Roberto J. Marks II

Robert Jackson Marks II (nacido el 25 de agosto de 1950) es un ingeniero eléctrico , científico informático y profesor distinguido estadounidense en la Universidad de Baylor . Sus contribuciones incluyen la distribución tiempo-frecuencia de Zhao-Atlas-Marks (ZAM) en el campo del procesamiento de señales , ^{[ 1 ]} el teorema de Cheung-Marks ^{[ 2 ]} en la teoría del muestreo de Shannon y el enfoque de Papoulis-Marks-Cheung (PMC) en el muestreo multidimensional. ^{[ 3 ]} Fue fundamental en la definición del campo de la inteligencia computacional y coeditó el primer libro que utilizó inteligencia computacional en el título. ^{[ 4 ] [ 5 ]} Cristiano ^{[ 6 ]} y creacionista de la Tierra antigua , ^{[ 7 ]} es el sujeto de la película pro- diseño inteligente de 2008, Expelled: No Intelligence Allowed .

Marks recibió su licenciatura y maestría del Instituto Tecnológico Rose-Hulman en 1972 y 1973, respectivamente. ^{[ 8 ]} Durante sus estudios de doctorado en la Universidad Tecnológica de Texas , fue supervisado por JF Walkup; su disertación se centró en el procesamiento de señales ópticas. ^{[ 9 ]} Obtuvo su doctorado en 1977. ^{[ 8 ]}

Marks es un distinguido profesor de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Baylor y director del Centro Walter Bradley para la Inteligencia Natural y Artificial. ^{[ 10 ]} De 1977 a 2003, fue profesor en la Universidad de Washington en Seattle. Fue el primer presidente del Consejo de Redes Neuronales del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) (ahora la Sociedad de Inteligencia Computacional del IEEE ). ^{[ 11 ]} Es miembro del IEEE ^{[ 12 ] [ 8 ]} y de la Sociedad Óptica de América . ^{[ 8 ] [ 13 ]}

Marks es investigador en el área de ingeniería eléctrica . ^{[ 14 ]}

• Tratamiento del cáncer de próstata. Marks y sus colegas desarrollaron algoritmos para la identificación en tiempo real de la colocación de semillas radiactivas en próstatas cancerosas. ^{[ 15 ] [ 16 ]} Por este trabajo, fue co-receptor del Premio Judith Stitt al Mejor Resumen de la Sociedad Americana de Braquiterapia . ^{[ 17 ]} El algoritmo se utiliza clínicamente. ^{[ 18 ]}
• Detección óptima. En el campo de la teoría de la detección , Marks y sus colegas desarrollaron la primera solución en forma cerrada para la detección óptima de Neyman-Pearson de señales en ruido no gaussiano ^{[ 19 ] [ 20 ].}

"Marks, Wise, Haldeman y Whited derivaron expresiones exactas para las funciones de distribución del estadístico de prueba y, por lo tanto, pudieron analizar el rendimiento del detector óptimo para valores dados de intensidad de señal y tamaño de muestra." ^{[ 21 ]}

• Pronóstico de carga eléctrica mediante redes neuronales. Junto con sus colegas de la Universidad de Washington , Marks fue el primero ^{[ 22 ]} en aplicar una red neuronal artificial para pronosticar la demanda de energía para las empresas de servicios públicos en 1991. ^{[ 23 ]} Seis años después, las redes neuronales eran utilizadas por 32 importantes empresas de servicios públicos de Norteamérica ^{[ 22 ]} y siguen siendo de uso común hoy en día. El IEEE patrocina un seminario web basado en MATLAB sobre el uso de redes neuronales en el pronóstico de carga. ^{[ 24 ]} Se ha utilizado una técnica "similar a una que ya se ha utilizado con éxito para pronosticar las necesidades de carga eléctrica" ​​para pronosticar los valores de cierre del Dow Jones utilizando datos de millones de mensajes de Twitter . ^{[ 25 ]}
• El tubo de Smith. Marks fue miembro del equipo de investigación de Baylor que introdujo el tubo de Smith, una herramienta de visualización útil en el diseño de sistemas de microondas avanzados. ^{[ 26 ]} Una generalización del diagrama de Smith , el tubo de Smith se encuentra actualmente en el paquete de software Advanced Design System (ADS) de Keysight . ^{[ 27 ]}

• Redes neuronales convolucionales. Con Homma y Atlas, Marks desarrolló una red neuronal convolucional temporal ^{[ 28 ]} ampliamente utilizada en el aprendizaje profundo .
• Visualización de la señal en tiempo y frecuencia. La distribución tiempo-frecuencia de Zhao-Atlas-Marks, ^{[ 1 ]} (también conocida como distribución ZAM o ZAMD), se denominó originalmente distribución tiempo-frecuencia en forma de cono . ^{[ 29 ]}
  • La ZAMD es un caso especial de la clase de distribuciones tiempo-frecuencia de Cohen .
  • El ZAMD se encuentra actualmente en la Caja de herramientas de tiempo-frecuencia de MATLAB ^{[ 30 ]} y en las Herramientas de LabVIEW de National Instruments para análisis de tiempo-frecuencia, series temporales y ondículas ^{[ 31 ].}
  • El ZAMD se ha aplicado en numerosas áreas:

    "[El ZAMGTFR [ZAMD] tiene ventaja sobre la mayoría de los demás TFR en condiciones de baja SNR y algunas características son fáciles de extraer del plano tiempo-frecuencia 2D." ^{[ 32 ]}

    "Se ha demostrado que el ZAM-TFD [ZAMD] es eficaz para rastrear señales de salto de frecuencia y representar señales en presencia de ruido blanco." ^{[ 33 ]}

    "La distribución de Zhao-Atlas-Marks produce una buena resolución en los dominios del tiempo y la frecuencia. El método ZAMD reduce la interferencia resultante de los términos cruzados presentes en las señales multicomponente. Es útil para resolver picos espectrales cercanos y capturar señales no estacionarias y multicomponente." ^{[ 34 ]}

    "[L]a distribución tiempo-frecuencia de Zhao-Atlas-Marks... mejora significativamente la resolución temporal y frecuencial y elimina todos los términos cruzados indeseables. // La distribución ZAM se ha aplicado al habla con resultados notables." ^{[ 35 ]}

• Teledetección . Marks y sus colegas ^{[ 36 ] [ 37 ]} fueron los primeros en utilizar la inversión de redes neuronales en la teledetección. Midieron parámetros de la nieve a partir de mediciones de microondas realizadas por satélites. Su enfoque general se utiliza ampliamente en la actualidad. ^{[ 38 ] [ 39 ]}
• Matrices inalámbricas. Marks es uno de los beneficiarios de un informe técnico de la NASA por ser pionero en la comunicación de bajo consumo energético en matrices inalámbricas. ^{[ 40 ] [ 41 ]}
• Generación de energía. En colaboración con Southern California Edison , Marks y sus colegas fueron pioneros en métodos basados ​​en inteligencia computacional para la detección temprana de cortocircuitos intermitentes en los devanados de generadores eléctricos de varias toneladas mientras los rotores aún giraban. ^{[ 42 ] [ 43 ]}

  "[Su prueba de diagnóstico realiza] la detección y localización de espiras en cortocircuito en el devanado de campo de CC de los rotores de turbogeneradores mediante detección de novedades y redes neuronales difusas. El uso de redes neuronales con salidas de lógica difusa y técnicas de ondas viajeras... es un localizador preciso de espiras en cortocircuito en los rotores de turbogeneradores." ^{[ 44 ]}

• Marks ha realizado contribuciones al teorema del muestreo, incluyendo la autoría del primer libro dedicado exclusivamente al tema. ^{[ 45 ]}
  • Restauración de muestras perdidas. Utilizando una "estimación sofisticada de las muestras faltantes usando muestras anteriores y futuras", ^{[ 46 ]} Marks ^{[ 47 ]} demostró por primera vez que, cuando una señal se muestrea por encima de su tasa de Nyquist , las muestras perdidas "son redundantes, en el sentido de que cualquier número finito de ellas se puede obtener a partir de las restantes resolviendo un sistema de ecuaciones lineales ". ^{[ 48 ]}
  • Muestreo mal condicionado (Teorema de Cheung-Marks). El teorema de Cheung-Marks del teorema de muestreo ^{[ 49 ]} muestra que las muestras tomadas de una señal igual o superior a la frecuencia de Nyquist pueden resultar incapaces de restaurar la señal en presencia de pequeñas cantidades de ruido . ^{[ 50 ]}
  • Muestreo óptimo de imágenes. Se dice que una imagen está muestreada de forma óptima cuando se minimizan las muestras por unidad de área sin que se produzca degradación de la imagen interpolada. Las contribuciones de Marks al muestreo óptimo de imágenes incluyen:
  • El enfoque de Papoulis-Marks-Cheung. ^{[ 3 ]} Marks y Cheung ^{[ 51 ]} extendieron la expansión de muestreo generalizada de Athanasios Papoulis ^{[ 52 ]} a dimensiones superiores.

    "Marks y Cheung se centraron en imágenes con una región de soporte espectral dada y una red de muestreo base inicial tal que las réplicas espectrales inducidas de esta región de soporte no se superponen. Luego demostraron que se podían eliminar clases laterales de alguna subred de la red base hasta que la densidad de muestreo fuera mínima (en el sentido de Landau) o se aproximara a la mínima... [Esto] permite reducir la tasa de muestreo hasta que sea igual o se aproxime al mínimo de Landau." ^{[ 3 ]}

  • Muestreo sub-Nyquist. Cheung y Marks ^{[ 53 ]} demostraron que las imágenes podían muestrearse por debajo de su tasa de Nyquist y aún así recuperarse sin aliasing .

    "[Su] construcción multidimensional tan interesante... explota las brechas espectrales [necesarias] que se producen al muestrear señales multidimensionales. Su enfoque consiste en dividir el espectro en bandas estrechas y tratar por separado aquellas bandas que contienen energía de señal y aquellas que no." ^{[ 54 ]}

• Computadoras ópticas. Marks inventó ^{[ 55 ]} e implementó ^{[ 56 ]} una computadora totalmente óptica que , utilizando lentes, espejos y luz de un láser , realiza cálculos iterativos literalmente a la velocidad de la luz.

  "Si bien muchos problemas en óptica pueden resolverse mediante proyecciones, es difícil resolverlos utilizando métodos totalmente ópticos. Una excepción notable son las implementaciones totalmente ópticas de Marks del algoritmo de proyección convexa para implementar la superresolución." ^{[ 57 ]}

En 2006, Marks contrató a William Dembski como investigador postdoctoral a tiempo parcial. Dembski es un defensor del diseño inteligente y antiguo miembro del personal de Baylor, figura central en una controversia previa sobre el diseño inteligente en Baylor, relacionada con la promoción del diseño inteligente por parte del Centro Michael Polanyi , que se resolvió cuando Baylor disolvió dicho centro en 2000. El puesto de Dembski en el laboratorio de Marks fue financiado con una donación de 30 000 dólares de la Fundación Lifeworks; la donación se tramitó a través del departamento de desarrollo de la universidad y no de su administración de subvenciones académicas. El papel de Dembski se especificó en los documentos de la donación. Marks afirmó que mantuvo en secreto la presencia de Dembski. En diciembre de 2006, la administración universitaria tuvo conocimiento del puesto de Dembski, y la universidad devolvió los fondos no utilizados y rescindió su contrato. ^{[ 58 ]}

Marks creó un sitio web para describir el trabajo que él y Dembski estaban realizando, el cual, según el sitio web, se llevaba a cabo en el "Laboratorio de Informática Evolutiva" de Baylor. En el verano de 2007, la administración de Baylor se percató de la existencia de dicho sitio web después de que Marks lo comentara en un podcast presentado por Casey Luskin del Discovery Institute , y la administración universitaria lo cerró. ^{[ 58 ]} Marks impugnó la eliminación. ^{[ 58 ] [ 59 ] [ 60 ]} El sitio se volvió a publicar en un servidor fuera de Baylor. ^{[ 59 ]}

La disputa sobre el sitio web fue cubierta en la película de 2008 a favor del diseño inteligente Expelled: No Intelligence Allowed . ^{[ 61 ]}

Marks fue asesor académico del capítulo de Campus Crusade for Christ de la Universidad de Washington durante diecisiete años. Ha presentado su charla "¿Qué tiene que ver el cálculo con el cristianismo?" ^{[ 62 ]} en Polonia, Japón, Canadá, Rusia y Estados Unidos. ^{[ 8 ]}

Marks ha realizado presentaciones de apologética cristiana orientadas a la ciencia . ^{[ 63 ]} Los lugares donde se ha presentado incluyen Polonia, Japón, Moscú, Canadá y Siberia. ^{[ 8 ]}

• Junto con William A. Dembski , Marks ofreció argumentos estadísticos contra la afirmación de James Cameron de haber encontrado el lugar de sepultura de Jesús tal como se muestra en el documental de Cameron, La tumba perdida de Jesús . ^{[ 64 ] [ 65 ]}
• Marks ha trabajado como consultor para Microsoft , DARPA , Pacific Gas and Electric Company , The Boeing Company , John Fluke Manufacturing Company y Southern California Edison . ^{[ 8 ]}
• Marks fue el caricaturista ^{[ 66 ]} del periódico estudiantil mientras estuvo en el Instituto Tecnológico Rose-Hulman .
• Marks presentó un programa de radio de debate político a principios de la década de 1970. ^{[ 67 ]}
• El número de Erdős de Marks es tres y su número de Bacon es dos. Por lo tanto, su número de Erdős-Bacon es cinco. ^{[ 68 ]}

• RJ Marks II, Non-Computable You: What You Do That Artificial Intelligence Never Will, Discovery Press, (2022).
• RJ Marks II y William A. Dembski con JP Moreland , Para un propósito mayor: La vida y el legado de Walter Bradley, Erasmus Press, (2020).
• RJ Marks II, El caso de los robots asesinos: por qué el ejército estadounidense necesita continuar el desarrollo de IA letal, Discovery Institute Press, (2020).
• RJ Marks II, William A. Dembski y Winston Ewert, Introducción a la informática evolutiva, World Scientific, Singapur, (2017).
• RJ Marks II, Michael Behe , William A. Dembski , Bruce L. Gordon , John C. Sanford , Editores, Información biológica: nuevas perspectivas, World Scientific, Singapur, (2013).
• RJ Marks II, Manual de análisis de Fourier y sus aplicaciones, Oxford University Press, (2009).
• RD Reed y RJ Marks II, Neural Smithing: Supervised Learning in Feedforward Artificial Neural Networks, MIT Press, Cambridge, MA, (1999).
• M. Palaniswami, Y. Attikiouzel, RJ Marks II, David B. Fogel y Toshio Fukuda; Editores, Inteligencia Computacional: Una Perspectiva de Sistemas Dinámicos , IEEE Press, (1995).
• RJ Marks II, Editor, Tecnología y aplicaciones de lógica difusa , IEEE Technical Activities Board, Piscataway, (1994).
• Jacek M. Zurada , RJ Marks II y CJ Robinson; Editores, Inteligencia computacional: imitando la vida , (IEEE Press, 1994).
• RJ Marks II, editor, Temas avanzados en la teoría de muestreo e interpolación de Shannon (Springer-Verlag, 1993).
• RJ Marks II, Introducción a la teoría de muestreo e interpolación de Shannon, Springer-Verlag, (1991).
• MA El-Sharkawi y RJ Marks II, editores, Aplicaciones de redes neuronales a sistemas de energía , IEEE Press, Piscataway, (1991).

• Página principal de Robert J. Marks II, PhD
• Dr. Robert J. Marks II, Facultad de Ingeniería, Universidad de Baylor