Свен Кениг (ученый-компьютерщик)

Свен Кениг
Национальность	немецкий
Альма-матер	Университет Карнеги-Меллон
Научная карьера
Поля	Искусственный интеллект , Робототехника
Учреждения	Университет Южной Калифорнии
Докторантура	Рид Симмонс

Свен Кениг — профессор информатики Университете Южной в Калифорнии . Он получил степень магистра компьютерных наук в Калифорнийском университете в Беркли в 1991 году и степень доктора философии. Степень бакалавра компьютерных наук в Университете Карнеги-Меллон в 1997 году под руководством Рида Симмонса.

Исследовать

Кениг — искусственного интеллекта и робототехники исследователь , который разрабатывает методы планирования и обучения в условиях неопределенности и ограничений по времени как для отдельных агентов, так и для групп агентов. Его исследования часто сочетают идеи искусственного интеллекта и робототехники с идеями из других дисциплин, таких как теория принятия решений , теоретическая информатика , исследование операций и экономика .

Научные достижения

В своей преддиссертационной работе Кениг применил марковские процессы принятия решений (MDP) к планированию искусственного интеллекта. В стандартном учебнике по искусственному интеллекту « Искусственный интеллект: современный подход » (второе издание) говорится: «Связь между MDP и проблемами планирования ИИ была впервые установлена ​​Свеном Кенигом (1991), который показал, как вероятностные операторы STRIPS обеспечивают компактное представление перехода. модели».

Диссертация Кенига на тему «Целенаправленное действие с неполной информацией» описывает надежную архитектуру навигации робота, основанную на частично наблюдаемых марковских моделях процесса принятия решений . Его статьи по этой теме высоко цитируются из-за их новаторского характера и последующего широкого внедрения вероятностных подходов к навигации роботов.

После защиты диссертации Кениг заложил широкую основу для поэтапного эвристического поиска в области искусственного интеллекта, разработав такие алгоритмы поиска, как Lifelong Planning A* (LPA*), D* Lite, Adaptive A* (AA*) и Fringe-Saving A*. (ФСА*). Например, идеи, лежащие в основе его поэтапного эвристического алгоритма поиска D* Lite, были включены другими в различные системы планирования пути в робототехнике, включая победившую заявку Университета Карнеги-Меллона в конкурсе DARPA Urban Challenge .

Кениг также известен своими работами по поиску в реальном времени, роботам-муравьям, вероятностному планированию с нелинейными функциями полезности, разработке и анализу методов навигации роботов (целенаправленная навигация в неизвестной местности, локализация, покрытие и картографирование), координации агентов на основе о совместных аукционах и планировании пути под любым углом.

Профессиональная деятельность

Кениг был сопредседателем Международной конференции по автоматизированному планированию и составлению расписаний (ICAPS) 2004 года, сопредседателем программы Международной совместной конференции по автономным агентам и многоагентным системам 2005 года и сопредседателем программы AAAI Nectar 2007 и 2008 годов. программы. Он входил или работает в редакционных советах нескольких журналов по искусственному интеллекту и робототехнике, в совете директоров Фонда робототехники: наука и системы, в консультативных советах журнала исследований искусственного интеллекта и Американской школы агентов и мультиагентных систем. и в руководящих комитетах Международной конференции по автоматизированному планированию и составлению графиков и Симпозиума по абстракции, реформированию и аппроксимации.

Почести и награды

Кениг является лауреатом премии ACM Recognition of Service Award, награды NSF CAREER, награды IBM Faculty Partnership Award, премии Фонда Чарльза Ли Пауэлла, премии Raytheon Faculty Fellowship Award, премии Меллона за наставничество, стипендии Фулбрайта , IEEE Computer Science и Премия за преподавание инженерных наук и премия Тонга Леонга Лима за докторскую степень Калифорнийского университета в Беркли.

Избранные ссылки

С. Кениг. Целенаправленное действие при неполной информации. Докторская диссертация, Школа компьютерных наук, Университет Карнеги-Меллон, Питтсбург (Пенсильвания), 1997 г.

Р. Симмонс и С. Кениг. Вероятностная навигация роботов в частично наблюдаемых средах. В материалах Международной совместной конференции по искусственному интеллекту, 1080–1087, 1995.

С. Кениг. Агент-центрированный поиск. Журнал «Искусственный интеллект», 22, (4), 109–131, 2001.

С. Кениг, М. Лихачев и Д. Фурси. Планирование на всю жизнь A*. Искусственный интеллект, 155, (1-2), 93-146, 2004.

С. Кениг, М. Лихачев, Ю. Лю и Д. Фурси. Инкрементный эвристический поиск в искусственном интеллекте. Журнал «Искусственный интеллект», 25, (2), 99–112, 2004 г.

Дж. Свеннебринг и С. Кениг. Создание роботов-муравьев, способных преодолевать любые препятствия. Автономные роботы, 16, (3), 313–332, 2004.

С. Кениг и М. Лихачев. Быстрое перепланирование навигации по неизвестной местности. Труды по робототехнике, 21, (3), 354–363, 2005.

М. Лагудакис, В. Маркакис, Д. Кемпе, П. Кескинокак , С. Кениг, А. Клейвегт, К. Тови, А. Мейерсон и С. Джайн. Маршрутизация нескольких роботов на основе аукциона. В материалах Международной конференции по робототехнике: наука и системы, 343–350, 2005 г.

Ю. Лю и С. Кениг. Итерация функционального значения для теоретического планирования принятия решений с функциями общего назначения. В материалах конференции AAAI по искусственному интеллекту (AAAI), 1186–1193, 2006 г.

Внешние ссылки

• Домашняя страница Кенига