Anwar Zahid
Español

Investigación e ingeniería Iowa State University

Buscando las fallas de los sistemas inteligentes.

Soy Anwar Zahid. Estudio cómo y por qué fallan la IA y el software numérico, y creo herramientas para que esos fallos sean más fáciles de detectar, reproducir y corregir.

Fiabilidad de la IA Depuración numérica Ingeniería de software

Anwar Hossain Zahid Retrato de Anwar Hossain Zahid
01 / PERFIL Anwar Hossain Zahid
Explorando la fiabilidad bajo la superficie Desliza para descubrir

## Novedades · registro reciente

Novedades

## Sobre mí

De crear software a investigar por qué falla.

Soy estudiante de doctorado en Ciencias de la Computación en Iowa State University, bajo la dirección de Wei Le en el Program Analysis and AI Lab. Mi investigación se centra en sistemas de IA fiables, depuración numérica y técnicas de ingeniería de software para sistemas de aprendizaje automático.

Antes del doctorado, pasé cuatro años en la ingeniería de software, trabajando en banca, gobierno electrónico, IA y plataformas móviles. Esa experiencia en la industria marca mi forma de investigar: me interesan los métodos que pueden convertirse en herramientas prácticas para quienes desarrollan e investigan. La trayectoria completa está en la página “Sobre mí”.

## Líneas de investigación

¿Qué pasa bajo la superficie?

¿Podemos fiarnos de la respuesta?

Estudio las alucinaciones de los LLM y evalúo en qué punto los sistemas inteligentes dejan de ser fiables.

¿Dónde se tuerce un número?

Rastreo la inestabilidad numérica y las regresiones silenciosas en el software que mueve el aprendizaje automático.

¿Cómo lo hacemos útil?

Creo herramientas de prueba y depuración interpretables que ayudan a entender los fallos y a corregirlos.

## Publicaciones

Trabajos revisados por pares y preprints

Sobre fiabilidad del ML, evaluación de LLM y corrección numérica. Los artículos están publicados en inglés.

Fiabilidad del ML Soft Assertions Encuentra los errores escondidos en los números.
FSE 2025 / PACMSE

Automatically Detecting Numerical Instability in Machine Learning Applications via Soft Assertions

Shaila Sharmin, Anwar Hossain Zahid, Subhankar Bhattacharjee, Chiamaka Igwilo, Miryung Kim, and Wei Le

Presenta Soft Assertions, un método para detectar y provocar errores ocultos de inestabilidad numérica en aplicaciones de aprendizaje automático.

Artículo Código
BibTeX 
@article{sharmin2025softassertions,
  title   = {Automatically Detecting Numerical Instability in Machine Learning Applications via Soft Assertions},
  author  = {Sharmin, Shaila and Zahid, Anwar Hossain and Bhattacharjee, Subhankar and Igwilo, Chiamaka and Kim, Miryung and Le, Wei},
  journal = {Proceedings of the ACM on Software Engineering (PACMSE), issue FSE 2025},
  year    = {2025},
  doi     = {10.1145/3729394},
  url     = {https://arxiv.org/pdf/2504.15507}
}
Evaluación de LLM El contexto importa. Detección de discurso de odio en distintas regiones.
arXiv:2502.19612

Evaluation of Hate Speech Detection Using Large Language Models and Geographical Contextualization

Anwar Hossain Zahid, Monoshi Kumar Roy, and Swarna Das

Evalúa cómo detectan el discurso de odio los modelos de lenguaje grandes cuando se les da contexto geográfico y social.

Artículo
BibTeX 
@misc{zahid2025hatespeech,
  title         = {Evaluation of Hate Speech Detection Using Large Language Models and Geographical Contextualization},
  author        = {Zahid, Anwar Hossain and Roy, Monoshi Kumar and Das, Swarna},
  year          = {2025},
  eprint        = {2502.19612},
  archivePrefix = {arXiv},
  url           = {https://arxiv.org/abs/2502.19612}
}
Numérica en GPU NVIDIA / AMD Mismo cálculo. Resultados distintos.
arXiv:2410.09172

Testing GPU Numerics: Finding Numerical Differences Between NVIDIA and AMD GPUs

Anwar Hossain Zahid, Ignacio Laguna, Wei Le

Estudia las diferencias numéricas entre ejecuciones en GPU de NVIDIA y AMD y lo que implican para la reproducibilidad y la portabilidad.

Artículo
BibTeX 
@misc{zahid2024gpunumerics,
  title         = {Testing GPU Numerics: Finding Numerical Differences Between NVIDIA and AMD GPUs},
  author        = {Zahid, Anwar Hossain and Laguna, Ignacio and Le, Wei},
  year          = {2024},
  eprint        = {2410.09172},
  archivePrefix = {arXiv},
  url           = {https://arxiv.org/abs/2410.09172}
}
Enseñanza de ingeniería de software Aprender haciendo. Una plataforma conceptual de prácticas virtuales.
ICCIT 2020

A Conceptual Design of Virtual Internship System to Benchmark Software Development Skills in a Blended Learning Environment

Raihan Mia, Anwar Hossain Zahid, Bipul Chandra Dev Nath, and Abu Sayed Md Latiful Hoque

Propone el diseño conceptual de una plataforma de software para ofrecer prácticas virtuales y medir habilidades de desarrollo de software.

Artículo
BibTeX 
@inproceedings{mia2020virtualinternship,
  title     = {A Conceptual Design of Virtual Internship System to Benchmark Software Development Skills in a Blended Learning Environment},
  author    = {Mia, Raihan and Zahid, Anwar Hossain and Nath, Bipul Chandra Dev and Hoque, Abu Sayed Md Latiful},
  booktitle = {2020 23rd International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT)},
  year      = {2020},
  publisher = {IEEE},
  doi       = {10.1109/ICCIT51783.2020.9392670},
  url       = {https://ieeexplore.ieee.org/document/9392670}
}

## Experiencia

Investigación con los pies en el software real.

Experiencia en investigación, banca, gobierno electrónico y software móvil.

## Proyectos

Sistemas y trabajo aplicado seleccionados

Los trabajos de curso y los repositorios más pequeños están plegados más abajo.

Alfabetización en IA Today’s AI Descubre herramientas. Aprende a usarlas.

Today's AI — Descubre herramientas de IA y aprende a usarlas

Una plataforma web que ayuda a estudiantes de escuela, grado y posgrado —y a cualquier persona con curiosidad por la IA— a encontrar las herramientas adecuadas y aprender a usarlas. La creé y lideré su desarrollo bajo la dirección de Wei Le.

  • Web platform
  • LLM assistant
  • Search
  • AI literacy
Demo
Pruebas de ML Soft Assertions Detecta la inestabilidad numérica en ML.

Automatically Detecting Numerical Instability in Machine Learning Applications via Soft Assertions

Artículo de FSE 2025 que presenta Soft Assertions para detectar y provocar errores de inestabilidad numérica en aplicaciones de ML.

  • Python
  • PyTorch
  • TensorFlow
GitHub
LLNL / Varity Entre GPU. Generación de código HIP para pruebas numéricas.

Pruebas numéricas en GPU – Generación de código HIP en Varity

Contribuí al proyecto Varity del LLNL con la generación de un backend HIP para probar kernels de GPU, lo que permite evaluar la coherencia numérica entre plataformas.

  • C++
  • HIP
  • CUDA
  • LLVM
GitHub
Lenguaje + geografía Palabras en contexto. Evaluación de la detección de odio con LLM.

Detección de discurso de odio con contexto geográfico

Amplié un proyecto de clase para evaluar modelos de detección de discurso de odio con metadatos geográficos. Más tarde lo adapté para probar modelos de lenguaje grandes y se publicó en 2025.

  • Python
  • Transformers
  • HuggingFace
  • Scikit-learn
GitHub
Visión por computadora Rostro + vida Reconocimiento y antisuplantación para la banca.

Reconocimiento facial con detección de vida

Desarrollé un sistema de reconocimiento facial y detección de suplantación en tiempo real para aplicaciones fintech, que refuerza la verificación bancaria a distancia.

  • Python
  • OpenCV
  • Dlib
  • FaceNet
GitHub
Otros repositorios
  • Parliament Resource Planning – SSO Integration — Implemented Single Sign-On authentication for PRP system, enabling secure unified access across parliamentary resource modules.
  • MoneyGram SOAP API Integration — TODO: verify scope/details — inferred only from the repo name. Integrated a SOAP-based API with MoneyGram remittance services as part of banking platform work.
  • COM S 572 – Machine Learning Project — Implemented and evaluated ML algorithms for natural language processing tasks. Later extended for LLM experiments and paper publication.
  • Othello AI Agent — Developed an intelligent Othello game-playing agent using adversarial search algorithms and heuristic evaluation functions.
  • Mancala Game Simulation — Created a Mancala game engine with an AI opponent using minimax and heuristic strategies.
  • Ray Tracing Renderer — Built a ray tracing engine from scratch to render 3D scenes with reflection, refraction, and shading.
  • Nachos – Instructional Operating System — Extended the Nachos instructional OS to implement thread scheduling, virtual memory, and file system operations.
  • Channel Equalization for Wireless Communication — Implemented and tested channel equalization algorithms to improve signal quality in noisy communication environments.

## Docencia

Diseñar cursos. Enseñar desde la práctica.

Asistente de docencia en el Departamento de Ciencias de la Computación de Iowa State University, con aportes al diseño de cursos, a la introducción a la programación y a la inteligencia artificial.

## Artículos

Notas de investigación y apuntes de ingeniería

Los artículos están escritos en inglés.

1 may 2026

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## Contacto

Hablemos.

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