Hamidou Tembine

Hamidou Tembine Biografie
Geburt 1982
Ausbildung Polytechnische Universität Avignon
Aktivität Sucher
Andere Informationen
Arbeitete für New Yorker Universität
Mitglied von Weiter Einsteins Forum (2017-2019)

Hamidou Tembine (geboren am4. November 1982in Orsongo, im Dogon-Land ) ist ein französischer Spieltheoretiker und Forscher, der sich auf evolutionäre Spiele und kooperative Spiele des Mean-Field-Typs spezialisiert hat. Er war Global Network Assistant Professor an der New York University . Er war außerdem Principal Investigator und Direktor des Learning and Game Theory Lab (L&G Lab) an der New York University.

Tembine hat über 300 wissenschaftliche Arbeiten, Patente, 2 Bücher verfasst und 3 Bücher mitherausgegeben. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Selbstregulierung, wissensbasierte Ökonomie und Varianzminimierung von tokenisierten Blockchains in Schwellenländern.

Bildung

Tembine erwarb 2006 einen Master in Angewandter Mathematik an der École polytechnique in Paris und promovierte 2009 in Informatik an der Universität Avignon . Seine Doktorarbeit trug den Titel „Populationsspiele mit Anwendungen in Netzwerken“.

Werdegang

Ende 2009 wurde Tembine als Assistant Professor an die École Supérieure d'Électricité, Supelec (jetzt École CentraleSupelec), Frankreich berufen , wo er bis 2013 lehrte Multi-Campus-Netzwerk (New York, Abu Dhabi und Shanghai). Er ist Gründer und erster Direktor des Learning and Game Theory Lab (L&G Lab) an den Campus der New York City University und Abu Dhabi.

Tembine ist seit Anfang 2017 Associate Editor von IEEE Access , Games und AIMS Electronic Engineering . Seit 2004 ist er als Berater in Spieltheorie, Deep Learning und Ökonomie für Blockchains bei mehreren Unternehmen tätig.

Wissenschaftliche Arbeit

Als Direktor des L&G Lab hat Tembine ein Risk-Engineering-Tool entwickelt, das auf der Mean-Field-Spieltheorie basiert. Das Tool wurde im Engineering in den Bereichen Evakuierung in Gebäuden, in Energieverteilungssystemen, Netzsicherheit, Verkehr und Mobilität sowie in der Wirtschaftswissenschaften eingesetzt. Das Modell wurde dann auf Sozialwissenschaften, Benutzerempathie und -psychologie, Deep Strategy und Deep Learning angewendet.

Tembine stellte eine Äquivalenz zwischen einer Klasse robuster generativer Oppositionsnetzwerke mit mehreren Agenten unter verschiedenen Divergenz- und Verteilungsbegriffen und verteilungsrobusten Spielen her, die varianz- und risikoempfindlich sind. Durchschnittliche Feldtypfilter, die von der Verteilung des Systemzustands abhängen, wurden zuerst von den Mitgliedern des L&G Lab vorgeschlagen. Sie lieferten explizite Lösungen für eine Klasse von Mean-Field-Spielen mit nichtlinearer Zustandsdynamik und/oder nichtquadratischen Kostenfunktionen. Nichtlinearität umfasst trigonometrische Funktionen, hyperbolische Funktionen, logarithmische Funktionen und Leistungskosten-(Polynom-)Funktionen.

Tembine hat an mehreren Zweigen der Spieltheorie gearbeitet: Kooperation, Konkurrenz oder Ko-Wettbewerb. Er hat auch an der Konzeption, Analyse und Implementierung von verteilten strategischen Lernalgorithmen mitgewirkt. Er stellte Zusammenhänge zwischen den Bereichen strategisches Lernen, evolutionäre Spieldynamik und Kolmogorov-Gleichungen her. Theoretische Ergebnisse wurden auf die Probleme der Ressourcenzuweisung, der Benutzerzufriedenheit und der Leistungssteuerung als Funktion der Warteschlangengröße angewendet.

Tembine hat an mehreren Projekten in Westafrika in den Bereichen informelle Wirtschaft, wissensbasierte Wirtschaft und Token-Wirtschaft teilgenommen. Er hat in mehreren Bereichen kostengünstige, selbstkonfigurierende und wartungsarme solarbetriebene Geräte getestet. Eine dieser Schlussfolgerungen war, dass der Erfolg des Projekts maßgeblich von der aktiven Beteiligung der lokalen Bevölkerung abhing. Diese Felderfahrungen haben gezeigt, dass bei starker Einbindung der lokalen Bevölkerung die Wartung und Nachsorge besser selbst gewährleistet sind. Um die Effizienz des Projekts zu verbessern und Abfall zu reduzieren, schlug er vor, das Projekt als öffentliches Gut zu betrachten und die Ressourcen entsprechend den Bedürfnissen der lokalen Bevölkerung zu verteilen.

Auszeichnungen

Ausgewählte Publikationen

Bücher

Artikel

Verweise

  1. "  Hamidou Tembine  "
  2. "  Tembine Hamidou - Google Schoolar  "
  3. "  Nächstes Einstein Forum - Hamidou Tembine  "
  4. "  Bevölkerungsspiele mit Netzwerkanwendungen  "
  5. "  Lern- und Spieltheorielabor - Menschen  "
  6. "  Mean-Field-Type Game Theory I: Grundlagen und neue Richtungen  "
  7. "  Distributed Mean-Field-Type Filters for Traffic Networks  "
  8. "  Semi-explizite Lösungen für einige nicht-lineare nicht-quadratische Mittelfeld-Spiele: Eine direkte Methode  "
  9. "  Verteiltes strategisches Lernen für Wireless-Ingenieure  "
  10. "  Risikosensitive Mittelfeldspiele  "
  11. "  Schlechte Infrastruktur behindert Afrikas Bemühungen um Smart Cities: Experten  "
  12. "  VIDEO. Weiter Einstein Forum: Hamidou Tembine, die afrikanischen Fragen der Spieltheorie  »
  13. "  4 Fragen an Dr. Hamidou Tembine, Direktor des Lern- und Spieltheorielabors der New York University  "
  14. „  Triff Afrikas beste junge Wissenschaftler und Technologen: Nächstes Einstein Forum  “

Externe Links