Massimiliano Versace
मासिमिलियानो वर्साचे (जन्म 21 दिसंबर, 1972, मोनफाल्कोन, इटली में) न्यूराला इंक के सह-संस्थापक और सी. ई. ओ. हैं, जो एक बोस्टन स्थित कंपनी है जो सॉफ्टवेयर में मस्तिष्क कार्य का अनुकरण करते हुए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण करती है और निर्माण में दृश्य निरीक्षण की प्रक्रिया को स्वचालित करने में उपयोग की जाती है। वे बोस्टन यूनिवर्सिटी न्यूरोमोर्फिक्स लैब के संस्थापक निदेशक भी हैं। मासिमिलियानो वर्सेस एक फुलब्राइट विद्वान हैं और उन्होंने इटली के ट्रीस्टे विश्वविद्यालय से प्रायोगिक मनोविज्ञान में और बोस्टन विश्वविद्यालय, संयुक्त राज्य अमेरिका से संज्ञानात्मक और तंत्रिका प्रणालियों में दो पीएचडी की हैं। उन्होंने इटली के ट्रीस्टे विश्वविद्यालय से बी. एस. सी. की उपाधि प्राप्त की। व्यावसायिक जीवन वर्सास मोनफाल्कोन, इटली में पले-बढ़े और 2001 में एक फुलब्राइट विद्वान के रूप में संयुक्त राज्य अमेरिका आए। उन्होंने ट्रिएस्टे विश्वविद्यालय से मनोविज्ञान में स्नातकोत्तर और दो पीएचडी (प्रायोगिक मनोविज्ञान, ट्रिएस्टे विश्वविद्यालय, इटली-संज्ञानात्मक और तंत्रिका प्रणाली, बोस्टन विश्वविद्यालय, संयुक्त राज्य अमेरिका) की उपाधि प्राप्त की है। बोस्टन विश्वविद्यालय में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रोफेसर के रूप में, उन्होंने न्यूरोमोर्फिक्स लैब की स्थापना की, और 2009-2011 में प्रयोगशाला ने हेवलेट-पैकार्ड के सहयोग से DARPA सिनेप्स में एक मुख्य शोध का नेतृत्व किया, जो कृत्रिम तंत्रिका तंत्र को डिजाइन करता है, जो गहन शिक्षा पर आधारित है, जिसे नए मेमोरीस्टर-आधारित उपकरणों पर लागू किया गया है। दिसंबर 2010 में, वर्सेस ने आई. ई. ई. ई. स्पेक्ट्रम पर एक कवर-फीचर प्रकाशित किया, जिसमें मेमरिस्टर आधारित प्रौद्योगिकियों का उपयोग करते हुए बड़े पैमाने पर मस्तिष्क मॉडल विकसित करने के लिए रोडमैप का वर्णन किया गया था। वर्सास और उनके सहयोगियों द्वारा डिजाइन किया गया मॉडल, जिसे मॉड्यूलर न्यूरल एक्सप्लोरिंग ट्रैवल एजेंट (एमओएनईटीए) कहा जाता है, पहला बड़े पैमाने पर तंत्रिका नेटवर्क मॉडल था जो पूरे मस्तिष्क सर्किट को लागू करने के लिए एक आभासी और रोबोटिक एजेंट को मेमिस्टर-आधारित हार्डवेयर संगणनाओं के साथ संगत रूप से शक्ति प्रदान करता था। आई. ई. ई. ई. कंप्यूटर में एक कवर पेज लेख में संयुक्त एच. पी. और बोस्टन विश्वविद्यालय टीमों द्वारा लागू किए गए सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म और मॉडलिंग को दिखाया गया है, और आई. ई. ई. ई. पल्स के मार्च 2012 संस्करण में मस्तिष्क मॉडलिंग पर उनके प्रयोगशाला कार्य को दिखाया गया है। 2011 से 2016 तक, वर्सास और न्यूराला में उनकी टीम ने नासा के साथ काम किया और वास्तविक समय में नए वातावरण की खोज के लिए शक्ति नेविगेशन और धारणा सीखने में सक्षम गहन शिक्षण मॉडल का सफलतापूर्वक निर्माण किया। उनका काम टाइम पत्रिकाओं, न्यूयॉर्क टाइम्स, नैस्डैक, द बोस्टन ग्लोब, इकोनॉमी, आई. ई. ई. ई. स्पेक्ट्रम, फॉर्च्यून, सी. एन. बी. सी., द शिकागो ट्रिब्यून, टेकक्रंच, वेंचरबीट, एसोसिएटेड प्रेस, गीक पत्रिका में भी प्रदर्शित किया गया है और वे एक टेडएक्स वक्ता हैं। 2006 में, बोस्टन विश्वविद्यालय के दो सहयोगियों के साथ, उन्होंने न्यूराला इंक. की सह-स्थापना की, ताकि इस तकनीक को रोबोट से लेकर ड्रोन और अन्य स्मार्ट उपकरणों तक के अनुप्रयोगों में बाजार में लाया जा सके। अवार्ड्स वर्सास 2001 में फुलब्राइट फैलोशिप के प्राप्तकर्ता हैं। करियर और कंपनी पुरस्कारों में शामिल हैंः एडिसन पुरस्कार में स्वर्ण पुरस्कार सामाजिक नवाचार में सर्वश्रेष्ठ नया उत्पाद; सीबी इनसाइट्स 100 सबसे आशाजनक एआई कंपनियां; ड्रेपर वेंचर नेटवर्क सबसे नवीन कंपनी; डिसरप्टर डेली 100 सबसे विघटनकारी कंपनियां, वर्सेस को 2009 में मस्तिष्क और व्यवहार के कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग के लिए CELEST पुरस्कार से भी सम्मानित किया गया था, और मस्तिष्क अनुसंधान में शीर्ष उद्धृत लेख 2008-2010 से सम्मानित किया गया था। न्यूरल मॉडलिंग, डीप लर्निंग और रोबोटिक्स मैसिमिलियानो वर्सेस ने निरंतर सीखने वाले न्यूरल नेटवर्क में अग्रणी शोध किया, विशेष रूप से सीखने और स्मृति के कॉर्टिकल मॉडल पर लागू किया गया, और कम शक्ति, उच्च घनत्व वाले न्यूरल चिप्स से लैस बुद्धिमान मशीनों का निर्माण कैसे किया जाए जो बढ़ते जटिलता के बड़े पैमाने पर मस्तिष्क सर्किट को लागू करते हैं। उनका सिंक्रोनस मैचिंग एडेप्टिव रेजोनेंस थ्योरी (एस. एम. ए. आर. टी.) मॉडल दर्शाता है कि स्पाइकिंग लैमिनार कॉर्टिकल सर्किट स्व-व्यवस्थित होते हैं और प्रासंगिक जानकारी को स्थिर रूप से सीखते हैं, और कैसे इन सर्किटों को कम-शक्ति, मेमरिस्टर-आधारित हाइब्रिड सी. एम. ओ. एस. चिप में एम्बेड किया जाता है और चुनौतीपूर्ण पैटर्न पहचान समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग किया जाता है। उनका काम फॉर्च्यून, इंक, टेक क्रंच, आई. ई. ई. ई. स्पेक्ट्रम, वेंचर बीट आदि पर प्रदर्शित किया गया है। भौतिक तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्रिका तंत्र