PJナラヤナン

PJ Narayanan 氏(1963 年、ケーララ州アルウェイ 生まれ) は、ハイデラバードにある国際情報技術研究所の教授であり、2013 年 4 月から同研究所の現所長を務めています。同氏は、コンピューター ビジョン(3D 再構築、モーションからの構造、計算表示)、コンピューター グラフィックス(暗黙的表面のレイ トレーシング、動的シーン)、GPU 上の並列コンピューティング (グラフ アルゴリズム、文字列ソート、グラフ カット、ANN、クラスタリングなどの ML 手法、およびいくつかのコンピューター ビジョン タスク) に関する研究で知られています。

ナラヤナンは、1984年にインド工科大学カラグプル校でコンピュータサイエンスとエンジニアリングの学士号を取得しました。ナラヤナンは、1989年に米国メリーランド大学カレッジパーク校で修士号を取得し、1991年に米国メリーランド大学カレッジパーク校でコンピュータサイエンスの博士号を取得しました。同大学ではラリー・デイビス教授のもとで研究をしました。

ナラヤナンは、CMC 社の研究開発グループのリピ グループでキャリアをスタートし、インド語ワード プロセッサの第 2 世代ハードウェアの設計に携わりました。1986 年にメリーランド大学に大学院で学び、カーネギー メロン大学のロボット工学研究所で研究員として働きました。彼は、複数の視点から 3D で動的イベントを初めてキャプチャした仮想現実システムの構築に尽力しました。キャプチャされたイベントは、仮想現実環境に統合して視覚化および操作できます。

彼は 1996 年に DRDO 研究所の人工知能およびロボット工学センター(CAIR)に加わりました。CAIR のコンピューター ビジョンおよび仮想現実グループを率い、DRDO および国防省向けの複数の VR アプリケーションの開始に尽力しました。2000 年に IIIT ハイデラバード校に移り、視覚情報技術センター (CVIT) を設立しました。このセンターは、コンピューター ビジョン、グラフィックス、および医療画像処理の分野でインド最大の研究グループに成長しました。

Narayanan 教授は、インド コンピュータ ビジョン、グラフィックス、画像処理会議 (ICVGIP) の複数の回で重要な役割を果たしてきました。また、2006 年にアジア コンピュータ ビジョン会議 (ACCV) をハイデラバードに招致する上でも重要な役割を果たしました。教授は、ICCV、CVPR、ACCV、IJCAI などのエリア チェアを務めてきました。

彼は、ACM インド評議会が設立されたときに共同議長に任命されました。2012 年に ACM インドの初代会長に就任し、2014 年からは ACM インド研究委員会の議長を務めています。彼は、ACM 賞への顕著な貢献賞を決定する委員会や指名委員会のメンバーを務めるなど、ACM でいくつかの役割を果たしてきました。

• 2016年インド国立工学アカデミー（INAE）フェロー
• 計算機協会（ACM）会長賞、^[1] 2013
• 2018年英国マシンビジョンカンファレンス（BMVC）における最優秀産業論文優秀賞^[2]
• 2013 年ハイパフォーマンス コンピューティング (HiPC) における最優秀 GPU 論文
• 2010 年 Eurographics Symposium on Parallel Graphics and Visualization (EGPGV) における最優秀論文
• 2008年にNvidia CorporationからGPGPUへの貢献が認められCUDAフェローに選出
• 最優秀アプリケーション論文 マルチセンサー融合と統合に関する国際会議 (MFI)、1996

Narayanan は、コンピューター ビジョン、コンピューター グラフィックス、並列処理の分野に貢献してきました。コンピューター ビジョンでは、仮想現実による動的シーンの 3D 復元に関する初期の研究により、エンド ユーザーが利用できる 3D キャプチャが飛躍的に成長しました。3D キャプチャは、Microsoft Kinectやその他の汎用センサーによって、今では当たり前のものとなっています。彼は、グラフ カット、ニューラル ネットワーク、クラスタリングなどの一般的なコンピューター ビジョン アプリケーションに GPU などの革新的なプラットフォームを使用する先駆者でした。コンピューター ビジョンでの GPU の使用により、GPU はさまざまなアプリケーションでディープラーニングを実用化しました。CPU と GPU を含む一般的な並列コンピューティングに関する彼の研究も、世界中で認められています。

• 公式サイト
• Microsoft Academic 2014年8月3日アーカイブWayback Machine