Biographie

Les recherches d'Ethan Miller s'étendent au-delà de l'optimisation des systèmes d'énergie renouvelable. Il participe activement à l’étude de l’intégration de l’IA dans la technologie des réseaux intelligents. En tirant parti des techniques d'apprentissage automatique, Ethan vise à créer des systèmes de gestion de l'énergie intelligents capables de s'adapter de manière dynamique à l'évolution de la demande énergétique et des modèles d'approvisionnement. Son travail se concentre sur le développement d’algorithmes qui optimisent la distribution, le stockage et la stabilité du réseau énergétique, conduisant à terme à une infrastructure énergétique plus fiable et plus résiliente.

De plus, Ethan collabore activement avec des partenaires industriels et des décideurs politiques pour garantir que ses recherches ont des implications pratiques et peuvent être mises en œuvre à plus grande échelle. Il reconnaît l'importance de la collaboration interdisciplinaire pour relever les défis complexes du secteur de l'énergie. En favorisant les partenariats entre les chercheurs, les fournisseurs d'énergie et les décideurs politiques, Ethan s'efforce de combler le fossé entre le monde universitaire et l'industrie, en favorisant l'adoption de solutions basées sur l'IA pour une énergie propre et durable.

Description de la recherche

Ethan Miller est un chercheur qui se concentre sur l'intersection de l'intelligence artificielle et de l'énergie propre. Il s'intéresse au développement d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'autres approches basées sur l'IA pour optimiser l'efficacité des systèmes d'énergie renouvelable, tels que les parcs éoliens et solaires. En outre, Ethan explore l’utilisation de l’IA pour la gestion de la demande dans le réseau électrique, dans le but de réduire la consommation d’énergie et d’atténuer le besoin de production à partir de combustibles fossiles. Il s'intéresse également aux implications éthiques et sociétales de son travail et s'engage à garantir que le développement et le déploiement de l'IA dans le secteur de l'énergie soient responsables et profitent à la société dans son ensemble.

doctorat en informatique

2014-2018

Institut de technologie du Massachusetts (MIT)

Master of Science en science des données

2012 - 2014

Université de Californie, Berkeley

Baccalauréat ès sciences en statistique

2008 - 2012

L'université de Carnegie Mellon

Parcours académique

Expérience professionnelle

Chercheur en science des données, Tech Innovations Inc. 2019 - Présent

  • Mener des recherches sur les modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive dans le domaine de la santé.
  • Développer des algorithmes pour optimiser le traitement des données, entraînant une réduction de 20 % du temps de traitement.
  • Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour créer des solutions innovantes de maintenance prédictive dans les systèmes IoT.

Scientifique de données senior, solutions d'analyse mondiales 2016 - 2019

  • A dirigé une équipe dans le développement d'algorithmes de détection de fraude, réduisant ainsi les transactions frauduleuses de 15 %.
  • Mise en œuvre de stratégies basées sur les données pour la segmentation des clients, augmentant les taux de conversion de 18 %.
  • Collaboration avec les parties prenantes pour fournir des informations exploitables pour l'amélioration des produits.

Consultant en science des données, Analytics Partners LLC 2014 - 2016

  • Réalisation d'analyses statistiques sur de grands ensembles de données pour identifier les tendances et les opportunités d'optimisation.
  • Création de modèles prédictifs pour la prévision des ventes, conduisant à une amélioration de 25 % de la précision.
  • Fourni des recommandations basées sur des données à des clients de divers secteurs, notamment la finance et la vente au détail.

Analyste de données junior, Innovation Insights Co. 2012 - 2014

  • Aidé à la collecte, au nettoyage et à l'analyse des données pour soutenir les projets de recherche.
  • Contribution au développement de modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse des sentiments.
  • Produit des rapports et des visualisations pour présenter les résultats des données aux parties prenantes.