ピエトロ・ペローナ（1961年9月3日生まれ）は、イタリア系アメリカ人の教育者でありコンピュータ科学者である。彼はカリフォルニア工科大学（カルテック）の電気工学・計算機科学および神経システムのアラン・E・パケット教授であり、国立科学財団の神経形態工学システム工学研究センターの所長を務めている。ペローナはコンピュータビジョン、特に画像処理、視覚的カテゴリ化、および行動の計算論的分析における研究で知られている。
ペローナはカルテックの計算ビジョングループを率いており、そこで機械が視覚情報をどのように解釈できるかを研究している。彼の研究は人工知能や機械学習などの分野に影響を与えており、その応用は自律システムから生物医学的画像処理にまで及ぶ。また、現代の深層学習アプローチを支える大規模な視覚データセットの開発にも貢献している。
学歴と経歴
ペローナは1985年にパドヴァ大学で電気工学の博士号（優等）を取得した。その後、米国に移り、1990年にカリフォルニア大学バークレー校で博士号を取得した。彼の博士論文は『画像におけるテクスチャと輝度境界の発見』と題され、コンピュータビジョンの著名な人物であるジテンドラ・マリクが指導した。
博士号取得後、ペローナはバークレーの国際コンピュータ科学研究所（1990年）およびマサチューセッツ工科大学の情報・意思決定システム研究所（1990年–1991年）で博士研究員を務めた。1991年にカルテックの教員となり、以来そこに在籍している。2008年にはアラン・E・パケット教授に任命され、電気工学と計算機科学への貢献が評価された。
研究貢献
ペローナの研究は、視覚と学習の計算論的側面に焦点を当てている。彼の初期の画期的な貢献の一つに異方性拡散方程式がある。これは、画像内のノイズを低減しつつ、領域境界を保存・強調する偏微分方程式である。1990年代初頭に導入されたこの手法は、画像処理の基盤となり、コンピュータビジョンアプリケーションで広く使用されている。
彼は視覚的カテゴリ化の研究を先駆け、2000年代初頭にカルテック101データセットを導入した。このデータセットは101の物体カテゴリの画像を含み、物体認識アルゴリズムの評価基準を提供し、この分野の進歩を促進した。視覚的カテゴリ化に関する彼の研究は、2013年にコンピュータビジョンへの基礎的貢献に対するロングエット・ヒギンズ賞を受賞した。
ペローナの現在の関心は、視覚認識と行動の視覚的分析にある。彼はセルジュ・ベロンジーと共同でVisipediaプロジェクトに取り組んでおり、視覚知識表現、視覚検索、および人間参加型機械学習システムの研究を促進している。このプロジェクトは、コンピュータビジョンと人間の専門知識を組み合わせて、より正確で解釈可能な認識システムを構築することを目指している。
受賞と栄誉
ペローナは研究に対して数々の権威ある賞を受賞している。2010年にはコンピュータビジョンへの基礎的貢献に対するコーエンデリンク賞を受賞した。また、2003年のコンピュータビジョンおよびパターン認識会議（CVPR）最優秀論文賞と1996年のNSF大統領若手研究者賞も受賞している。これらの栄誉は、彼のこの分野への持続的な影響を反映している。
彼の研究は、ニューヨーク・タイムズ、サイエンス・フライデー、ザ・ニューヨーカー、ロサンゼルス・タイムズなどの全国メディアで取り上げられ、その研究の広範な関連性が強調されている。2003年には、ペローナはスティーブン・ノーリンと共同でNEUROアート展を企画し、現代アーティストと科学者を結びつけて神経形態工学を探求し、芸術と技術を橋渡しした。
遺産と影響
ペローナの貢献は現代のコンピュータビジョンを形成し、隣接分野にも影響を与えた。彼の異方性拡散法は画像ノイズ除去の標準的な手法であり続けており、彼のデータセットはより堅牢な認識モデルの訓練を可能にした。NSF神経形態工学システム工学研究センターの所長として、彼は脳に着想を得た計算の研究も推進しており、これはエネルギー効率の高いニューラルネットワーク実装に影響を与える。
カルテックでの教育と指導を通じて、ペローナは学界や産業界で重要な貢献を果たした研究者の世代を育成した。視覚、学習、神経科学を組み合わせた彼の学際的アプローチは、人工知能における新たな研究の方向性を刺激し続けている。