ジョシュア・フォーゲルシュタイン

ジョシュア・T・フォーゲルスタイン
フォーゲルシュタイン 2014年頃
生まれる	ジョシュア・T・フォーゲルスタイン 1980年（43～44歳） アメリカ合衆国
親	バート・フォーゲルシュタイン
母校	セントルイス・ワシントン大学 ジョンズ・ホプキンス大学
知られている	コネクトミクス、グラフ理論
配偶者	キャサリン・ヴォーゲルスタイン
子供たち	3
受賞歴	F1000プライム推奨（2014）、[1] スポットライト、神経情報処理システム（2013）、 スポットライト、計算およびシステム神経科学 (2008)
科学者としてのキャリア
機関	ジョンズホプキンス大学 生体医工学
論文	OOPSI: 集団カルシウムイメージングから神経接続を推測するための最適な光スパイク推論アルゴリズムのファミリー (2009)
博士課程の指導教員	エリック・ヤング
その他の学術アドバイザー	キャリー・プリーブ
Webサイト	neurodata.io、jovo.me

ジョシュア・T・ヴォーゲルスタインは、アメリカのバイオメディカルエンジニアです。ジョンズ・ホプキンス大学のバイオメディカルエンジニアリングの准教授で、同大学の画像科学センターに所属しています。ヴォーゲルスタインは、応用数学・統計学、コンピュータサイエンス、電気・コンピュータ工学、生物統計学、神経科学の各部門でも兼任しています。また、データ集約型工学科学研究所、計算医学研究所、カブリ神経科学発見研究所、データサイエンスのための数学研究所にも所属しています。

彼の研究は主に自然知能と人工知能の交差点に焦点を当てています。彼のグループは、高次元の非線形機械学習手法を開発し、バイオメディカルデータサイエンスの課題に適用しています。彼らは、Nature、Science、PNAS、Neurips、JMLRなどの著名な科学および工学ジャーナルや会議で100を超える論文を発表しており、引用数は10,000を超え、h指数は40を超えています。彼らは、NIHのTransformative Research Award、NSF CAREER賞、Microsoft Research、その他多くの政府、営利、非営利団体から資金提供を受けています。彼は、教員としての8年間で60人以上の研修生にアドバイスし、約200人の学生を指導してきました。学術的な仕事に加えて、彼は2012年にMosaic Investment Partnersに買収された定量ヘッジファンドであるGlobal Domain Partnersと、2022年初頭にnVidiaに買収されたソフトウェアスタートアップGigantumを共同設立しました。^[2]

フォーゲルスタインは、セントルイスのワシントン大学マッケルヴィー工学部で学士課程を修了し、 2002年に生体医用工学の理学士号を取得しました。2003年から2009年までジョンズホプキンス大学で学び、応用数学と統計学の理学修士号を取得しました。また、ジョンズホプキンス医学部で神経科学の博士号を取得し、カルシウムイメージングにおけるスパイク検出のアルゴリズムを開発しました。

2014年から2018年まで、フォーゲルスタイン氏は計算医学研究所の学部長を務めた。また、チャイルドマインド研究所のエンデバーサイエンティスト、ジョンズホプキンス大学の統計科学部、数学・神経生物学部の上級研究科学者、デューク大学の提携教員も歴任した。

フォーゲルスタインの研究は、大規模な生物医学データセットを分析して、健康と病気における生体システムの機能に関する新しい知識を発見する方法と、この知識を活用して、より改善された、より手頃な医療を提供する方法を理解することに重点を置いています。具体的には、彼の研究は、神経科学におけるビッグデータとワイドデータ、特に脳グラフとコネクトミクスの統計に焦点を当てることが多いです。

ジョシュア・フォーゲルスタインはNeuroDataラボを設立し、その責任者を務めています。同ラボは神経科学者向けのオープンソースツールのエコシステムを構築し、オープンソースデータのコレクションをホストしています。^[3]

^{フォーゲルシュタインの研究はコネクショナルコーディング[4]}に焦点を当てており、これは脳の活動ではなく脳の構造がどのように情報を符号化するかを研究する新興分野であり、従来の神経コーディングの研究からの転換を表しています。この分野での彼の注目すべき研究には、昆虫の脳（ショウジョウバエの幼虫）の最初のコネクトームの分析^{[5]や、機械学習技術を使用して}ショウジョウバエの幼虫の行動パターンを明らかにしたことなどがあります。 ^[6]

彼はまた、中規模での脳の接続性を研究しており、^[7]哺乳類の脳全体にニューロンがどのように投影されるかを研究するためのツールの開発に貢献しています。^{[8] [9]}

^{コネクトームに関する研究に刺激を受けて、Vogelsteinはネットワーク統計モデル[10]} 、ネットワーク埋め込み法^{[11] [12]} 、ネットワークの比較法^[13]、ネットワークのマッチング法^[14]など、ネットワークの統計的・計算的手法も開発しました。

フォーゲルシュタイン博士は、メタ学習、転移学習、生涯学習または継続学習、将来学習など、さまざまな分布外学習パラダイムを理論的にも実践的にも研究しています。脳研究からの洞察を基に、人工知能をより優れた、より自然な、人間の知能を補完するものにすることを目指しています。

フォーゲルシュタインの研究では、神経科学と機械学習の分野の専門知識を相乗的に活用し、自然知能（脳を持つ生物を含む）へのより深い洞察を得るとともに、より堅牢で柔軟な人工知能を構築することを目指しています。彼が研究してきた知能の主要な属性には、表現能力^[15]と学習効率^{[16]が含まれます。}

ジョシュア・フォーゲルスタインは、Gigantum、Mind-X、Pivo​​talPathなど、数多くの商業企業の諮問委員会に所属しています。フォーゲルスタインは、Global Domain Partners, LLCの主任データサイエンティストも務めました。^[17]彼はMicrosoft Research と幅広く連携しています。

• ジョシュア・フォーゲルスタインの個人ウェブサイト 2019-03-25にWayback Machineでアーカイブ
• NeuroData ウェブサイト