Anima Anandkumar

Anima Anandkumar

Anima Anandkumar

Es una distinguida profesora del departamento de computación y ciencias matemáticas del Instituto Tecnológico de California (Caltech). Actualmente, es la directora del área de investigación de Machine Learning en NVIDIA.

Su investigación abarca aspectos teóricos y prácticos del Machine Learning a gran escala. En particular, ella ha encabezado la investigación en métodos tensor-algebraicos, optimización no convexa, modelos probabilísticos y Deep Learning.

Fue una de las principales científicas en Amazon Web Service, donde habilitó el Machine Learning en la infraestructura de la nube.

Anima ha recibido una gran cantidad de premios y distinciones. Fue nombrada como profesora “Bren chair” en Caltech, ganadora de la beca de investigación de la fundación de Alfred P. Sloan, premiada como joven investigadora de las oficinas de investigación de la Fuerza Aérea y el Ejército. Becada de la facultad por Microsoft, Google y Adobe, y galardonada en una gran cantidad de oportunidades por la publicación del “mejor paper científico”.

Recientemente fue nominada a la Red de Expertos del Foro Económico Mundial, formada por destacados expertos del mundo académico, empresarial, gubernamental y de los medios de comunicación. Ha aparecido en documentales de PBS, KPCC, la revista Wired y en artículos de MIT Technology Review, Forbes, Yourstory, O’Reilly media, etc.

Anima ha trabajado para democratizar la Inteligencia Artificial a través del programa de créditos en la nube en AWS y ha creado asociaciones con Universidades y organizaciones sin fines de lucro. En particular, ella ayudó a establecer la asociación AWS-Caltech. Ha asesorado al gobierno de los Emiratos Árabes Unidos acerca de inversiones en inteligencia artificial para el impacto social durante la cumbre mundial del Gobierno de 2018 celebrada en Dubai.

Miembro de la junta directiva de “Behind her eyes”, una organización sin fines de lucro que se centra en el impacto de la realidad virtual inmersiva en minorías poco representadas. Ha participado en numerosos comités de programas de conferencias de Machine Learning y en paneles para agencias de financiamiento. Ha sido juez del programa MIT Technology Review 35, bajo el programa 35. En Caltech, forma parte del comité científico asesor del recientemente inaugurado Centro de Sistemas y Tecnologías Autónomas (CAST).