張美

Mi Zhang 氏はオハイオ州立大学のコンピューター科学者で、同大学のコンピューターサイエンスおよびエンジニアリングの准教授であり、AIoT および機械学習システム ラボの所長でもあります。エッジ AI、モノの人工知能 (AIoT)、機械学習システム、モバイル ヘルスの分野での研究で最もよく知られています。

張氏は中国北京生まれ。中国の北京大学で電気工学の学士号を取得。南カリフォルニア大学で電気工学とコンピュータサイエンスの修士号、コンピュータ工学の博士号を取得。

2013年から2014年まで、コーネル大学でコンピューティングおよび情報科学の博士研究員を務めました。2014年から2022年まで、ミシガン州立大学で助教授、その後終身在職権を持つ准教授を務めました。2022年からは、オハイオ州立大学のコンピュータサイエンスおよびエンジニアリング学部に終身在職権を持つ准教授として加わりました。

2016年に彼はモバイルデバイス上で初のオンデバイスディープラーニングベースの錠剤識別アルゴリズムを開発し、NIH錠剤画像認識チャレンジで優勝した。^[1]

2017年には、メモリと計算効率に優れたAIベースのリアルタイムノイズ除去および音声強調アルゴリズムをスマート補聴器向けに開発し、NSF Hearables Challengeで3位を獲得した。^[2]

2019年には、ディープラーニングモデルの効率を高めるモデル圧縮アルゴリズムを開発し、NeurIPS Google MicroNet ChallengeのCIFAR-100トラックで4位を獲得しました。^{[3] [4]}

2020年、彼はスマート補聴器の発明により MSUイノベーション・オブ・ザ・イヤー賞^{[5]を受賞しました。}

2021年にACM SenSys Best Paper Awardを受賞した。^[6]

2023年、彼はキャリア初期におけるモバイル/エッジコンピューティングへの貢献が認められ、ジュニア/アカデミア部門で第1回USC ECE SIPI優秀卒業生賞を受賞しました。^[7]

その他の注目すべき受賞歴には以下のものがあります。

• 2020年 – Facebook Faculty Research Award ^{[8] [9]}
• 2020 – NeurIPSワークショップ フェデレーテッドラーニングにおけるスケーラビリティ、プライバシー、セキュリティ 最優秀論文賞^[10]
• 2019 – アマゾンAWS機械学習研究賞^{[11] [12]}
• 2018年 – IEEE CNS最優秀論文賞^[13]
• 2016年 – NSF CRII賞^[14]
• 2015 – ACM UbiComp 最優秀論文賞 佳作^[要出典]

• ディープラーニングで次世代の10億台のデバイスを強化する、スタンフォード大学、（2021年）。^{[15] [16]}

• サミウル・アラム、ルーヤン・リウ、ミン・ヤン、ミー・チャン。 「FedRolex: ローリングサブモデル抽出によるモデル異種フェデレーション学習」。神経情報処理システム (NeurIPS) に関する会議、(2022)。
• Yu Zheng、Zhi Zhang、Shen Yan、Mi Zhang。 「ディープオートオーグメント」。学習表現に関する国際会議 (ICLR)、(2022)。
• Xiao Zeng、Ming Yan、Mi Zhang。「Mercury: 確率的重要度サンプリングによる効率的なオンデバイス分散DNNトレーニング」。ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys)、(2021)。
• Chenning Li、Hanqing Guo、Shuai Tong、Xiao Zeng、Zhichao Cao、Mi Zhang、Qiben Yan、Li Xiao、Jiliang Wang、Yunhao Liu。 「NELoRa: ニューラル強化復調による超低 SNR LoRa 通信に向けて」。組み込みネットワークセンサーシステム (SenSys) に関する ACM カンファレンス、(2021)。
• Shen Yan、Kaiqiang Song、Fei Liu、および Mi Zhang。「CATE: Transformers を使用した計算を考慮したニューラル アーキテクチャ エンコーディング」。国際機械学習会議 (ICML)、(2021)。
• Shen Yan、Yu Zheng、Wei Ao、Xiao Zeng、および Mi Zhang。「教師なしアーキテクチャ表現学習はニューラルアーキテクチャ検索に役立ちますか？」ニューラル情報処理システムに関する会議 (NeurIPS)、(2020)。
• Chaoyang He、Songze Li、Jinhyun So、Xiao Zeng、Mi Zhang、Hongyi Wang、Xiaoyang Wang、Praneeth Vepakomma、Abhishek Singh、Hang Qiu、Li Shen、Peilin Zhao、Yan Kang、Yang Liu、Ramesh Raskar、Qiang Yang、Murali Annavaram 、サルマン・アヴェスティメール。 「FedML: フェデレーテッド機械学習のリサーチ ライブラリとベンチマーク」。神経情報処理システム (NeurIPS) 連合学習ワークショップに関する会議、(2020)。
• Xiao Zeng、Biyi Fang、Haichen Shen、および Mi Zhang。「Distream: ワークロード適応型分散エッジインテリジェンスによるライブビデオ分析のスケーリング」。ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys)、(2020)。
• Biyi Fang、Xiao Zeng、Mi Zhang。「NestDNN: 継続的なモバイル ビジョンのためのリソース認識型マルチテナント オンデバイス ディープラーニング」。ACM国際モバイル コンピューティングおよびネットワーク会議 (MobiCom)、(2018)。
• Xiao Zeng、Kai Cao、および Mi Zhang。「MobileDeepPill: 制約のない錠剤の画像を認識するための小型モバイル ディープラーニング システム」。ACM国際モバイル システム、アプリケーション、およびサービス会議 (MobiSys)、(2017)。
• Biyi Fang、Jillian Co、Mi Zhang。「DeepASL: ユビキタスかつ非侵入的な単語および文レベルの手話翻訳の実現」。ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys)、(2017)。
• David C. Mohr、Mi Zhang、Stephen M. Schueller。「パーソナルセンシング：ユビキタスセンサーと機械学習を使用したメンタルヘルスの理解」。Annual Review of Clinical Psychology (ARCP)、第13巻、23-47ページ、(2017年)。
• Biyi Fang、Nicholas D. Lane、Mi Zhang、Aidan Boran、Fahim Kawsar.. 「BodyScan: 非接触アクティビティとバイタルサインモニタリングのためのウェアラブルデバイスでの無線ベースセンシングの有効化」。ACMモバイルシステム、アプリケーション、およびサービスに関する国際会議 (MobiSys)、(2016)。
• Sohrob Saeb、Mi Zhang、Christopher J. Karr、Stephen M. Schueller、Marya E. Corden、Konrad P. Kording、およびDavid C. Mohr。「日常生活行動における抑うつ症状の重症度と携帯電話センサーの相関関係：探索的研究」。Journal of Medical Internet Research（JMIR）、第17巻、第7号、ページe175、（2022年）。

• オハイオ州立大学：ミ・チャン、コンピュータサイエンスおよびエンジニアリング学部
• Google Scholarにインデックスされた Mi Zhang の出版物