아니마쉬리(아니마) 아난드쿠마르는 캘리포니아 공과대학(Caltech)의 브렌 컴퓨팅 석좌교수이자 NVIDIA의 머신러닝 연구 선임이사이다. 그녀는 또한 AI 교육과 연구에 중점을 둔 회사인 Accelerated Understanding의 공동 창립자이기도 하다. 그녀의 연구는 텐서 대수적 방법, 딥러닝, 비볼록 최적화에 걸쳐 있으며, 기상 예보, 신약 개발, 공학 설계와 같은 과학적 영역에 적용된다.
아난드쿠마르는 머신러닝에 영향력 있는 기여를 했으며, 특히 잠재 변수 모델을 위한 텐서 분해 기법 개발과 신경 연산자(neural operators) 발명을 통해 딥러닝을 과학적 시뮬레이션의 다중 규모 프로세스 모델링으로 확장했다. 그녀는 또한 언어 모델을 사용한 범용 AI 에이전트 연구에 참여했으며, 기술 분야의 다양성과 포용성을 위한 목소리를 높여 왔다.
초기 생애와 교육
아난드쿠마르는 인도 마이수르에서 공학자와 수학자 가족 사이에서 태어났다. 그녀의 부모는 모두 공학자였고, 할아버지는 수학자였다. 외증조부는 아르타샤스트라를 발견한 것으로 알려진 산스크리트 학자 R. 샤마샤스트리였다. 그녀는 어린 나이에 인도 고전 무용인 바라타나티얌을 배우기 시작해 수년간 수련했다.
그녀는 인도 공과대학 마드라스에서 전기 공학 학사 학위를 취득했으며, 2004년에 졸업했다. 이후 미국으로 건너가 코넬 대학교에서 대학원 과정을 밟았고, 2009년 랭 통의 지도 아래 박사 학위를 받았다. 그녀의 박사 논문은 분산 통계 추론을 위한 확장 가능한 알고리즘에 초점을 맞췄다. 박사 과정 동안 그녀는 2008년부터 2009년까지 IBM 펠로우로 활동했으며, IBM 네트워킹 그룹에서 종단 간 서비스 수준 트랜잭션을 연구했다.
박사 학위를 마친 후, 아난드쿠마르는 2010년까지 매사추세츠 공과대학에서 박사후 연구원으로 재직하며 앨런 윌스키와 함께 확률 시스템 그룹에서 연구했다.
학문적 경력과 텐서 방법
2010년, 아난드쿠마르는 캘리포니아 대학교 어바인에 조교수로 합류했다. 당시 기술 산업은 빅데이터 혁명의 초기에 있었고, 그녀는 잠재 변수 모델의 텐서 분해 연구를 시작했다. 이 분야의 그녀의 연구는 데이터에서 확률 모델을 학습하기 위한 새로운 이론적 보장을 제공했으며, 이는 그녀 연구의 초석이 되었다.
2012년에는 뉴잉글랜드의 마이크로소프트 리서치에서 방문 과학자로 활동했다. 2013년에는 빅데이터와 소셜 네트워크를 조사하기 위해 국립과학재단(NSF) CAREER 상을 받았다. 2016년에 UC 어바인에서 종신재직권을 가진 부교수로 승진했다. 이 기간 동안 그녀의 연구는 대규모 머신러닝과 고차원 통계에 집중되었다.
산업계 역할: 아마존 웹 서비스와 NVIDIA
2016년부터 2018년까지 아난드쿠마르는 아마존 웹 서비스(AWS)의 수석 과학자로 재직했다. AWS에서 그녀는 Apache MXNet 딥러닝 프레임워크 작업에 참여하여 새로운 기능을 도입하고 다중 모달 처리 알고리즘을 개발했다. 그녀는 개발자가 머신러닝 모델을 구축하고 배포할 수 있는 플랫폼인 Amazon SageMaker 출시에 관여했다. 또한 이미지 인식, 대화형 인터페이스, 텍스트 음성 변환을 위한 AI 서비스인 Amazon Rekognition, Amazon Lex, Amazon Polly에도 기여했다.
2018년, 아난드쿠마르는 NVIDIA에 머신러닝 연구 이사로 합류하여 산타클라라에 인공지능 및 머신러닝 신규 연구소를 설립했다. 같은 해에 그녀는 Caltech의 브렌 컴퓨팅 및 수리과학 석좌교수가 되었으며, 이 역할을 계속하고 있다. NVIDIA에서 그녀는 과학을 위한 AI 연구를 이끌며, 과학적 응용을 위한 신경 연산자와 기반 모델을 포함한 연구를 수행했다.
신경 연산자와 과학을 위한 AI
아난드쿠마르는 과학적 발견을 위한 AI 알고리즘 개발의 선구자였다. 그녀는 신경 연산자를 발명하여 과학적 영역의 다중 규모 프로세스를 모델링하도록 딥러닝을 확장했다. 이산 그리드에서 작동하는 전통적인 신경망과 달리, 신경 연산자는 함수 공간에서 학습하여 기존 시뮬레이션보다 수십 배 빠르다. 이 연구는 기상 예보, 신약 개발, 공학 설계에 적용되었다.
2021년, 신경 연산자는 수학과 컴퓨터 과학 분야의 주요 성과로 콴타 매거진에 소개되었다. 그녀는 또한 AI 기반 고해상도 기상 모델과 항균 의료 카테터를 위한 AI 기반 설계 방법을 개발했다. 2022년, 그녀는 단백질 기능과 진화적 행동을 나타내는 게놈 규모 기반 모델 연구로 ACM 고든 벨 고성능 컴퓨팅 기반 COVID-19 연구상을 수상했다.
범용 AI 에이전트와 언어 모델
아난드쿠마르는 또한 언어 모델을 사용한 범용 AI 에이전트 연구에 기여했다. 그녀의 연구는 언어 모델의 문맥 내 학습(in-context learning)이 마인크래프트와 같은 복잡한 개방형 작업과 로봇 강화 학습을 해결하기 위해 프로그램 코드 형태의 행동을 구성하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 보여주었다. 이 연구 계열은 언어 모델이 학습의 생애 주기를 시뮬레이션하고 새로운 작업에 적응할 수 있는 방법을 탐구한다.
옹호 활동과 공공 참여
아난드쿠마르는 성평등과 학계 및 기술 분야의 성희롱 반대를 위한 활동가로 적극적으로 나서 왔다. 그녀는 IIT 마드라스의 당시 총장인 티모시 A. 곤살베스에게 입학 절차의 성별 분리를 종식하고, 캠퍼스 차원에서 성희롱을 모니터링하며 보안을 개선하고 동문 참여를 늘리는 시스템을 구현하라는 청원을 시작했다. 그녀는 자신의 성희롱 경험을 공개적으로 말했으며, 인텔에 컨퍼런스 파티에서 여성 곡예사를 사용하는 것을 중단할 것을 촉구했다.
그녀는 또한 신경 정보 처리 시스템 콘퍼런스의 이름을 'NIPS'에서 NeurIPS로 변경하도록 성공적으로 추진한 캠페인 참가자 중 한 명이었다. 2018년에는 그녀의 옹호 활동과 연구로 뉴욕 타임스 굿 테크 어워드를 받았다.
수상 및 영예
아난드쿠마르는 경력 전반에 걸쳐 수많은 상과 영예를 받았다. 2026년에는 타임100 AI 혁신가로 선정되었다. 2025년에는 AI를 활용한 과학적 발견 가속화에 기여한 공로로 타임100 임팩트 어워드와 IEEE 기요 도미야스 상을 받았다. 2024년에는 블라바트닉 젊은 과학자 상을 수상했고 타임100 임팩트 어워드를 받았다. 그녀는 또한 IIT 마드라스에서 저명한 동문 상을 받았다.
2023년에는 구겐하임 펠로우십을 수상했으며, 슈미트 사이언스 AI 2050 펠로우로 선정되었고, AAAI 펠로우가 되었다. 2022년에는 ACM 펠로우로 선정되어 텐서 방법과 신경 연산자에 대한 기여를 인정받았다. 그녀의 신경 연산자 논문은 2022년 주요 학회에서 뛰어난 논문상을 받았다.
옹호와 대중 참여
아난드쿠마르는 기술 및 학계에서 성평등과 성희롱 반대 캠페인에 적극적으로 참여해 왔다. 그녀는 IIT 마드라스의 당시 총장인 티모시 A. 곤살베스에게 입학 절차의 성별 분리를 종식하고, 성희롱 신고 체계를 개선하며, 캠퍼스 보안을 강화하고, 동문 참여를 늘리라는 청원을 시작했다. 그녀는 또한 자신의 성희롱 경험을 공개적으로 이야기했으며, 인텔에 컨퍼런스 파티에서 여성 곡예사를 사용하는 것을 중단할 것을 촉구했다.
그녀는 'NIPS'에서 'NeurIPS'로 명칭을 변경한 신경 정보 처리 시스템 학회(NeurIPS)의 이름 변경 캠페인에 참여한 활동가 중 한 명이었다. 2018년에는 그녀의 옹호 활동과 연구로 타임지의 영향력 있는 인물 목록에 선정되기도 했다.
수상 및 영예
아난드쿠마르는 경력 전반에 걸쳐 수많은 상과 영예를 받았다. 2026년에는 타임100 혁신가로 선정되었다. 2025년에는 AI를 통한 과학적 발견 가속화로 타임100 굿 테크 상을 받았고, 텐서 방법과 신경 연산자를 포함한 AI 기여로 IEEE 키요시 토미야스 상을 수상했다. 2024년에는 블라바트니크 상과 TED 연사로 선정되었으며, 같은 해 IIT 마드라스에서 동문상을 받았다.
2023년에는 컴퓨터 과학 분야 구겐하임 펠로우십을 받았고, 슈미트 사이언스 AI 2050 시니어 펠로우로 임명되었으며, AAAI 펠로우로 선정되었다. 2022년에는 텐서 방법과 신경 연산자 기여로 ACM 펠로우로 선정되었다. 그녀의 신경 연산자 논문은 2022년 주요 회의에서 우수 논문상도 받았다.
유산과 영향
아난드쿠마르의 연구는 머신러닝 이론과 과학 및 공학 응용에 상당한 영향을 미쳤다. 그녀의 텐서 방법은 잠재 변수 모델 학습에 엄밀한 기초를 제공했으며, 신경 연산자는 과학적 시뮬레이션에서 AI 사용의 새로운 지평을 열었다. Caltech와 NVIDIA에서의 역할을 통해 그녀는 AI 연구의 미래, 특히 과학을 위한 AI 분야를 계속 형성하고 있다. 다양성과 윤리적 AI 관행에 대한 그녀의 옹호 활동은 그녀를 기술 커뮤니티의 저명한 목소리로 만들었다.