Thomas는 NVIDIA의 수석 연구 과학자로, 머신 러닝과 (역)광 전송 시뮬레이션의 교차점에 대해 연구하고 있습니다. Thomas의 연구는 여러 개의 최고의 논문 상을 수상했으며 2022년 TIME의 최고의 발명품에 실렸습니다. 또한 영화 제작, 상업용 3D 재구성 및 게이밍에 사용되고 있습니다. Thomas는 연구의 일환으로 뉴럴 그래픽 및 3D 재구성 도구 instant-ngp, 고속 머신 러닝 프레임워크 tiny-cuda-nn, 이미지 비교 도구 tev를 포함하여 널리 사용되는 여러 오픈 소스 프레임워크를 제작하고 적극적으로 유지 관리합니다. Thomas는 ETH Zürich 및 Disney Research에서 박사 학위를 취득했으며, 온라인 리듬 게임 ‘osu!’의 큰 구성 요소도 개발했습니다.