News

Dr Michael L. Brodie z Harvard University prelegentem na Kongresie Futurist of The Year 2024

Szanowni Państwo, z satysfakcją informujemy, że kolejnym prelegentem Kongresu naukowego Futurist of The Year 2024, jest Dr Michael L. Brodie – naukowiec z ponad 45-letnim doświadczeniem badawczym w dziedzinie nauk o danych, bazach danych, sztucznej inteligencji i multidyscyplinarnego rozwiązywania problemów, związany z instytucjami naukowymi na całym świecie, w tym obecnie z DASlab, School of Engineering and Applied Sciences, czy Harvard University.

Dr Michael L. Brodie jest autorem ponad 200 publikacji naukowych na temat zaawansowanych technologii, wiele we współpracy z Michaelem Stonebrakerem (laureatem Turinga). Praktyczną wiedzę przemysłową zdobył na stanowisku głównego naukowca w Verizon jednym z największych przedsiębiorstw na świecie, w którym przez ponad 25 lat odpowiadał za powstające technologie, architektury i strategie technologiczne. Działalność naukową, badawczą i akademicką w dziedzinie informatyki realizował w Kanadzie, USA, Niemczech, Francji, Włoszech, Australii, czy Irlandii.

Zasiadał w wielu krajowych i międzynarodowych doradczych gremiach naukowych oraz organizacjach badawczych, w tym w komitetach Narodowej Akademii Nauk Stanów Zjednoczonych i ponad 20 start-upach, w latach 2013-2019 przewodniczył Naukowemu Komitetowi Doradczemu Science Foundation Ireland Research Centre for Data Analytics.

Podczas naukowego Kongresu Futurist of The Year 2024 w Warszawie, Dr Michael Brodie przybliży słuchaczom wizję sztucznej inteligencji jako rozszerzających i zawężających się baz danych, aby lepiej zrozumieć i umożliwić odkrywanie wiedzy o zakresie, skali, złożoności i mocy wykraczającej poza naukę, czyli nasz wcześniej najpotężniejszy paradygmat odkrywania wiedzy.

Więcej informacji o Kongresie naukowym Futurist of The Year 2024 na stronie www.futuristoftheyear.com.

Dr Michael L. Brodie – BIO

Dr Michael L. Brodie ma ponad 45-letnie doświadczenie badawcze i branżowe w dziedzinie nauk o danych, bazach danych, sztucznej inteligencji i multidyscyplinarnego rozwiązywania problemów. Wykorzystuje swoją wiedzę do szerokich możliwości i wyzwań o filozoficznych i nieuchronnych skutkach praktycznych. Od pięciu lat jego celem badawczym jest lepsze zrozumienie i zdefiniowanie naukę o danych jako obszar badań – jej filozoficznych aspektów i danych jako takich, a także paradygmatu rozwiązywania problemów w nauce o danych.

Jest profesorem wizytującym DASlab, School of Engineering and Applied Sciences i Harvard University. W latach 2013-2019 był pracownikiem naukowym w MIT Data Systems Group. Został doktorem nauk o danych w obszarze baz danych i sztucznej inteligencji na Uniwersytecie w Toronto oraz doktorem nauk (honoris causa) Narodowego Uniwersytetu Irlandii.

Jest autorem ponad 200 artykułów i siedmiu książek na temat zaawansowanych technologii, wiele we współpracy z Michaelem Stonebrakerem (laureatem Turinga). Wygłosił ponad 100 głównych przemówień – jego współczynnik H wynosi 32, a indeks i10 wynosi 63. Association of Computing Machinery rozesłało ponad 33 000 egzemplarzy jego książki z 2019 r. Wiedzę na temat badań i praktyki w dziedzinie informatyki zdobywał podczas pracy naukowej i akademickiej, w Kanadzie, USA, Niemczech, Francji, Włoszech, Australii i Irlandii także jako profesor wizytujący.

Ponad 25 lat zdobywał doświadczenie i praktyczną wiedzę na stanowisku głównego naukowca w Verizon, jednym z największych przedsiębiorstw na świecie. Był odpowiedzialny za powstające technologie – architektury, metodologie i strategie, m. in. największą poza Europą instalację systemu SAP R3 ERP.

Od 1980 roku zasiadał w Naukowych Radach Doradczych krajowych i międzynarodowych organizacji badawczych, w tym w komitetach Narodowej Akademii Nauk Stanów Zjednoczonych i ponad 20 start-upach. W latach 2013-2019 przewodniczył Naukowemu Komitetowi Doradczemu Science Foundation Ireland Research Centre for Data Analytics, pierwszemu i największemu w Europie instytutowi badawczemu zajmującemu się nauką o danych. Tam przyczynił się do zdefiniowania nowej, fenomenalnej dziedziny nauki o danych.