Jorge Nocedal(1952년 출생)은 응용 수학자이자 컴퓨터 과학자로, 노스웨스턴 대학교의 Walter P. Murphy 교수를 역임하고 있다. 그는 비선형 최적화, 특히 L-BFGS 알고리즘과 교과서 Numerical Optimization에 대한 기여로 인정받고 있으며, 이는 결정론적 및 확률적 환경 모두에서 기초적인 역할을 해왔다. 그의 연구는 현대 머신러닝 및 딥러닝 응용 분야, 특히 이미지 및 음성 인식, 추천 시스템, 검색 엔진에 직접적인 영향을 미쳤다.
Nocedal의 연구는 이론적 최적화와 신경망 모델 학습의 기초가 되는 실용적인 알고리즘 설계를 연결한다. 그의 기여는 최적화 소프트웨어 개발에서 널리 인용되며, 현대 대규모 언어 모델 플랫폼에서 사용되는 대규모 학습 시스템의 효율성에 필수적이다.
Biography
Nocedal은 멕시코에서 태어나고 자랐다. 1974년 멕시코 국립 대학에서 물리학 학사 학위를 받았고, 1978년 라이스 대학에서 수학 과학 박사 학위를 받았으며, 그곳에서 Richard A. Tapia가 지도했다. 1978년부터 1981년까지 Nocedal은 멕시코 국립 대학에서 조교수로 재직했다. 이후 그는 NYU의 Courant 수리과학 연구소에서 2년(1981–1983) 동안 연구 조교로 있었다.
1983년, Nocedal은 노스웨스턴 대학의 전기 공학 및 컴퓨터 과학 학과에 합류하여 2012년까지 재직했다. 이후 그는 산업 공학 및 경영 과학 학과로 옮겨 2013년부터 2017년까지 David and Karen Sachs 교수와 학과장을 역임했다. 그는 Walter P. Murphy 교수를 지냈으며, 이는 계산 과학에서 그의 지속적인 영향력을 반영한 것이다.
Research Contributions
Nocedal은 대규모 최적화 문제에 널리 사용되는 유사-뉴턴 방법인 제한 메모리 BFGS(L-BFGS)에 대한 연구로 가장 잘 알려져 있다. L-BFGS는 인공지능 연구의 표준 도구가 되었으며, 특히 전체 헤시안 계산이 불가능한 모델을 학습하는 데 있어서 필수적이다. Stephen J. Wright와 공저한 그의 교과서 Numerical Optimization는 이 분야의 표준 참고 자료이다.
그의 연구는 결정론적 및 확률적 최적화 모두를 포괄하며, 현대 학습 시스템에서 흔히 나타나는 데이터 증강 및 기울기 클리핑 환경의 문제를 해결한다. 그는 로봇공학, 교통 흐름, 게임에 응용되는 균형 문제뿐만 아니라 금융 및 PDE 제약 문제에서의 최적화정도 탐구했다. 이러한 기여는 SGD 변형 및 Adam 옵티마이저 개발에 사용되는 실용적인 알고리즘을 제공하며, 신경망 학습이 수행되는 방식에 영향을 미쳤다.
2001년, Nocedal은 Ziena Optimization Inc.를 공동 설립하고 KNITRO 소프트웨어 패키지를 공동 개발했다. 이는 비선형 최적화를 위한 선도적인 도구로, 2002년부터 2012년까지 Ziena의 수석 과학자로 재직했다. 이 2015년에Artelys에 인수되기 전까지였다. KNITRO는 복잡한 최적화 문제를 해결하는 데 산업계와 학계에서 널리 사용된다.
Awards and Honors
Nocedal은 경력 동안 취소 많은 상을 1998년, 베를린에서 열린 국제 수학자 대회에서 초청 연사로 나았다. 2004년에는 ISI Highly Cited Researcher로, 2010년에는 SIAM 회원으로 선정되었다. 그는 2009년 Charles Broyden Prize를, 2012년 George B. Dantzig Prize를 수정상했다. 2017년에는 최적화 이론에 대한 기본 엔지의 기여를 고려한 INFORMS John Von Neumann Theory Prize를 수감했다.
2020년에는 최적화 기법의 이론, 설계 및 구현과 머신러닝 소프트웨어에 대한 기여로 국립 공학 아카데미 회원에 선출되었다. 이 존은 운영 연구부터 생성형 AI 기술에 걸친 분야에 걸친 그의 연구의 실질적 임팩트를 부각시킨다.
Legacy and Impact
Nocedal의 알고리즘은 일부 최적화 라이브러리와 상용 소프트웨어에 적용되어 있다. L-BFGS 기법은 과학기술과 통계에서 대규모 문제를 위한 표준 도구가 되었다. Z OEMA Optimization Inc.와 공동 개발된 KNITRO 소프트웨어 패키지는 로봇틱스,지금, PDE-제약 최적화를 포함한 비선형 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 전 산업에 응용되고 있다.
2020년대에는 그의 기법은 신경망 모델 학습에도 적render. 관련 배치, 기초 확률 기울기 접근보다 이차 정보를 이용하면 수렴 속도가 개선될 수 있다. 많은 현대 딥러닝 프레임워크가 Adam 옵티마이저 같은 적응형 기법에 의존하고 있지만, L-BFGS는 매끄러운 목적 함수와 소규모 배치 크기를 가진 특정 문제 클래스에서 여전히 중요하다.
Selected Honors
Nocedal의 수상은 1998년 베를린에서 열린 국제 수학대회 초청 연사 및 2004년 ISI Highly Cited Research(Highly Cited Research 선정)를 포함한다. 그는 2009년 Charles Broyden Price를, 2012 년George B. Dantzig Prize를 수용하며, 2010년 SIAM 회Today으로 선장되고, 2017년 INFORMS John von Neumann Theory Prize를 받았으며 2020년 최적화와 머신러닝 소프트웨어의 이론가, 설계, 구현에 기여한 것이 인정되어미국공학아카이 회원으로 선임함.
Software and Industry Impact
2001년에 Nocedal은 Ziena Optimization Inc.를 공동 설립했다 수학 과학자로 2002년부터 2012년까지는 일했다. 이 회사는 산업 및 운영 연구에서 널리 사용되는 비선형 최적화 소프트웨어 패킷해야지. Ziena는 2015년Art가 인수했으며 KNITRO은 해당 소유 하에서 계속 유지되고 있다 이러한 노력은 학문적 연구를 아마존 웹 서비스 및 기타 클라우드 플랫폼 최적화 작업에 사용되는 실용적 도구를 연결했다.
Selected Publications
Nocedal의 발표 기록에는 백 피국 이상의 논문과 영향력 있는 교과서 Numerical Optimization 각각 간행물한 연구 (1999, second edition 2006 with Stephen J. Wright)가 포함된다. L-BFGS와 준-뉴턴 방법에 대한 문서는 수만 번 인용되며 이 분야를 형성했다. 그는 대규모 알고리즘 구현, 확률적 최적화 및 재해 솔버 소프트웨어 설계를 발표했다.
Legacy and Impact
Nocedal이 개발한 알고리즘은 대규모 머신러닝 프레임워크의 최적화 라이브러리 내에 포함되어 있다. 특히 L-BFGS 방법은 제한 제한 메모리에 대한 유연한 선택으로 모델 가지치기 및 커리큘럼 라이닝 같은 자원 효율 중요함에서 관련성이 있다. 그의 교과서는 운로림 및 컴퓨터 과학 분야의 대학원생과 실무자의 표준 참고서로 남아 있다.
Nocedal의 국제 공학 아카미야 회원 선출은 이론과 소프트웨어 구현에 대한그 어떠한 노력은 테슬라 오토파 passé 같은 응용 분야에서의 발전을 가능하게 했다.