जॉर्ज नोसेडल (जन्म 1952) एक अनुप्रयुक्त गणितज्ञ और कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जो नॉर्थवेस्टर्न विश्वविद्यालय में वाल्टर पी. मर्फी प्रोफेसर के रूप में कार्यरत हैं। उन्हें अरेखीय अनुकूलन में उनके योगदान के लिए पहचाना जाता है, विशेष रूप से एल-बीएफजीएस एल्गोरिदम और पाठ्यपुस्तक संख्यात्मक अनुकूलन के लिए, जो नियतात्मक और स्टोकेस्टिक दोनों सेटिंग्स में मौलिक बन गए हैं। उनके कार्य ने आधुनिक मशीन-लर्निंग और डीप-लर्निंग अनुप्रयोगों को सीधे प्रभावित किया है, जिसमें छवि और वाक् पहचान, अनुशंसा प्रणाली और खोज इंजन शामिल हैं।
नोसेडल का शोध सैद्धांतिक अनुकूलन और व्यावहारिक एल्गोरिदमिक डिज़ाइन के बीच सेतु का कार्य करता है, जो तंत्रिका-नेटवर्क मॉडल के प्रशिक्षण को रेखांकित करने वाली अनुकूलित समस्याओं को संबोधित करता है। अनुकूलन सॉफ्टवेयर के विकास में उनके योगदान को व्यापक रूप से उद्धृत किया जाता है और यह आधुनिक बड़े-भाषा-मॉडल प्लेटफार्मों द्वारा उपयोग की जाने वाली बड़े पैमाने की शिक्षण प्रणालियों की दक्षता के लिए आवश्यक हैं।
जीवनी
नोसेडल का जन्म और पालन-पोषण मेक्सिको में हुआ। उन्होंने 1974 में मेक्सिको के राष्ट्रीय विश्वविद्यालय से भौतिकी में बी.एससी. प्राप्त की, इसके बाद 1978 में राइस विश्वविद्यालय से गणितीय विज्ञान में पीएचडी की, जहाँ उनकी देखरेख रिचर्ड ए. टापिया ने की। 1978 से 1981 तक, नोसेडल ने मेक्सिको के राष्ट्रीय विश्वविद्यालय में सहायक प्रोफेसर के रूप में कार्य किया। फिर उन्होंने एनवाईयू में कौरंट इंस्टीट्यूट ऑफ मैथमैटिकल साइंसेज में दो साल (1981–1983) शोध सहायक के रूप में बिताए।
1983 में, नोसेडल नॉर्थवेस्टर्न विश्वविद्यालय के इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान विभाग में शामिल हुए, जहाँ वे 2012 तक रहे। इसके बाद वे औद्योगिक इंजीनियरिंग और प्रबंधन विज्ञान विभाग में चले गए, जहाँ उन्होंने 2013 से 2017 तक डेविड और करेन सैक्स प्रोफेसर और अध्यक्ष के रूप में कार्य किया। उन्होंने वाल्टर पी. मर्फी प्रोफेसरशिप संभाली है, जो कम्प्यूटेशनल विज्ञान में उनके निरंतर प्रभाव को दर्शाता है।
शोध योगदान
नोसेडल को सीमित-मेमोरी बीएफजीएस (एल-बीएफजीएस) पर उनके काम के लिए जाना जाता है, जो बड़े पैमाने पर अनुकूलन समस्याओं के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली अर्ध-न्यूटन विधि है। एल-बीएफजीएस कृत्रिम-बुद्धिमत्ता अनुसंधान में एक मानक उपकरण बन गया है, विशेष रूप से उन मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए जहाँ पूर्ण हेसियन गणना असंभव है। उनकी पाठ्यपुस्तक संख्यात्मक अनुकूलन, जो स्टीफन जे. राइट के साथ सह-लिखित है, क्षेत्र में एक मानक संदर्भ है।
उनका शोध नियतात्मक और स्टोकेस्टिक दोनों अनुकूलन में फैला हुआ है, जो डेटा-वृद्धि और ग्रेडिएंट-क्लिपिंग सेटिंग्स में चुनौतियों को संबोधित करता है जो आधुनिक शिक्षण प्रणालियों में आम हैं। उन्होंने रोबोटिक्स, यातायात प्रवाह और खेलों में अनुप्रयोगों के साथ संतुलन समस्याओं के साथ-साथ वित्त और पीडीई-बाधित समस्याओं में अनुकूलन का पता लगाया है। इन योगदानों ने एसजीडी-वेरिएंट और एडम-ऑप्टिमाइज़र विकास में उपयोग किए जाने वाले व्यावहारिक एल्गोरिदम को सूचित किया है, जो तंत्रिका-नेटवर्क प्रशिक्षण के संचालन को प्रभावित करता है।
2001 में, नोसेडल ने ज़िएना ऑप्टिमाइज़ेशन इंक. की सह-स्थापना की और केएनआईटीआरओ सॉफ्टवेयर पैकेज का सह-विकास किया, जो अरेखीय अनुकूलन के लिए एक अग्रणी उपकरण है। उन्होंने 2002 से 2012 तक ज़िएना में मुख्य वैज्ञानिक के रूप में कार्य किया, इससे पहले कंपनी को 2015 में आर्टेलिस द्वारा अधिग्रहित किया गया। केएनआईटीआरओ का उपयोग उद्योग और शिक्षा में जटिल अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए व्यापक रूप से किया जाता है।
पुरस्कार और सम्मान
नोसेडल को अपने पूरे करियर में कई पुरस्कार मिले हैं। 1998 में, वे बर्लिन में अंतर्राष्ट्रीय गणितज्ञ कांग्रेस में आमंत्रित वक्ता थे। उन्हें 2004 में आईएसआई अत्यधिक उद्धृत शोधकर्ता और 2010 में सियाम फेलो नामित किया गया। उन्होंने 2009 में चार्ल्स ब्रॉयडेन पुरस्कार और 2012 में जॉर्ज बी. डैंटज़िग पुरस्कार प्राप्त किया। 2017 में, नोसेडल को अनुकूलन सिद्धांत में उनके मौलिक योगदान के लिए आईएनएफओआरएमएस जॉन वॉन न्यूमैन सिद्धांत पुरस्कार से सम्मानित किया गया।
2020 में, उन्हें अनुकूलन एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर के सिद्धांत, डिजाइन और कार्यान्वयन में योगदान के लिए राष्ट्रीय इंजीनियरिंग अकादमी का सदस्य चुना गया। यह सम्मान संचालन अनुसंधान से लेकर जनरेटिव-एआई प्रौद्योगिकियों तक के क्षेत्रों पर उनके काम के व्यावहारिक प्रभाव को उजागर करता है।
विरासत और प्रभाव
नोसेडल के एल्गोरिदम व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले अनुकूलन पुस्तकालयों और वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर में एम्बेडेड हैं। एल-बीएफजीएस पर उनका काम, एक सीमित-मेमोरी अर्ध-न्यूटन विधि, वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और सांख्यिकी में बड़े पैमाने की समस्याओं के लिए एक मानक उपकरण बन गया है। ज़िएना ऑप्टिमाइज़ेशन इंक. के साथ सह-विकसित केएनआईटीआरओ सॉफ्टवेयर पैकेज, रोबोटिक्स, वित्त और पीडीई-बाधित अनुकूलन में अनुप्रयोगों सहित अरेखीय प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने के लिए उद्योगों में उपयोग किया जाता है।
2020 के दशक तक, उनके तरीके तंत्रिका-नेटवर्क मॉडल के प्रशिक्षण के लिए भी प्रासंगिक हैं, जहाँ दूसरे क्रम की जानकारी बुनियादी स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट दृष्टिकोणों पर अभिसरण में सुधार कर सकती है। हालांकि कई आधुनिक डीप-लर्निंग ढांचे एडम-ऑप्टिमाइज़र जैसे अनुकूली तरीकों पर निर्भर करते हैं, एल-बीएफजीएस विशिष्ट समस्या वर्गों के लिए महत्वपूर्ण बना हुआ है, जैसे कि सुचारू उद्देश्यों और छोटे बैच आकार वाले।
चयनित सम्मान
नोसेडल के सम्मानों में 1998 में बर्लिन में अंतर्राष्ट्रीय गणितज्ञ कांग्रेस में आमंत्रित वक्ता होना और 2004 में आईएसआई अत्यधिक उद्धृत शोधकर्ता नामित होना शामिल है। उन्होंने 2009 में चार्ल्स ब्रॉयडेन पुरस्कार और 2012 में जॉर्ज बी. डैंटज़िग पुरस्कार प्राप्त किया। वे 2010 में सियाम फेलो बने, 2017 में आईएनएफओआरएमएस जॉन वॉन न्यूमैन सिद्धांत पुरस्कार प्राप्त किया, और अनुकूलन एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर के सिद्धांत, डिजाइन और कार्यान्वयन में योगदान के लिए 2020 में राष्ट्रीय इंजीनियरिंग अकादमी के लिए चुने गए।
सॉफ्टवेयर और उद्योग प्रभाव
2001 में, नोसेडल ने ज़िएना ऑप्टिमाइज़ेशन इंक. की सह-स्थापना की, जहाँ उन्होंने 2002 से 2012 तक मुख्य वैज्ञानिक के रूप में कार्य किया। कंपनी ने केएनआईटीआरओ विकसित किया, जो इंजीनियरिंग और संचालन अनुसंधान में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला अरेखीय अनुकूलन सॉफ्टवेयर पैकेज है। ज़िएना को 2015 में आर्टेलिस द्वारा अधिग्रहित किया गया था, और केएनआईटीआरओ उस स्वामित्व के तहत बनाए रखा जा रहा है। इन प्रयासों ने शैक्षणिक शोध को अमेज़न-वेब-सेवाओं और अनुकूलन कार्यों के लिए अन्य क्लाउड प्लेटफार्मों में उपयोग किए जाने वाले व्यावहारिक उपकरणों से जोड़ा है।
चयनित प्रकाशन
नोसेडल के प्रकाशन रिकॉर्ड में सौ से अधिक पेपर और प्रभावशाली पाठ्यपुस्तक संख्यात्मक अनुकूलन (1999, दूसरा संस्करण 2006 स्टीफन जे. राइट के साथ) शामिल हैं। एल-बीएफजीएस और अर्ध-न्यूटन विधियों पर उनके पेपर दसियों हज़ार बार उद्धृत किए गए हैं, जिसने अनुकूलन के क्षेत्र को आकार दिया है। उन्होंने बड़े पैमाने पर एल्गोरिदम कार्यान्वयन, स्टोकेस्टिक अनुकूलन और सॉल्वरों के लिए सॉफ्टवेयर डिज़ाइन पर भी प्रकाशित किया है।
उन्होंने कई छात्रों और शोधकर्ताओं को मार्गदर्शन दिया है जिन्होंने औद्योगिक शोध प्रयोगशालाओं में योगदान दिया है, जिसमें गूगल-क्लाउड, अमेज़न-वेब-सेवाओं और ओपनएआई जैसे संगठन शामिल हैं, जो व्यापक कृत्रिम-बुद्धिमत्ता पारिस्थितिकी तंत्र का हिस्सा हैं।
विरासत और प्रभाव
नोसेडल द्वारा विकसित एल्गोरिदम कई अनुकूलन पुस्तकालयों में एम्बेडेड हैं जो मशीन-लर्निंग ढांचे में उपयोग किए जाते हैं। एल-बीएफजीएस विधि, विशेष रूप से, सीमित मेमोरी वाली समस्याओं के लिए एक विश्वसनीय विकल्प बनी हुई है, जो इसे मॉडल-प्रूनिंग और पाठ्यक्रम-लर्निंग जैसी सेटिंग्स में प्रासंगिक बनाती है जहाँ संसाधन दक्षता महत्वपूर्ण है। उनकी पाठ्यपुस्तक संचालन अनुसंधान और कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक छात्रों और चिकित्सकों के लिए एक मानक संदर्भ बनी हुई है।
राष्ट्रीय इंजीनियरिंग अकादमी के लिए नोसेडल का चुनाव सिद्धांत और सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन दोनों में उनके दोहरे योगदान को दर्शाता है। उनके काम ने टेस्ला-ऑटोपायलट से लेकर गूगल-डीपमाइंड शोध तक के अनुप्रयोगों में प्रगति को सक्षम किया है, जहाँ सुदृढीकरण-लर्निंग और अन्य उन्नत प्रतिमानों के लिए मजबूत अनुकूलन आवश्यक है। उनका चल रहा शोध बड़े-भाषा-मॉडल प्रशिक्षण में निहित स्टोकेस्टिक अनुकूलन चुनौतियों को संबोधित करना जारी रखता है।