Le Nokia Bell Scientific Award a été attribué cette année à Nico Vervliet, qui a réalisé un doctorat consacré à comment tirer des informations de données tensorielles à grande échelle.
C’est avec son ouvrage intitulé “Décompositions tensorielles à grande échelle via des échantillonnages compressés” que Vervliet a été récompensé par le Nokia Bell Scientific Award, un prix du FWO et du Fonds de la Recherche Scientifique, sponsorisé par Nokia. Ce prix récompense les doctorats les plus originaux en ICT.
La recherche effectuée par Vervliet portait sur la manière efficiente dont des informations peuvent être puisées de données tensorielles à grande échelle au moyen de décompositions tensorielles et de l’exploitation de la structure.
Les tenseurs sont l’équivalent pluridimensionnel des vecteurs (rangées unidimensionnelles de données) et des matrices (tableaux bidimensionnels de données). Un exemple simple est constitué d’un tenseur reprenant les scores de films, où l’utilisateur représente le premier mode, l’heure du score un deuxième mode, et le score proprement dit un troisième. En décomposant ces tenseurs, des modèles peuvent être identifiés, des données manquantes peuvent être complétées ou des problèmes de calcul à grande échelle peuvent être accélérés.
Vervliet a décroché son doctorat en 2018 à la KU Leuven. Son promoteur était Ir. Lieven de Lathauwer. Aujourd’hui, Vervliet est le développeur en chef de Tensorlab depuis la version 3.0.
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