<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Reminder for the AI seminar tomorrow. Please note the change in room and time.</div><div>Register below if you plan to attend.</div><div><br></div><div>best,</div><div>V. Tsotras</div><div>-------------------------------</div></div><br><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Sun, Jan 11, 2026 at 6:01 PM Vassilis Tsotras <<a href="mailto:vassilis.tsotras@ucr.edu">vassilis.tsotras@ucr.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><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>Dear colleagues, best wishes for a Happy New Year!</div><div><br></div><div>The next AI Seminar will be on Friday January 16th, 12:30-1:30pm at the Winston Chung Hall (WCH) 205-206.</div></div><div>PLEASE NOTE the update in start time and place (just for this seminar).</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><div><a href="https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1980342380369" target="_blank">https://www.eventbrite.com/e/ai-seminar-series-tickets-1980342380369</a></div><div><br></div><div>The talk will be given by <b>Prof. Vishnu Boddeti</b>, Department of Computer Science and Engineering, Michigan State University<br><br>TITLE: The Art of Unseeing Ghosts in our Data</div><div><br></div><div>ABSTRACT: </div><div>Modern deep learning is exceptionally good at seeing patterns, but it often sees too much. As models scale, they increasingly begin to see “ghosts", which are nuisance factors that haunt the data and masquerade as true signals. These ghosts appear as stereotypes in social data, as overwhelming thermal emission in physical sensor data, or as rigid concept associations in generative models. All of these artifacts obscure the true causal structure of the world.<br></div><div>In this talk, I argue that scaling alone cannot exorcise these ghosts. Instead, we must learn the art of unseeing them. I will present a unified framework for Invariant Representation Learning that formalizes this unseeing as "structural surgery" on the underlying causal graph. This approach mathematically severs the dependence on nuisance factors while preserving the true signal.</div><div><br></div><div>I will demonstrate how this single theoretical approach addresses three seemingly distinct challenges:<br>1. Exorcising Social Ghosts: How to surgically erase sensitive attributes from latent representations to ensure fairness and controllability, without destroying model utility.<br>2. Exorcising Physical Ghosts: How thermodynamic laws can be used as causal priors to disentangle direct heat emission from surface texture in thermal imaging, enabling AI to see clearly through darkness.<br>3. Exorcising Conceptual Ghosts: How decomposing score functions in diffusion models allows us to "unsee" spurious co-occurrences, unlocking compositional generalization for novel creation.<br><br></div><div>By moving from passive correlation mining to active structural enforcement, this work lays the foundation for AI systems that are not fooled by the ghosts in the data, but are robust, fair, creative, and grounded in the causal structure of the real world.</div><div><br></div><div>Bio:</div><div>Vishnu Naresh Boddeti is an Associate Professor in the Department of Computer Science and Engineering at Michigan State University. His research focuses on building AI systems with provable guarantees, moving beyond "black box" scaling to models that are fair, private, and physically grounded.<br>His work spans three interconnected pillars: (1) Responsible AI, where he develops invariant representation learning methods to audit and mitigate bias in foundation models; (2) Physics-Informed AI, which integrates physical laws with AI models; and (3) Secure AI, designing AI systems that operate on homomorphically encrypted user data for real-world deployment. His research has been featured on the cover of Nature and recognized with multiple awards, including the 2024 IEEE-CCF Best Paper Award and the 2023 IEEE-TBIOM Best Student Paper Award. He currently serves as a Senior Area Editor for IEEE TIFS.</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>
</div></div>
</div>
</div></div>
</div>
</blockquote></div></div>