ロバート・J・マークス2世

ロバート・J・マークス2世
ロバート・J・マークス2世
	2016年の成績
生まれる	1950年8月25日（74歳）; ウェストバージニア州、アメリカ合衆国
母校	ローズハルマン工科大学; テキサス工科大学;
知られている	信号処理; インテリジェントデザイン; 進化的計算; 計算知能;
	科学者としてのキャリア
フィールド	電気工学; コンピュータサイエンス;
機関	ベイラー大学; ワシントン大学;
論文	空間可変コヒーレント光処理（1977）
博士課程の指導教員	JFウォークアップ

ロバート・ジャクソン・マークス2世（1950年8月25日生まれ）は、アメリカの電気技師、コンピュータ科学者であり、ベイラー大学の特別教授である。彼の貢献には、信号処理の分野におけるZhao-Atlas-Marks（ZAM）時間周波数分布、^{[1] 、}シャノンサンプリング理論におけるCheung -Marks定理^[2]、多次元サンプリングにおけるPapoulis-Marks-Cheung （PMC）アプローチがある。 ^[3]彼は計算知能の分野の定義に尽力し、タイトルに計算知能を使った最初の本の共同編集者でもある。 ^[4]^[5]キリスト教徒^[6]で旧地球創造論者^[7]であり、 2008年のインテリジェントデザイン支持の映画「Expelled: No Intelligence Allowed」の主人公である。

職業経歴

マークスは、1972年と1973年にローズハルマン工科大学で学士号と修士号を取得しました。 ^[8]テキサス工科大学での博士課程では、JFウォークアップの指導を受け、光信号処理を論文の中心に据えました。^[9] 1977年に博士号を取得しました。^[8]

マークスはベイラー大学の電気・コンピュータ工学の特別教授であり、ウォルター・ブラッドリー自然・人工知能センターの所長を務めている。^[10] 1977年から2003年まで、シアトルのワシントン大学の教授を務めた。彼は電気電子技術者協会（IEEE）ニューラルネットワーク評議会（現在のIEEE計算知能学会）の初代会長であった。^[11]彼はIEEE ^[12]^[8] および米国光学会のフェローである。^[8]^[13]

技術的貢献

マークスは電気工学の分野の研究者である。^[14]

前立腺がんの治療。マークスと彼の同僚は、癌性前立腺における放射性シードの配置をリアルタイムで識別するアルゴリズムを開発した。^[15]^{[16]この研究により、彼はアメリカ}小線源治療学会からジュディス・スティット最優秀論文賞を共同受賞した。^[17]このアルゴリズムは臨床的に使用されている。^[18]
最適検出。検出理論の分野では、マークスと彼の同僚は、非ガウス雑音中の信号のネイマン・ピアソン最適検出の最初の閉形式の解を開発した^[19]^[20]

「マークス、ワイズ、ハルデマン、ホワイトは検定統計分布関数の正確な表現を導き出し、与えられた信号強度とサンプルサイズの値に対する最適な検出器の性能を分析することができました。」^[21]

ニューラルネットワークを使用した電力負荷予測。ワシントン大学の同僚とともに、マークスは1991年に初めて人工ニューラルネットワークを電力会社の電力需要予測に適用しました^{[22] 。}^[23] 6年後、ニューラルネットワークは北米の大手電力会社32社で使用され^[22]、現在でも広く使用されています。IEEEは、負荷予測におけるニューラルネットワークの使用に関するMATLABベースのウェビナーを後援しています。 ^{[24] 「すでに電力負荷のニーズをうまく予測するために使用されているものと同様の」手法が、何百万もの}Twitterメッセージのデータを使用してダウジョーンズの終値を予測するために使用されています。^[25]
スミスチューブ。マークスは、高度なマイクロ波システム設計に役立つ視覚化ツールであるスミスチューブを導入したベイラー大学の研究チームのメンバーでした。^[26]スミスチャートの一般化であるスミスチューブは、現在、キーサイトのAdvanced Design System (ADS)ソフトウェアパッケージに含まれています。 ^[27]

畳み込みニューラルネットワーク。マークスはホンマとアトラスとともに、ディープラーニングで広く使われている時間畳み込みニューラルネットワーク^[28]を開発した。
時間と周波数での信号表示。Zhao -Atlas-Marks時間周波数分布^[1]（別名ZAM分布またはZAMD）は、もともと円錐形の時間周波数分布と呼ばれていました。^[29]
- ZAMD は、 Cohen の時間周波数分布のクラスの特殊なケースです。
- ZAMDは現在、MATLABの時間周波数ツールボックス^[30]とナショナルインスツルメンツのLabVIEWの時間周波数、時系列、ウェーブレット解析ツール^{[31]に含まれています。}
- ZAMD はさまざまな分野に適用されています。
  「ZAMGTFR [ZAMD]は、低SNRの条件下では他のほとんどのTFRよりも優れており、2次元時間周波数平面からいくつかの特徴的な特徴を簡単に抽出できます。」^[32]
  「ZAM-TFD [ZAMD]は、周波数ホッピング信号の追跡とホワイトノイズの存在下での信号の表現に効果的であることが示されています。」^[33]
  「Zhao-Atlas-Marks分布は、時間領域と周波数領域で優れた解像度を生み出します。ZAMD法は、多成分信号に存在するクロスタームから生じる干渉を低減します。これは、近いスペクトルピークを解決し、非定常および多成分信号を捕捉するのに役立ちます。」^[34]
  「Zhao-Atlas-Marks時間周波数分布は、時間と周波数の解像度を大幅に向上させ、望ましくない交差項をすべて排除します。 // ZAM分布は音声に適用され、驚くべき結果が得られました。」^[35]
リモートセンシング。マークスと彼の同僚^[36]^[37] は、リモートセンシングにニューラルネットワーク逆変換を初めて使用しました。彼らは衛星によるマイクロ波測定から雪のパラメータを測定しました。彼らの一般的なアプローチは今日広く使用されています。^[38]^[39]
無線アレイ。マークスは、無線アレイにおける電力効率の高い通信の先駆者としてNASAの技術概要の共同受賞者である。^[40]^[41]
発電。南カリフォルニアエジソン社と協力し、マークスと彼の同僚は、ローターが回転している間に数トンの発電機の断続的な短絡巻線を早期に検出するための計算知能ベースの方法を開発した。^[42]^[43]
「[彼らの診断テストは]新規検出とファジーニューラルネットワークを使用して、タービン発電機ローターの直流界磁巻線の短絡ターンの検出と位置特定を実行します。ファジーロジック出力と進行波技術を備えたニューラルネットワークの使用は、ターボ発電機ローターの短絡ターンの正確な位置特定です。」^[44]
マークスはサンプリング定理の発展に貢献しており、このテーマに特化した最初の本を執筆した。^[45]
- 失われたサンプルの復元。 「過去と未来のサンプルを用いた失われたサンプルの洗練された推定」^[46]を用いて、マークス^[47]は初めて、信号がナイキストレートを超えてサンプリングされた場合、失われたサンプルは「線形方程式のシステムを解くことによって残りのサンプルから任意の有限数のサンプルを取得できるという意味で冗長である」ことを示しました^{[48] 。}
- 不適切サンプリング（Cheung-Marks定理）。サンプリング定理のCheung-Marks定理^[49]は、ナイキストレート以上の信号から採取したサンプルでは、少量のノイズが存在すると信号を復元できない可能性があることを示しています。^[50]
- 最適な画像サンプリング。単位面積あたりのサンプル数が最小化され、補間された画像が劣化しない場合、画像は最適にサンプリングされているとみなされます。最適な画像サンプリングに対するマークスの貢献は次のとおりです。
- パプーリス-マークス-チャンアプローチ^[3] 。マークスとチャン^[51]は、アタナシオス・パプーリス^[52]の一般化サンプリング展開を高次元に拡張した。
  「マークスとチェンは、与えられたスペクトルサポート領域と、このサポート領域の誘導されたスペクトルレプリカが重なり合わないような初期ベースサンプリング格子を持つ画像に焦点を当てました。そして、彼らは、サンプリング密度が最小（ランダウの意味で）になるか、最小に近づくまで、いくつかのサブ格子のコセットをベース格子から削除できることを示しました... [これにより] サンプリングレートをランダウ最小値に等しいか近づくまで減らすことができます。」^[3]
- サブナイキストサンプリング。CheungとMarks ^{[53]は、画像を}ナイキスト周波数より低い周波数でサンプリングしてもエイリアシングなしで復元できることを示した。
  「[彼らの]非常に興味深い多次元構造は、多次元信号をサンプリングするときに発生する[必要な]スペクトルギャップを活用します。彼らのアプローチは、スペクトルを狭い帯域にスライスし、信号エネルギーを含む帯域と含まない帯域を別々に処理することです。」^[54]
光学式コンピュータ。マークスは、レンズ、ミラー、レーザー光を使用して、文字通り光速で反復計算を実行する全光学式コンピュータを発明^[55]し、実装^{[56]しました。}
「光学における多くの問題は投影によって解決できるが、そのような問題を全光学的方法を用いて解決することは困難である。注目すべき例外は、超解像を実装するための凸投影アルゴリズムのマークスの全光学的実装である。」^[57]

進化情報科学研究室のウェブサイト

2006年、マークスはウィリアム・デムスキーを非常勤のポスドク研究員として雇った。デムスキーはインテリジェント・デザインの支持者であり、ベイラー大学で以前、マイケル・ポラニー・センターがインテリジェント・デザインを推進したことをめぐって起きたインテリジェント・デザイン論争の中心人物だった元ベイラー大学の職員である。この論争はベイラー大学が2000年に同センターを解散した際に解決されていた。マークスの研究室でのデムスキーの地位はライフワークス財団からの3万ドルの寄付によって賄われていた。この寄付は大学の開発部門を通じて行われ、学術助成金管理部門を通じては行われなかった。デムスキーの役割は寄付書類に記載されていた。マークスはデムスキーの存在を秘密にしていたと述べた。2006年12月までに、デムスキーの大学での地位は大学当局の注意を引いたため、大学は未使用の資金を返還し、デムスキーの地位を解任した。^[58]

マークスは、彼とデムスキーが行っていた研究を説明するウェブサイトを作成した。そのウェブサイトでは、その研究はベイラー大学の「進化情報科学研究室」で行われていると説明されていた。2007年夏、マークスがディスカバリー研究所のケイシー・ラスキンが司会を務めるポッドキャストでその研究について語った後、そのウェブサイトはベイラー大学の管理当局の注意を引いたため、大学管理当局はウェブサイトを閉鎖した。^[58] マークスは削除に異議を唱えた。^[58]^[59]^[60]サイトはベイラー大学外のサーバーに再投稿された。^[59]

このウェブサイトをめぐる論争は、2008年に制作されたインテリジェント・デザインを支持する映画『Expelled: No Intelligence Allowed』で取り上げられた。^[61]

キリスト教

マークスはワシントン大学のキャンパスクルセードフォークライスト支部の教員顧問を17年間務めた。彼は「微積分学とキリスト教とは何の関係があるのか？」^[62]という講演をポーランド、日本、カナダ、ロシア、アメリカで行った。^[8]

マークスは科学志向のキリスト教弁証論のプレゼンテーションを行ってきた。^[63]開催地はポーランド、日本、モスクワ、カナダ、シベリアなど。^[8]

その他の活動

マークスはウィリアム・A・デムスキーとともに、ジェームズ・キャメロンがドキュメンタリー『失われたイエスの墓』で描かれたイエスの埋葬地を発見したという主張に対して統計的な反論を行った。^[64]^[65]
マークスはマイクロソフト、DARPA、パシフィック・ガス・アンド・エレクトリック・カンパニー、ボーイング社、ジョン・フルーク・マニュファクチャリング・カンパニー、サザン・カリフォルニア・エジソン社のコンサルタントを務めた。^[8]
マークスはローズハルマン工科大学在学中に学生新聞の漫画家^[66]を務めていた。^[^要出典^]
マークスは1970年代初頭に政治ラジオトークショーの司会を務めた。^[67]
マークスのエルデシュ数は3、ベーコン数は2である。したがって、彼のエルデシュ・ベーコン数は5である。^[68]

ロバート・J・マークス2世の著書

RJ Marks II, Non-Computable You: What You Do Artificial Intelligence Never Will, Discovery Press, (2022). [23]
RJマークスIIとウィリアムA.デムスキー、JPモアランド共著『より大きな目的のために：ウォルター・ブラッドリーの生涯と遺産』エラスムス出版（2020年）。[24]
RJ・マークスII、「キラーロボットの必要性：アメリカ軍が致死的なAIの開発を継続する必要がある理由」ディスカバリー研究所出版（2020年）。[25]
RJ Marks II、William A. Dembski、Winston Ewert、「進化情報学入門」、 World Scientific、シンガポール、（2017年）。[26]
RJ Marks II、Michael Behe、William A. Dembski、Bruce L. Gordon、John C. Sanford編著、Biological Information - New Perspectives、 World Scientific、シンガポール、(2013)。[27]
RJマークスII、「フーリエ解析とその応用ハンドブック」オックスフォード大学出版局（2009年）。[28]
RD Reed および RJ Marks II、「Neural Smithing: フィードフォワード人工ニューラルネットワークにおける教師あり学習」、 MIT Press、マサチューセッツ州ケンブリッジ (1999)。
M. Palaniswami、Y. Attikiouzel、RJ Marks II、David B. Fogel、Toshio Fukuda 編著、『計算知能：動的システムの観点』、IEEE Press、(1995)。
RJ Marks II、編集者、ファジーロジックテクノロジーとアプリケーション、IEEE技術活動委員会、ピスカタウェイ、(1994)。
Jacek M. Zurada、RJ Marks II、CJ Robinson編著『Computational Intelligence: Imitating Life』（IEEE Press、1994年）。
RJ Marks II 編著『Advanced Topics in Shannon Sampling and Interpolation Theory』（Springer-Verlag、1993 年）。
RJ Marks II,シャノンサンプリングと補間理論入門、 Springer-Verlag、(1991)。[29]
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外部リンク

Robert J. Marks II 博士のホームページ
ロバート・J・マークス2世博士ベイラー大学工学部教授

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[14] [2] マークスの履歴書。

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[62] 「微積分学とキリスト教とは何の関係があるのか」プレゼンテーション

[63] マークスの弁明ページ

[64] [18] ベンジャミン・ホーキンス、「サウスウェスタン大学の教授たちはキリストの復活を隠さない」、2008年3月26日

[65] [19] WAデムスキーとRJマークスII、「イエスの墓の計算」、チャールズ・クォールズ編『埋もれた希望か復活した救世主か?:イエスの墓の探求』より。

[66] [20] スケッチ・マークス（マークスのウェブページより）

[67] [21] WPFR TeleTalk（マークスのウェブページより）

[68] [22] 「ロバート・J・マークス2世のエルデシュ・ベーコン数は5である。」 2010年5月5日閲覧。

ロバート・J・マークス2世
2016年の成績
生まれる	( 1950-08-25 )1950年8月25日（74歳）ウェストバージニア州、アメリカ合衆国
母校	ローズハルマン工科大学テキサス工科大学
知られている	信号処理インテリジェントデザイン進化的計算計算知能
科学者としてのキャリア
フィールド	電気工学コンピュータサイエンス
機関	ベイラー大学ワシントン大学
論文	空間可変コヒーレント光処理（1977）
博士課程の指導教員	JFウォークアップ