Ён Ван превращает информацию в ценные выводы.

Когда Йонг Ван недавно получил одну из высших наград для молодых исследователей в области визуализации данных, это стало важной вехой в его необыкновенном пути, начавшемся далеко от мировых технологических центров.

Ван родился в небольшой фермерской деревне на юге Китая в семье с ограниченным формальным образованием. Сегодня он является членом IEEE и ассоциированным редактором журнала IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, а также доцентом Колледжа вычислительной техники и науки о данных в Наньянском технологическом университете в Сингапуре. Он изучает, как можно использовать методы визуализации данных для получения большей отдачи от крупномасштабных наборов данных, а также передовые методы искусственного интеллекта.

«Визуализация помогает людям понимать сложные идеи, — говорит он. — Если мы хорошо разработаем эти инструменты, они смогут сделать передовые технологии доступными для всех».

За свою работу в этой области технический комитет по визуализации и графике Компьютерного общества IEEE наградил его премией «Выдающийся молодой исследователь 2025 года» . Эта награда подчеркивает его растущее влияние в таких областях, как визуализация данных, взаимодействие человека с компьютером и сотрудничество человека и ИИ — областях, которые становятся все более важными, поскольку мир генерирует больше данных, чем человек может легко интерпретировать.

ЁН ВАН

РАБОТОДАТЕЛЬ

Наньянгский технологический университет, Сингапур

ПОЗИЦИЯ

Доцент кафедры вычислительной техники и науки о данных.

УРОВЕНЬ ЧЛЕНА IEEE

Член

АЛЬМА-МАТЕРИАЛЫ

Харбинский технологический институт (Китай); Хуачжунский университет науки и технологий в Ухане (Китай); Гонконгский университет науки и технологий

«Визуализация помогает людям понимать сложные идеи, — говорит Ван. — Если мы хорошо разработаем эти инструменты, они смогут сделать передовые технологии доступными для всех».

Детство, проведенное в сельской местности провинции Хунань.

Ван родился в небольшой земледельческой деревне на юге Китая. Экономика Китая тогда еще развивалась, и жизнь в его деревне была скромной. Большинство семей в провинции Хунань выращивали рис, овощи и фрукты, чтобы прокормить себя.

Родители Вана тоже работали в сельском хозяйстве, и его отец часто ездил в города, чтобы заработать денег, работая на заводе или на стройке. Дополнительный доход помогал содержать семью и позволил Вану получить высшее образование.

«Я очень благодарен своим родителям, — говорит Ван. — Они сами не учились в университете, но всячески поддерживали мое образование».

«Если мы создадим инструменты, которые помогут людям понимать информацию, то больше людей смогут участвовать в науке и инновациях. В этом и заключается настоящая сила визуализации».

По его словам, в деревне технологии были в дефиците. Компьютеров практически не существовало, а телевизоры считались ценными и дорогими предметами домашнего обихода.

Одно воспоминание из детства до сих пор вызывает у него смех: во время летних каникул он и его брат провели так много часов, играя в видеоигры на простой консоли, подключенной к семейному телевизору, что экран телевизора в конце концов перегорел.

«Моя мать очень рассердилась, — вспоминает он. — В то время телевизор был очень ценной вещью».

Он говорит, что, несмотря на то, что никогда не пользовался ноутбуком и не экспериментировал с электронным оборудованием, его завораживали технологии, которые он видел в телепередачах.

Открытие для себя робототехники и инженерии.

По его словам, родители поощряли его выбор практических профессий, таких как врач или инженер-строитель, но его самого тянуло к робототехнике и информатике.

«Я не совсем понимал, что такое информатика, — говорит он. — Но то, что я видел по телевизору, выглядело захватывающе и высокотехнологично».

Он поступил в Харбинский технологический институт на северо-востоке Китая. Этот престижный университет известен своими инженерными программами. Его специальность — автоматизация — сочетала в себе элементы электротехники, робототехники и систем управления.

По его словам, одним из самых ярких событий студенческих лет стало участие в университетских соревнованиях по робототехнике. Ван и его команда разработали робота, способного автономно обходить препятствия.

Он признает, что конструкция была простой по сравнению с профессиональными системами. Но, по его словам, это был захватывающий опыт. Его команда заняла второе место, и Ван начал воспринимать инженерное дело как творческий и коллективный процесс.

Он получил степень бакалавра в 2011 году, а затем продолжил обучение в магистратуре по специальности «распознавание образов и обработка изображений» в Хуачжунском университете науки и технологий в Ухане, Китай.

В 2014 году он устроился стажером-исследователем в технологическую компанию в Шэньчжэне, Китай.

Этот опыт помог ему определиться со своим будущим, говорит он: «Я понял, что мне не нравится монотонная работа или просто следование инструкциям. Я хотел изучать идеи, которые меня интересовали, и хотел заниматься исследованиями». Это осознание подтолкнуло его к поступлению в аспирантуру, говорит он.

В 2014 году он устроился стажером-исследователем в технологическую компанию в Шэньчжэне, Китай. Этот опыт помог ему определиться со своим будущим, говорит он: «Я понял, что мне не нравится монотонная работа или просто следование инструкциям. Я хотел изучать идеи, которые меня интересовали, и хотел заниматься исследованиями». Это осознание подтолкнуло его к поступлению в аспирантуру, говорит он.

Разработка инструментов, помогающих людям работать с искусственным интеллектом.

Он поступил в аспирантуру по информатике в Гонконгском университете науки и технологий и получил степень в 2018 году. Там он оставался в качестве постдокторанта до 2020 года, после чего переехал в Сингапур, чтобы работать доцентом кафедры вычислительной техники и информационных систем в Сингапурском университете менеджмента. В 2024 году он перешел в Наньянский технологический университет на должность доцента.

Его исследования сосредоточены на проблеме, с которой сталкивается практически каждый бизнес: как осмыслить огромные объемы генерируемых данных.

Он и его студенты-сотрудники разработали ряд подходов для рекомендации или автоматической генерации подходящих визуализаций, включая инфографику.

Это позволяет людям, не обладающим техническими навыками , создавать визуализации вместо того, чтобы нанимать профессиональных дизайнеров.

Еще одно направление исследований Ванга — сотрудничество человека и ИИ. Системы ИИ могут анализировать данные в огромных масштабах, но, по его словам, люди по-прежнему должны принимать окончательные решения.

Визуализация помогает преодолеть разрыв между человеческими намерениями и сложными вычислениями ИИ, делая процесс, используемый системой ИИ для достижения результата, более прозрачным и понятным.

«Если люди понимают, как работает система искусственного интеллекта, — говорит Ван , — они смогут более эффективно с ней сотрудничать».

Недавно он исследовал, как методы визуализации могут помочь исследователям понять квантовые вычисления — область, где основные понятия, такие как суперпозиция, когда бит может находиться в нескольких состояниях одновременно, являются абстрактными. В классических вычислениях состояние бита является бинарным: это либо 1, либо 0. Квантовый бит, или кубит, может быть 1, 0 или и тем, и другим. Дальше различия становятся еще более головокружительными.

По его словам, инструменты визуализации могут помочь ученым отслеживать квантовые системы и интерпретировать модели квантового машинного обучения.

Важность сообществ IEEE

«Мы живем в эпоху информационных взрывов, — говорит Ван. — Генерируются огромные объемы данных, и людям сложно интерпретировать их все, чтобы принимать более обоснованные бизнес-решения».

Визуализация данных предлагает решение, преобразуя сложную информацию в изображения, закономерности и диаграммы, которые люди могут легче понять.

Однако, как отмечает Ван, многие визуализации по-прежнему приходится создавать вручную экспертам. Это трудоемкий процесс, создающий узкое место, говорит он.

Его решение заключается в использовании больших языковых моделей и мультимодальных систем, способных одновременно генерировать текст, изображения, видео и данные с датчиков, а также автоматизировать часть процесса.

Одна из систем, разработанных его исследовательской группой, позволяет пользователям создавать сложные инфографики с помощью инструкций на естественном языке в сочетании с простыми действиями, такими как рисование пальцем на сенсорном экране. Это позволяет людям, не обладающим техническими навыками, создавать визуализации вместо того, чтобы нанимать профессиональных дизайнеров.

Ещё одним направлением его исследований является сотрудничество человека и искусственного интеллекта. Системы ИИ могут анализировать данные в огромных масштабах, но, по его словам, люди всё равно должны принимать окончательные решения.

Визуализация помогает преодолеть разрыв между человеческими намерениями и сложными вычислениями ИИ, делая процесс, используемый системой ИИ для достижения результата, более прозрачным и понятным.

«Если люди понимают, как работает система искусственного интеллекта, — говорит он, — они смогут более эффективно с ней сотрудничать».

Недавно он исследовал, как методы визуализации могут помочь исследователям понять квантовые вычисления — область, где основные понятия, такие как суперпозиция, когда бит может находиться в нескольких состояниях одновременно, являются абстрактными. В классических вычислениях состояние бита является бинарным: это либо 1, либо 0. Квантовый бит, или кубит, может быть 1, 0 или и тем, и другим. Дальше различия становятся еще более головокружительными.

По его словам, инструменты визуализации могут помочь ученым отслеживать квантовые системы и интерпретировать модели квантового машинного обучения.

Важность сообществ IEEE

По словам Вана, преподавание и наставничество для студентов остаются одними из самых значимых аспектов его карьеры.

По его словам, профессиональные сообщества, такие как Компьютерное общество IEEE, играют важную роль в превращении начинающих аспирантов, не определившихся с направлением исследований, в независимых исследователей с прочной технической базой. Он отмечает, что благодаря конференциям, публикациям и техническим комитетам IEEE связывает Ванга с другими исследователями, работающими в области визуализации, искусственного интеллекта и взаимодействия человека с компьютером.

Эти связи помогли ему обмениваться идеями, сотрудничать и быть в курсе инноваций в научном сообществе.

По его словам, получение награды «Выдающийся молодой исследователь» мотивирует его и дальше продвигать эту область науки вперед.

Оглядываясь назад, он говорит, что расстояние между его сельской деревней в провинции Хунань и международной исследовательской карьерой по-прежнему кажется огромным. Но, по его словам, этот путь отражает нечто большее в выбранной им области: «Если мы создадим инструменты, которые помогут людям понимать информацию, то больше людей смогут участвовать в науке и инновациях».

«В этом и заключается настоящая сила визуализации».