जेनिफर टूर चेज़ एक गणितज्ञ और कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जिनका शोध सांख्यिकीय भौतिकी, ग्राफ सिद्धांत और मशीन लर्निंग की सैद्धांतिक नींव तक फैला हुआ है। 2025 तक, वह कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में बर्कले स्कूल ऑफ इंफॉर्मेशन की डीन के रूप में कार्यरत हैं, जहाँ वह इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान तथा सांख्यिकी विभागों में भी नियुक्त हैं। उनका करियर शिक्षा और उद्योग के बीच सेतु रहा है, जिसमें माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में एक लंबा कार्यकाल शामिल है, जहाँ उन्होंने थ्योरी ग्रुप और बाद में माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च न्यू इंग्लैंड और न्यूयॉर्क सिटी प्रयोगशालाओं की सह-स्थापना और नेतृत्व किया।
चेज़ ने वेस्लेयन विश्वविद्यालय से गणित और भौतिकी में स्नातक की डिग्री और प्रिंसटन विश्वविद्यालय से गणितीय भौतिकी में पीएच.डी. प्राप्त की। उनका प्रारंभिक शोध चरण संक्रमण और यादृच्छिक ग्राफ़ पर केंद्रित था, जिसने सांख्यिकीय यांत्रिकी में घटनाओं की कठोर समझ में योगदान दिया। इस कार्य ने कंप्यूटर विज्ञान में बाद के योगदानों के लिए नींव रखी, विशेष रूप से एल्गोरिदम के विश्लेषण और जटिल नेटवर्क के व्यवहार में।
अकादमिक और अनुसंधान करियर
माइक्रोसॉफ्ट में शामिल होने से पहले, चेज़ कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, लॉस एंजिल्स में गणित की प्रोफेसर थीं, और इससे पहले मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी और वाशिंगटन विश्वविद्यालय में पदों पर रहीं। 1980 और 1990 के दशक में उनके अकादमिक कार्य में यादृच्छिक सतहों की ज्यामिति और स्पिन ग्लास की गतिशीलता पर प्रभावशाली पेपर शामिल थे, जो अक्सर उनके पति, क्रिश्चियन बोर्ग्स के साथ सहयोग में होते थे। यादृच्छिक क्लस्टर मॉडल के लिए "मुक्त सीमा" समस्या पर उनके संयुक्त शोध ने पर्कोलेशन सिद्धांत और चरण संक्रमण के बीच संबंधों को स्पष्ट करने में मदद की।
माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में नेतृत्व
चेज़ 1997 में एक वरिष्ठ शोधकर्ता के रूप में माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में शामिल हुईं और जल्दी ही एक प्रतिष्ठित वैज्ञानिक बन गईं। 2008 में, उन्होंने कैम्ब्रिज, मैसाचुसेट्स में माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च न्यू इंग्लैंड प्रयोगशाला की सह-स्थापना की, और इसकी प्रबंध निदेशक के रूप में कार्य किया। दो साल बाद, उन्होंने कम्प्यूटेशनल सामाजिक विज्ञान और डेटा विज्ञान पर केंद्रित माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च न्यूयॉर्क सिटी प्रयोगशाला स्थापित करने में मदद की। उनके नेतृत्व में, ये प्रयोगशालाएँ कंप्यूटर विज्ञान को अर्थशास्त्र, समाजशास्त्र और जीव विज्ञान के साथ जोड़ने वाले अंतःविषय कार्य के लिए जानी गईं। उन्होंने बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण और एल्गोरिथम गेम थ्योरी पर परियोजनाओं सहित माइक्रोसॉफ्ट की प्रारंभिक मशीन लर्निंग पहलों में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाई।
मशीन लर्निंग और एआई में योगदान
चेज़ का बाद का शोध कृत्रिम बुद्धिमत्ता और गहन शिक्षण की सैद्धांतिक नींव की ओर स्थानांतरित हो गया। उन्होंने तंत्रिका नेटवर्क के सामान्यीकरण गुणों, हानि परिदृश्यों की ज्यामिति और बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए कुशल एल्गोरिदम के डिजाइन पर प्रकाशित किया है। नफ्ताली तिश्बी और बिल पोल के साथ विकसित "सूचना अड़चन" विधि पर उनके काम ने यह समझने के लिए एक रूपरेखा प्रदान की कि तंत्रिका नेटवर्क प्रासंगिक जानकारी को संरक्षित करते हुए इनपुट डेटा को कैसे संपीड़ित करते हैं। अनुसंधान की यह पंक्ति आधुनिक बड़े भाषा मॉडल में व्याख्यात्मकता और मजबूती पर बाद के अध्ययनों को प्रभावित करती रही है।
बर्कले स्कूल ऑफ इंफॉर्मेशन
2023 में, चेज़ को एनाली सैक्सेनियन के बाद बर्कले स्कूल ऑफ इंफॉर्मेशन का डीन नियुक्त किया गया। इस भूमिका में, उन्होंने जनरेटिव एआई प्रणालियों के विकास में तकनीकी कठोरता को नीति और नैतिक विचारों के साथ एकीकृत करने के महत्व पर जोर दिया है। उन्होंने अंतःविषय पाठ्यक्रम की वकालत की है जो छात्रों को गलत सूचना, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और डेटा गोपनीयता जैसी सामाजिक चुनौतियों का समाधान करने के लिए प्रशिक्षित करता है। उनके नेतृत्व में, स्कूल ने उद्योग और सरकार के साथ साझेदारी का विस्तार किया है, जिसमें जिम्मेदार एआई अनुसंधान पर गूगल क्लाउड और अमेज़न वेब सर्विसेज के साथ सहयोग शामिल है।
सम्मान और मान्यता
चेज़ अमेरिकन एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ साइंस, इंस्टीट्यूट ऑफ मैथमैटिकल स्टैटिस्टिक्स और एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी की फेलो हैं। उन्हें लेडी डेविस फेलोशिप और हम्बोल्ट रिसर्च अवार्ड प्राप्त हुआ है। 2019 में, वह डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग के सिद्धांत और व्यवहार में योगदान के लिए नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग के लिए चुनी गईं। उन्होंने ओपनएआई और गूगल डीपमाइंड के लिए सलाहकार बोर्डों में भी कार्य किया है, जो सैद्धांतिक अनुसंधान और लागू एआई विकास के बीच एक पुल के रूप में उनकी स्थिति को दर्शाता है।
चयनित प्रकाशन और प्रभाव
उनके सबसे अधिक उद्धृत कार्यों में यादृच्छिक ग्राफ़ मॉडल में चरण संक्रमण, इंटरनेट की ग्राफ़ संरचना की स्थिरता और जटिल नेटवर्क में आसन्न मैट्रिक्स के वर्णक्रमीय गुणों पर पेपर शामिल हैं। उनका 2015 का पेपर "द इंफॉर्मेशन बॉटलनेक मेथड फॉर डीप लर्निंग" हजारों बार उद्धृत किया गया है और इसे प्रतिनिधित्व सीखने के अध्ययन में एक मौलिक योगदान माना जाता है। उन्होंने मशीन लर्निंग प्रणालियों को स्केल करने की चुनौतियों पर भी व्यापक रूप से लिखा है, जिसमें ऊर्जा दक्षता के मुद्दे और नए हार्डवेयर आर्किटेक्चर की आवश्यकता शामिल है, जो टिकाऊ एआई पर बहस के केंद्र में बने हुए विषय हैं।
चेज़ सक्रिय रूप से प्रकाशित करना और प्रारंभिक करियर के शोधकर्ताओं को मार्गदर्शन देना जारी रखती हैं। उनका करियर गणित, कंप्यूटर विज्ञान और सार्वजनिक नीति के उत्पादक प्रतिच्छेदन का उदाहरण है, और बर्कले में उनका नेतृत्व सूचना पेशेवरों की अगली पीढ़ी को आकार दे रहा है।
इन्फोबॉक्स
- जन्म: 1956 (सटीक तिथि सार्वजनिक रूप से पुष्टि नहीं की गई है)
- राष्ट्रीयता: अमेरिकी
- प्रसिद्धि का कारण: सूचना अड़चन विधि, यादृच्छिक ग्राफ़ में चरण संक्रमण, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में नेतृत्व
- संबद्धता: कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले; माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च (पूर्व)
- पुरस्कार: एएएएस, आईएमएस और एसीएम के फेलो; नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग के सदस्य; हम्बोल्ट रिसर्च अवार्ड