구조화 된 상식 지식을 갖춘 로봇 빌딩
초록 :로봇 공학은 가정에서 병원 및 재난 구역에 이르기까지 다양한 장소에서 도움을 제공함으로써 우리의 삶을 변화시킬 수 있습니다. 이 비전을 실현하려면 구조화되지 않은 환경에서 작동하고 새로운 상황에 적응하며 비 엑스퍼트 사용자의 지침을 해석 할 수있는 자율 시스템이 필요합니다. 그러나 현재 로봇은 종종 세계에 대한 일반적인 이해가 부족하기 때문에 종종 부족합니다. 인간이 가지고있는 공통 지식의 종류. 이 대화에서, 나는 이러한 과제를 해결하는 구조화 된 상식 지식에 의해 주도되는 프레임 워크에 대해 논의 할 것입니다. 우리는 세 가지 주요 측면에 중점을 둘 것입니다 : 물체, 공간 관계 및 작업을 다루는 지식 영역; 언어, 비전 및 신체 행동에 대한 공동 추론을위한 계산 방법; 인간이 제공하는 언어 지침 및 대형 언어 모델을 포함한 지식 출처. 이러한 구성 요소를 통합함으로써, 우리는 사전 지식을 효과적으로 활용하고, 일반화하고, 실제 환경에서 의미있는 지원을 제공 할 수있는 로봇 개발에 더 가깝게 이동합니다.
Bio :Weiyu Liu는 Stanford University의 컴퓨터 과학 부서의 박사후 연구원으로 Jiajun Wu 교수와 함께 일했습니다. 그의 연구는 무료 슬롯 게임, AI 및 ML의 아이디어를 모아 공동 지식과 구조화되지 않은 환경에서 자율적으로 작동하는 능력을 갖춘 로봇을 개발합니다. 스탠포드에 합류하기 전에 Weiyu는 박사 학위를 마쳤습니다. Sonia Chernova 교수의 감독하에 Georgia Institute of Technology의 로봇 공학. 대학원 연구에서 그는 Nvidia Seattle 무료 슬롯 게임 Lab에서 인턴을했으며 Facebook AI Research와 협력했습니다. 그는 Georgia Tech로부터 전기 공학 학사 학위를 받았습니다. 그는 2022 년 로봇 공학 : 과학 및 시스템 (RSS) 개척자로 선정되었으며 2024 년 미국 국립 로봇로드 맵에 기여했습니다.