Who Am I? 2015 2014 (Ph.D.) 2008 2000 Melbourne, - - PowerPoint PPT Presentation

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Who Am I? 2015 2014 (Ph.D.) 2008 2000 Melbourne, VIC, Australia June 3 rd , 2015 On the Principles of Joyful Research Joyful Research [in Computer Science] Benny Kimelfeld Technion,


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SLIDE 1

Who Am I?

2000 ¡ 2008 ¡ 2014 ¡ 2015 ¡ (Ph.D.) ¡

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SLIDE 2

On the Principles of

Joyful Research Joyful Research

  • Melbourne, VIC, Australia

June 3rd, 2015

Benny Kimelfeld

Technion, Israel

[in ¡Computer ¡Science] ¡

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SLIDE 3

A Selfish Viewpoint

Excitement in problem solving Impact Recognition

Building, ¡engineering, ¡ theorem ¡proving, ¡social ¡ interacDons ¡ Uses ¡of ¡my ¡results ¡/ ¡ soIware, ¡#citaDons ¡ Accepted ¡papers, ¡awards, ¡ invitaDons, ¡job ¡offers, ¡ casual ¡nicety ¡

Doing research as a profession?

You better enjoy it!

Balance is key, personal, art

Correlated, ¡not ¡ the ¡same! ¡

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SLIDE 4

Necessities of “Good” Research

Motivation Motivation Challenge Challenge Novelty Novelty Measurability Measurability

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SLIDE 5

Necessities of “Good” Research

Motivation Motivation

Can I convince my non- scientist fellows? Do I believe that success will do good? Am I defending my project not just because it is mine?

Actually, ¡very ¡useful ¡to ¡ carefully ¡prepare ¡an ¡elevator ¡ pitch ¡for ¡every ¡project ¡

Any “formal” indication (e.g., study) of a need?

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SLIDE 6

Necessities of “Good” Research

Novelty Novelty

  • Nothing?

§ Be careful with the motivation and/or search methodology!

What has been done for solving the problem? Common mistake: “Central contribution is X; delta from existing work is Y”

“A ¡et ¡al. ¡[A+14] ¡also ¡studied ¡this ¡ problem, ¡but ¡they ¡considered ¡only ¡ inches; ¡we ¡also ¡do ¡cm” ¡

  • A lot?

§ Motivated problem; but why hasn’t your angle been studied?

(recent ¡use ¡cases, ¡recent ¡ developments, ¡etc.) ¡

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SLIDE 7

Necessities of “Good” Research

Challenge Challenge

Should be clear that there is an a-priori chance of failure! failure!

Or ¡else, ¡why ¡academic ¡research ¡to ¡ deal ¡with ¡the ¡problem? ¡

“Interesting solution” is not interesting if there is a much simpler one (usually)

Clear ¡away ¡any ¡obvious ¡simpler ¡ algorithm ¡/ ¡proof ¡

On the other hand, there should be convincing reasons for optimism!

A ¡substan?al ¡approach ¡overlooked, ¡ recent ¡developments, ¡… ¡

  • “Our goal is to remove comments

from latex files”

  • “Our goal is to auto-produce the

body of the paper, given the intro”

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SLIDE 8

Necessities of “Good” Research

Measurability Measurability

Theoretical work has built in measurability

  • How well does the framework capture the motivation?
  • Does the framework lead to useful & nontrivial insights?

§ In ¡other ¡words, ¡is ¡there ¡more ¡than ¡formalism ¡for ¡formality? ¡

  • How difficult is it to establish the results?

§ Historical ¡aDempts? ¡

In empirical/systems it is harder

  • Would things look any different

were your hypothesis wrong?

  • Benchmarks/cases to show

numbers (quality/cost)? Standard fake-data generators? Convincing user study?

  • Take it seriously! Measurement

methodology is often a (valuable) contribution by itself (highlight ¡it) ¡

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SLIDE 9

Risk Management

For fruitfulness and happiness, ≥ 2 directions:

Highly challenging problem with low progress/effort rate

progress rate risk of failure expected reward

“I know ± what to do, optimistic about expected obstacles”

progress rate risk of failure

  • expected

reward

But, do not maintain too many threads! Or ¡else, ¡quality ¡will ¡be ¡compromised ¡

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SLIDE 10

Crisis Management

My past projects Didn’t involve any crisis Crisis was a showstopper Crisis resolved; I went on

Crisis led to strong insights, shift of focus, much better work

Crisis is part of the game; try to leverage!

“Oh ¡ man... ¡ the ¡ minor ¡ issue ¡ we ¡ kept ¡ ignoring ¡ casts ¡ the ¡ whole ¡ system ¡useless!” ¡ “Damn! ¡A ¡bug ¡in ¡the ¡proof ¡... ¡ Does ¡it ¡all ¡collapse?” ¡