22 okt. 2008
1 minuut
Dr. T.M. (Tom) Heskes (Nijmegen, 1966) is per 1 oktober 2008 benoemd tot hoogleraar Kunstmatige intelligentie, in het bijzonder machinaal leren, aan de Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica van de Radboud Universiteit Nijmegen. De leeropdracht is gevestigd binnen het Institute for Computing and Information Sciences (ICIS). Tom Heskes studeerde natuurkunde aan de Radboud Universiteit […]
Dr. T.M. (Tom) Heskes (Nijmegen, 1966) is per 1 oktober 2008 benoemd tot hoogleraar Kunstmatige intelligentie, in het bijzonder machinaal leren, aan de Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica van de Radboud Universiteit Nijmegen. De leeropdracht is gevestigd binnen het Institute for Computing and Information Sciences (ICIS).
Tom Heskes studeerde natuurkunde aan de Radboud Universiteit en promoveerde in 1993 op onderzoek naar leerprocessen in neurale netwerken. Hij werkte een jaar als postdoc aan de University of Illinois (Department of Physics and Beckman Institute), was wetenschappelijk onderzoeker bij SNN (voorheen Stichting Neurale Netwerken) en directeur van het spin-off bedrijf SMART Research. Sinds 2004 werkt hij als onderzoeker en docent bij het Institute for Computing and Information Sciences, de sectie Intelligent Systems.
Heskes doet onderzoek op het gebied van de kunstmatige intelligentie. Hij ontwikkelt algoritmes voor lerende systemen. Hiervoor gebruikt hij efficiënte berekeningsmethodes met modellen gebaseerd op de Bayesiaanse statistiek. Het onderzoek beweegt zich op het raakvlak van informatica, statistiek, wiskunde en fysica. In 2005 ontving hij een prestigieuze Vici-subsidie van de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk onderzoek om in vijf jaar tijd een eigen onderzoeksgroep op te bouwen.
Het Vici-project behelst het ontwikkelen van krachtigere algoritmen en rijkere modellen voor lerende computers en de theorie daarachter. Deze algoritmen worden vervolgens ingezet in verschillende meer toepassingsgerichte projecten. Zo werkt Heskes samen met het Centre for Cognitive Neuroimaging aan een project om de intenties van het brein te achterhalen met behulp van brain-computer interfacing. Een tweede toepassing is het personaliseren van gehoorapparaten. Het instellen van parameters naar voorkeuren en eigenschappen van individuele gebruikers is lastig. Met behulp van lerende algoritmen zijn deze voorkeuren te achterhalen, waarna de parameters wel optimaal kunnen worden ingesteld.