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Articulo de referencia

Felix Heide

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Felix Heide es un científico informático de origen alemán conocido por su trabajo en los campos de la imagen computacional , la visión artificial , los gráficos por computadora y el aprendizaje profundo . Es profesor asistente en la Universidad de Princeton y fue director del Laboratorio de Imagen Computacional. Actualmente, es director de Inteligencia Artificial en Torc Robotics . Heide cofundó Algolux, una empresa emergente de tecnología de visión artificial para vehículos autónomos, que posteriormente se fusionó con Torc Robotics. [ 1 ]

Educación

Heide completó su licenciatura y maestría en ciencias de la computación en la Universidad de Siegen , donde se graduó summa cum laude . [ 2 ]

En 2016, obtuvo su doctorado en la Universidad de Columbia Británica bajo la dirección del profesor Wolfgang Heidrich . Su tesis doctoral ganó el premio Alain Fournier a la mejor tesis doctoral canadiense en gráficos por computadora y el premio ACM SIGGRAPH a la mejor tesis doctoral en gráficos por computadora y técnicas interactivas. Tras finalizar sus estudios de doctorado, realizó una investigación postdoctoral en la Universidad de Stanford , con estancias de investigación en instituciones como el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y la Universidad Rey Abdullah de Ciencia y Tecnología (KAUST). [ 3 ]

Carrera

Heide es profesor asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Princeton, donde investiga imágenes computacionales, visión por computadora y óptica . Su trabajo explora el diseño integral de sistemas de imágenes, visión y visualización, particularmente aquellos utilizados en aplicaciones de vehículos autónomos . [ 4 ]

En 2015, Heide cofundó Algolux. Bajo su liderazgo, Algolux creció hasta alcanzar más de 100 empleados, obtuvo capital de riesgo y lanzó al mercado software de visión artificial utilizado en todo el mundo por fabricantes de automóviles. Posteriormente, Algolux pasó a formar parte de Torc Robotics. [ 5 ]

Heide ha sido miembro del consejo asesor técnico de Samsung Research y ha desempeñado funciones de investigación y asesoramiento en Nvidia , KAUST y otras instituciones. [ 6 ]

Investigación

Un tema central de la investigación de Heide es la integración de técnicas de aprendizaje automático y optimización con sistemas de imágenes físicas. [ 7 ] Explora cómo se pueden diseñar algoritmos conjuntamente con la óptica y el hardware para mejorar la calidad, la robustez y la eficiencia de las imágenes en condiciones difíciles. [ 8 ] Este enfoque ha dado como resultado métodos novedosos para la visión en condiciones climáticas adversas, poca luz y entornos ocluidos, que son fundamentales para las aplicaciones de conducción autónoma.

Imágenes computacionales

Heide ha sido pionero en métodos que mejoran la calidad de la imagen mediante óptica innovadora combinada con procesamiento computacional. [ 9 ] Su investigación en esta área incluye el desarrollo de nanoóptica neuronal para sistemas de imágenes compactos y de alto rendimiento, [ 10 ] que se basan en modelos de cámara diferenciables que permiten la optimización conjunta de la óptica y los algoritmos de procesamiento de imágenes. [ 11 ] [ 12 ] La nanoóptica neuronal combina óptica de metasuperficie a escala nanométrica con reconstrucción de imágenes basada en redes neuronales para crear sistemas de imágenes de alta calidad con amplio campo de visión, corrección de aberración cromática y aplicaciones en campos como la robótica y la medicina. [ 13 ]

El trabajo pionero de Heide sobre imágenes transitorias e imágenes sin línea de visión (NLOS) se ha centrado en el avance de métodos para capturar y reconstruir imágenes de objetos que no son directamente visibles para la cámara. [ 14 ]

Sistemas de cámaras y visión de extremo a extremo

El trabajo de Heide en diseño integral implica la optimización de todo el proceso de imagen, desde la captura de luz hasta la reconstrucción de la imagen . Este enfoque tiene aplicaciones en la conducción autónoma , donde las cámaras necesitan percibir, actuar y reconstruir entornos complejos. [ 15 ] [ 16 ] Su investigación también explora nuevas tecnologías de visualización, como la holografía , [ 17 ] que aprovechan técnicas computacionales para una salida visual de alta fidelidad . [ 18 ]

Aprendizaje automático para la percepción de vehículos autónomos

En la conducción autónoma, la percepción es fundamental para la seguridad y la navegación. El trabajo de Heide ha contribuido significativamente al desarrollo de sistemas de percepción que funcionan de manera confiable en condiciones difíciles como niebla , lluvia y poca luz. [ 19 ] Estos métodos se han integrado en el software de visión utilizado por empresas como Waymo , Cruise y Google . [ 20 ]

Premios y reconocimientos

  • Premio Princeton a la Innovación Distinguida (2025)
  • Fotónica 100 (2024)
  • Premio SIGGRAPH al Investigador Novel Destacado (2023)
  • Beca de Investigación Sloan (2023)
  • Beca Packard (2022)
  • Premio NSF CAREER (2021)
  • Premio Sony a la Innovación Docente (2021)
  • Joven Ingeniero del Año de AutoSens (2020)

Publicaciones y patentes

Heide ha sido coautor de cerca de 50 publicaciones y ha recibido más de 9200 citas. [ 21 ] En 2020, seis de sus artículos fueron aceptados en la Conferencia sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones , incluyendo tres presentaciones orales. Uno de ellos, «Ver alrededor de las esquinas de las calles: detección y seguimiento sin línea de visión en entornos reales mediante radar Doppler», fue retomado por numerosas publicaciones. [ 22 ]

Además, ha solicitado 16 patentes , de las cuales 7 han sido concedidas hasta la fecha. La última, «Método y aparato para el procesamiento y la percepción conjunta de imágenes», fue concedida en julio de 2020. [ 23 ]

Referencias

  1. ↑ "Felix Heide, Universidad de Princeton" . Universidad de Princeton .
  2. ↑ "El estudiante de posgrado en Ciencias de la Computación Felix Heide recibe el Premio Alain Fournier 2016" . Universidad de Columbia Británica .
  3. ↑ "El estudiante de posgrado en Ciencias de la Computación Felix Heide recibe el premio ACM SIGGRAPH 2017 a la mejor tesis doctoral" . Universidad de Columbia Británica .
  4. ↑ "Heide y Majumdar reciben las becas Sloan 2023" . Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Princeton . 15 de febrero de 2023.
  5. ↑ "Felix Heide, Algolux" . Algolux .
  6. ↑ "Investigadores crean una cámara del tamaño de un grano de sal utilizando nanoóptica neuronal" . Nvidia . 9 de diciembre de 2021.
  7. ↑ Tseng, Ethan; Kuo, Grace; Baek, Seung-Hwan; Matsuda, Nathan; Maimone, Andrew; Schiffers, Florian; Chakravarthula, Praneeth; Fu, Qiang; Heidrich, Wolfgang; Lanman, Douglas; Heide, Felix (22 de abril de 2024). "Expansor de extensión neuronal para pantalla holográfica de alta fidelidad de ángulo ultra amplio" . Nature . pág. 2907. doi : 10.1038/s41467-024-46915-3 . 
  8. ↑ Wilson, Andy (30 de octubre de 2013). "SOFTWARE DE IMAGEN: Algoritmo que compensa las aberraciones simples de la lente" . Vision Systems Design .
  9. ↑ «¡Científicos desarrollan una cámara del tamaño de un grano de sal!» . BBC Newsround . 1 de diciembre de 2021.
  10. ↑ "Cámaras de matriz nanofotónica delgadas en sensor – Laboratorio de imágenes informáticas de Princeton" . Universidad de Princeton .
  11. ↑ "Nanoóptica neuronal" . IEEE .
  12. ↑ "Imágenes sin línea de visión con oclusores parciales y normales de superficie" . gfx.cs.princeton.edu .
  13. ↑ "Imágenes sin línea de visión generalizables con priors físicos aprendibles" . ar5iv .
  14. ↑ "Imágenes convolucionales transitorias" . gfx.cs.princeton.edu .
  15. ↑ "CSDL - IEEE Computer Society" . www.computer.org .
  16. ↑ "Investigadores crearon una cámara del tamaño de un grano de sal" . Vice . 7 de diciembre de 2021.
  17. ↑ "Recuperación de fase mediante hardware en bucle para pantallas holográficas cercanas al ojo – Laboratorio de imágenes informáticas de Princeton" . Universidad de Princeton .
  18. ↑ Frishberg, Hannah (8 de diciembre de 2021). "Crean una cámara microscópica tan pequeña como un grano de sal" . New York Post .
  19. ↑ "Ver a través de la niebla sin ver la niebla: Fusión profunda de sensores multimodales en condiciones climáticas adversas invisibles – Laboratorio de imágenes informáticas de Princeton" . Universidad de Princeton .
  20. ↑ "Nanoóptica neuronal para imágenes de lentes delgadas de alta calidad – Laboratorio de imágenes computacionales de Princeton" . Universidad de Princeton .
  21. ↑ "Felix Heide, Google Académico" . Google Académico .
  22. ↑ "Investigadores de Princeton utilizan IA para crear un radar que detecta obstáculos" . Clean Technica . 30 de junio de 2020.
  23. ↑ "Patentes del inventor Felix Heide" . Justia .