काइमिंग हे (चीनी: 何恺明; पिनयिन: Hé Kǎimíng) एक चीनी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं जो कंप्यूटर विज़न और डीप लर्निंग में विशेषज्ञता रखते हैं। वे अवशिष्ट तंत्रिका नेटवर्क (ResNet) वास्तुकला के रचनाकारों में से एक के रूप में सबसे अधिक जाने जाते हैं, जिसने गहरे तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण में क्रांति ला दी। वे मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में एसोसिएट प्रोफेसर हैं और गूगल डीपमाइंड में विशिष्ट वैज्ञानिक के रूप में अंशकालिक कार्य करते हैं।
उनके शोध ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र, विशेष रूप से छवि पहचान और वस्तु पहचान में गहरा प्रभाव डाला है। उन्होंने शीर्ष सम्मेलनों में कई सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार प्राप्त किए हैं और मौलिक एआई मॉडल में उनके योगदान के लिए पहचाने जाते हैं।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
उन्होंने ग्वांगडोंग, चीन के ग्वांगझोउ में ग्वांगझोउ झिक्सिन हाई स्कूल में पढ़ाई की। 2003 में, उन्होंने ग्वांगडोंग प्रांतीय स्नातक प्रवेश परीक्षा में उच्चतम कुल अंक प्राप्त किए। फिर उन्होंने सिंघुआ विश्वविद्यालय में अध्ययन किया, 2007 में विज्ञान स्नातक की डिग्री अर्जित की। 2007 से 2011 तक, उन्होंने हांगकांग के चीनी विश्वविद्यालय में सूचना इंजीनियरिंग में डॉक्टरेट अध्ययन किया, इसके मल्टीमीडिया प्रयोगशाला में काम किया। उन्होंने 2011 में पीएचडी प्राप्त की, जिसका शोध प्रबंध सिंगल इमेज हेज़ रिमूवल यूज़िंग डार्क चैनल प्रायर था, जिसका पर्यवेक्षण तांग ज़ियाओओ ने किया।
करियर और अनुसंधान
उन्होंने 2011 से 2016 तक माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च एशिया में काम किया, जहाँ उन्होंने कंप्यूटर विज़न में प्रारंभिक प्रगति में योगदान दिया। 2016 में, वे फेसबुक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च (FAIR) में शामिल हुए, जो अब मेटा का हिस्सा है, और 2024 तक वहीं रहे। FAIR में अपने कार्यकाल के दौरान, उन्होंने कई प्रभावशाली पेपरों का सह-लेखन किया, जिसमें 2016 का पेपर डीप रेसिडुअल लर्निंग फॉर इमेज रिकग्निशन शामिल है, जिसने ResNet वास्तुकला पेश की। गूगल स्कॉलर की 2020 और 2021 की रिपोर्टों के अनुसार, यह पेपर पांच साल की अवधि में सबसे अधिक उद्धृत शोध पेपर बन गया। 2024 में, वे मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान विभाग में एसोसिएट प्रोफेसर बन गए।
ResNet पर उनके काम ने स्किप कनेक्शन पेश करके गहरे तंत्रिका नेटवर्क में गिरावट की समस्या को संबोधित किया, जिससे सैकड़ों या हजारों परतों वाले नेटवर्क का प्रशिक्षण संभव हुआ। यह नवाचार कई आधुनिक एआई प्रणालियों का आधार है, जिनमें Machine learning और Artificial intelligence में उपयोग होने वाले शामिल हैं। उन्होंने मास्क R-CNN के विकास में भी योगदान दिया, जो इंस्टेंस सेगमेंटेशन के लिए एक ढांचा है, जो Neural network दृष्टिकोणों को पिक्सेल-स्तरीय वस्तु पहचान तक विस्तारित करता है।
पुरस्कार और मान्यताएँ
उन्होंने कई प्रतिष्ठित पुरस्कार प्राप्त किए हैं। उन्होंने 2017 में इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन कंप्यूटर विज़न (ICCV) में सर्वश्रेष्ठ पेपर के लिए मार पुरस्कार जीता। उन्होंने 2009 और 2016 में कंप्यूटर विज़न एंड पैटर्न रिकग्निशन (CVPR) सम्मेलन में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार भी जीता। 2023 में, उन्हें तीन सहयोगियों के साथ, गहरे अवशिष्ट शिक्षण की शुरुआत के माध्यम से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में मौलिक योगदान के लिए फ्यूचर साइंस पुरस्कार से सम्मानित किया गया। उनका काम Deep learning और कंप्यूटर विज़न के क्षेत्रों में व्यापक रूप से उद्धृत है।
प्रभाव और विरासत
उनके शोध ने छवि वर्गीकरण से लेकर स्वायत्त ड्राइविंग तक विभिन्न एआई अनुप्रयोगों के विकास को प्रभावित किया है। ResNet वास्तुकला कई आधुनिक प्रणालियों में एक मानक घटक है, जिसमें Google DeepMind और अन्य प्रमुख एआई प्रयोगशालाओं में उपयोग होने वाले शामिल हैं। उनके योगदान ने Stanford AI Lab और BAIR (Berkeley AI Research) जैसे संस्थानों के शोधकर्ताओं के काम को भी आकार दिया है। मॉडल डिज़ाइन के प्रति उनका दृष्टिकोण Transformer (architecture) वास्तुकला और अन्य उन्नत मॉडलों में अपनाया गया है, जो एआई समुदाय में विचारों के पर-परागण को उजागर करता है।
वर्तमान कार्य
2024 तक, वे MIT में स्थित हैं, जहाँ वे कंप्यूटर विज़न और डीप लर्निंग पर शोध जारी रखते हैं। गूगल डीपमाइंड में उनकी अंशकालिक भूमिका में एआई की सीमाओं को आगे बढ़ाने वाली परियोजनाओं पर सहयोग शामिल है। उनका चल रहा काम तंत्रिका नेटवर्क की दक्षता और क्षमता में सुधार पर केंद्रित है, जिसके Generative AI और अन्य उभरती प्रौद्योगिकियों के लिए निहितार्थ हैं।