ज़ौबिन घहरामानी (फ़ारसी: زوبین قهرمانی; जन्म 8 फ़रवरी 1970) मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के शोधकर्ता हैं। वे Google DeepMind में अनुसंधान के उपाध्यक्ष और कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में सूचना इंजीनियरिंग के प्रोफेसर हैं, जहाँ वे 2009 से सेंट जॉन्स कॉलेज के फेलो रहे हैं। उनका कार्य बायेसियन विधियों, संभाव्य मॉडलिंग और स्केलेबल लर्निंग एल्गोरिदम पर केंद्रित रहा है, जिसके अनुप्रयोग तंत्रिका नेटवर्क से लेकर कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान तक हैं।
घहरामानी ने यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में शैक्षणिक पदों पर कार्य किया है, और उबर में मुख्य वैज्ञानिक तथा Google Brain के प्रमुख के रूप में सेवा दी है। उन्होंने 300 से अधिक शोधपत्र प्रकाशित किए हैं जिन्हें 100,000 से अधिक उद्धरण मिले हैं, और उन्हें रॉयल सोसाइटी के लिए चुनाव और रॉयल सोसाइटी मिलनर पुरस्कार सहित फेलोशिप और पुरस्कारों से सम्मानित किया गया है।
शिक्षा
घहरामानी ने स्पेन के मैड्रिड में अमेरिकन स्कूल और पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय में शिक्षा प्राप्त की, जहाँ उन्होंने 1990 में संज्ञानात्मक विज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान में दोहरी डिग्री अर्जित की। इसके बाद उन्होंने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में स्नातकोत्तर अध्ययन किया, और मस्तिष्क और संज्ञानात्मक विज्ञान विभाग से संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में पीएच.डी. प्राप्त की। उनके डॉक्टरेट शोध की देखरेख माइकल आई. जॉर्डन और टोमासो पोगियो ने की, जो दोनों मशीन लर्निंग और कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान के प्रमुख व्यक्ति हैं।
प्रारंभिक करियर और पोस्टडॉक्टोरल कार्य
अपनी पीएच.डी. पूरी करने के बाद, घहरामानी 1995 में टोरंटो विश्वविद्यालय चले गए, जहाँ उन्होंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला में पोस्टडॉक्टोरल फेलो के रूप में कार्य किया, और जेफ्री हिंटन के साथ काम किया, जो डीप लर्निंग के अग्रणी हैं। यह अवधि उनके बाद के संभाव्य मशीन लर्निंग योगदानों के लिए निर्णायक थी। 1998 से 2005 तक, वे यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन में गैट्सबी कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस यूनिट में संकाय सदस्य थे, जहाँ उन्होंने अनुमानित बायेसियन अनुमान के लिए वैरिएशनल विधियाँ विकसित कीं और ग्राफिकल मॉडलों का अन्वेषण किया।
शैक्षणिक नियुक्तियाँ
घहरामानी ने 2003 से 2012 तक कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के मशीन लर्निंग विभाग में एसोसिएट रिसर्च प्रोफेसर के रूप में संयुक्त नियुक्ति धारण की। इस दौरान, उन्होंने बायेसियन नॉनपैरामेट्रिक मॉडल और अर्ध-पर्यवेक्षित लर्निंग को आगे बढ़ाना जारी रखा। 2009 में, वे कैम्ब्रिज के सेंट जॉन्स कॉलेज के फेलो बने, और बाद में कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में सूचना इंजीनियरिंग में प्रोफेसरशिप ग्रहण की। उन्होंने एलन ट्यूरिंग इंस्टीट्यूट के संस्थापक कैम्ब्रिज लियाज़न निदेशक और लीवरहुल्मे सेंटर फॉर द फ्यूचर ऑफ इंटेलिजेंस के संस्थापक उप निदेशक के रूप में भी सेवा दी, जो एआई के सामाजिक निहितार्थों में उनकी रुचि को दर्शाता है।
मशीन लर्निंग में योगदान
घहरामानी के शोध ने मशीन लर्निंग के कई क्षेत्रों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किया है। वे संभाव्य मॉडलिंग में मौलिक योगदान के लिए जाने जाते हैं, जिसमें वैरिएशनल अनुमान विधियाँ शामिल हैं जो बायेसियन लर्निंग को स्केलेबल बनाती हैं। उन्होंने अर्ध-पर्यवेक्षित लर्निंग और सक्रिय लर्निंग एल्गोरिदम का बीड़ा उठाया, जो लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता को कम करते हैं। स्पार्स गाऊसी प्रक्रियाओं और अनंत लेटेंट फीचर मॉडल, जैसे कि इंडियन बफेट प्रक्रिया, का उनका विकास नॉनपैरामेट्रिक बायेसियन सांख्यिकी में अत्यधिक प्रभावशाली रहा है। उनका कार्य कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान, जैव सूचना विज्ञान और सूचना पुनर्प्राप्ति तक भी फैला है, जो अनिश्चितता और निर्णय लेने से निपटने के लिए गणितीय आधार प्रदान करता है।
उनके शोध को व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है, जिसमें 100,000 से अधिक उद्धरण और 132 का एच-इंडेक्स है, जो उन्हें क्षेत्र के सबसे प्रभावशाली शोधकर्ताओं में रखता है। उन्होंने नीति रिपोर्टों में योगदान दिया है, जिसमें 2017 में रॉयल सोसाइटी की मशीन लर्निंग रिपोर्ट और 2023 में यूके की फ्यूचर ऑफ कंप्यूट रिव्यू शामिल हैं, जो एआई अनुसंधान के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे को संबोधित करती हैं।
औद्योगिक नेतृत्व
2014 में, घहरामानी ने गैरी मार्कस, डग बेमिस और केन स्टेनली के साथ जियोमेट्रिक इंटेलिजेंस की सह-स्थापना की, जो एआई अनुसंधान पर केंद्रित एक स्टार्टअप था। कंपनी को 2016 में उबर द्वारा अधिग्रहित कर लिया गया, जिसके बाद घहरामानी उबर की एआई प्रयोगशालाओं में स्थानांतरित हो गए। बाद में वे उबर में एआई के उपाध्यक्ष और मुख्य वैज्ञानिक बने, एक भूमिका जो उन्होंने 2020 तक निभाई। अपने कार्यकाल के दौरान, उन्होंने राइड-हेलिंग, रूटिंग और सुरक्षा के लिए मशीन लर्निंग के अनुप्रयोग की देखरेख की।
2020 में, घहरामानी Google Brain में वरिष्ठ अनुसंधान निदेशक के रूप में शामिल हुए। उन्हें 2021 में अनुसंधान के उपाध्यक्ष के रूप में पदोन्नत किया गया और Google Brain के प्रमुख बने, अप्रैल 2023 में DeepMind के साथ विलय होकर Google DeepMind बनने तक टीम का नेतृत्व किया। उन्होंने संयुक्त संगठन में अनुसंधान के उपाध्यक्ष के रूप में जारी रखा है, जो मौलिक एआई अनुसंधान में योगदान दे रहे हैं।
पुरस्कार और सम्मान
घहरामानी 2015 में रॉयल सोसाइटी के फेलो (FRS) चुने गए। उनके चुनाव प्रमाणपत्र में मशीन लर्निंग में उनके नेतृत्व पर प्रकाश डाला गया है, विशेष रूप से संभाव्य मॉडलिंग, बायेसियन नॉनपैरामेट्रिक दृष्टिकोण और वैरिएशनल अनुमान एल्गोरिदम में उनके योगदान। इसमें अर्ध-पर्यवेक्षित लर्निंग, सक्रिय लर्निंग और स्पार्स गाऊसी प्रक्रियाओं में उनके अग्रणी कार्य का भी उल्लेख है। 2021 में, उन्हें संभाव्य मशीन लर्निंग में उनके मौलिक योगदान के लिए रॉयल सोसाइटी मिलनर पुरस्कार मिला।
विरासत और चल रहा कार्य
घहरामानी का प्रभाव उनके अपने शोध से परे मार्गदर्शन और सहयोग के माध्यम से फैला है। उन्होंने कई छात्रों और पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ताओं की देखरेख की है जो शिक्षा और उद्योग में नेता बन गए हैं। कठोर संभाव्य तर्क के लिए उनकी वकालत ने आधुनिक एआई के विकास को आकार दिया है, जिसमें डीप लर्निंग सिस्टम में अनिश्चितता मात्रा निर्धारण का एकीकरण शामिल है। 2025 तक, वे Google DeepMind में अनुसंधान का नेतृत्व करना जारी रखते हैं, जो स्केलेबल बायेसियन विधियों और कंप्यूट बुनियादी ढांचे के भविष्य पर केंद्रित है।