Alexander Mathis - Alexander Mathis

Alexander Mathis
Alma mater
Známý jakoDeepLabCut (software pro hluboké učení odhadující zvířecí pózy)
Manžel (y)Mackenzie Weygandt Mathis
Ocenění
  • DFG postdoktorandské společenství
  • Přátelství Marie-Curie
Vědecká kariéra
PoleNeurovědy
InstituceÉcole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)
webová stránkahttps://www.mathislab.org/

Alexander Mathis (narozen v Bregenz, Rakousko ) je rakouský matematik, výpočetní neurolog a vývojář softwaru. V současné době je odborným asistentem na École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) ve Švýcarsku. Jeho výzkumný zájem se zaměřuje na výzkum na křižovatce výpočetní neurověda a strojové učení.

Vzdělávání

Mathis studoval matematiku, logika a teorie vědy na Ludwig Maximilians University v Mnichově, Německo.[1] Jeho zájem o výpočetní techniku ​​a kryptografie vedl ho k dosažení doktorátu v výpočetní neurověda na Graduate School for Systemic Neuroscience pod vedením prof. Andrease Herze na katedře neurobiologie na Ludwig Maximilians University v Mnichově.[2] Během své doktorské práce studoval přístupy optimálního kódování k odhalení vlastností buňky mřížky[3] a jak lze na základě věrohodných biofyzikálních modelů implementovat odečet distribuované populační aktivity.[4] Předpovědi této teorie potvrdila u potkanů ​​laboratoř Moser[5] a umělé systémy optimalizované pro navigaci DeepMind.[6]

Strávil výměnný rok v Autonomní univerzita v Barceloně ve Španělsku.[1]

Kariéra a výzkum

Po ukončení doktorského studia odešel Mathis v roce 2013 jako postdoktorand do mentorské lodi prof. Venkatesha N. Murthyho na Katedře molekulární a buněčné biologie na Harvardská Univerzita.[7][8] V roce 2015 se navíc připojil k výzkumné skupině prof. Matthiase Bethgeho v Bernsteinově centru pro výpočetní neurovědu v Tübingen a University of Tübingen v Německu.[9] Jeho postdoktorské výzkumné pozice byly financovány postgraduálním stipendiem DFG[10] a a Přátelství Marie-Curie.[11]

Mathis provedl výzkum zaměřený na pachy navigace, sociální chování, motorické učení a problém s koktejlovou párty.[12] Zaměstnal hluboké učení metody a experimentálně testovatelné výpočetní modely studovat chování zvířat a neurální data. Vyvinul nástroje jako např DeepLabCut[13] a DeepDraw[14] přesně měřit chování zvířat a lidí.[15] Se svým manželem je jedním z iniciátorů a vývojářů open-source výzkumného nástroje DeepLabCut Mackenzie Weygandt Mathis který odhaduje polohy zvířat pomocí počítačového vidění a strojového učení.[16] Mathis také vytvořil modely a teorie adaptivního chování, zejména o ovládání motoru a senzomotorické transformace.[17] Během tohoto výzkumného období se objevilo několik publikací, včetně vysoce citovaného příspěvku Mathis et al., „DeepLabCut: Markerless Pose Assessment of user-defined body parts with deep learning“. publikováno v roce 2018 v Přírodní neurovědy.[18]

V srpnu 2020 přešel jako odborný asistent do École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) v Švýcarsko kde založil vlastní výzkumnou laboratoř „Mathis Group“, která se věnovala výzkumu na křižovatce výpočetní neurověda a strojové učení. Skupina Mathis se zavázala zdokonalovat nástroje strojového učení pro analýzu chování zvířat a jejich vývoj modely neuronových sítí z senzomotorická reprezentace.[19]

Jeho výzkum byl uveden v Atlantik,[20] Příroda,[21] a Časopis Quanta,[22].

Ocenění a granty

Iniciativa Chan Zuckerberg (CZI) udělil financování Mathisova open source projektu DeepLabCut.[23] Mathis dále získal postdoktorandské stipendium od Deutsche Forschungsgemeinschaft[10] a a Akce Marie Skłodowska-Curie společenství u Evropská unie[11]

Publikace

Alexander Mathis publikace indexované podle Google Scholar

Osobní život

Mathis je ženatý s neurologem Dr. Mackenzie Weygandt Mathis, který je také odborným asistentem na École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL).[24]

Reference

  1. ^ A b „Alexander Mathis | Campus Biotech“. www.campusbiotech.ch. Citováno 2020-06-12.
  2. ^ „Absolventi / bývalí členové laboratoře Andrease Herze“. Citováno 2020-06-12.
  3. ^ Mathis, Alexander; Herz, Andreas V. M .; Stemmler, Martin (2012). „Optimální populační kódy pro vesmír: buňky mřížky překonávají buňky místo“ (PDF). Neurální výpočet. 24 (9): 2280–2317. doi:10.1162 / NECO_a_00319. PMID  22594833. S2CID  15755674.
  4. ^ Stemmler, Martin; Mathis, Alexander; Herz, Andreas V. M. (01.12.2015). „Připojení více prostorových měřítek k dekódování populační aktivity buněk mřížky“. Vědecké zálohy. 1 (11): e1500816. doi:10.1126 / science.1500816. ISSN  2375-2548.
  5. ^ Stensola, Hanne; Stensola, Tor; Solstad, Trygve; Frland, Kristian; Moser, May-Britt; Moser, Edvard I. (2012-12-05). „Mapa entorhinální mřížky je diskretizovaná“. Příroda. 492 (7427): 72–78. doi:10.1038 / příroda11649. ISSN  1476-4687.
  6. ^ „Navigace s mřížkovými reprezentacemi v umělých agentech“. Deepmind. Citováno 2020-08-31.
  7. ^ VN, Zeitungsimport. „Unterrichten und forschen an der Elite-Uni Harvard“. Vorarlberger Nachrichten | VN.at (v němčině). Citováno 2020-06-12.
  8. ^ "Lidé". MurthyLab @Harvard. 2016-06-11. Citováno 2020-06-12.
  9. ^ „BETHGE LAB · Lidé“. bethgelab.org. Citováno 2020-06-12.
  10. ^ A b „DFG - GEPRIS - Dr. Alexander Mathis“. gepris.dfg.de. Citováno 2020-06-12.
  11. ^ A b „BETHGE LAB · Financování“. bethgelab.org. Citováno 2020-06-12.
  12. ^ Mathis, Alexander; Rokni, Dan; Kapoor, Vikrant; Bethge, Matthias; Murthy, Venkatesh N. (01.09.2016). „Čtení čichových receptorů: Dopředné obvody detekují pachy ve směsích bez demixování“. Neuron. 91 (5): 1110–1123. doi:10.1016 / j.neuron.2016.08.007. PMC  5035545. PMID  27593177.
  13. ^ „DeepLabCut“. laboratoř adaptivního řízení motoru. Citováno 2020-06-13.
  14. ^ Sandbrink, Kai J .; Mamidanna, Pranav; Michaelis, Claudio; Mathis, Mackenzie Weygandt; Bethge, Matthias; Mathis, Alexander (08.05.2020). "Hierarchické modely hlubokých neuronových sítí proprioceptivní dráhy založené na úkolech". doi:10.1101/2020.05.06.081372. S2CID  218582542. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  15. ^ Mathis, Mackenzie Weygandt; Mathis, Alexander (29. 11. 2019). "Nástroje pro hluboké učení pro měření chování zvířat v neurovědě". Aktuální názor v neurobiologii. 60: 1–11. arXiv:1909.13868. doi:10.1016 / j.conb.2019.10.008. PMID  31791006. S2CID  203593843.
  16. ^ "AlexEMG - přehled". GitHub. Citováno 2020-06-12.
  17. ^ Herz, Andreas VM; Mathis, Alexander; Stemmler, Martin (06.09.2017). "Periodické populační kódy: Od jedné kruhové proměnné po vyšší dimenze, více vnořených měřítek a koncepční mezery". Aktuální názor v neurobiologii. 46: 99–108. doi:10.1016 / j.conb.2017.07.005. PMID  28888183. S2CID  22556840.
  18. ^ Mathis, Alexander; Mamidanna, Pranav; Cury, Kevin M .; Abe, Tajga; Murthy, Venkatesh N .; Mathis, Mackenzie Weygandt; Bethge, Matthias (2018-08-20). „DeepLabCut: odhad pozice bez značek u uživatelem definovaných částí těla s hlubokým učením“. Přírodní neurovědy. 21 (9): 1281–1289. doi:10.1038 / s41593-018-0209-r. ISSN  1097-6256. PMID  30127430. S2CID  4748395.
  19. ^ „Mathis Group“. Mathis Group. Citováno 2020-06-12.
  20. ^ Young, Ed. „Nástroj AI měnící hru pro sledování pohybů zvířat“. Atlantik. Citováno 2020-10-10.
  21. ^ Kwok, Roberta (2019-09-30). „Hluboké učení podporuje revoluci ve sledování pohybu“. Příroda. 574 (7776): 137–138. Bibcode:2019 Natur.574..137K. doi:10.1038 / d41586-019-02942-5. PMID  31570871. S2CID  203592858.
  22. ^ Cepelewicz, Jordana. „Vědci za účelem dekódování mozku automatizují studium chování“. Časopis Quanta. Citováno 2020-10-10.
  23. ^ „Výzkumníci oceněni za open-source softwarové projekty“. Harvardský věstník. 2019-11-18. Citováno 2020-08-31.
  24. ^ „Nominace profesorů EPFL“. Citováno 2020-06-12.