제조 공장, 원자로, 교통 네트워크 및 기타 복잡한 시스템의 호스트에서 수백만 개의 센서가 끊임없이 카지노 룰렛 게임의 카지노 룰렛 게임를 수집하고 있습니다.
그러나 그 카지노 룰렛 게임 그 자체로는 지식이 아니라고 말합니다.Kaibo Liu, 부교수룰렛 돌리기 게임 부서산업위스콘신-매디슨 대학교에서.
“카지노 룰렛 게임는 메시지와 같습니다.”라고 그는 말합니다. "어떻게 카지노 룰렛 게임를 지식, 현명한 결정으로 더 잘 전환 할 수 있습니까?"
LIU는 제조 시스템의 품질을 향상시키고 원자력 발전소 및 기타 스마트 및 연결된 시스템의 유지 보수 결정을 개선하고 센서 시스템 설계, 카지노 룰렛 게임 획득, 모니터링, 진단 및 예후를 향상시키기 위해 카지노 룰렛 게임 과학 방법을 활용하고 새로운 제품을 개발함으로써이를 수행하기 위해 노력하고 있습니다..
특정 주제와 기술은 프로젝트마다 다르지만 LIU의 모든 작업에 대한 명확한 결합 스레드가 있습니다. 각 노력은 실용적인 가치를 가진 산업에서 직접 그려진 그럴듯한 시나리오에 뿌리를두고 있습니다. 그는 역사적으로 연결되지 않은 두 가지 관점 인 기본 카지노 룰렛 게임 과학 연구와 산업 요구 사이의 격차를 해소하려고 노력하고 있다고 말합니다.
“산업 카지노 룰렛 게임 과학에 관심이 있습니다. 즉, 무언가를 개발하기 전에 일부 사람들이 실질적인 영향으로 필요로하는지 확인해야합니다.”라고 Liu는 산업 및 시스템 엔지니어 연구소, 제조업 엔지니어 및 미국 품질 협회 (American Society of Squality for Quality for Quality)의 초기 경력 상을 수상했습니다. "그렇지 않으면 개발하고 싶지 않습니다."
LIU는 여러 프로젝트에서 업계 파트너 3M과 협력하여 결함이있는 코드를 식별하고 제조 생산 라인에서 카지노 룰렛 게임의 카지노 룰렛 게임를 발견하고 문제를 나타내는 카지노 룰렛 게임의 비율을 발견하고 생산 프로세스를 검사하기 위해 전송 학습이라는 기술을 활용하는 등 여러 프로젝트에서 팀을 구성했습니다.
그는 또한 하나의 카지노 룰렛 게임 세트의 통찰력을 활용하여 유사한 샘플을 분석하고 미국 에너지 부 (DOE)의 자금 조달을 통해 원자로의 유지 보수 문제를 모델링하는 기계 학습 전술도 사용하고 있습니다. 항공기 엔진 유지 보수로 시작된 연구 라인의 지속적인 성장을 나타내는 예후 모델링을 핵 장비에 적용하기 위해 얻은 두 번째 DOE 보조금입니다.
2013 년 UW-Madison에 합류 한 이후 Liu는 알츠하이머 병의 신경 퇴행성 과정을 분석했으며, 태양의 NASA 이미지에서 태양 플레어를 검출하고 실시간 여행 수요 등을 모델링하고 예측했습니다. 그는 또한 최근에 종이를 공동 저술했습니다기계 학습 연구 저널, 기계 학습 분야의 최고 저널로 간주되어 공모 수 탐사를위한 크라우드 소싱의 품질을 검사하고, 그의 연구 그룹 내에서 가장 최근의 관심사..
그러나 이러한 분리 된 주제 각각은 카지노 룰렛 게임 과학 툴킷 내에서 미묘한 솔루션을 필요로합니다. Liu는 Georgia Tech에서 박사 과정 학생으로 구축하기 시작하여 최적화를 연구하고 컴퓨터 과학 및 통계에 대한 과정을 수강했습니다. 그는 후자에서 석사 학위를 받았으며 현장이 폭발하기 전에 기계 학습에 노출되었습니다.
“저는이 유형의 방법 만 사용한다고 말하는 사람이 아닙니다.”라고 그는 말합니다. "도끼가 하나 밖에없고 모든 종류의 나무를 자르려고 해당 도끼를 사용하려고합니다."
Liu는 Isye 412,를 통해 그의 통찰력을 전달하고 있습니다.산업 카지노 룰렛 게임 분석의 기초, 혼합 학습 방식을 사용하는 학부 과정. 또한 공학 대학의 학제 간 전문 프로그램을 통해 일하는 엔지니어를위한 온라인 버전을 가르치고 특히 산업 엔지니어를위한 IERA라는 온라인 지식 공유 허브를 만들었습니다.
1 년 후 Liu는 주로 3M과의 작업으로 인해 산업 공학 기술 혁신으로 IISE 상을 수상했습니다. 양측은 지속적인 협업을 확장하고 싶어하며, Liu의 대학원생 중 일부는 3M에서 여름 인턴쉽을 완료하도록했으며 회사는 카지노 룰렛 게임 과학자로서 Honghan Ye (Phdie '21)를 고용했습니다.
“실제로 필요한 것과 그들이 직면 한 도전과 공유 할 수 있습니다.”라고 그는 말합니다. “문제 공식화와 실질적인 정당화는 실제로 노력의 절반이기 때문에 이것이 연구에서 가장 중요한 부분 중 하나라고 생각합니다.