ホルヘ・ノセダル（1952年生まれ）は、応用数学者および計算機科学者であり、ノースウェスタン大学のウォルター・P・マーフィー教授を務めている。彼は非線形最適化への貢献、特にL-BFGSアルゴリズムと教科書『Numerical Optimization』で知られており、これらは決定論的および確率論的の両方の設定において基礎的なものとなっている。彼の研究は、現代の機械学習および深層学習アプリケーション、例えば画像認識、音声認識、レコメンデーションシステム、検索エンジンに直接的な影響を与えてきた。
ノセダルの研究は、理論的な最適化と、ニューラルネットワークモデルの訓練を支える実践的なアルゴリズム設計の橋渡しを行っている。彼の貢献は、最適化ソフトウェアの開発において広く引用されており、現代の大規模言語モデルプラットフォームで使用される大規模学習システムの効率性に不可欠である。
経歴
ノセダルはメキシコで生まれ育った。1974年にメキシコ国立大学で物理学の学士号を取得し、1978年にライス大学でリチャード・A・タピアの指導の下、数理科学の博士号を取得した。1978年から1981年までメキシコ国立大学で助教授を務めた後、1981年から1983年までニューヨーク大学のクーラント数理科学研究所で研究助手を務めた。
1983年、ノセダルはノースウェスタン大学の電気工学・計算機科学科に加わり、2012年まで在籍した。その後、経営工学・管理科学科に移り、2013年から2017年までデビッド・アンド・カレン・サックス教授および学科長を務めた。彼はウォルター・P・マーフィー教授職を保持しており、計算科学における継続的な影響力を反映している。
研究貢献
ノセダルは、大規模最適化問題で広く使用される準ニュートン法であるL-BFGS（Limited-memory BFGS）の研究で最もよく知られている。L-BFGSは、完全なヘッセ行列の計算が不可能なモデルの訓練において、人工知能研究の標準的なツールとなっている。スティーブン・J・ライトとの共著である教科書『Numerical Optimization』は、この分野の標準的な参考文献である。
彼の研究は決定論的および確率論的最適化の両方に及び、現代の学習システムで一般的なデータ拡張および勾配クリッピングの設定における課題に対処している。彼はロボティクス、交通流、ゲーム理論への応用を伴う均衡問題や、金融およびPDE制約付き問題における最適化も探求してきた。これらの貢献は、SGDバリアントおよびAdamオプティマイザーの開発で使用される実用的なアルゴリズムに情報を提供し、ニューラルネットワークの訓練方法に影響を与えている。
2001年、ノセダルはZiena Optimization Inc.を共同設立し、非線形最適化のための主要なツールであるKNITROソフトウェアパッケージを共同開発した。彼は2002年から2012年までZienaの最高科学責任者を務め、その後同社は2015年にArtelysに買収された。KNITROは、複雑な最適化問題を解決するために産業界および学界で広く使用されている。
受賞と栄誉
ノセダルはキャリアを通じて数多くの賞を受賞している。1998年にはベルリンで開催された国際数学者会議で招待講演者を務めた。2004年にはISI高被引用研究者に選ばれ、2010年にはSIAMフェローに選出された。2009年にはチャールズ・ブロイデン賞を、2012年にはジョージ・B・ダンツィヒ賞を受賞した。2017年には、最適化理論への基礎的な貢献が認められ、INFORMSジョン・フォン・ノイマン理論賞を受賞した。
2020年には、最適化アルゴリズムと機械学習ソフトウェアの理論、設計、実装への貢献により、米国国家工学アカデミーの会員に選出された。この栄誉は、オペレーションズ・リサーチから生成AI技術に至るまでの分野における彼の研究の実践的な影響を強調している。
遺産と影響
ノセダルのアルゴリズムは、広く使用されている最適化ライブラリや商用ソフトウェアに組み込まれている。限定メモリ準ニュートン法であるL-BFGSに関する彼の研究は、科学計算および統計学における大規模問題の標準的なツールとなっている。Ziena Optimization Inc.と共同開発されたKNITROソフトウェアパッケージは、ロボティクス、金融、PDE制約付き最適化などのアプリケーションを含む非線形計画問題を解決するために、さまざまな産業で使用されている。
2020年代現在、彼の手法はニューラルネットワークモデルの訓練にも関連しており、そこでは二次情報が基本的な確率的勾配法よりも収束を改善できる。多くの現代の深層学習フレームワークはAdamオプティマイザーのような適応的手法に依存しているが、L-BFGSは、滑らかな目的関数と小さなバッチサイズを持つ特定の問題クラスにとって重要であり続けている。
主な栄誉
ノセダルの栄誉には、1998年のベルリン国際数学者会議での招待講演、2004年のISI高被引用研究者への選出、2010年のSIAMフェローへの選出が含まれる。2009年にチャールズ・ブロイデン賞を、2012年にジョージ・B・ダンツィヒ賞を受賞した。2017年にはINFORMSジョン・フォン・ノイマン理論賞を受賞し、2020年には最適化アルゴリズムと機械学習ソフトウェアの理論、設計、実装への貢献により米国国家工学アカデミーの会員に選出された。
ソフトウェアと産業への影響
2001年、ノセダルはZiena Optimization Inc.を共同設立し、2002年から2012年まで最高科学責任者を務めた。同社は非線形最適化用のソフトウェアパッケージKNITROを開発し、これは工学およびオペレーションズ・リサーチで広く使用されている。Zienaは2015年にArtelysに買収され、KNITROは現在もその所有のもとで維持されている。これらの取り組みは、Amazon Web Servicesやその他のクラウドプラットフォーム全体で最適化タスクに使用される実用的なツールと学術研究を結びつけてきた。
主な出版物
ノセダルの出版記録には100以上の論文と、影響力のある教科書『Numerical Optimization』（1999年、スティーブン・J・ライトとの共著、2006年第2版）が含まれる。L-BFGSおよび準ニュートン法に関する彼の論文は数万回引用されており、最適化の分野を形成してきた。彼はまた、大規模アルゴリズムの実装、確率的最適化、ソルバーのソフトウェア設計についても発表している。
彼は多くの学生や研究者を指導し、彼らはGoogle Cloud、Amazon Web Services、OpenAIなどの組織を含む産業研究ラボや、より広範な人工知能エコシステムに貢献している。
遺産と影響
ノセダルによって開発されたアルゴリズムは、多くの機械学習フレームワークで使用される最適化ライブラリに組み込まれている。特にL-BFGS法は、メモリ制約のある問題に対して信頼性の高い選択肢であり続け、リソース効率が重要となるモデルプルーニングやカリキュラム学習などの設定で関連性を持っている。彼の教科書は、オペレーションズ・リサーチと計算機科学の大学院生および実務者にとって標準的な参考文献であり続けている。
ノセダルの米国国家工学アカデミーへの選出は、理論とソフトウェアの両方への二重の貢献を反映している。彼の研究は、テスラ・オートパイロットからGoogle DeepMindの研究に至るまでのアプリケーションでの進歩を可能にし、そこでは堅牢な最適化が強化学習やその他の高度なパラダイムに不可欠である。彼の継続的な研究は、大規模言語モデルの訓練に固有の確率的最適化の課題に取り組み続けている。