Nathan Safir, membre de la Fondation, est le plus heureux lorsqu’il travaille sur un problème compliqué
Alors que Nathan Safir terminait sa maîtrise en intelligence artificielle à l’Université de Géorgie, il avait une grande décision à prendre : Voulait-il accepter la bourse Marshall pour poursuivre un doctorat? en informatique en Angleterre ou accepter une offre pour commencer à travailler chez Google cet été ?
Safir, un membre de la Fondation, a appliqué son cerveau de résolution de problèmes à la décision.
« La plupart du temps, j’ai essayé de le simplifier en une décision du type » Suis-je plus excité de travailler maintenant ou suis-je plus excité d’aller aux études supérieures maintenant? « , A déclaré Safir, qui a un BS en informatique avec une mineure en géographie.
Safir à l’Institut d’intelligence artificielle du Boyd Research and Education Center. (Photo de Chamberlain Smith/UGA)
Google a été le gagnant. Pour le moment. Safir espère obtenir son doctorat. dans l’intelligence artificielle dans le futur.
Quelle que soit la manière dont il y parviendra, l’objectif final est le même : il veut travailler dans l’intelligence artificielle. « Qu’il s’agisse de travailler sur une nouvelle application intéressante, des méthodes d’IA existantes ou de faire de la recherche, j’aimerais vraiment travailler quelque part dans cet espace », a déclaré Safir.
Cette flexibilité servira bien Safir chez Google, car il ne sait pas encore ce qu’il fera dans l’entreprise lorsqu’il arrivera en Californie en août. « Ils commenceront le jumelage d’équipe plus près de ma date de début », a déclaré Safir. « Tout ce que je sais, c’est que je serai dans la Bay Area et que je travaillerai peut-être dans l’équipe Google Ads. »
Lors d’un stage Google à l’été 2021, il a travaillé avec l’équipe Cloud AI.
UGA l’a aidé à trouver sa passion pour l’IA de plusieurs manières. L’un était un cours de mathématiques difficile sa première année à l’université. «J’étais un étudiant de première année super enthousiaste, alors j’ai pris Math 3500. C’est connu pour être très difficile, et ça l’était. J’étais content de l’avoir pris, mais j’ai réalisé que j’étais moins intéressé par les mathématiques rigoureuses basées sur la preuve.
Nathan Safir à l’extérieur de l’Institut d’intelligence artificielle du Boyd Research and Education Center. (Photo de Chamberlain Smith/UGA)
Il a décidé de choisir l’apprentissage automatique à la place. « Cela a présenté une façon intéressante d’utiliser la pensée mathématique et d’être capable de penser de manière créative. »
La bourse de la Fondation de l’UGA a également été utile pour guider son chemin, une bourse basée sur le mérite basée au Jere W. Morehead Honors College qui est attribuée à entre 20 et 25 lycéens sur 1 200 candidats. C’est la raison pour laquelle Safir, qui a grandi à Kansas City, Missouri, a finalement choisi l’UGA parmi sa liste de 13 écoles potentielles.
Il a dit qu’il appréciait le plus les opportunités de voyage, bien qu’elles aient été un peu tronquées pendant les années COVID, et les personnes qu’il a rencontrées en cours de route. « Le réseau de personnes à qui vous pouvez parler de carrières ou d’endroits sympas où vous pourriez travailler – ce genre de chose m’a été très utile pour essayer d’imaginer ce que je voulais faire à l’avenir. » Safir a déclaré qu’il interagissait quotidiennement avec le personnel, les pairs et les amis de la Fellowship.
La passerelle de Safir vers la programmation était un documentaire qu’il a vu au collège sur Mark Zuckerberg. « Il a dit qu’il avait appris le C++ à partir d’un livre quand il avait à peu près mon âge, alors j’ai emprunté le même livre C++ à la bibliothèque. Je ne pense pas que j’ai compris aussi vite que lui, mais c’était le début de mon apprentissage de la programmation.
« Je m’intéresse aux mathématiques et à la résolution de problèmes quantitatifs depuis que je suis très jeune. La programmation n’était qu’une extension de cette résolution logique de problèmes », a-t-il déclaré.
Safir est une personne terre-à-terre et équilibrée qui peut passer de jouer à des matchs de hockey locaux du lundi, d’entraîner Athens Youth Hockey et de travailler sur son jeu de tennis, à la résolution de problèmes de haut niveau. Mais il est plus heureux quand il a une question difficile à résoudre.
« Ma thèse travaille sur un problème théorique sur la façon d’étendre une architecture appelée auto-encodeurs variationnels pour travailler avec des données étiquetées et non étiquetées », a-t-il déclaré. « Mon laboratoire, dirigé par le Dr Quinn du département CS, est à l’intersection de l’imagerie biomédicale et de l’intelligence artificielle. C’est un problème théorique inspiré d’un problème du monde réel. C’est un domaine particulièrement ouvert – j’ai l’impression qu’il y a un million de choses différentes sur lesquelles vous pouvez travailler. Je suis juste heureux de pouvoir en faire partie. »
