अमेय वेलिंगकर (Ameya Velingker)
शोधकर्ता
मैं एनविडिया में शोधकर्ता हूँ, जहाँ मैं उन्नत गहन अधिगम अनुसंधान (ADLR) विभाग का सदस्य हूँ और मुक्त स्रोत AI मॉडलों के समूह नीमोट्रोन पर काम कर रहा हूँ। मैं पूर्व में एसेंशियल AI (Essential AI) में तकनीकी टीम का सदस्य था (2026 तक), और उससे पहले मैं गूगल अनुसंधान में शोधकर्ता था (2024 तक), जहाँ मेरे कार्य विविध तंत्रों में प्रयुक्त किया गया है, जैसे AlphaProof (प्रमेय प्रमाणन), Google Maps (पथ-निर्धारण/नौसंचालन), और Gboard (निजी विश्लेषिकी)।
मेरी रुचियाँ मोटे तौर पर यंत्र शिक्षण और सैद्धांतिक संगणक विज्ञान के क्षेत्रों में हैं। आजकल मेरी रुचियाँ यंत्र शिक्षण प्रतिरूपों की तर्कशक्ति (उदाहरणार्थ, गणित/विज्ञान के लिए कृत्रिम बुद्धि) तथा ग्राफ़-संरचित और संबंधपरक आंकड़ों पर यंत्र शिक्षण में हैं, जिनमें मैं यंत्र शिक्षण को कलनविधियों की तकनीक से जोड़ता हूँ। मैंने प्रवाही (स्ट्रीमिंग) कलनविधियों, गोपनीयता, त्रुटि-संशोधन कूटों, इत्यादि पर भी काम किया है।
मैंने 2016 में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय से संगणक विज्ञान में पीएचडी प्राप्त की, जहाँ मेरे सलाहकार वेंकटेशन गुरुस्वामी और गैरी मिलर थे। उसके बाद मैं 2016 से 2018 तक एकोल पोलीतेक्नीक फेदेराल द लोज़ान (ई.पी.एफ.एल.) में शोधकर्ता था।
2011 में मैंने गेट्स कैम्ब्रिज छात्रवृत्ति के आधार पर कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय (ट्रिनिटी कॉलेज) से गणित में एम.ए.एस.टी. (स्नातकोत्तर) प्राप्त किया। उससे पहले मुझे 2010 में हार्वर्ड विश्वविद्यालय से गणित में ए.बी. (पूर्वस्नातक) और संगणक विज्ञान में एस.एम. (स्नातकोत्तर, सीबल स्कॉलर्स छात्रवृत्ति के आधार पर) मिले।
कुछ लेख जिनमें मेरे कार्यों पर प्रकाश डाला गया है — AlphaProof (NYT, MIT Technology Review, Ars Technica, The Hindu, The Guardian, GDM Blog), SecAggIBLT (Google Research Blog), Exphormer (Google Research Blog), मानचित्र (1, 2)।
अन्य कड़ियाँ — मेरा Graph Learning: Principles, Challenges, and Open Directions पर ICML २०२४ शैक्षिक व्याख्यान (Adrián Arnaiz-Rodríguez के साथ)
- आलेखों पर यंत्र शिक्षण
- कृत्रिम बुद्धि प्रतिरूपों की तर्कशक्ति (उदाहरणार्थ — गणित/विज्ञान के लिए कृत्रिम बुद्धि, प्रमेय प्रमाणन)
- कलनविधियाँ
समाचार
- मैं 11-15 अगस्त, 2025 को साइमन्स संस्थान द्वारा आयोजित कार्यशाला, Graph Learning Meets Theoretical Computer Science, में प्रारंभिक वक्तव्य देने के लिए उत्सुक हूँ।
- हमारा शोधपत्र, Even Sparser Graph Transformers, NeurIPS 2024 में स्वीकृत किया गया है।
- हमारे ICML 2024 में प्रस्तुत शैक्षिक व्याख्यान Graph Learning: Principles, Challenges, and Open Directions का संपूर्ण वीडियो अब YouTube पर उपलब्ध है!
- हमने हाल ही में घोषित किया कि हमारे कृत्रिम बुद्धि (AI) प्रतिरूप आल्फ़ाप्रूफ़ तथा आल्फ़ाज्योमेट्री 2 नवीनतम 2024 अंतरराष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड (IMO) में रजत पदक के स्तर पर प्रदर्शन सिद्ध कर पाए!
- मैंने आद्रियान आर्नाईज़-रोद्रीगेज़ के साथ ICML 2024 में शैक्षिक व्याख्यान, Graph Learning: Principles, Challenges, and Open Directions, प्रस्तुत किया। उसके विवरण यहाँ उपलब्ध हैं।
- हमारा शोधपत्र, Weisfeiler-Leman at the margin: When more expressivity matters, ICML 2024 में स्वीकृत किया गया है।
- हमारा ग्राफ़ परिवर्तक पर शोध (Exphormer) गूगल अनुसंधान के ब्लॉग पर प्रकाशित हुआ।
- मैं कोलोन, जर्मनी में स्थित 2024 Algorithmic Aspects of Neural Networks कार्यशाला में आमंत्रित वक्ता था, जहाँ मैंने Oversquashing in Graph Neural Networks पर व्याख्यान दिया।
- हमारा शोधपत्र, Locality-Aware Graph Rewiring in GNNs, ICLR 2024 में स्वीकृत किया गया है।