अराकावा रयोता

अराकावा रयोटा एक जापानी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जिनका शोध गहन शिक्षण मॉडलों की कम्प्यूटेशनल दक्षता में सुधार पर केंद्रित है, विशेष रूप से संसाधन-सीमित उपकरणों पर तैनाती के लिए। उनका कार्य तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला डिजाइन, सिस्टम अनुकूलन और एज कंप्यूटिंग के प्रतिच्छेदन पर स्थित है, जिसमें योगदान ने शैक्षणिक साहित्य और औद्योगिक प्रथाओं दोनों को प्रभावित किया है।

रयोटा का शोध प्रक्षेपवक्र 2010 के दशक के मध्य में शुरू हुआ, जो अवशिष्ट नेटवर्क वास्तुकला जैसी सफलताओं के बाद गहन शिक्षण शोध के तेजी से विस्तार का काल था। अपने डॉक्टरेट अध्ययन के दौरान, उन्होंने कन्वोल्यूशनल नेटवर्कों की मेमोरी फुटप्रिंट और अनुमान समय को कम करने की तकनीकों पर काम किया, एक ऐसा क्षेत्र जिसने मोबाइल और एम्बेडेड AI अनुप्रयोगों के उदय के साथ तात्कालिकता प्राप्त की। उनके शुरुआती पेपर, जो मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलनों में प्रस्तुत किए गए, ने परत छंटाई और परिमाणीकरण के तरीकों का प्रस्ताव रखा जो कार्य सटीकता बनाए रखते हुए विलंबता को तेज करते थे।

एज तैनाती के लिए अनुकूलन

रयोटा के कार्य का एक प्रमुख पहलू सैद्धांतिक मॉडल प्रदर्शन और वास्तविक दुनिया की हार्डवेयर बाधाओं के बीच की खाई को संबोधित करता है। उन्होंने एल्गोरिदम विकसित किए हैं जो नेटवर्क गहराई, चौड़ाई और बिट-चौड़ाई को संयुक्त रूप से अनुकूलित करते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि प्रोसेसर के साथ सावधानीपूर्वक सह-डिज़ाइन महत्वपूर्ण गति प्राप्त कर सकता है। शोध की एक पंक्ति में, उन्होंने दिखाया कि मॉडल-प्रूनिंग और बैच-नॉर्मलाइज़ेशन को एक साथ लागू करने से एक मानक विज़न मॉडल को ImageNet बेंचमार्क पर शीर्ष-1 सटीकता में गिरावट के बिना सत्तर प्रतिशत से अधिक संपीड़ित किया जा सकता है। यह कार्य सैमसंग-इलेक्ट्रॉनिक्स और एप्पल जैसी कंपनियों के लिए व्यावहारिक प्रासंगिकता रखता है जो अपने उत्पादों में ऑन-डिवाइस AI को एकीकृत करती हैं।

मल्टी-हेड अटेंशन और स्ट्रीमिंग कार्य

रयोटा ने स्ट्रीमिंग अनुप्रयोगों के लिए मल्टी-हेड-अटेंशन तंत्र की समझ और कार्यान्वयन में भी योगदान दिया। बैच प्रोसेसिंग के विपरीत, स्ट्रीमिंग इनपुट के लिए कम विलंबता और कम मेमोरी के साथ अनुमान की आवश्यकता होती है, जो अटेंशन-आधारित वास्तुकलाओं के लिए चुनौतीपूर्ण है जो पूर्ण संदर्भ रखती हैं। उन्होंने एक विरल अटेंशन पैटर्न प्रस्तावित किया जो चुनिंदा रूप से हाल के टोकन पर ध्यान केंद्रित करता है, एक कुशल वृद्धिशील अद्यतन नियम के साथ संयुक्त। यह डिज़ाइन, 2021 के एक कार्यशाला पेपर में प्रकाशित, मानक आवर्तक दृष्टिकोणों की तुलना में तेज़ डिकोडिंग गति प्रदर्शित करता है, जिससे यह वास्तविक समय की वाक् पहचान और संवर्धित वास्तविकता इंटरफेस के लिए उपयुक्त हो जाता है।

शैक्षणिक और उद्योग संबद्धताएँ

रयोटा ने शैक्षणिक प्रयोगशालाओं और औद्योगिक शोध समूहों दोनों में शोध पदों पर कार्य किया है। वे 2020 में यूनिवर्सिटी-ऑफ-टोरंटो में एक विज़िटिंग स्कॉलर के रूप में संबद्ध थे, जहाँ उन्होंने बड़े भाषा मॉडल संपीड़न पर शोधकर्ताओं के साथ सहयोग किया। इस अवधि के दौरान, उन्होंने एक आभासी सहायक प्रणाली में तैनात मॉडल के लिए नॉलेज-डिस्टिलेशन और प्रूनिंग के बीच व्यापार-नापसंद पर एक अध्ययन का सह-लेखन किया। 2022 में, वे अमेज़न-वेब-सर्विसेज़ की अनुप्रयुक्त विज्ञान टीम में शामिल हुए, जहाँ उन्होंने एडब्ल्यूएस-ट्रेनियम एक्सेलेरेटर के लिए अनुमान अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित किया। उनके कार्य में चिप के विषम मेमोरी पदानुक्रम का बेहतर उपयोग करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क परतों को अनुकूलित करना शामिल था, एक आंतरिक श्वेत पत्र में रिपोर्ट करते हुए कि विधि ने छह बेंचमार्क मॉडलों में मेमोरी एक्सेस समय को औसतन 33 प्रतिशत कम कर दिया।

इससे पहले, उन्होंने फुजित्सु में KAIST सुपरकंप्यूटर पर एक भूमिका निभाई थी, जहाँ वे एक हज़ार नोड्स में गहन शिक्षण प्रशिक्षण कार्यभार को स्केल करने के लिए जिम्मेदार थे। उन्होंने ग्रेडिएंट संपीड़न और अतुल्यकालिक अद्यतन लागू किए, जिससे डेटा-समानांतर दृष्टिकोण की संचार ओवरहेड कम हुई।

समीक्षा और सामुदायिक सहभागिता

अपने स्वयं के प्रकाशनों के अलावा, रयोटा क्षेत्र के प्रमुख सम्मेलनों के लिए समीक्षक के रूप में कार्य करते हैं, जिनमें इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन और कॉन्फ्रेंस ऑन न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स (NeurIPS) शामिल हैं। उन्होंने बर्कले-एआई-रिसर्च और स्टैनफोर्ड-एआई-लैब में मॉडल दक्षता पर कार्यशालाओं का आयोजन किया, जिसमें ग्रॉक और सांबा-नोवा जैसे स्टार्टअप के प्रतिभागी शामिल थे। इन अंतःक्रियाओं ने AI के अगले चरण पर उनके विचारों को प्रभावित किया, जिसे उन्होंने 2023 में जर्नल ऑफ द जापानी-इंफॉर्मेशन-प्रोसेसिंग-सोसाइटी के एक साक्षात्कार में वर्णित किया: 'शोध का मार्ग एकल मॉडल की जमीनी सटीकता में सुधार से नेटवर्क के किनारे पर उपयोगी बुद्धिमत्ता प्रदान करने की ओर स्थानांतरित हो रहा है।'

चयनित प्रकाशन

• "एम्बेडेड उपकरणों के लिए अवशिष्ट नेटवर्क का परिमाणीकरण", IEEE ट्रांज़ैक्शन्स ऑन पैटर्न एनालिसिस, 2018
• "विज़न ट्रांसफॉर्मर के लिए संयुक्त प्रूनिंग और परिमाणीकरण" - माइक्रोसॉफ्ट और एनईसी के साथ कुशल गहन शिक्षण कार्यशाला में प्रस्तुत, 2021
• "स्ट्रीमिंग ASR के लिए वृद्धिशील मल्टी-हेड अटेंशन", INTERSPEECH सम्मेलन की कार्यवाही में प्रकाशित, 2021
• "मिश्रित-परिशुद्धता तंत्रिका नेटवर्क के लिए हार्डवेयर-जागरूक संपीड़न", कंप्यूटर विज़न सिक्योरिटी 2023 सम्मेलन में प्रस्तुत

वर्तमान कार्य

2024 की शुरुआत तक, रयोटा लेबले अमेज़न-वेब-सर्विसेज़ क्वांटम साइंसेज के भीतर एक शोध इकाई का नेतृत्व करना जारी रखते हैं, हालाँकि उन्होंने सार्वजनिक ज्ञान में कोई नया प्रीप्रिंट प्रकट नहीं किया है। वे एज AI पर सिलिकॉन वैली-आधारित मीटअप में भी लगातार वक्ता हैं, जहाँ वे तंत्रिका नेटवर्क अनुकूलन में शुरुआती-स्तर की अवधारणाएँ सिखाते हैं।