Cuộc trò chuyện với sinh viên Zichen của Minerva

Gặp gỡ Zichen, một học sinh trong Lớp 2019.

Thông tin nhanh

Tên
Zichen Cui

Quê nhà
Trung Quốc

Lớp học
2019

Chính
Khoa học tính toán - Học máy

Cuộc hội thoại

Tại sao bạn chọn tham dự Minerva chứ không phải là một chương trình truyền thống?

Tôi tin rằng có hai lĩnh vực kiến ​​thức quan trọng và khái quát mà tôi cần học trong suốt cuộc đời mình: hiểu con người và hiểu hệ thống, không loại trừ lẫn nhau. Giáo dục trước đây của tôi đã cho tôi một cách tiếp cận nguyên tắc để hiểu hệ thống. Tôi tin rằng xoay vòng toàn cầu và sinh viên quốc tế của Minervaiên cho phép tôi tìm hiểu về văn hóa và ngôn ngữ và xây dựng các kết nối trong đó.

Bạn thích gì nhất khi là một phần của cộng đồng Minerva?

Bị sốc văn hóa khi sống với các bạn cùng lớp từ năm mươi nền văn hóa khác nhau. Sự xung đột giữa ý kiến, thói quen và giá trị là thách thức nhưng mang tính giải trí cho tâm trí.

Hãy cho chúng tôi về kinh nghiệm của bạn ở Hyderabad.

Trước Hyderabad, thật thú vị khi đọc về các thị trường mới nổi trong sách giáo khoa. Khi tôi ở Hyderabad, để thấy những thị trường mới nổi trong người cảm thấy khác biệt. Thành phố này có rất nhiều cơ hội để tăng trưởng và phát triển, và việc đắm chìm trong đó đã cho tôi những quan điểm mới về tăng trưởng kinh tế, văn hóa và phát triển.

Bạn sẽ nói gì với một sinh viên khác đang xem xét Minerva?

Có thể có được và áp dụng các kỹ năng trên khắp thế giới ở các thành phố khác nhau là một kinh nghiệm quý giá. Một sinh viên Minerva điển hình tìm kiếm cơ hội ở mỗi thành phố, và Minerva tạo điều kiện cho sự hòa nhập của thành phố và phát triển chuyên môn địa phương là tốt.

Minerva định hình tương lai như thế nào, theo cách nói của bạn?

Đối với tôi, có hai thay đổi có liên quan. Đầu tiên là từ bỏ khuôn viên truyền thống và sử dụng một nền tảng trực tuyến (Diễn đàn học tập tích cực) để dạy các lớp học. Đây là một phần cốt lõi của triết lý Minerva cho phép xoay vòng toàn cầu: loại bỏ giới hạn địa lý của lớp học. Thứ hai là chính vòng quay toàn cầu: yêu cầu học sinh thực hiện một vòng quay toàn cầu khái quát hóa việc học trên các nền văn hóa và môi trường. Điều gì là đúng ở một nơi trên thế giới có lẽ không phải ở một nơi khác.

Bạn đã trải qua mùa hè thực tập tại LPixel, một công ty danh mục đầu tư Mistletoe ở Tokyo, Nhật Bản. Mô tả dự án bạn đã làm việc trên.

Tôi đã làm việc trong nhóm nghiên cứu và tập trung vào thử thách Phân đoạn đột quỵ do thiếu máu cục bộ (ISLES), một thử thách phân đoạn hình ảnh y tế trong đó các nhà nghiên cứu gửi phương pháp thay thế cho các tổn thương đột quỵ dựa trên quét tưới máu CT cấp tính. Đột quỵ thiếu máu cục bộ là đột quỵ do không cung cấp đủ máu trong não. Nói một cách rõ ràng, đưa ra hình ảnh não CT của bệnh nhân đột quỵ, chúng tôi được giao nhiệm vụ dự đoán, đến mức pixel, chính xác nơi não sẽ bị tổn thương. Mặc dù hình ảnh não thu được từ quét tưới máu CT mờ hơn, nhưng nó nhanh hơn đáng kể so với hình ảnh MRI.

Ngoài ra, tôi đã xây dựng bảng điều khiển máy chủ cho bộ phận R & D LPixel và giúp khắc phục các sự cố thông gió máy chủ của họ. Bảng điều khiển được hiển thị và theo dõi các thẻ đồ họa (GPU) LPixel, thường được sử dụng để tính toán các mạng thần kinh sâu và thêm độ trong suốt vào hoạt động. Bây giờ, các thành viên trong nhóm có thể xem GPU nào hiện đang được sử dụng và liệu chúng có được thông gió đầy đủ hay không, điều này làm tăng tổ chức trong nghiên cứu của họ. Từ bảng điều khiển, tôi thấy rằng các GPU đang chậm lại vì quá nóng. Chỉ cần cài đặt quạt để làm mát GPU đã tăng hiệu suất máy tính khoảng 30%.

Tại sao nghiên cứu này quan trọng?

Đây là nghiên cứu quan trọng vì một bệnh nhân đột quỵ thiếu máu cục bộ bị chết mô cục bộ mỗi phút đột quỵ của họ không được điều trị. Thời gian là rất quan trọng và chẩn đoán và can thiệp nhanh chóng có thể hạn chế tổn thương mô và cải thiện tiên lượng bệnh nhân. Lý do lâm sàng cho thử thách này là tạo nguyên mẫu nhanh, tự động hóa các thuật toán để đọc quét tưới máu CT nhanh chóng và giảm thời gian giữa nhập viện và can thiệp bệnh viện.

Các giai đoạn khác nhau của nghiên cứu là gì?

Hai tuần đầu tiên, tôi đã phân bổ thời gian của mình rất nhiều vào bất cứ điều gì sẽ đẩy nhanh nghiên cứu của tôi sau này: phát triển bảng điều khiển máy chủ, giải quyết các vấn đề thông gió, viết các mô-đun công cụ chăm sóc dữ liệu, cấu hình thử nghiệm, đào tạo, đánh giá và trực quan hóa.

Sau đó, đó là một quá trình lặp đi lặp lại: đọc các bài báo, thực hiện và đánh giá chúng, và đánh giá lại những việc cần làm tiếp theo.

Điều gì thu hút bạn đến thực tập tại Nhật Bản?

Đến từ Trung Quốc, tôi luôn tò mò về những điểm tương đồng và khác biệt về sắc thái giữa văn hóa Trung Quốc và Nhật Bản. Ngoài ra, về mặt địa lý, Nhật Bản dường như là một sự theo đuổi hợp lý cho mùa hè.

Làm thế nào bạn tìm hiểu về cơ hội này? Bạn đã tham gia với Cơ quan Phát triển Chuyên nghiệp để đảm bảo thực tập này?

Tôi đã tham dự buổi thông tin Minerva-Mistletoe và rất hào hứng khi biết rằng có một cơ hội chẩn đoán học máy và nghiên cứu hình ảnh y học. Tôi đã áp dụng vì cơ hội nghiên cứu máy học thường được dành cho Ph.D. sinh viên và nghiên cứu ứng dụng thực hành có giá trị cho một sinh viên đại học. Cơ quan phát triển chuyên nghiệp đã có một quy trình nộp đơn hợp lý và đơn giản để áp dụng. Sau một mẫu đơn và một vài email, tôi được kết hợp với LPixel và tham dự cuộc phỏng vấn của họ.

Hãy cho tôi biết về quỹ đạo sự nghiệp của bạn cho đến nay. Những bước bạn đã thực hiện khi ở Minerva để giúp bạn theo đuổi sự nghiệp?

Về cơ bản, tôi tin rằng kinh doanh là có thể tính toán được và xã hội loài người và các hệ thống vô cơ sẽ nhanh chóng hòa nhập trong suốt cuộc đời tôi. Mục tiêu dài hạn của tôi là hành động theo tầm nhìn này. Trọng tâm học tập của tôi là về khoa học dữ liệu, học máy, tài chính và tiếp thị. Tôi tham gia vào các dự án dân sự ở mỗi thành phố trong vòng xoay toàn cầu để có được trải nghiệm thực tế và đã có thể áp dụng và phát triển các kỹ năng của mình trong các lĩnh vực mà tôi quan tâm.

Thực tập tại LPixel đã chuẩn bị cho bạn những bước tiếp theo trong sự nghiệp như thế nào?

Kinh nghiệm này đã góp phần tăng mạng lưới toàn cầu của tôi và phát triển hơn nữa sự hiểu biết của tôi về học tập sâu và chăm sóc sức khỏe. Trước mắt, tôi đã thay đổi hướng của dự án Capstone năm thứ tư để mở rộng nghiên cứu về chẩn đoán CT scan ngực. Tôi biết rằng nó có liên quan đến mục tiêu dài hạn của tôi, nhưng làm thế nào nó có liên quan vẫn được nhìn thấy trên đường.

Kết quả nghiên cứu của bạn là gì? Bước tiếp theo của bạn là gì?

Vào cuối mùa hè, tôi đã viết một bản tóm tắt chi tiết về phương pháp của mình và tải lên kết quả thử nghiệm của mình cho thử thách ISLES 2018. Là người duy nhất không phải là tiến sĩ. Đối thủ cạnh tranh, nghiên cứu của tôi không nằm trong số những người vào chung kết mà được đặt ở giữa, điều mà tôi hài lòng với, nhưng, cũng, xem các lĩnh vực để cải thiện.

Trong khi, thử thách ISLES 2018 đã kết thúc, tôi đã nhận ra rằng nút thắt trong trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe (AI) không phải là kiến ​​trúc mô hình, mà là những hạn chế về dữ liệu. Đặc biệt trong những trường hợp khẩn cấp, bắt buộc là phải cứu bệnh nhân, thay vì thu thập dữ liệu cho một nghiên cứu ngẫu nhiên. Tôi rất vui mừng được tiếp tục công việc của mình với LPixel trong năm cuối để phát triển các mô hình trên các bộ dữ liệu lớn hơn trong quét CT ngực và điều tra cách áp dụng các mạng đối kháng thế hệ sâu (DCGAN) để tăng cường các bộ dữ liệu hạn chế.