Vestlus Minerva õpilase Zicheniga

Tutvuge 2019. aasta klassi õpilase Zicheniga.

Kiired faktid

Nimi
Zichen Cui

Kodulinn
Hiina

Klass
2019

Major
Arvutusteadused - masinõpe

Vestlus

Miks otsustasite Minervas osaleda traditsioonilise programmi asemel?

Usun, et kogu elu jooksul on mul vaja õppida kahte olulist ja üldistatavat valdkonda: inimeste mõistmine ja süsteemide mõistmine, mis ei ole üksteist välistavad. Varasem haridus andis mulle põhimõttelise lähenemise süsteemide mõistmisele. Usun, et Minerva ülemaailmne rotatsioon ja rahvusvaheline üliõpilaskond võimaldab mul õppida tundma kultuure ja keeli ning luua nende sees seoseid.

Mis teile Minerva kogukonda kuulumisest kõige rohkem meeldib?

Viiekümne erineva kultuuri klassikaaslastega koos elamine on šokis. Arvamuste, harjumuste ja väärtuste kokkupõrge on väljakutsuv, kuid meelt huvitav.

Rääkige meile oma kogemusest Hyderabadis.

Enne Hyderabadi oli huvitav lugeda õpikust arenevate turgude kohta. Hyderabadis viibides tundus arenevate turgude nägemine isiklikult. Linnas on palju kasvu- ja arenguvõimalusi ning sellesse süvenemine andis mulle uued perspektiivid majanduskasvu, kultuuride ja arengu osas.

Mida ütleksite teisele õpilasele, kes kaalub Minervat?

Võimalus omandada ja rakendada oskusi erinevates linnades üle maailma on väärtuslik kogemus. Tüüpiline Minerva õpilane otsib võimalusi igas linnas ning Minerva hõlbustab ka linnakümblust ja kohalikku professionaalset arengut.

Kuidas Minerva teie enda sõnul tulevikku kujundab?

Minu jaoks on kaks olulist muudatust. Esimene on traditsioonilisest ülikoolilinnakust loobumine ja veebiplatvormi (aktiivõppe foorum) kasutamine tundide õpetamiseks. See on Minerva filosoofia põhiosa, mis võimaldab globaalset rotatsiooni: klassiruumi geograafiliste piiride eemaldamine. Teine on ülemaailmne rotatsioon ise: üliõpilaste globaalse rotatsiooni nõudmine üldistab õpet kultuuride ja keskkondade vahel. Mis on ühes maailma osas tõsi, teises ei pruugi see nii olla.

Veetsite suve praktikal LPixelis, mis on Mistletoe portfelliettevõte Tokyos, Jaapanis. Kirjeldage projekti, mille kallal töötasite.

Töötasin uurimisrühma juures ja keskendusin isheemilise insuldi lesioonide segmenteerimise (ISLES) väljakutsele - meditsiinilise pildi segmenteerimise väljakutsele, kus teadlased esitavad alternatiivseid meetodeid insuldikahjustuste segmentimiseks ägeda CT perfusiooni skaneerimise põhjal. Isheemiline insult on insult, mille põhjustab aju ebapiisav verevarustus. Arvestades insuldihaigete CT-aju pilte, tehti meile ülesandeks ennustada piksli tasemele täpselt seda, kus aju kahjustatakse. Kui CT perfusiooniskaneerimisel saadud ajupildid on hägused, on see oluliselt kiirem kui MRI-pilt.

Lisaks ehitasin LPixeli teadus- ja arendustegevuse osakonna jaoks serveri armatuurlaua ja aitasin lahendada nende serverite ventilatsiooni probleemid. Armatuurlaud visualiseeris ja jälgis LPixeli graafikakaarte (GPU), mida tavaliselt kasutatakse sügavate närvivõrkude arvutamiseks, ning lisas toimingule läbipaistvuse. Nüüd saavad meeskonnaliikmed näha, milliseid GPU-sid praegu kasutatakse ja kas need on täielikult õhutatud, mis suurendab nende uurimistöö korraldust. Armatuurlaualt nägin, et GPU-d aeglustusid ülekuumenemise tõttu. Lihtsalt GPU-de jahutamiseks ventilaatori paigaldamine suurendas arvuti jõudlust umbes 30%.

Miks see uurimus on oluline?

See on oluline uurimistöö, kuna isheemilise insuldi patsient kannatab ajukoe lokaalse surma all igal minutil, kui tema insult jäetakse ravimata. Aeg on kriitiline ning kiire diagnoosimine ja sekkumine võib kudede kahjustusi piirata ja patsiendi prognoosi parandada. Selle väljakutse kliiniline alus on kiire prototüübi koostamine, automatiseeritud algoritmid CT perfusiooniskaneeringute kiireks lugemiseks ning patsiendi haiglasse vastuvõtmise ja sekkumise vahelise aja lühendamine.

Millised olid erinevad uurimistöö etapid?

Esimesed kaks nädalat eraldasin oma aja tugevalt kõigele, mis kiirendaks minu uurimistööd hiljem: serveri armatuurlaua väljatöötamine, ventilatsiooniprobleemide lahendamine, andmete moodustamise eest hoolitsenud tööriistmoodulite kirjutamine, eksperimendi seadistamine, koolitus, hindamine ja visualiseerimine.

Pärast seda oli iteratsiooniprotsess: paberite lugemine, nende rakendamine ja hindamine ning järgmiste toimingute ümberhindamine.

Mis köitis teid Jaapanis interniks?

Hiinast pärit olen alati olnud uudishimulik Hiina ja Jaapani kultuuride nüansside sarnasuste ja erinevuste osas. Lisaks tundus Jaapan geograafiliselt mõistlik suvi.

Kuidas sa selle võimaluse kohta teada said? Kas tegite selle praktika tagamiseks koostööd professionaalse arengu agentuuriga?

Osalesin Minerva-Mistletoe infoseanssil ja sain põnevusega teada, et seal on masinõppe diagnoosimise ja meditsiiniliste kujutiste uurimise võimalus. Kandideerisin, kuna masinõppe uurimisvõimalused reserveeritakse tavaliselt doktorikraadile. üliõpilased ja praktilised rakendusuuringud on bakalaureuseõppe üliõpilase jaoks väärtuslikud. Professionaalsel arendusagentuuril oli taotluste esitamise kord sujuvamaks ja taotlemine oli lihtne. Pärast taotlusvormi ja mitut meiliaadressi viidi mind kokku LPixeliga ja osalesin nende vestlusel.

Räägi mulle oma senisest karjääri trajektoorist. Milliseid samme olete Minervas viibides oma karjääri edendamiseks astunud?

Põhimõtteliselt usun, et äri on arvestatav ning inimühiskonnad ja anorgaanilised süsteemid integreeruvad kogu mu elu jooksul kiiresti. Minu pikaajaline eesmärk on tegutseda selle visiooni järgi. Minu akadeemiline fookus on olnud andmeteadusel, masinõppel, rahandusel ja turundusel. Osalen iga linna tsiviilprojektides globaalses rotatsioonis, et saada reaalse maailma kogemusi ning olen saanud oma oskusi oma huvivaldkondades rakendada ja arendada.

Kuidas valmistas teie praktika LPixelis ette teie karjääri järgmisteks sammudeks?

See kogemus aitas kaasa minu ülemaailmse võrgustiku laienemisele ja süvendatud õppe ja tervishoiu mõistmise edasisele arendamisele. Lühiajaliselt olen muutnud oma neljanda aasta Capstone'i projekti suunda, et laiendada oma uuringuid rindkere CT-skaneerimise diagnoosimiseks. Ma tean, et see on minu pikaajalise eesmärgi jaoks asjakohane, kuid kuidas see on asjakohane, tuleb alles tee peal näha.

Mis olid teie uuringu tulemused? Mis on teie järgmine samm?

Suve lõpus kirjutasin oma metoodikat üksikasjalikult kirjeldava abstraktsi ja laadisin testi tulemused üles ISLES 2018 väljakutse jaoks. Ainsa mittedoktorina. konkurent, minu uurimistöö ei olnud finalistide seas, vaid asetati keskele, millega olen rahul, kuid näen ka arenguruumi.

Ehkki ISLES 2018 väljakutse on lõppenud, olen jõudnud arusaamisele, et tervishoiu tehisintellekti (AI) kitsaskoht pole mudelarhitektuurid, vaid andmestiku piirangud. Eriti kiireloomulistel juhtudel on hädavajalik patsiendi päästmine, selle asemel et koguda andmeid juhusliku uuringu jaoks. Olen põnevil, et saan oma vanema aasta jooksul jätkata tööd LPixeliga, et töötada välja rindkere CT-skaneeringute suuremate andmestike mudelid ja uurida, kuidas rakendada sügavaid konvolutsioonilisi generatiivseid võistlusvõrgustikke (DCGAN) piiratud andmekogumite täiendamiseks.