#1
diana cai, olasılıksal makine öğrenmesi, bayesçi çıkarım ve bilimsel veri analizi alanlarında çalışan bilgisayar bilimci ve istatistik araştırmacısıdır. Harvard Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi ve istatistik alanlarında lisans, Chicago Üniversitesi’nde istatistik yüksek lisansı, Princeton Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi yüksek lisansı ve doktorası yaptı. Doktora çalışmalarını Ryan P. Adams ve Barbara Engelhardt danışmanlığında yürüttü.
2019 yılında makine öğrenmesi alanında Google Doktora Bursu’na seçildi. 2022 yılında ise araştırma ve öğretim çalışmalarındaki başarısı nedeniyle Princeton Mühendislik ve Uygulamalı Bilimler Okulunun lisansüstü öğrencilere verdiği Award for Excellence ödülünü aldı.
Doktora araştırmalarında, gerçek dünyadaki veriler kullanılan matematiksel modele tam olarak uymadığında olasılıksal çıkarım sistemlerinin nasıl davrandığını inceledi. 2023 tarihli doktora tezi “Probabilistic Inference When the Model is Wrong”, yanlış veya eksik kurulmuş modeller altında daha güvenilir sonuç elde edilmesine odaklandı.
Ağustos 2023’te Flatiron Institute bünyesindeki Center for Computational Mathematics’a araştırma görevlisi olarak katıldı. Burada biyoloji, kimya, fizik, malzeme bilimi ve genomik gibi alanlarda kullanılabilecek sağlam ve ölçeklenebilir makine öğrenmesi yöntemleri geliştirdi. Çalışmaları özellikle kara kutu varyasyonel çıkarım, üretici modeller, belirsizlik ölçümü ve bilim için yapay zeka üzerinde yoğunlaştı.
ICML, NeurIPS ve AISTATS gibi önemli yapay zeka konferanslarında yayımlanan çalışmalarında, geleneksel yöntemlere göre daha hızlı ve kararlı olasılık dağılımı tahminleri geliştirdi. “Batch and Match” ve “EigenVI” adlı çalışmaları, yüksek boyutlu verilerde yaklaşık çıkarım yaparken sürekli ayarlanması gereken hassas optimizasyon süreçlerini azaltmayı amaçladı.
15 temmuz 2026 tarihinde, 2026 sonbaharında Cornell Üniversitesi Bilgisayar Bilimi Bölümüne yardımcı doçent olarak katılacağını açıkladı. Cornell’de kuracağı araştırma grubunun, bilimsel keşifler için olasılıksal makine öğrenmesi yöntemleri üzerinde çalışacağını ve 2027 sonbaharında başlayacak doktora öğrencileri alacağını duyurdu.
Diana Cai, büyük sohbet modelleri geliştiren popüler yapay zeka şirketlerinden çok, yapay zekanın bilimsel araştırmalarda güvenilir biçimde nasıl kullanılacağını inceleyen akademik kanadı temsil ediyor. Temel hedefi yalnızca daha güçlü modeller kurmak değil; modelin varsayımları hatalı olduğunda bile sonuçların ne kadar güvenilir olduğunu anlayabilmek.