De Nokia Bell Scientific Award gaat dit jaar naar Nico Vervliet. Hij onderzocht hoe je op een efficiënte manier informatie kan halen uit grootschalige tensordata.
Met “Grootschalige tensorontbindingen via gecomprimeerd bemonsteren” wint Vervliet de Nokia Bell Scientific Award, een prijs van het FWO en het Fonds de la Recherce Scientifique die wordt gesponsord door Nokia. De prijs beloont originele doctoraten in ICT.
Vervliet bestudeerde hoe op efficiënte manier informatie uit grootschalige tensordata kan gewonnen worden door middel van tensorontbindingen en het uitbuiten van structuur.
Tensoren zijn het meerdimensionale equivalent van vectoren (eendimenstionale rijen van gegevens) en matrices (tweedimensionale tabellen van gegevens). Een eenvoudig voorbeeld is een tensor met filmscores waar de gebruiker de eerste mode is, het tijdstip van de score een tweede en de score zelf een derde mode. Door die tensoren te ontbinden kunnen patronen worden herkend, ontbrekende data worden vervolledigd of grootschalige rekenproblemen worden versneld.
Vervliet haalde zijn doctoraat in 2018 aan de KU Leuven. Zijn promotor was Lieven de Lathauwer. Vandaag is Vervliet ook de hoofdontwikkelaar van Tensorlab sinds versie 3.0.
Fout opgemerkt of meer nieuws? Meld het hier