Christine Kirkpatrick

Universidad de California San Diego

Tema de la conferencia:

Dimensiones de la IA centrada en datos: FAIR y aprendizaje automático, reproducibilidad de IA y preparación de IA.

Biografía del Ponente:

Christine Kirkpatrick dirige la división de Servicios de Datos de Investigación del Centro de Supercomputadoras de San Diego (SDSC), que administra infraestructura, redes y servicios a gran escala para proyectos de investigación de alcance regional y nacional. Su investigación se centra en la IA centrada en datos, trabajando en la intersección de ML y FAIR, con un enfoque en hacer que la IA sea más eficiente para ahorrar en consumo de energía y 'tiempo para la ciencia'. Kirkpatrick se desempeña como IP de FAIR in ML, AI Readiness & Reproducibility RCN, que se enfoca en promover mejores prácticas para AI, mejorar la reproducibilidad y explorar las brechas de investigación en AI centrada en datos. Además, Kirkpatrick es PI de EarthCube Office (ECO), fundó la oficina GO FAIR US, es PI de West Big Data Innovation Hub, está en el Comité Ejecutivo de Open Storage Network y Co-PI de NSF- red financiada para la Investigación de la Resiliencia de las Aguas Subterráneas Transfronterizas (TGRR, por sus siglas en inglés). Christine se desempeña como miembro de las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina en su Junta de Investigación de Datos e Información (BRDI) para mejorar la administración, la política y el uso de datos e información digitales para la ciencia y la sociedad en general. Se desempeña como Secretaria General del Comité de Datos del Consejo Internacional de Ciencias (CODATA), copreside el FAIR Digital Object Forum, forma parte del Consejo Asesor de los Servicios de TI Federados de Helmholtz (HIFIS) y se desempeñó en las Academias Nacionales de Ciencias. ' Comité Nacional de EE. UU. para el Comité de Datos.