Animashree (Anima) Anandkumar est professeure Bren d'informatique au California Institute of Technology (Caltech) et directrice principale de la recherche en apprentissage automatique chez NVIDIA. Elle est également cofondatrice d'Accelerated Understanding, une entreprise axée sur l'éducation et la recherche en IA. Ses recherches couvrent les méthodes d'algèbre tensorielle, l'apprentissage profond et l'optimisation non convexe, avec des applications dans des domaines scientifiques tels que la prévision météorologique, la découverte de médicaments et la conception d'ingénierie.
Anandkumar a apporté des contributions influentes à l'apprentissage automatique, notamment grâce au développement de techniques de décomposition tensorielle pour les modèles à variables latentes et à l'invention des opérateurs neuronaux, qui étendent l'apprentissage profond pour modéliser des processus multi-échelles dans les simulations scientifiques. Elle a également travaillé sur des agents IA généralistes utilisant des modèles de langage et a été une défenseure vocale de la diversité et de l'inclusion dans la technologie.
Vie et éducation
Anandkumar est née à Mysore, en Inde, dans une famille d'ingénieurs et de mathématiciens. Ses parents étaient tous deux ingénieurs, et son grand-père était mathématicien. Son arrière-arrière-grand-père était le spécialiste du sanskrit R. Shamasastry, connu pour avoir découvert l'Arthashastra. Elle a commencé à étudier le Bharatanatyam, une forme de danse classique indienne, à un jeune âge et l'a pratiqué pendant de nombreuses années.
Elle a poursuivi un diplôme de premier cycle en génie électrique à l'Indian Institute of Technology Madras, obtenant son diplôme en 2004. Elle a ensuite déménagé aux États-Unis pour des études supérieures à l'Université Cornell, où elle a obtenu un doctorat en 2009 sous la supervision de Lang Tong. Sa thèse de doctorat portait sur des algorithmes évolutifs pour l'inférence statistique distribuée. Pendant son doctorat, elle a été boursière IBM de 2008 à 2009 et a travaillé sur des transactions de niveau de service de bout en bout dans le groupe de réseautage chez IBM.
Après avoir terminé son doctorat, Anandkumar a été chercheuse postdoctorale au Massachusetts Institute of Technology jusqu'en 2010, travaillant dans le groupe des systèmes stochastiques avec Alan Willsky.
Carrière académique et méthodes tensorielles
En 2010, Anandkumar a rejoint l'Université de Californie à Irvine en tant que professeure adjointe. À cette époque, l'industrie technologique était au début de la révolution du big data, et elle a commencé à travailler sur les décompositions tensorielles des modèles à variables latentes. Son travail dans ce domaine a fourni de nouvelles garanties théoriques pour l'apprentissage de modèles probabilistes à partir de données, ce qui est devenu une pierre angulaire de sa recherche.
En 2012, elle a été scientifique invitée chez Microsoft Research en Nouvelle-Angleterre. En 2013, elle a reçu un prix CAREER de la National Science Foundation pour étudier le big data et les réseaux sociaux. Elle a été promue professeure associée avec titularisation à UC Irvine en 2016. Ses recherches pendant cette période se sont concentrées sur l'apprentissage automatique à grande échelle et les statistiques de haute dimension.
Rôles dans l'industrie : Amazon Web Services et NVIDIA
De 2016 à 2018, Anandkumar a servi en tant que scientifique principale chez Amazon Web Services (AWS). Chez AWS, elle a travaillé sur le cadre d'apprentissage profond Apache MXNet, introduisant de nouvelles fonctionnalités et développant des algorithmes de traitement multimodal. Elle a participé au lancement d'Amazon SageMaker, une plateforme qui permet aux développeurs de créer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique. Elle a également contribué à Amazon Rekognition, Amazon Lex et Amazon Polly, qui sont des services d'IA pour la reconnaissance d'images, les interfaces conversationnelles et la synthèse vocale, respectivement.
En 2018, Anandkumar a rejoint NVIDIA en tant que directrice de la recherche en apprentissage automatique, où elle a ouvert un nouveau laboratoire central en intelligence artificielle et apprentissage automatique à Santa Clara. Elle est également devenue professeure Bren d'informatique et de sciences mathématiques à Caltech la même année, un rôle qu'elle continue d'occuper. Chez NVIDIA, elle a dirigé des recherches sur l'IA pour la science, y compris les opérateurs neuronaux et les modèles de base pour les applications scientifiques.
Opérateurs neuronaux et IA pour la science
Anandkumar a été une pionnière dans le développement d'algorithmes d'IA pour la découverte scientifique. Elle a inventé les opérateurs neuronaux, qui étendent l'apprentissage profond pour modéliser des processus multi-échelles dans des domaines scientifiques. Contrairement aux réseaux neuronaux traditionnels qui opèrent sur des grilles discrètes, les opérateurs neuronaux apprennent des correspondances entre espaces de fonctions, les rendant des ordres de grandeur plus rapides que les simulations traditionnelles. Ce travail a été appliqué à la prévision météorologique, à la découverte de médicaments et à la conception d'ingénierie.
En 2021, les opérateurs neuronaux ont été mis en avant dans Quanta Magazine comme une réalisation marquante en mathématiques et en informatique. Anandkumar a également développé des modèles météorologiques haute résolution basés sur l'IA et une méthode assistée par IA pour concevoir des cathéters médicaux anti-infection. En 2022, son travail sur les modèles de base à l'échelle du génome, qui présentent un comportement émergent dans la prédiction des dynamiques évolutives et de la fonction des protéines, a remporté le prix spécial Gordon Bell de l'ACM pour la recherche sur le COVID-19 basée sur le calcul haute performance.
Agents IA généralistes et modèles de langage
Anandkumar a également contribué aux premiers travaux sur les agents IA généralistes utilisant des modèles de langage. Ses recherches ont démontré comment l'apprentissage interactif en contexte dans les modèles de langage peut être utilisé pour construire des actions sous forme de code de programme afin de résoudre des tâches complexes et ouvertes dans des environnements tels que Minecraft et l'apprentissage par renforcement robotique. Cette ligne de recherche explore comment les modèles de base peuvent simuler un cycle de vie d'apprentissage et s'adapter à de nouvelles tâches de manière interactive.
Plaidoyer et engagement public
Anandkumar a été une militante active pour l'égalité des sexes et contre le harcèlement sexuel dans la technologie et le milieu académique. Elle a lancé une pétition à Timothy A. Gonsalves, alors directeur de l'IIT Madras, pour mettre fin à la ségrégation des sexes dans le processus d'admission et pour mettre en place des systèmes à l'échelle du campus pour surveiller le harcèlement sexuel, améliorer la sécurité et augmenter l'engagement des anciens élèves. Elle a parlé ouvertement de ses propres expériences de harcèlement sexuel et a appelé Intel à cesser d'utiliser des acrobates féminines lors des fêtes de conférences.
Elle a également été l'une des militantes qui ont réussi à faire renommer la conférence sur les systèmes de traitement de l'information neuronale de 'NIPS' à NeurIPS. En 2018, elle a reçu un prix Good Tech du New York Times pour son plaidoyer et ses recherches.
Prix et distinctions
Anandkumar a reçu de nombreux prix et distinctions tout au long de sa carrière. En 2026, elle a été nommée innovatrice IA Time100. En 2025, elle a reçu le prix d'impact Time100 pour l'utilisation de l'IA afin d'accélérer la découverte scientifique et le prix IEEE Kiyo Tomiyasu pour ses contributions à l'IA, y compris les méthodes tensorielles et les opérateurs neuronaux. En 2024, elle a remporté le prix Blavatnik pour les jeunes scientifiques et a été nommée conférencière TED. Elle a également reçu le prix de l'ancien élève distingué de l'IIT Madras en 2024.
En 2023, elle a reçu une bourse Guggenheim en informatique, est devenue boursière principale Schmidt Sciences AI 2050 et a été élue membre de l'AAAI. En 2022, elle a été nommée membre de l'ACM pour ses contributions aux méthodes tensorielles et aux opérateurs neuronaux. Son article sur les opérateurs neuronaux a également remporté un prix du meilleur article lors d'une conférence majeure en 2022.
Héritage et impact
Le travail d'Anandkumar a eu un impact significatif à la fois sur la théorie de l'apprentissage automatique et ses applications en science et en ingénierie. Ses méthodes tensorielles ont fourni une base rigoureuse pour l'apprentissage des modèles à variables latentes, tandis que ses opérateurs neuronaux ont ouvert de nouvelles voies pour l'utilisation de l'IA dans la simulation scientifique. Grâce à ses rôles à Caltech et chez NVIDIA, elle continue de façonner l'avenir de la recherche en IA, en particulier dans le domaine émergent de l'IA pour la science. Son plaidoyer pour la diversité et les pratiques éthiques en IA a également fait d'elle une voix éminente dans la communauté technologique au sens large.