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Leslie P. Kaelbling

Leslie Pack Kaelbling es una robótica estadounidense y profesora Panasonic de Ciencias de la Computación e Ingeniería en el Instituto Tecnológico de Massachusetts . [1] Es ampliamente reconocida por adaptar procesos de decisión de Markov parcialmente observables de la investigación de operaciones para su aplicación en inteligencia artificial y robótica. [2] [3] [4] Kaelbling recibió el premio IJCAI Computers and Thought en 1997 por aplicar el aprendizaje de refuerzo a los sistemas de control integrados y desarrollar herramientas de programación para la navegación de robots . [5] En 2000, fue elegida miembro de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial . [6]

Carrera

Kaelbling se licenció en Filosofía en 1983 y obtuvo un doctorado en Ciencias de la Computación en 1990, ambos títulos de la Universidad de Stanford. [7] Durante este tiempo también estuvo afiliada al Centro para el Estudio del Lenguaje y la Información . [8] Luego trabajó en SRI International y en la filial de robótica Teleos Research antes de unirse a la facultad de la Universidad de Brown . Dejó Brown en 1999 para unirse a la facultad del MIT . [9] Su investigación se centra en la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre, el aprendizaje automático y la detección con aplicaciones a la robótica . [7]

Revista de investigación en aprendizaje automático

En la primavera de 2000, ella y dos tercios del consejo editorial de la revista Machine Learning , propiedad de Kluwer, dimitieron en protesta por sus archivos de pago por acceso con una compensación financiera limitada a la vez para los autores. [10] Kaelbling cofundó y se desempeñó como el primer editor en jefe del Journal of Machine Learning Research , una revista de acceso abierto revisada por pares sobre los mismos temas que permite a los investigadores publicar artículos de forma gratuita y conservar los derechos de autor con sus archivos disponibles gratuitamente en línea. [11] En respuesta a la renuncia masiva, Kluwer cambió su política de publicación para permitir a los autores autoarchivar sus artículos en línea después de la revisión por pares . Kaelbling respondió que esta política era razonable y habría hecho innecesaria la creación de una revista alternativa, pero los miembros del consejo editorial habían dejado claro que querían una política de este tipo y fue solo después de la amenaza de renuncias y la fundación real de JMLR que la política de publicación finalmente cambió. [12]

Obras seleccionadas

Referencias

  1. ^ "Keynote Plenary - Leslie Pack Kaelbling". Conferencia internacional IEEE sobre robótica y automatización de 2016. 10 de marzo de 2016. Consultado el 12 de agosto de 2017 .
  2. ^ Littman, Michael. «Página de información de POMDP». Universidad Rutgers . Consultado el 12 de agosto de 2017 .
  3. ^ TOMAS LOZANO-PEREZ: Entrevista realizada por Selma Šabanovic con Matthew R. Francisco, IEEE History Center, 28 de agosto de 2011. Entrevista n.° 733 para la Universidad de Indiana y el IEEE History Center, The Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
  4. ^ "POMDPS en robótica". Universidad de Queensland . Consultado el 12 de agosto de 2017 .
  5. ^ Sakama, Chiaki. «15th International Joint Conference on Artificial Intelligence» (15.ª conferencia conjunta internacional sobre inteligencia artificial) . Consultado el 12 de agosto de 2017 .
  6. ^ AAAI Fellows, consultado el 25 de enero de 2010.
  7. ^ ab "Leslie Kaelbling". Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT . Consultado el 12 de agosto de 2017 .
  8. ^ Kaelbling, Leslie Pack (1987). "El aprendizaje como incremento del conocimiento". Informe técnico, Centro para el estudio del lenguaje y la información .
  9. ^ "Brown AI: People". Departamento de Ciencias de la Computación . Universidad de Brown . Consultado el 12 de agosto de 2017 .
  10. ^ Shieber, Stuart (6 de marzo de 2012). «An efficient journal». The Occasional Pamphlet . Consultado el 12 de febrero de 2017 .
  11. ^ Comité editorial del JMLR, consultado el 25 de enero de 2010.
  12. ^ Robin, Peek (1 de diciembre de 2001). "El consejo editorial de Machine Learning está dividido". Information Today . 18 (11).