पिएत्रो पेरोना (जन्म 3 सितंबर 1961) एक इतालवी-अमेरिकी शिक्षक और कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं। वे कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (कैलटेक) में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कम्प्यूटेशन एवं न्यूरल सिस्टम्स के एलन ई. पक्केट प्रोफेसर हैं और नेशनल साइंस फाउंडेशन इंजीनियरिंग रिसर्च सेंटर इन न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम्स इंजीनियरिंग के निदेशक हैं। पेरोना को कंप्यूटर विज़न में उनके शोध के लिए पहचाना जाता है, विशेष रूप से इमेज प्रोसेसिंग, दृश्य वर्गीकरण और व्यवहार के कम्प्यूटेशनल विश्लेषण में।
पेरोना कैलटेक कम्प्यूटेशनल विज़न ग्रुप का नेतृत्व करते हैं, जहाँ वे जाँच करते हैं कि मशीनें दृश्य जानकारी की व्याख्या कैसे कर सकती हैं। उनके कार्य ने Artificial intelligence और Machine learning जैसे क्षेत्रों को प्रभावित किया है, जिसके अनुप्रयोग स्वायत्त प्रणालियों से लेकर बायोमेडिकल इमेजिंग तक हैं। उन्होंने बड़े पैमाने पर दृश्य डेटासेट के विकास में भी योगदान दिया है जो आधुनिक Deep learning दृष्टिकोणों को रेखांकित करते हैं।
शैक्षणिक जीवनी
पेरोना ने 1985 में पडुआ विश्वविद्यालय से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में कम लाउडे (cum laude) डी.इंजी. अर्जित किया। इसके बाद वे संयुक्त राज्य अमेरिका चले गए, और 1990 में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले से पीएच.डी. पूरी की। उनका शोध प्रबंध, जिसका शीर्षक फाइंडिंग टेक्सचर एंड ब्राइटनेस बाउंड्रीज़ इन इमेजेस था, का पर्यवेक्षण जितेंद्र मलिक ने किया, जो कंप्यूटर विज़न में एक प्रमुख व्यक्ति हैं।
अपनी डॉक्टरेट के बाद, पेरोना ने बर्कले में इंटरनेशनल कंप्यूटर साइंस इंस्टीट्यूट (1990) और मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में लेबोरेटरी फॉर इंफॉर्मेशन एंड डिसीजन सिस्टम्स (1990–1991) में पोस्टडॉक्टरल पदों पर कार्य किया। 1991 में, वे कैलटेक के संकाय में शामिल हुए, जहाँ वे तब से बने हुए हैं। उन्हें 2008 में एलन ई. पक्केट प्रोफेसर नामित किया गया, जो इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कम्प्यूटेशन में उनके योगदान को दर्शाता है।
शोध योगदान
पेरोना का शोध दृष्टि और सीखने के कम्प्यूटेशनल पहलुओं पर केंद्रित है। उनका एक प्रारंभिक महत्वपूर्ण योगदान अनिसोट्रोपिक डिफ्यूजन समीकरण है, जो एक आंशिक अवकल समीकरण है जो छवियों में शोर को कम करता है जबकि क्षेत्र की सीमाओं को संरक्षित और बढ़ाता है। यह विधि, जिसे 1990 के दशक की शुरुआत में पेश किया गया था, इमेज प्रोसेसिंग में एक आधारशिला बन गई और कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है।
उन्होंने दृश्य वर्गीकरण के अध्ययन का बीड़ा उठाया, विशेष रूप से 2000 के दशक की शुरुआत में कैलटेक 101 डेटासेट पेश करके। यह डेटासेट, जिसमें 101 वस्तु श्रेणियों की छवियाँ शामिल हैं, ने वस्तु पहचान में एल्गोरिदम के मूल्यांकन के लिए एक मानदंड प्रदान किया और इस क्षेत्र में प्रगति को गति देने में मदद की। दृश्य वर्गीकरण पर उनके कार्य ने उन्हें 2013 में लॉन्गुएट-हिगिंस पुरस्कार दिलाया, जो कंप्यूटर विज़न में मौलिक योगदान के लिए एक पुरस्कार है।
पेरोना की वर्तमान रुचियों में दृश्य पहचान और व्यवहार का दृश्य विश्लेषण शामिल है। वे विसिपीडिया परियोजना पर सर्ज बेलोंगी के साथ सहयोग करते हैं, जो दृश्य ज्ञान प्रतिनिधित्व, दृश्य खोज और मानव-इन-द-लूप मशीन लर्निंग प्रणालियों पर शोध की सुविधा प्रदान करता है। इस परियोजना का उद्देश्य कंप्यूटर विज़न को मानव विशेषज्ञता के साथ जोड़कर अधिक सटीक और व्याख्या योग्य पहचान प्रणाली बनाना है।
पुरस्कार और सम्मान
पेरोना को उनके शोध के लिए कई प्रतिष्ठित पुरस्कार मिले हैं। 2010 में, उन्हें कंप्यूटर विज़न में मौलिक योगदान के लिए कोएन्डरिंक पुरस्कार से सम्मानित किया गया। उन्होंने 2003 का कंप्यूटर विज़न एंड पैटर्न रिकग्निशन (CVPR) सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार और 1996 का NSF प्रेसिडेंशियल यंग इन्वेस्टिगेटर पुरस्कार भी प्राप्त किया। ये सम्मान क्षेत्र पर उनके स्थायी प्रभाव को दर्शाते हैं।
उनके कार्य को न्यूयॉर्क टाइम्स, साइंस फ्राइडे, द न्यू यॉर्कर और लॉस एंजिल्स टाइम्स सहित राष्ट्रीय मीडिया आउटलेट्स में प्रदर्शित किया गया है, जो उनके शोध की व्यापक प्रासंगिकता को उजागर करता है। 2003 में, पेरोना ने स्टीफन नोवलिन के साथ NEURO कला प्रदर्शनी का सह-आयोजन किया, जिसने समकालीन कलाकारों और वैज्ञानिकों को न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग का पता लगाने के लिए एक साथ लाया, जिससे कला और प्रौद्योगिकी के बीच की खाई को पाटा गया।
विरासत और प्रभाव
पेरोना के योगदान ने आधुनिक कंप्यूटर विज़न को आकार दिया है और आसन्न क्षेत्रों को प्रभावित किया है। उनकी अनिसोट्रोपिक डिफ्यूजन विधि इमेज डीनॉइज़िंग में एक मानक तकनीक बनी हुई है, और उनके डेटासेट ने अधिक मजबूत पहचान मॉडल के प्रशिक्षण को सक्षम किया है। NSF इंजीनियरिंग रिसर्च सेंटर इन न्यूरोमॉर्फिक सिस्टम्स इंजीनियरिंग के निदेशक के रूप में, उन्होंने मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटिंग में भी शोध को आगे बढ़ाया है, जिसके ऊर्जा-कुशल Neural network कार्यान्वयन के लिए निहितार्थ हैं।
कैलटेक में अपने शिक्षण और परामर्श के माध्यम से, पेरोना ने शोधकर्ताओं की एक पीढ़ी को प्रशिक्षित किया है जिन्होंने शिक्षा और उद्योग में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। उनका अंतःविषय दृष्टिकोण, जो दृष्टि, सीखने और तंत्रिका विज्ञान को जोड़ता है, Artificial intelligence में नई शोध दिशाओं को प्रेरित करना जारी रखता है।