Vivek K Goyal es un profesor de ingeniería, autor e inventor estadounidense. Actualmente es profesor de Ingeniería Eléctrica e Informática en la Universidad de Boston (BU). [1] Fue nombrado miembro del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) en 2014 [2] por sus contribuciones a las representaciones de información y sus aplicaciones en adquisición, comunicación y estimación . Fue nombrado miembro de OSA en la clase 2020 [3] por invenciones sobresalientes en imágenes y sensores computacionales, incluidas demostraciones sin precedentes de la utilidad de mediciones ópticas débiles, mixtas e indirectas . También es miembro de laSociedad de Teoría de la Información IEEE . [4]
Goyal asistió a la Escuela Laboratorio Malcolm Price en Cedar Falls, Iowa , hasta graduarse de su división de la Escuela Secundaria de la Universidad del Norte . [5] Recibió títulos de BS y BSE de la Universidad de Iowa en 1993 y títulos de maestría y doctorado de la Universidad de California, Berkeley , en 1995 y 1998, respectivamente. De 1998 a 2000 se desempeñó como miembro del personal técnico en Bell Labs , y de 2001 a 2003 se desempeñó como ingeniero de investigación sénior en Digital Fountain . Regresó a UC Berkeley en 2003 como académico visitante, y de 2004 a 2013 estuvo en el Instituto de Tecnología de Massachusetts , incluida la celebración del Esther andCátedra Harold E. Edgerton en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación. [6] Ha estado en la Universidad de Boston desde 2016, después de dos años con la división Nest Labs de Alphabet Inc. [7]
Goyal fue coautor del libro de texto Foundations of Signal Processing de 2014 con Martin Vetterli y Jelena Kovačević . El libro fue publicado por destacados educadores e investigadores en el campo del procesamiento de señales, Yoram Bresler, Robert M. Gray , Stéphane Mallat , Rico Malvar , Robert D. Nowak, Antonio Ortega y Gilbert Strang , y recibió reseñas favorables en IEEE Signal Processing Magazine. . [8]
En 2013, el grupo de Goyal inventó la imagen del primer fotón , un método para generar imágenes 3D de profundidad y reflectividad a partir de exactamente un fotón detectado por píxel, incluso cuando hasta la mitad de los fotones detectados se deben a la luz ambiental. La publicación de un artículo que presentaba el método en Science [9] resultó en una amplia cobertura de noticias. [10] [11]
En un artículo publicado en Nature en 2019, [12] el grupo de Goyal presentó un método para obtener imágenes sin línea de visión que utiliza solo una cámara digital ordinaria. Esto contrasta con muchos métodos anteriores que utilizan iluminación láser pulsada y detectores sensibles a fotones individuales. [13] [14] [15]