Prof. Dr. Muriel Médard
- Fachbereich Informationswissenschaften
- Ort Cambridge, Vereinigte Staaten
- Wahljahr 2022
Forschung
Forschungsschwerpunkte: Netzcodierung, Informationstheorie, drahtlose Netze, optische Netze
Muriel Médard ist Informatikerin und Elektrotechnikerin. Ihre Forschungsinteressen erstrecken sich auf die Bereiche Netzwerkcodierung und zuverlässige Kommunikation, insbesondere für optische und drahtlose Netzwerke. Ihre Arbeit an dem Algorithmus Guessing Random Additive Noise Decoding (GRAND), einem universellen Decoder, gilt als Durchbruch bei der Erforschung des Verhaltens verschiedener Codes und bietet die Möglichkeit, die Verschlüsselung direkt in die fehlerkorrigierende Codierung einzubinden.
Das Interesse von Muriel Médard, die als Netzwerkpionierin gilt, richtet sich verstärkt auf die Entwicklung von Decodern unter Verwendung von GRAND. Diese Decoder nutzen Wissen über Rauschstatistiken zu ihrem Vorteil, so zum Beispiel für die Einbindung von Netzwerkcodierung in Netzwerkprotokolle und deren Verwendung für die Entwicklung neuer Sicherheitswerkzeuge, insbesondere für die Post-Quantum-Kryptographie.
Der von Muriel Médard entwickelte Algorithmus bietet die Möglichkeit, das Verhalten verschiedener Codes zu untersuchen, von zufälligen linearen Codes über die zyklische Redundanzprüfung (CRC) bis hin zu kryptografischen Verfahren wie die Verschlüsselungsmethode AES (Advanced Encryption Standard). GRAND ermöglicht eine optimale codeunabhängige Dekodierung. Durch die Kombination von Techniken des maschinellen Lernens mit Codierung kann der Datenschutz auch in unsicheren Umgebungen verbessert werden.
Muriel Médard ist Informatikerin und Elektrotechnikerin. Ihre Forschungsinteressen erstrecken sich auf die Bereiche Netzwerkcodierung und zuverlässige Kommunikation, insbesondere für optische und drahtlose Netzwerke. Ihre Arbeit an dem Algorithmus Guessing Random Additive Noise Decoding (GRAND), einem universellen Decoder, gilt als Durchbruch bei der Erforschung des Verhaltens verschiedener Codes und bietet die Möglichkeit, die Verschlüsselung direkt in die fehlerkorrigierende Codierung einzubinden.
Das Interesse von Muriel Médard, die als Netzwerkpionierin gilt, richtet sich verstärkt auf die Entwicklung von Decodern unter Verwendung von GRAND. Diese Decoder nutzen Wissen über Rauschstatistiken zu ihrem Vorteil, so zum Beispiel für die Einbindung von Netzwerkcodierung in Netzwerkprotokolle und deren Verwendung für die Entwicklung neuer Sicherheitswerkzeuge, insbesondere für die Post-Quantum-Kryptographie.
Der von Muriel Médard entwickelte Algorithmus bietet die Möglichkeit, das Verhalten verschiedener Codes zu untersuchen, von zufälligen linearen Codes über die zyklische Redundanzprüfung (CRC) bis hin zu kryptografischen Verfahren wie die Verschlüsselungsmethode AES (Advanced Encryption Standard). GRAND ermöglicht eine optimale codeunabhängige Dekodierung. Durch die Kombination von Techniken des maschinellen Lernens mit Codierung kann der Datenschutz auch in unsicheren Umgebungen verbessert werden.
Werdegang
- seit 2022 Professorin, Software Science and Engineering, Electrical Engineering and Computer Science (EECS) Department, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cambridge, USA
- 2014-2022 Cecil H. Green Professor of Electrical Engineering and Computer Science, EECS Department, MIT, Cambridge, USA
- 2008 Professorin, Electrical Engineering and Computer Science, EECS Department, MIT, Cambridge, USA
- 2005-2008 Associate Professor mit tenure, Electrical Engineering and Computer Science, EECS Department, MIT, Cambridge, USA
- 2003-2005 Associate Professor ohne tenure, Electrical Engineering and Computer Science, EECS Department, MIT, Cambridge, USA
- 2000-2003 Assistant Professor, Electrical Engineering and Computer Science, EECS Department, MIT, Cambridge, USA
- 1998-1999 Assistant Professor, University of Illinois, Urbana-Champaign, USA
- 1995-1998 Mitarbeiterin, Lincoln Laboratory, MIT, Cambridge, USA
- 1995 Doctor of Science, Electrical Engineering, MIT, Cambridge, USA
- 1991 Bachelor of Science, Humanities (Russian Studies), MIT, Cambridge, USA
- 1991 Master of Science, Electrical Engineering, MIT, Cambridge, USA
- 1989 Bachelor of Science, Mathematics, MIT, Cambridge, USA
- 1989 Bachelor of Science, Electrical Engineering and Computer Science, MIT, Cambridge, USA
Funktionen
- seit 2021 Mitglied, Board of Governors, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- seit 2021 Chefredakteurin, IEEE Transactions on Information Theory
- 2021-2022 Peer Committee, National Academy of Engineering, USA
- seit 2020 Mitglied, Advisory Committee, Computer and Information Science and Engineering (CISE), National Science Foundation (NSF), USA
- 2020-2021 Eröffnungsvorsitzende, Mildred Dreselhaus Medal Committee, IEEE
Projekte
- 2022-2025 Principal Investigator, „RINGS: Coding over High-Frequency for Absolute Post-Quantum Security (CHAPS)“, NSF, USA
- 2021-2024 Principal Investigator, „SWIFT:Facilitating Spectrum Access by Noise Guessing“, NSF, USA
- 2021-2022 DARPA GRAND, Defense Advanced Projects Agency (DARPA), USA
- 2020-2021 MIT-IBM-Watson AI Lab, MIT, Cambridge, USA
Auszeichungen und Mitgliedschaften
- seit 2022 Mitglied, Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina
- 2022 Ehrendoktorwürde, Aalborg University, Aalborg, Dänemark
- 2022 IEEE Koji Kobayashi Computers and Communications Award, IEEE
- seit 2021 Mitglied, American Academy of Arts and Sciences, USA
- 2021 Padovani Lecturer 2021, Information Theory Society, IEEE
- seit 2020 Mitglied, National Academy of Engineering, USA
- 2020 Ehrendoktorwürde, Technische Universität München
- 2018 Fellow, National Academy of Inventors, USA
- 2017 Aaron Wyner Distinguished Service Award, Information Theory Society, IEEE
- 2016 IEEE Vehicular Technology James Evans Avantgarde Award, Vehicular Technology Society, IEEE