<div dir="ltr"><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div><div>The next AI Seminar will be on Friday October 24th, 12:00-1:00pm at the MRB Seminar Room (1st floor).</div></div><div><br></div><div>*** Pizza and refreshments will be provided ****<br><br>To keep track of the number of attendees, please *register* at:</div><a href="https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1846997532339">https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1846997532339</a><br><div><br></div><div>The talk will be given by <b>Prof. Fatemeh Asgarinejad</b>, Department of Electrical and Computer Engineering, UCR<br><br>TITLE: Towards Efficient Learning on Edge by Hyperdimensional Computing</div><div><br></div><div>ABSTRACT: </div><div>Recent advancements in machine learning, while powerful, are often burdened by significant computational and memory requirements, limiting their deployment in resource-constrained settings. Hyperdimensional Computing (HDC) emerges as an alternative with its simplicity, lightweight operations, and robustness to errors in high dimensional space. By encoding data into high-dimensional vectors and performing efficient algebraic computations, HDC opens a new avenue as an efficient learning paradigm.<br><br>In this talk, I will introduce the fundamentals of HDC and briefly review existing research across its various stages. I will then present PIONEER, a novel approach that uses learned projection vectors to optimize the encoding process. By leveraging neural networks to learn these vectors, PIONEER allows HDC to achieve high accuracy while preserving efficiency. Finally, I will discuss two applications of HDC: a cost-effective, noise-resilient pressure mat system for human activity recognition and the detection of epileptic seizures from surface EEG.<br></div><div><br></div><div><br></div><div>Bio:</div><div>Fatemeh Asgarinejad is an Assistant Professor of Teaching in the Electrical and Computer Engineering Department at the University of California, Riverside. Prior to UCR, she earned her Ph.D. in Electrical and Computer Engineering from the University of California, San Diego. She is the recipient of the 2025 Excellence in Teaching Award from UC San Diego’s Computer Science and Engineering Department and 2025 Barbara J. and Paul D. Saltman Excellent Teaching Award. Her Ph.D. research focused on the synergy between brain-inspired Hyperdimensional Computing and Machine Learning. She is now advancing innovations in Electrical and Computer Engineering education and exploring applications of machine learning.</div><div><br></div><div>------------------------------------<br>Sponsored by the RAISE@UCR Institute, the <span><span><span>AI</span></span></span> <span><span><span>Seminar</span></span></span> <span><span><span>Series</span></span></span> presents speakers working on cutting edge Foundational <span><span><span>AI</span></span></span> or applying <span><span><span>AI</span></span></span> in their research. The goal of these <span><span><span>seminars</span></span></span> is to inform the UCR community about current trends in <span><span><span>AI</span></span></span> research and promote collaborations between faculty in this emerging field. These <span><span><span>seminars</span></span></span> are open to interested faculty and graduate/undergraduate students. Please forward this email to other colleagues or students in your lab that may be interested. After the <span><span><span>seminar</span></span></span> a discussion will follow for questions, open problems, ideas for possible collaborations etc.<br><br>Sincerely,<br>Vassilis Tsotras<br>Professor, CSE Department<br>co-Director, RAISE@UCR Institute<br><br>Amit Roy-Chowdhury<br>Professor, ECE Department<br>co-Director, RAISE@UCR Institute</div></div>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div>
</div></div>