддерживает развитие национального и международного научного сотрудничества в области искусственного интеллекта, наук о данных и их применений для решения национальных, международных и общественных задач, направленных на ускорение научных открытий, улучшение здравоохранения и преобразование сельского хозяйства посредством партнерств, объединяющих академические круги, некоммерческие организации и промышленность. Он также активно участвует в разработке научно-политических обоснований для крупных национальных исследовательских инициатив, таких как использование ИИ для ускорения науки и ИИ для борьбы с эпидемией болезней, связанных с отчаянием.