阿尼玛什里（阿尼玛）·阿南德库马尔是加州理工学院（Caltech）的布伦计算学教授，也是英伟达机器学习研究的高级主任。她还是加速理解公司的联合创始人，该公司专注于人工智能教育和研究。她的研究涵盖张量代数方法、深度学习和非凸优化，并在天气预报、药物发现和工程设计等科学领域有应用。
阿南德库马尔对机器学习做出了有影响力的贡献，特别是在开发用于潜变量模型的张量分解技术以及发明神经算子方面，后者将深度学习扩展到科学模拟中的多尺度过程建模。她还致力于使用语言模型的通用人工智能代理研究，并一直是科技领域多样性和包容性的积极倡导者。
早年生活与教育
阿南德库马尔出生于印度迈索尔的一个工程师和数学家家庭。她的父母都是工程师，祖父是数学家。她的高祖父是梵文学者R·沙马萨斯特里，以发现《政事论》而闻名。她从小开始学习印度古典舞蹈婆罗多舞，并练习多年。
她在印度理工学院马德拉斯分校攻读电气工程本科，于2004年毕业。随后她移居美国，在康奈尔大学攻读研究生，并于2009年在朗·汤的指导下获得博士学位。她的博士论文侧重于分布式统计推断的可扩展算法。在博士期间，她于2008年至2009年担任IBM研究员，并在IBM网络组从事端到端服务级事务的研究。
完成博士学位后，阿南德库马尔在麻省理工学院担任博士后学者至2010年，在艾伦·威尔斯基领导的随机系统组工作。
学术生涯与张量方法
2010年，阿南德库马尔加入加州大学尔湾分校，担任助理教授。当时，科技行业正处于大数据革命的初期，她开始研究潜变量模型的张量分解。她在此领域的工作为从数据中学习概率模型提供了新的理论保证，这成为她研究的基石。
2012年，她是微软研究院新英格兰分院的访问科学家。2013年，她获得美国国家科学基金会职业奖，以研究大数据和社交网络。2016年，她在加州大学尔湾分校晋升为终身副教授。她在此期间的研究专注于大规模机器学习和高维统计。
行业角色：亚马逊网络服务和英伟达
从2016年到2018年，阿南德库马尔担任亚马逊网络服务（AWS）的首席科学家。在AWS，她致力于Apache MXNet深度学习框架，引入新功能并开发多模态处理算法。她参与了Amazon SageMaker的推出，这是一个使开发人员能够构建和部署机器学习模型的平台。她还为Amazon Rekognition、Amazon Lex和Amazon Polly做出了贡献，这些分别是用于图像识别、对话界面和文本到语音的人工智能服务。
2018年，阿南德库马尔加入英伟达，担任机器学习研究主任，并在圣克拉拉开设了一个新的人工智能和机器学习核心实验室。同年，她也成为加州理工学院的布伦计算与数学科学教授，并继续担任这一职务。在英伟达，她领导了人工智能用于科学的研究，包括神经算子和科学应用的基础模型。
神经算子和人工智能用于科学
阿南德库马尔一直是开发科学发现人工智能算法的先驱。她发明了神经算子，将深度学习扩展到科学领域的多尺度过程建模。与传统在离散网格上操作的神经网络不同，神经算子学习函数空间之间的映射，使其比传统模拟快几个数量级。这项工作已应用于天气预报、药物发现和工程设计。
2021年，神经算子在《量子杂志》中被突出报道为数学和计算机科学领域的成就。阿南德库马尔还开发了基于人工智能的高分辨率天气模型，以及一种用于设计抗感染医疗导管的人工智能辅助方法。2022年，她关于基因组规模基础模型的工作（该模型在预测进化动态和蛋白质功能方面表现出涌现行为）获得了基于高性能计算的COVID-19研究的ACM戈登·贝尔特别奖。
通用人工智能代理和语言模型
阿南德库马尔还为使用语言模型的通用人工智能代理的早期工作做出了贡献。她的研究展示了语言模型中的交互式上下文学习如何用于构建程序代码形式的行动，以解决如《我的世界》和机器人强化学习等环境中的复杂开放式任务。这条研究线探索了基础模型如何模拟学习生命周期，并交互式地适应新任务。
倡导与公共参与
阿南德库马尔一直是性别平等和反对科技界及学术界性骚扰的积极倡导者。她发起了一项请愿，致函印度理工学院马德拉斯分校当时的主任蒂莫西·A·贡萨尔维斯，要求结束招生中的性别隔离，并实施全校范围的系统来监控性骚扰、改善安全并加强校友参与。她公开谈论自己遭受性骚扰的经历，并呼吁英特尔停止在会议派对上使用女性杂技演员。
她还是成功推动将“NIPS”会议更名为NeurIPS的活动人士之一。2018年，她因倡导和研究工作获得《纽约时报》科技公益奖。
奖项与荣誉
阿南德库马尔在其职业生涯中获得了众多奖项和荣誉。2026年，她被《时代》杂志评为百大人工智能创新者。2025年，她因利用人工智能加速科学发现获得《时代》百大影响力奖，并因对人工智能的贡献（包括张量方法和神经算子）获得IEEE清友奖。2024年，她获得布拉瓦特尼克青年科学家奖，并成为TED演讲者。她还于2024年获得印度理工学院马德拉斯分校杰出校友奖。
2023年，她获得古根海姆计算机科学奖学金，成为施密特科学AI 2050高级研究员，并当选为AAAI会士。2022年，她因对张量方法和神经算子的贡献被选为ACM会士。她的神经算子论文还在2022年的一次重要会议上获得杰出论文奖。
遗产与影响
阿南德库马尔的工作对机器学习的理论基础及其在科学和工程中的应用产生了重大影响。她的张量方法为潜变量模型的学习提供了坚实的理论框架，而她的神经算子为科学模拟开辟了新的途径。通过她在加州理工学院和英伟达的角色，她继续塑造着机器学习的未来，特别是在新兴的人工智能用于科学领域。她在人工智能多样性方面的倡导也使其成为科技界的重要声音。