Conversation avec Zichen, étudiante à Minerva

Faites la connaissance de Zichen, élève de la promotion 2019.

Faits rapides

Nom
Zichen Cui

Ville natale
Chine

Classe
2019

Majeur
Sciences computationnelles - Apprentissage automatique

Conversation

Pourquoi avez-vous choisi d'assister à Minerva plutôt qu'à un programme traditionnel?

Je crois que je dois apprendre tout au long de ma vie deux domaines de connaissances importants et généralisables: la compréhension des humains et les systèmes de compréhension, qui ne s’excluent pas mutuellement. Mon éducation antérieure m'a donné une approche fondée sur des principes pour comprendre les systèmes. Je pense que la rotation mondiale et le corps étudiant international de Minerva me permettent d’approfondir mes connaissances sur les cultures et les langues et d’établir des liens entre elles.

Qu'est-ce qui vous plaît le plus dans la communauté de Minerva?

Avoir le choc culturel de vivre avec des camarades de classe de cinquante cultures différentes. Le choc des opinions, des habitudes et des valeurs est un défi mais divertissant pour l'esprit.

Parlez-nous de votre expérience à Hyderabad.

Avant Hyderabad, il était intéressant de lire un manuel sur les marchés émergents. Quand j'étais à Hyderabad, voir les marchés émergents en personne était différent. La ville regorge de possibilités de croissance et de développement, et le fait de s'y immerger m'a ouvert de nouvelles perspectives en matière de croissance économique, de cultures et de développement.

Que diriez-vous à un autre élève qui envisage Minerva?

Pouvoir acquérir et appliquer des compétences dans le monde entier dans différentes villes est une expérience enrichissante. Un étudiant typique de Minerva recherche des opportunités dans chaque ville. Minerva facilite également l’immersion dans la ville et le développement professionnel local.

Comment Minerva façonne-t-elle l'avenir, avec vos propres mots?

Pour moi, il y a deux changements pertinents. Le premier consiste à abandonner le campus traditionnel et à utiliser une plate-forme en ligne (le forum d'apprentissage actif) pour donner des cours. C’est un élément central de la philosophie Minerva qui permet la rotation globale: supprimer les limites géographiques de la salle de classe. La seconde est la rotation globale elle-même: obliger les étudiants à effectuer une rotation globale généralise les apprentissages entre cultures et environnements. Ce qui est vrai dans une partie du monde ne l’est peut-être pas dans une autre.

Vous avez passé l'été en stage chez LPixel, une société du portefeuille du gui à Tokyo, au Japon. Décrivez le projet sur lequel vous avez travaillé.

J'ai travaillé au sein de l'équipe de recherche et je me suis concentré sur le défi de la segmentation des lésions ischémiques de l'AVC (ISLES), un défi de la segmentation des images médicales dans lequel les chercheurs soumettent des méthodes alternatives pour la segmentation des lésions de l'AVC basée sur des analyses de perfusion en TDM aiguë. Un AVC ischémique est un AVC causé par un apport sanguin insuffisant dans le cerveau. Autrement dit, étant donné l'imagerie cérébrale par TDM des patients ayant subi un AVC, il nous a été demandé de prédire, au niveau des pixels, exactement où le cerveau serait endommagé. Alors qu'une image cérébrale obtenue à partir d'un scanner de perfusion est plus floue, elle est nettement plus rapide qu'une image IRM.

De plus, j’ai construit un tableau de bord de serveur pour le service de recherche et développement de LPixel et aidé à résoudre les problèmes de ventilation de leurs serveurs. Le tableau de bord visualisait et surveillait les cartes graphiques (GPU) de LPixel, couramment utilisées pour calculer des réseaux de neurones profonds, et augmentait la transparence de l’opération. Désormais, les membres de l’équipe sont en mesure de voir quels GPU sont actuellement utilisés et s’ils sont entièrement ventilés, ce qui augmente l’organisation dans leurs recherches. Sur le tableau de bord, j'ai constaté que les GPU ralentissaient à cause d'une surchauffe. L'installation d'un ventilateur pour refroidir les GPU a augmenté les performances de l'ordinateur d'environ 30%.

Pourquoi cette recherche est-elle importante?

Il s'agit d'une recherche importante dans la mesure où un patient victime d'un AVC ischémique subit une mort localisée du tissu cérébral chaque minute où son AVC n'est pas traité. Le temps est critique et un diagnostic et une intervention rapides peuvent limiter les lésions tissulaires et améliorer le pronostic du patient. La raison clinique de ce défi est de créer un prototype rapide, d’automatiser des algorithmes pour lire rapidement les scanners de perfusion et de réduire le délai entre l’hospitalisation du patient et son intervention.

Quelles ont été les différentes étapes de la recherche?

Les deux premières semaines, j'ai consacré beaucoup de temps à tout ce qui pourrait accélérer mes recherches: développement du tableau de bord du serveur, résolution des problèmes de ventilation, écriture de modules d'outils chargés de la gestion des données, de la configuration des expériences, de la formation, de l'évaluation et de la visualisation.

Après cela, ce fut un processus d'itération: lire des articles, les mettre en œuvre et les évaluer, et réévaluer ce qu'il fallait faire par la suite.

Qu'est-ce qui vous a attiré au Japon?

Venant de Chine, j'ai toujours été curieux des similitudes et des différences nuancées entre les cultures chinoise et japonaise. De plus, sur le plan géographique, le Japon semblait être une poursuite raisonnable pour l'été.

Comment avez-vous entendu parler de cette opportunité? Avez-vous collaboré avec l’agence de développement professionnel pour garantir ce stage?

J'ai assisté à la séance d'information sur Minerva-Mistletoe et j'étais ravi d'apprendre qu'il existait une opportunité de recherche en matière de diagnostic par apprentissage et d'imagerie médicale. J'ai postulé parce que les possibilités de recherche en apprentissage automatique sont généralement réservées aux doctorants. les étudiants et la recherche appliquée pratique sont précieux pour un étudiant de premier cycle. L’agence de développement professionnel disposait d’une procédure de candidature simplifiée, qui était simple à appliquer. Après un formulaire de candidature et plusieurs courriels, j'ai été jumelé à LPixel et j'ai assisté à leur entretien.

Parlez-moi de votre parcours professionnel jusqu'à présent. Quelles mesures avez-vous prises pendant votre séjour à Minerva pour vous aider à poursuivre votre carrière?

Fondamentalement, je crois que les affaires sont calculables et que les sociétés humaines et les systèmes inorganiques s’intégreront rapidement tout au long de ma vie. Mon objectif à long terme est de concrétiser cette vision. Mes études se sont concentrées sur la science des données, l'apprentissage automatique, la finance et le marketing. Je participe à des projets civiques dans chaque ville de la rotation mondiale pour acquérir une expérience concrète et j'ai pu appliquer et développer mes compétences dans mes domaines d'intérêt.

Comment votre stage chez LPixel vous a-t-il préparé pour les prochaines étapes de votre carrière?

Cette expérience a contribué à élargir mon réseau mondial et à approfondir ma compréhension de l'apprentissage en profondeur et des soins de santé. À court terme, j'ai changé l'orientation de mon projet Capstone de quatrième année afin d'étendre mes recherches au diagnostic par scanner thoracique. Je sais que cela correspond à mon objectif à long terme, mais il reste à voir à quel point il est pertinent.

Quels ont été les résultats de vos recherches? Quelle est votre prochaine étape?

À la fin de l'été, j'ai rédigé un résumé détaillant ma méthodologie et téléchargé mes résultats de test dans le défi ISLES 2018. En tant que seul non-doctorant. concurrent, mes recherches ne faisaient pas partie des finalistes, mais se situaient au centre, ce qui me satisfait, mais je vois aussi des domaines à améliorer.

Bien que le défi ISLES 2018 soit terminé, je me suis rendu compte que le goulot d'étranglement de l'intelligence artificielle (IA) des soins de santé ne réside pas dans les architectures modèles, mais dans les limites des ensembles de données. Surtout dans les cas urgents, il est impératif de sauver le patient au lieu de collecter des données pour une recherche aléatoire. Je suis enthousiaste à l'idée de continuer à travailler avec LPixel au cours de ma dernière année pour développer des modèles sur des ensembles de données plus volumineux dans les tomodensitogrammes thoraciques et étudier la manière d'appliquer les réseaux DCGAN (système de centrage contradictoire par convolution profonde) pour compléter des ensembles de données limités.