Search results for: RECURRENT NEURAL NETWORKS - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: RECURRENT NEURAL NETWORKS

Search results for: RECURRENT NEURAL NETWORKS

  • Spatiotemporal Assessment of Satellite Image Time Series for Land Cover Classification Using Deep Learning Techniques: A Case Study of Reunion Island, France

    Publication
    • N. N. Navnath
    • K. Chandrasekaran
    • A. Stateczny
    • V. M. Sundaram
    • P. Panneer

    - Remote Sensing - Year 2022

    Current Earth observation systems generate massive amounts of satellite image time series to keep track of geographical areas over time to monitor and identify environmental and climate change. Efficiently analyzing such data remains an unresolved issue in remote sensing. In classifying land cover, utilizing SITS rather than one image might benefit differentiating across classes because of their varied temporal patterns. The aim...

    Full text available to download

  • Evaluating Performance and Accuracy Improvements for Attention-OCR

    In this paper we evaluated a set of potential improvements to the successful Attention-OCR architecture, designed to predict multiline text from unconstrained scenes in real-world images. We investigated the impact of several optimizations on model’s accuracy, including employing dynamic RNNs (Recurrent Neural Networks), scheduled sampling, BiLSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) and a modified attention model. BiLSTM was...

    Full text to download in external service

  • Deep Learning-Based Intrusion System for Vehicular Ad Hoc Networks

    Publication

    - CMC-Computers Materials & Continua - Year 2020

    The increasing use of the Internet with vehicles has made travel more convenient. However, hackers can attack intelligent vehicles through various technical loopholes, resulting in a range of security issues. Due to these security issues, the safety protection technology of the in-vehicle system has become a focus of research. Using the advanced autoencoder network and recurrent neural network in deep learning, we investigated...

    Full text available to download

  • Experience-Based Cognition for Driving Behavioral Fingerprint Extraction

    Publication

    - CYBERNETICS AND SYSTEMS - Year 2020

    ABSTRACT With the rapid progress of information technologies, cars have been made increasingly intelligent. This allows cars to act as cognitive agents, i.e., to acquire knowledge and understanding of the driving habits and behavioral characteristics of drivers (i.e., driving behavioral fingerprint) through experience. Such knowledge can be then reused to facilitate the interaction between a car and its driver, and to develop better and...

    Full text available to download

  • Bożena Kostek prof. dr hab. inż.

  • Underground Water Level Prediction in Remote Sensing Images Using Improved Hydro Index Value with Ensemble Classifier

    Publication
    • A. Stateczny
    • S. C. Narahari
    • P. Vurubindi
    • N. S. Guptha
    • K. Srinivas

    - Remote Sensing - Year 2023

    The economic sustainability of aquifers across the world relies on accurate and rapid estimates of groundwater storage changes, but this becomes difficult due to the absence of insitu groundwater surveys in most areas. By closing the water balance, hydrologic remote sensing measures offer a possible method for quantifying changes in groundwater storage. However, it is uncertain to what extent remote sensing data can provide an...

    Full text available to download

  • Adaptacyjny system oświetlania dróg oraz inteligentnych miast

    Publication

    - Year 2024

    Przedmiotem rozprawy jest zbadanie praktycznej możliwości wykrywania w czasie rzeczywistym anomalii w systemie oświetlenia drogowego w oparciu o analizę danych ze inteligentnych liczników energii. Zastosowanie inteligentnych liczników energii elektrycznej (Smart Meter) w systemach oświetlenia drogowego stwarza nowe możliwości w zakresie automatycznej diagnostyki takich niepożądanych zjawisk jak awarie lamp, odstępstwa od harmonogramu...

    Full text available to download

  • Andrzej Stateczny prof. dr hab. inż.

    People

    Prof. Dr. Andrzej Stateczny is a Professor of Gdansk Technical University Poland and President of Marine Technology Ltd. His research interests are mainly centered on navigation, hydrography and geoinformatics. Current RF research activities include radar navigation, comparative navigation, hydrography, artificial intelligence methods focused on image processing and multisensory data fusion. He has been the Principal Investigator...

  • A Simple Neural Network for Collision Detection of Collaborative Robots

    Publication

    Due to the epidemic threat, more and more companies decide to automate their production lines. Given the lack of adequate security or space, in most cases, such companies cannot use classic production robots. The solution to this problem is the use of collaborative robots (cobots). However, the required equipment (force sensors) or alternative methods of detecting a threat to humans are usually quite expensive. The article presents...

    Full text available to download

  • The impact of the AC922 Architecture on Performance of Deep Neural Network Training

    Publication

    - Year 2020

    Practical deep learning applications require more and more computing power. New computing architectures emerge, specifically designed for the artificial intelligence applications, including the IBM Power System AC922. In this paper we confront an AC922 (8335-GTG) server equipped with 4 NVIDIA Volta V100 GPUs with selected deep neural network training applications, including four convolutional and one recurrent model. We report...

    Full text to download in external service

  • Detecting type of hearing loss with different AI classification methods: a performance review

    Publication
    • M. Kassjański
    • M. Kulawiak
    • T. Przewoźny
    • D. Tretiakow
    • J. Kuryłowicz
    • A. Molisz
    • K. Koźmiński
    • A. Kwaśniewska
    • P. Mierzwińska-Dolny
    • M. Grono

    - Year 2023

    Hearing is one of the most crucial senses for all humans. It allows people to hear and connect with the environment, the people they can meet and the knowledge they need to live their lives to the fullest. Hearing loss can have a detrimental impact on a person's quality of life in a variety of ways, ranging from fewer educational and job opportunities due to impaired communication to social withdrawal in severe situations. Early...

    Full text to download in external service

  • Minimizing Distribution and Data Loading Overheads in Parallel Training of DNN Acoustic Models with Frequent Parameter Averaging

    Publication

    In the paper we investigate the performance of parallel deep neural network training with parameter averaging for acoustic modeling in Kaldi, a popular automatic speech recognition toolkit. We describe experiments based on training a recurrent neural network with 4 layers of 800 LSTM hidden states on a 100-hour corpora of annotated Polish speech data. We propose a MPI-based modification of the training program which minimizes the...

    Full text to download in external service

  • Modelowanie przepływu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe z użyciem sztucznych sieci neuronoych

    Publication

    Niniejszy artykuł stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkładu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanału przepływowego turbiny dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.

    Full text to download in external service

  • Zdzisław Kowalczuk prof. dr hab. inż.

    Zdzislaw Kowalczuk received his M.Sc. degree in 1978 and Ph.D. degree in 1986, both in Automatic Control from Technical University of Gdańsk (TUG), Gdańsk, Poland. In 1993 he received his D.Sc. degree (Dr Habilitus) in Automatic Control from Silesian Technical University, Gliwice, Poland, and the title of Professor from the President of Poland in 2003. Since 1978 he has been with Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics...

  • Optymalizacja treningu i wnioskowania sieci neuronowych

    Sieci neuronowe są jedną z najpopularniejszych i najszybciej rozwijających się dziedzin sztucznej inteligencji. Ich praktyczne wykorzystanie umożliwiło szersze użycie komputerów w wielu obszarach komunikacji, przemysłu i transportu. Dowody tego są widoczne w elektronice użytkowej, medycynie, a nawet w zastosowaniach militarnych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w wielu przypadkach wymaga jednak znacznej mocy obliczeniowej,...

    Full text to download in external service

  • Dynamic Bankruptcy Prediction Models for European Enterprises

    This manuscript is devoted to the issue of forecasting corporate bankruptcy. Determining a firm’s bankruptcy risk is one of the most interesting topics for investors and decision-makers. The aim of the paper is to develop and to evaluate dynamic bankruptcy prediction models for European enterprises. To conduct this objective, four forecasting models are developed with the use of four different methods—fuzzy sets, recurrent and...

    Full text available to download

  • WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWYCH DO SYNTEZY MOWY WYRAŻAJĄCEJ EMOCJE

    Publication

    - Year 2018

    W niniejszym artykule przedstawiono analizę rozwiązań do rozpoznawania emocji opartych na mowie i możliwości ich wykorzystania w syntezie mowy z emocjami, wykorzystując do tego celu sieci neuronowe. Przedstawiono aktualne rozwiązania dotyczące rozpoznawania emocji w mowie i metod syntezy mowy za pomocą sieci neuronowych. Obecnie obserwuje się znaczny wzrost zainteresowania i wykorzystania uczenia głębokiego w aplikacjach związanych...

  • Topological-numerical analysis of a two-dimensional discrete neuron model

    We conduct computer-assisted analysis of a two-dimensional model of a neuron introduced by Chialvo in 1995 [Chaos, Solitons Fractals 5, 461–479]. We apply the method of rigorous analysis of global dynamics based on a set-oriented topological approach, introduced by Arai et al. in 2009 [SIAM J. Appl. Dyn. Syst. 8, 757–789] and improved and expanded afterward. Additionally, we introduce a new algorithm to analyze the return times...

    Full text available to download

  • SegSperm - a dataset of sperm images for blurry and small object segmentation

    Open Research Data

    Many deep learning applications require figure-ground segmentation. The performance of segmentation models varies across modalities and acquisition settings.

  • Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych

    W artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...

  • Surface EMG-based signal acquisition for decoding hand movements

    Open Research Data
    open access

    Biosignal processing plays a crucial role in modern hand prosthetics. The challenge is to restore functionality of a lost limb based on the signals acquired from the surface of the stump. The number of sensors (emg channels) used for signal acquisition influence the quality of a prosthetic hand. Modern algorithms (including neural networks) can significantly...

  • Sztuczne sieci neuronowe oraz metoda wektorów wspierających w bankowych systemach informatycznych

    W artykule zaprezentowano wybrane metod sztucznej inteligencji do zwiększania efektywności bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie metody wektorów wspierających czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwia znaczący wzrost konkurencyjności banku poprzez dodanie nowych funkcjonalności. W rezultacie możliwe jest także złagodzenie skutków kryzysu finansowego.

    Full text available to download

  • Olgun Aydin Dr

    People

    Olgun Aydin finished his PhD by publishing a thesis about Deep Neural Networks. He works as a Senior Data Scientist in PwC Poland, gives lectures in Gdansk University of Technology in Poland and member of WhyR? Foundation. Olgun is a very big fan of R and author of the book called “R Web Scraping Quick Start Guide” , two video courses are called “Deep Dive into Statistical Modelling using R” and “Applied Machine Learning and Deep...

  • Paweł Burdziakowski dr inż.

    Paweł Burdziakowski, PhD, is a professional in low-altitude aerial photogrammetry and remote sensing, marine and aerial navigation. He is also a licensed flight instructor and software developer. His main areas of interest are digital photogrammetry, navigation of unmanned platforms and unmanned systems, including aerial, surface, underwater. He conducts research in algorithms and methods to improve the quality of spatial measurements...

  • An automated learning model for twitter sentiment analysis using Ranger AdaBelief optimizer based Bidirectional Long Short Term Memory

    Publication

    - EXPERT SYSTEMS - Year 2024

    Sentiment analysis is an automated approach which is utilized in process of analysing textual data to describe public opinion. The sentiment analysis has major role in creating impact in the day-to-day life of individuals. However, a precise interpretation of text still relies as a major concern in classifying sentiment. So, this research introduced Bidirectional Long Short Term Memory with Ranger AdaBelief Optimizer (Bi-LSTM RAO)...

    Full text to download in external service

  • Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do szacowania wpływu drgań na budynki jednorodzinne

    W artykule przedstawiono metodę prognozowania wpływu drgań na budynki mieszkalne z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Drgania komunikacyjne mogą doprowadzić do uszkodzenia elementów konstrukcyjnych, a nawet do awarii budynku. Najczęstszym efektem są jednak rysy, pękanie tynku i wypraw. Metody oparte na sztucznej inteligencji są przybliżone, ale stanowią wystarczająco dokładną i ekonomiczną alternatywę dla tradycyjnych...

    Full text available to download

  • Metody sztucznej inteligencji do wspomagania bankowych systemów informatycznych

    W pracy opisano zastosowania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji do wspomagania bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie w systemach informatycznych algorytmów ewolucyjnych, harmonicznych, czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwiają zasadniczy wzrost konkurencyjności banku. Dlatego w pracy omówiono wybrane zastosowania bankowe ze szczególnym uwzględnieniem zbliżeniowych...

  • Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową

    Podstawowym problemem podczas projektowania systemu autodiagnostyki chorób serca, bazującego na analizie sygnału fonokardiograficznego (PCG), jest konieczność zapewnienia, niezależnie od warunków zewnętrznych, sygnału o wysokiej jakości. W artykule, bazując na zdolności Sztucznej Sieci Neuronowej (SSN) do predykcji sygnałów periodycznych oraz quasi-periodycznych, został opracowany adaptacyjny algorytm filtracji dźwięków serca....

    Full text available to download

  • Zastosowanie sieci neuronowych do detekcji impulsów o znanym kształcie w obecności silnego szumu i trendu

    Detekcja impulsów w odebranym sygnale radiowym, zwłaszcza w obecności silnego szumu oraz trendu, jest trudnym zadaniem. Artykuł przedstawia propozycje rozwiązań wykorzystujących sieci neuronowe do detekcji impulsów o znanym kształcie w obecności silnego szumu i trendu. Na potrzeby realizacji tego zadania zaproponowano dwie architektury. W pracy przedstawiono wyniki badań wpływu kształtu impulsu, mocy zakłóceń szumowych oraz trendu...

    Full text available to download

  • AUTOMATYCZNA KLASYFIKACJA MOWY PATOLOGICZNEJ

    Publication

    Aplikacja przedstawiona w niniejszym rozdziale służy do automatycznego wykrywania mowy patologicznej na podstawie bazy nagrań. W pierwszej kolejności przedstawiono założenia leżące u podstaw przeprowadzonych badan wraz z wyborem bazy mowy patologicznej. Zaprezentowano również zastosowane algorytmy oraz cechy sygnału mowy, które pozwalają odróżnić mowę niezaburzoną od mowy patologicznej. Wytrenowane sieci neuronowe zostały następnie...

    Full text to download in external service

  • Sławomir Jerzy Ambroziak dr hab. inż.

    Sławomir J. Ambroziak was born in Poland, in 1982. He received the M.Sc., Ph.D. and D.Sc. degrees in radio communication from Gdańsk University of Technology (Gdańsk Tech), Poland, in 2008, 2013, and 2020 respectively. Since 2008 he is with the Department of Radiocommunication Systems and Networks of the Gdańsk Tech: 2008-2013 as Research Assistant, 2013-2020 as Assistant Professor, and since 2020 as Associate Professor. He is...

  • Inteligentne systemy agentowe w systemach zdalnego nauczania

    W pracy omówiono inteligentne systemy agentowe w systemach zdalnego nauczania. Po krótkim przedstawieniu ewolucji systemów zdalnego nauczania i ich wybranych zastosowań, scharakteryzowano inteligentne agenty edukacyjne. Omówiono wykorzystanie programowania genetycznego oraz algorytmów neuro-ewolucyjnych do implementacji oprogramowania tej klasy. Ponadto, nawiązano do modelu Map-Reduce, który efektywnie wspiera architekturę nowoczesnego...

    Full text available to download

  • Poprawa jakości klasyfikacji głębokich sieci neuronowych poprzez optymalizację ich struktury i dwuetapowy proces uczenia

    Publication

    - Year 2024

    W pracy doktorskiej podjęto problem realizacji algorytmów głębokiego uczenia w warunkach deficytu danych uczących. Głównym celem było opracowanie podejścia optymalizującego strukturę sieci neuronowej oraz zastosowanie uczeniu dwuetapowym, w celu uzyskania mniejszych struktur, zachowując przy tym dokładności. Proponowane rozwiązania poddano testom na zadaniu klasyfikacji znamion skórnych na znamiona złośliwe i łagodne. W pierwszym...

    Full text available to download

  • LDRAW based positional renders of LEGO bricks

    Open Research Data
    open access
    • M. Wysoczańska
    • M. Rutkiewicz
    • K. Mastalerz
    • T. Boiński
    - series: LEGO - partial

    243 different LEGO bricks renders of size 250x250 in 5 colors in 120 viewing angles stored as JPEG images. The renders are used to train neural networks for bricks recognition. All images were generated using L3P (http://www.hassings.dk/l3/l3p.html) and POV-Ray (http://www.povray.org/) tools and were based on the 3D models from LDraw (https://www.ldraw.org/)...

  • Melanoma skin cancer detection using mask-RCNN with modified GRU model

    Publication

    - Frontiers in Physiology - Year 2024

    Introduction: Melanoma Skin Cancer (MSC) is a type of cancer in the human body; therefore, early disease diagnosis is essential for reducing the mortality rate. However, dermoscopic image analysis poses challenges due to factors such as color illumination, light reflections, and the varying sizes and shapes of lesions. To overcome these challenges, an automated framework is proposed in this manuscript. Methods: Initially, dermoscopic...

    Full text available to download

  • Intracranial hemorrhage detection in 3D computed tomography images using a bi-directional long short-term memory network-based modified genetic algorithm

    Publication

    - Frontiers in Neuroscience - Year 2023

    Introduction: Intracranial hemorrhage detection in 3D Computed Tomography (CT) brain images has gained more attention in the research community. The major issue to deal with the 3D CT brain images is scarce and hard to obtain the labelled data with better recognition results. Methods: To overcome the aforementioned problem, a new model has been implemented in this research manuscript. After acquiring the images from the Radiological...

    Full text available to download

  • NETWORKS

    Journals

    ISSN: 0028-3045 , eISSN: 1097-0037

  • Computer Networks-laboratories - 2023

    e-Learning Courses
    • M. Hoeft
    • T. Gierszewski
    • I. Szczypior
    • J. Grochowski
    • J. Rak
    • W. Gumiński
    • K. Jurczenia
    • K. Gierłowski
    • K. Nowicki

    Acquiring the skills to design, build and configure computer networks. Demonstration of skills to identify and analyze selected protocols and mechanisms of LAN and WAN networks.

  • Computer Networks laboratories 2024

    e-Learning Courses
    • M. Hoeft
    • T. Gierszewski
    • I. Szczypior
    • J. Grochowski
    • J. Rak
    • W. Gumiński
    • K. Jurczenia
    • K. Gierłowski
    • K. Nowicki

    Acquiring the skills to design, build and configure computer networks. Demonstration of skills to identify and analyze selected protocols and mechanisms of LAN and WAN networks.

  • Jerzy Konorski dr hab. inż.

    Jerzy Konorski received his M. Sc. degree in telecommunications from Gdansk University of Technology, Poland, and his Ph. D. degree in computer science from the Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland. In 2007, he defended his D. Sc. thesis at the Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdansk University of Technology. He has authored over 150 papers, led scientific projects funded by the European Union,...

  • Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych

    Publication

    W artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wyko-rzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...

  • Prognozowanie wpływu drgań komunikacyjnych na budynki mieszkalne za pomocą sztucznych sieci neuronowych i maszyn wektorów wspierających

    Publication

    Drgania komunikacyjne mogą stanowić duże obciążenie eksploatacyjne budynku, powodując zarysowania i spękania tynków, odpadanie wypraw, zarysowania konstrukcji, pękanie elementów konstrukcji lub nawet zawalenie się budynku. Pomiary drgań na rzeczywistych konstrukcjach są pracochłonne i kosztowne, a co ważne nie w każdym przypadku są one uzasadnione. Celem pracy jest analiza autorskiego algorytmu, dzięki któremu z dużym prawdopodobieństwem...

    Full text available to download

  • Modelling of wastewater treatment plant for monitoring and control purposes by state - space wavelet networks

    Publication

    Most of industrial processes are nonlinear, not stationary, and dynamical with at least few different time scales in their internal dynamics and hardly measured states. A biological wastewater treatment plant falls into this category. The paper considers modelling such processes for monitorning and control purposes by using State - Space Wavelet Neural Networks (SSWN). The modelling method is illustrated based on bioreactors of...

    Full text to download in external service

  • Sylwester Kaczmarek dr hab. inż.

    Sylwester Kaczmarek received his M.Sc in electronics engineering, Ph.D. and D.Sc. in switching and teletraffic science from the Gdansk University of Technology, Gdansk, Poland, in 1972, 1981 and 1994, respectively. His research interests include: IP QoS and GMPLS and SDN networks, switching, QoS routing, teletraffic, multimedia services and quality of services. Currently, his research is focused on developing and applicability...

  • Computer Networks EN 2022

    e-Learning Courses
    • J. Woźniak
    • J. Grochowski
    • K. Gierłowski

    The student becomes familiar with the network layered logical architectures, classifies the basic problems of network communication and identifies and analyzes selected protocols and mechanisms of LAN and WAN (IP) networks.

  • Computer Networks EN 2023

    e-Learning Courses
    • M. Hoeft
    • J. Woźniak
    • J. Grochowski
    • K. Gierłowski

    The student becomes familiar with the network layered logical architectures, classifies the basic problems of network communication and identifies and analyzes selected protocols and mechanisms of LAN and WAN (IP) networks.

  • Towards neural knowledge DNA

    Publication

    - JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS - Year 2017

    In this paper, we propose the Neural Knowledge DNA, a framework that tailors the ideas underlying the success of neural networks to the scope of knowledge representation. Knowledge representation is a fundamental field that dedicates to representing information about the world in a form that computer systems can utilize to solve complex tasks. The proposed Neural Knowledge DNA is designed to support discovering, storing, reusing,...

    Full text available to download

  • Piotr Rajchowski dr inż.

    Piotr Rajchowski (Member, IEEE) was born in Poland, in 1989. He received the E.Eng., M.Sc., and Ph.D. degrees in radio communication from the Gdańsk University of Technology (Gdańsk Tech), Poland, in 2012, 2013, and 2017, respectively. Since 2013, he has been working at the Department of Radiocommunication Systems and Networks, Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdańsk University of Technology, as a IT...

  • Neural Network Subgraphs Correlation with Trained Model Accuracy

    Publication

    - Year 2020

    Neural Architecture Search (NAS) is a computationally demanding process of finding optimal neural network architecture for a given task. Conceptually, NAS comprises applying a search strategy on a predefined search space accompanied by a performance evaluation method. The design of search space alone is expected to substantially impact NAS efficiency. We consider neural networks as graphs and find a correlation between the presence...

    Full text to download in external service

  • Sathwik Prathapagiri

    People

    Sathwik was born in 2000. In 2022, he completed his Master’s of Science in  Biological Sciences and Bachelor’s of Engineering in Chemical Engineering in an integrated dual degree program from Birla Institute Of Technology And Science, Pilani, India. During his final year, he worked as a research intern under Dr Giri P Krishnan at Bazhenov lab, University of California San Diego school of medicine to pursue his Master’s Thesis on...