Konrada Kordinga
Konrad P. Kording | |
---|---|
Urodzić się |
C. 1973 (wiek 49–50) |
Narodowość | Niemiecki |
Alma Mater | ETH Zurych |
Współmałżonek | Ioana Marinescu |
Kariera naukowa | |
Pola | Neuronauka |
Instytucje |
Northwestern University , University of Pennsylvania |
Praca dyplomowa | Optymalizacja i uczenie się: od mikroskopijnych właściwości komórek do naturalnych filmów (2001) |
Doradca doktorski | Piotr Konig |
Konrad Paul Körding (ur. 1973) to niemiecki profesor neurologii na Uniwersytecie w Pensylwanii i współzałożyciel firmy Neuromatch. Jest znany ze swojego wkładu w dziedziny kontroli motorycznej, metod danych neuronowych i neuronauki obliczeniowej , a także ze swojego rzecznictwa i wkładu w otwartą naukę i rygor naukowy.
Biografia
Kording uzyskał zarówno dyplom, jak i doktorat z fizyki na ETH Zurich odpowiednio w 1997 i 2001 roku. Następnie pracował jako adiunkt w Collegium Helveticum w Zurychu iw University College London , a następnie jako stypendysta Heisenberga w MIT . Wstąpił na wydział Northwestern University i Rehabilitation Institute of Chicago, gdzie był profesorem medycyny fizycznej i rehabilitacji, fizjologii i matematyki stosowanej. W 2017 roku dołączył do wydziału na University of Pennsylvania ze wspólnymi mianowaniami w Katedrze Neurobiologii i Katedrze Bioinżynierii.
Wkład naukowy
Badania Konrada Kordinga łączą metody eksperymentalne z zastosowaniem zasad obliczeniowych. Główną zasadą jego pracy jest idea modeli normatywnych, aw szczególności statystyki bayesowskiej. Niektóre z jego najbardziej kontrowersyjnych prac [ potrzebne źródło ] to praca nad przewidywaniem przyszłych sukcesów naukowców, prowadząca do kalkulatora przewidującego indeks h za 10 lat w przyszłość. Jego prace eksperymentalne dotyczą uczenia się motorycznego i kontroli motorycznej , odnosząc te zjawiska do idei bayesowskich . Ostatnio skupił się na metodach analizy danych neuronowych i metodach uzyskiwania dużych zbiorów danych neuronowych (patrz Brain Initiative ).
Otwarta nauka
Po tym, jak pandemia COVID-19 zamknęła letnie szkoły i warsztaty neurobiologiczne na całym świecie w 2020 r., Kording wraz z Megan Peters, Paulem Schraterem, Seanem Escolą założył Neuromatch, organizację non-profit skupiającą się na promowaniu równości w naukach ścisłych i rozwijaniu polityki otwartej nauki. , Athena Akrami, Kate Bonnen, Carsen Stringer , Brad Wyble i Gunnar Blohm. Projekt rozpoczął się od konferencji Neuromatch, a następnie rozszerzył się na Akademię Neuromatch i czasopismo Neuromatch Open Publishing. Jako organizacja, Neuromatch szybko awansował do czołówki otwartej nauki i zdalnego uczenia się , cieszące się dużym zainteresowaniem zarówno w związku z jego sukcesem, jak i staraniami o uzyskanie specjalnego pozwolenia amerykańskiego Biura Kontroli Aktywów Zagranicznych na nauczanie studentów z Iranu. Od 2020 roku Neuromatch jest gospodarzem corocznych konferencji i warsztatów.
W 2021 roku Akademia Neuromatch dodała kurs głębokiego uczenia się oprócz swojego oryginalnego kursu neuronauki obliczeniowej . Szkoła uczyła ponad 10 000 uczniów z pomocą kilkuset asystentów nauczycieli w swoich trzech iteracjach. Akademia Neuromatch była tematem kilku artykułów badających skuteczność edukacyjną i dostępność jej programu.
W dniu 27 września 2022 r. firma Neuromatch wysłała list otwarty do Biura ds. Polityki Nauki i Technologii Białego Domu, w którym przedstawiła szereg sugestii dotyczących polityki, które miałyby promować równość i otwarty dostęp do badań naukowych. List podpisało ponad 1000 pracowników akademickich z 33 krajów i 240 uniwersytetów, w tym Yann LeCun , Michael Eisen , Peter Murray-Rust , Peter Suber , Timothy Behrens , Daniel Wolpert , Chris Bourg , Ila Fiete i nie tylko.
W tym samym miesiącu Kording otrzymał grant od National Institutes of Health na „opracowanie przyjaznej dla użytkownika, otwartej platformy edukacyjnej zawierającej moduły, które zajmują się uprzedzeniami w badaniach, błędami logicznymi dotyczącymi przyczynowości, opracowywaniem hipotez, projektowaniem przeszukiwania literatury, identyfikacją eksperymentów zmiennymi i redukowanie zmiennych zakłócających w badaniach”.