यान आंद्रे ले कुन (जन्म 8 जुलाई 1960) एक फ्रांसीसी-अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विज़न, रोबोटिक्स और छवि संपीड़न के क्षेत्र में कार्यरत हैं। वे न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के कौरेंट इंस्टीट्यूट ऑफ मैथमैटिकल साइंसेज में कंप्यूटर विज्ञान के जैकब टी. श्वार्ट्ज प्रोफेसर हैं। उन्होंने दिसंबर 2025 में एडवांस्ड मशीन इंटेलिजेंस लैब्स की सह-स्थापना करने से पहले मेटा प्लेटफॉर्म्स में मुख्य AI वैज्ञानिक के रूप में कार्य किया।
लेकुन अपने ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन और कंप्यूटर विज़न पर काम के लिए जाने जाते हैं, जो कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है। वे लियोन बोट्टू और पैट्रिक हैफनर के साथ DjVu छवि संपीड़न तकनीक के मुख्य निर्माताओं में से एक हैं, और बोट्टू के साथ लश प्रोग्रामिंग भाषा का सह-विकास किया। 2018 में, लेकुन, योशुआ बेंगियो और जेफ्री हिंटन को डीप लर्निंग पर उनके काम के लिए एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी से ट्यूरिंग अवार्ड मिला। लेकुन, बेंगियो और हिंटन, और कभी-कभी जुर्गन श्मिधुबर, को कभी-कभी "AI के गॉडफादर" और "डीप लर्निंग के गॉडफादर" कहा जाता है।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
यान आंद्रे ले कुन का जन्म 8 जुलाई 1960 को पेरिस के उपनगर सोइसी-सौस-मोंटमोरेंसी में हुआ था। उनका उपनाम, ले कुन, पुराने ब्रेटन रूप ले कुन्फ से लिया गया है और उत्तरी ब्रिटनी के गिंगम्प क्षेत्र से उत्पन्न हुआ है। यान जीन का ब्रेटन रूप है, जो जॉन का फ्रांसीसी रूप है।
उन्होंने 1983 में ESIEE पेरिस से डिप्लोमा डी'इंजीनियर और 1987 में पियरे और मैरी क्यूरी विश्वविद्यालय (अब सोरबोन विश्वविद्यालय) से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी प्राप्त की, जिसके दौरान उन्होंने बैकप्रोपेगेशन का एक प्रारंभिक रूप प्रस्तावित किया, जो न्यूरल नेटवर्क को सीखने में सक्षम बनाने के लिए महत्वपूर्ण एल्गोरिदम है। AT&T में शामिल होने से पहले, लेकुन 1987 से शुरू होकर एक वर्ष के लिए पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ता थे, जिसकी देखरेख टोरंटो विश्वविद्यालय में जेफ्री हिंटन ने की थी।
लेकुन के तीन बेटे हैं, और उनका भाई Google में कार्यरत है। उनके पास अमेरिकी नागरिकता है।
करियर और अनुसंधान
लेकुन का करियर मुख्य रूप से बेल लैब्स, न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय और मेटा प्लेटफॉर्म्स में बीता है।
बेल लैब्स
1988 में, लेकुन न्यू जर्सी के होल्मडेल में AT&T बेल लैबोरेटरीज के एडेप्टिव सिस्टम्स रिसर्च विभाग में शामिल हुए, जिसका नेतृत्व लॉरेंस डी. जैकेल कर रहे थे, जहां उन्होंने कई नई मशीन लर्निंग विधियां विकसित कीं, जैसे कि कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (LeNet) नामक छवि पहचान का जैविक रूप से प्रेरित मॉडल, "ऑप्टिमल ब्रेन डैमेज" नियमितीकरण विधियां, और ग्राफ ट्रांसफॉर्मर नेटवर्क विधि (कंडीशनल रैंडम फील्ड के समान), जिसे उन्होंने हस्तलेखन पहचान और ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन पर लागू किया। उनके द्वारा विकसित बैंक चेक पहचान प्रणाली को NCR और अन्य कंपनियों द्वारा व्यापक रूप से तैनात किया गया था।
1996 में, वे AT&T लैब्स-रिसर्च में इमेज प्रोसेसिंग रिसर्च विभाग के प्रमुख के रूप में शामिल हुए, जो लॉरेंस रैबिनर की स्पीच एंड इमेज प्रोसेसिंग रिसर्च लैब का हिस्सा था, और मुख्य रूप से DjVu छवि संपीड़न तकनीक पर काम किया, जो स्कैन किए गए दस्तावेजों के कुशल वितरण के लिए डिज़ाइन किया गया प्रारूप है, जिसका उपयोग इंटरनेट आर्काइव डिजिटलीकृत ग्रंथों तक पहुंच प्रदान करने के लिए करता है। AT&T में उनके सहयोगियों में लियोन बोट्टू और व्लादिमीर वापनिक शामिल हैं।
न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय
NEC रिसर्च इंस्टीट्यूट में फेलो के रूप में संक्षिप्त कार्यकाल के बाद, लेकुन 2003 में न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में शामिल हुए, जहां वे कौरेंट इंस्टीट्यूट ऑफ मैथमैटिकल साइंसेज और सेंटर फॉर न्यूरल साइंस में कंप्यूटर विज्ञान और तंत्रिका विज्ञान के जैकब टी. श्वार्ट्ज चेयर्ड प्रोफेसर हैं। NYU में, उन्होंने मुख्य रूप से पर्यवेक्षित और अप्रशिक्षित लर्निंग के लिए ऊर्जा-आधारित मॉडल, कंप्यूटर विज़न में वस्तु पहचान के लिए फीचर लर्निंग और मोबाइल रोबोटिक्स पर काम किया है।
2012 में, वे NYU सेंटर फॉर डेटा साइंस के संस्थापक निदेशक बने। 9 दिसंबर 2013 को, लेकुन न्यूयॉर्क शहर में मेटा AI रिसर्च के पहले निदेशक बने और 2014 की शुरुआत में NYU-CDS निदेशक पद से हट गए।
2013 में, उन्होंने और योशुआ बेंगियो ने इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन्स की सह-स्थापना की, जिसने पोस्ट-पब्लिकेशन ओपन रिव्यू प्रक्रिया अपनाई, जिसे उन्होंने पहले अपनी वेबसाइट पर समर्थन किया था। वे 1986 और 2012 के बीच हर साल यूटा के स्नोबर्ड में आयोजित "लर्निंग वर्कशॉप" के अध्यक्ष और आयोजक थे। वे UCLA में इंस्टीट्यूट फॉर प्योर एंड एप्लाइड मैथमैटिक्स के विज्ञान सलाहकार बोर्ड के सदस्य हैं, और CIFAR के लर्निंग इन मशीन्स एंड ब्रेन रिसर्च प्रोग्राम (पूर्व में न्यूरल कंप्यूटेशन एंड एडेप्टिव परसेप्शन) के सह-निदेशक हैं।
2016 में, वे पेरिस में कॉलेज डी फ्रांस में चेयर एनुएल इंफॉर्मेटिक एट साइंसेज न्यूमेरिक्स में कंप्यूटर विज्ञान के विजिटिंग प्रोफेसर थे, जहां उन्होंने लेकॉन इनॉग्यूरल (उद्घाटन व्याख्यान) प्रस्तुत किया। 2023 में, उन्हें NYU के कौरेंट इंस्टीट्यूट में कंप्यूटर विज्ञान में उद्घाटन जैकब टी. श्वार्ट्ज चेयर्ड प्रोफेसर नामित किया गया। लेकुन फ्रांसीसी अनुसंधान समूह क्यूताई के वैज्ञानिक सलाहकार भी हैं, जिसे जेवियर नील, रोडोल्फे सादे, एरिक श्मिट और अन्य द्वारा वित्त पोषित किया गया है।
मेटा प्लेटफॉर्म्स
लेकुन 2013 में मुख्य AI वैज्ञानिक के रूप में फेसबुक (अब मेटा प्लेटफॉर्म्स) में शामिल हुए और कंपनी की AI अनुसंधान प्रयोगशाला, FAIR का नेतृत्व किया। अपने कार्यकाल के दौरान, उन्होंने AI में महत्वपूर्ण प्रगति की देखरेख की, जिसमें सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग विधियों और PyTorch फ्रेमवर्क का विकास शामिल है, जिसे अनुसंधान समुदाय में व्यापक रूप से अपनाया गया।
AMI लैब्स
19 नवंबर 2025 को, लेकुन ने पुष्टि की कि वे दस वर्षों के बाद मेटा छोड़कर अपनी खुद की कंपनी स्थापित करेंगे, जो वर्ल्ड-मॉडल आर्किटेक्चर और मानव-समान कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित होगी, जिसे वे सुपरइंटेलिजेंस कहते हैं। उनके द्वारा स्थापित कंपनी, एडवांस्ड मशीन इंटेलिजेंस लैब्स (या AMI लैब्स), सीईओ एलेक्स लेब्रून द्वारा चलाई जाती है, जिसमें लेकुन कार्यकारी अध्यक्ष के रूप में कार्य करते हैं। यह उद्यम AI "वर्ल्ड मॉडल" बनाने पर केंद्रित है: ऐसी प्रणालियाँ जो भौतिक दुनिया की संरचना और गतिशीलता को समझना सीखती हैं, न कि केवल बड़े भाषा मॉडल की तरह पाठ की भविष्यवाणी करती हैं।
मार्च 2026 में, AMI ने घोषणा की कि उसने $3.5 बिलियन के प्री-मनी मूल्यांकन पर $1.03 बिलियन का फंडिंग जुटाया है। फंडिंग राउंड का सह-नेतृत्व कैथे इनोवेशन, ग्रेक्रॉफ्ट, हीरो कैपिटल, HV कैपिटल और बेजोस एक्सपेडिशन सहित निवेशकों ने किया।
जनवरी 2026 में, लेकुन लॉजिकल इंटेलिजेंस के तकनीकी अनुसंधान बोर्ड के संस्थापक अध्यक्ष बने, जो ऊर्जा-आधारित (EBM) तर्क प्रणाली विकसित करने वाली AI कंपनी है।
डीप लर्निंग में योगदान
1980 के दशक में बैकप्रोपेगेशन पर लेकुन का प्रारंभिक कार्य बहु-परत न्यूरल नेटवर्क के प्रशिक्षण की नींव रखता है। 1980 के दशक के अंत और 1990 के दशक में कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) का उनका विकास, विशेष रूप से LeNet आर्किटेक्चर, ने छवि पहचान कार्यों के लिए कन्वोल्यूशनल परतों की प्रभावशीलता का प्रदर्शन किया। इन नवाचारों ने ResNet जैसी बाद की आर्किटेक्चर को सीधे प्रभावित किया और अब कंप्यूटर विज़न प्रणालियों में मानक हैं।
उन्होंने ड्रॉपआउट नियमितीकरण और न्यूरल नेटवर्क के सामान्यीकरण में सुधार करने वाली अन्य तकनीकों के विकास में भी योगदान दिया। ऊर्जा-आधारित मॉडल और सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग पर उनके शोध ने प्रतिनिधित्व लर्निंग के आधुनिक दृष्टिकोणों को प्रभावित किया है।
सम्मान और पुरस्कार
लेकुन अमेरिकी राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी, राष्ट्रीय इंजीनियरिंग अकादमी और फ्रांसीसी एकेडेमी डेस साइंसेज के सदस्य हैं। उन्होंने 2016 में मेक्सिको सिटी में इंस्टीट्यूटो पोलिटेक्निको नैशनल (IPN) से, 2018 में EPFL से, 2021 में यूनिवर्सिटी कोटे डी'ज़ूर से, 2023 में यूनिवर्सिटी ऑफ सिएना से और 2023 में हांगकांग यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी से मानद डॉक्टरेट प्राप्त किए हैं।
2014 में, उन्हें IEEE न्यूरल नेटवर्क पायनियर अवार्ड और 2015 में PAMI डिस्टिंग्विश्ड रिसर्चर अवार्ड मिला। 2018 में, लेकुन को इंडस्ट्रियल रिसर्च इंस्टीट्यूट (IRI) द्वारा स्थापित IRI मेडल और पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय द्वारा दिया जाने वाला हेरोल्ड पेंडर अवार्ड प्रदान किया गया। 2019 में, उन्हें अमेरिकन एकेडमी ऑफ अचीवमेंट का गोल्डन प्लेट अवार्ड मिला।
मार्च 2019 में, लेकुन ने 2018 का ट्यूरिंग अवार्ड जीता, जिसे योशुआ बेंगियो और जेफ्री हिंटन के साथ साझा किया। 2022 में, उन्हें अन्य AI शोधकर्ताओं के साथ "वैज्ञानिक अनुसंधान" श्रेणी में प्रिंसेस ऑफ ऑस्टुरियस अवार्ड मिला।