“會見研究人員”是一系列聚焦學術界的研究人員，他們使用 NVIDIA 技術加速他們的工作
朱拉隆功大學（ CU ）工程學院計算機工程系助理教授彼得的書是本月的焦點人物，泰國。 Vateekul 推動 CU 和 NVIDIA AI 技術中心（ NVAITC ）之間的合作活動，包括關于醫學 AI 和 NLP 聯合應用研究的研討會和研討會。自 2016 年以來，他一直與 NVIDIA 合作，并于 2018 年成為 NVIDIA 的大學大使和認證DLI 講師。
你的研究重點是什么？
我的研究側重于跨學科數據分析，將機器學習技術和深度學習方法應用于各個領域。這包括人工智能輔助醫療診斷、水文氣象、地理信息學、 NLP 和金融。我最近的一些工作側重于醫學診斷，例如在結腸鏡檢查中實時進行人工智能輔助的息肉檢測。
對于 NLP ，我的研究小組最近介紹了一個研究項目，該項目部署了配備自然語言的軟件代理，能夠理解在 web 上閱讀學術出版物的能力。
你什么時候知道你想成為一名研究員，你想從事這個領域？
當我攻讀碩士學位時，我意識到我想成為一名機器學習領域的研究人員。在我回到泰國并加入了 CU 的計算機工程系之后，這對我來說更加清楚了。我有機會與來自不同學校的許多研究人員和教授合作。能夠應用機器學習技術來解決現實世界的問題讓人感覺很有影響力。
您的工作對現場/社區/世界有何影響？
我處理現實世界的問題。人工智能輔助遠程醫療在大流行時代發揮了重要作用，因此我想開發一種模型，幫助醫生更準確、更有效地診斷患者。
例如，我們的研究團隊現在正在實施一種可部署在手術室的實時polyp結腸鏡檢查用檢測溶液。在這項工作中，我們通過使用軟件和硬件解決方案克服了實時推理的限制。特別是在硬件方面，我們使用了一臺帶有 NVIDIA GeForce RTX 的醫用計算機，以及一臺視頻切換器來實時分析和渲染視頻。
您如何在研究中使用 NVIDIA 技術？
我一直在兩個方面使用 NVIDIA 技術。首先，具有 NVIDIA GPU 的強大服務器對我的研究至關重要。其次，我一直在研究工作中使用 NVIDIA SDK 和?NVIDIA NGC 中的預訓練模型。例如，我曾與加州大學醫學院的Sira Sriswasdi教授合作。目的： 2019 冠狀病毒疾病的診斷，并通過多區肺分割，提高 COVID-19 的診斷和預后。我們正在使用?NVIDIA Clara SDK，這是一個完整的人工智能輔助醫療解決方案，它還包含跨多個站點（醫院）訓練模型的聯合學習，而無需共享敏感的患者數據。
你的下一步研究是什么
我研究的下一步是將研究成果轉化為可用于現實場景的產品（軟件）。此外，我計劃在許多方面擴展我目前的作品。例如，我計劃擴展解決方案以支持胃腸道的其他部分。除了在結腸鏡下檢測息肉外，我們還可以在胃鏡下訓練模型來分割胃腸化生區域。
此外，我們正在努力將我們的科研系統ESRA擴展到包括生物信息學在內的其他領域，該系統現在只支持計算機科學領域的出版物。
對新研究人員有什么建議，特別是對那些受到你的工作啟發和激勵的人？
對我來說，建立成功的研究需要三個主要因素：合適的機器學習技術、培訓數據以及領域專家，以及強大的 GPU 服務器。此外，由于人工智能相關技術一直在快速變化，成為研究社區的一部分也很重要；因此，你可以通過成為研究社區的一員來不斷更新你的知識。
要了解更多關于 Peerapon Vateekul 和他的團隊正在做的工作，請訪問他的學術界網頁。
