डैनिएला एल. रस एक रोमानियाई-अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जो MIT में पैनासोनिक प्रोफेसर ऑफ कंप्यूटर साइंस और MIT कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (CSAIL) की निदेशक के रूप में कार्यरत हैं। उन्हें रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में योगदान के लिए मान्यता प्राप्त है, जिसमें वितरित और नेटवर्कयुक्त रोबोटिक्स, स्व-पुनर्विन्यासकारी रोबोट प्रणालियाँ, सॉफ्ट और जैव-प्रेरित रोबोट, कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन और फैब्रिकेशन, मानव-रोबोट इंटरैक्शन, स्वायत्त प्रणालियाँ, और अनुकूली मशीन लर्निंग शामिल हैं। उनके शोध में एक आवर्ती विषय रोबोट निकायों, कम्प्यूटेशनल बुद्धिमत्ता, और भौतिक वातावरण का एकीकरण है, एक दिशा जिसे उन्होंने सार्वजनिक रूप से फिजिकल AI के रूप में वर्णित किया है - कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो उन प्रणालियों में सन्निहित है जो वास्तविक दुनिया में संवेदन, गति, सीख, अनुकूलन, और कार्य कर सकती हैं, जैसा कि 2024 TED वार्ता में प्रस्तुत किया गया।
रस का कार्य वैज्ञानिक खोज के लिए AI तक भी विस्तृत है, जिसमें गैर-मानव संचार का अध्ययन करने के लिए मशीन-लर्निंग और रोबोटिक्स विधियाँ शामिल हैं, जो प्रोजेक्ट CETI, द सेटेशियन ट्रांसलेशन इनिशिएटिव के माध्यम से हैं। उन्होंने प्रोजेक्ट CETI के लिए प्रमुख अन्वेषक और संस्थापक वैज्ञानिक टीम सदस्य के रूप में कार्य किया है, जो द ऑडेशियस प्रोजेक्ट से उत्प्रेरक समर्थन के साथ शुरू हुआ और आंशिक रूप से रोजर पायने की व्हेल-गीत अनुसंधान और संरक्षण विरासत से प्रेरित था। उनके सम्मानों में मैकआर्थर फेलोशिप, IEEE एडिसन मेडल, जॉन स्कॉट मेडल, एंगेलबर्गर रोबोटिक्स अवार्ड, और नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग, नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज, और अमेरिकन एकेडमी ऑफ आर्ट्स एंड साइंसेज के लिए चुनाव शामिल हैं। उन्हें TIME के 100 सबसे प्रभावशाली लोगों में AI में भी नामित किया गया था।
जीवनी
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
रस का जन्म रोमानिया में हुआ और वह अपने परिवार के साथ संयुक्त राज्य अमेरिका में आकर बस गईं। उनके पिता, टेओडोर रस, एक कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, और उनकी माँ, ऐलेना रस, एक भौतिक विज्ञानी हैं। उन्होंने 1985 में आयोवा विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान और गणित में बैचलर ऑफ साइंस प्राप्त किया। उन्होंने 1990 में कंप्यूटर विज्ञान में मास्टर ऑफ साइंस और 1993 में कॉर्नेल विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में पीएच.डी. अर्जित की, जहाँ उनके डॉक्टरेट सलाहकार जॉन हॉपक्रॉफ्ट थे और उनका शोध प्रबंध फाइन मोशन प्लानिंग फॉर डेक्सट्रस मैनिपुलेशन शीर्षक था।
करियर
रस ने अपना शैक्षणिक करियर डार्टमाउथ कॉलेज के कंप्यूटर विज्ञान विभाग में शुरू किया। वह 2004 में MIT में शामिल हुईं और 2012 में MIT CSAIL की निदेशक बनीं। CSAIL निदेशक के रूप में, उन्होंने MIT की सबसे बड़ी अंतःविषय कंप्यूटिंग प्रयोगशालाओं में से एक का नेतृत्व किया है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता, रोबोटिक्स, स्वायत्तता, डेटा सिस्टम, साइबर सुरक्षा, गोपनीयता, मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों, और उद्योग सहयोग में अनुसंधान और अनुवाद कार्यक्रमों का समर्थन करती है। उनका शोध समूह, डिस्ट्रिब्यूटेड रोबोटिक्स लैब (DRL), स्वायत्तता के विज्ञान का अध्ययन करता है, जिसमें नेटवर्कयुक्त और सहयोगी रोबोट, कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन और फैब्रिकेशन, ऑडिटेबल मशीन लर्निंग, और ऐसी प्रणालियाँ शामिल हैं जो लोगों को शारीरिक और संज्ञानात्मक कार्यों में सहायता करती हैं।
उद्यमिता
रस ने रोबोटिक्स और AI अनुसंधान पर आधारित कंपनियों की सह-स्थापना की है, जिनमें लिक्विड AI, थेमिस AI, वेंटी टेक्नोलॉजीज, और द रूटिंग कंपनी शामिल हैं। लिक्विड AI कुशल सामान्य-उद्देश्य AI प्रणालियाँ और लिक्विड फाउंडेशन मॉडल विकसित करता है। थेमिस AI भरोसेमंद और सुरक्षित AI के साथ-साथ मॉडल अनिश्चितता अनुमान पर केंद्रित है। वेंटी टेक्नोलॉजीज बंदरगाहों, कारखानों, गोदामों, और औद्योगिक यार्डों के लिए स्वायत्त लॉजिस्टिक्स प्रणालियाँ विकसित करती है, और द रूटिंग कंपनी ऑन-डिमांड साझा पारगमन तकनीक विकसित करती है। रस ने सिम्बोटिक, गार्टनर, और सिम्फनीAI सहित कॉर्पोरेट बोर्डों पर भी कार्य किया है, और MBZUAI बोर्ड ऑफ ट्रस्टीज़ की संस्थापक सदस्य रही हैं।
संगठन
रस नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग (NAE), अमेरिकन एकेडमी ऑफ आर्ट्स एंड साइंसेज (AAAS), नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज (NAS) की सदस्य हैं, और ACM, AAAI, और IEEE की फेलो हैं। वह एकेडेमी नेशनेल डी मेडेसीन (ANM) की विदेशी सदस्य भी हैं। उन्हें NSF करियर अवार्ड, अल्फ्रेड पी. स्लोअन फाउंडेशन फेलोशिप, और 2002 मैकआर्थर फेलोशिप प्राप्त हुई।
अनुसंधान
रस का शोध भौतिक दुनिया में संचालित होने वाली प्रणालियों के लिए स्वायत्तता के विज्ञान और इंजीनियरिंग पर केंद्रित है। उनका कार्य बुद्धिमत्ता को शरीर, मस्तिष्क, और दुनिया के बीच एक अंतःक्रिया के रूप में मानता है: शरीर आकार देता है कि कौन से कार्य शारीरिक रूप से संभव हैं; कम्प्यूटेशनल प्रणाली निर्धारित करती है कि क्या अनुभव किया जा सकता है, सीखा जा सकता है, योजना बनाई जा सकती है, और नियंत्रित किया जा सकता है; और वातावरण अनिश्चितता, बाधाएँ, और परिवर्तन प्रस्तुत करता है। यह दृष्टिकोण रोबोटिक्स, फिजिकल AI, और वैज्ञानिक खोज के लिए AI में उनके योगदान को जोड़ता है।
वितरित, नेटवर्कयुक्त, और स्व-संगठित रोबोट
वितरित और मल्टी-रोबोट प्रणालियों में, रस ने कई मशीनों के बीच समन्वय, कवरेज, गति योजना, नियंत्रण, और सहयोग के लिए एल्गोरिदम और प्रणालियों में योगदान दिया है। यह कार्य पूछता है कि कई मशीनें, प्रत्येक सीमित स्थानीय जानकारी के साथ, एक सामान्य लक्ष्य प्राप्त करने के लिए समन्वय कैसे कर सकती हैं। उनके समूह ने स्व-पुनर्विन्यासकारी मॉड्यूलर रोबोट, झुंड और सामूहिक रोबोटिक प्रणालियाँ, मॉड्यूलर रोबोटिक क्यूब्स, हवाई और जमीनी रोबोट टीमें, और ऐसी रोबोटिक प्रणालियाँ खोजी हैं जो स्थानीय संवेदन और संचार के माध्यम से समन्वय करती हैं। रोबोट और फ्लोटफॉर्म परियोजनाओं में, छोटी स्वायत्त नावें संवेदन, नेविगेशन, समन्वय, कनेक्शन, और अस्थायी पुलों और प्लेटफार्मों जैसी बड़ी तैरती संरचनाओं में स्व-संयोजन करती हैं। यह कार्य नेटवर्कयुक्त रोबोटिक्स को स्व-संगठन की समस्या के रूप में तैयार करता है: स्वतंत्र मशीनें एक सुसंगत सामूहिक प्रणाली कैसे बन सकती हैं।
सॉफ्ट, मॉड्यूलर, और जैव-प्रेरित रोबोटिक्स
रस सॉफ्ट रोबोटिक्स और जैव-प्रेरित रोबोट प्रणालियों में एक अग्रणी और प्रारंभिक योगदानकर्ता रही हैं। उनके समूह ने कठोर औद्योगिक मशीनों के विकल्प के रूप में सिलिकॉन, कागज, और खाद्य सामग्री सहित लचीली और अपरंपरागत सामग्रियों से बने रोबोटों की जाँच की है। प्रतिनिधि प्रणालियों में शरीर के अंदर संभावित चिकित्सा कार्यों के लिए इंजेस्टिबल ओरिगामी रोबोट, पानी के नीचे अवलोकन के लिए सॉफ्ट रोबोटिक मछली, सॉफ्ट मैनिपुलेटर, मॉड्यूलर रोबोटिक प्रणालियाँ, और पशु गति से प्रेरित रोबोट शामिल हैं। इस कार्य ने रोबोटों की एक व्यापक परिभाषा में योगदान दिया है, जो मशीनों के रूप में सॉफ्ट, छोटे, मोड़ने योग्य, मॉड्यूलर, पानी के नीचे, चिकित्सा, या पर्यावरणीय रूप से एम्बेडेड हो सकते हैं, बजाय आवश्यक रूप से मानवरूपी या औद्योगिक रूप के। अंतर्निहित शोध प्रश्न यह है कि आकृति विज्ञान, सामग्री, संवेदन, और नियंत्रण एक साथ किसी मशीन की बुद्धिमत्ता और क्षमता का निर्धारण कैसे करते हैं।
कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन और फैब्रिकेशन
रस ने कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन और फैब्रिकेशन पर भी काम किया है, जिसमें ऐसी विधियाँ शामिल हैं जो अनुकूलित रोबोट और कार्यात्मक उपकरण उत्पन्न करने के लिए एल्गोरिदम, सामग्री, विनिर्माण प्रक्रियाओं, संवेदन, और नियंत्रण को जोड़ती हैं। इस क्षेत्र में उनके शोध का उद्देश्य रोबोटों के डिज़ाइन और उत्पादन को स्वचालित करना है, जिससे विशिष्ट कार्यों और वातावरणों के अनुरूप मशीनें बनाना संभव हो सके। यह कार्य डीप लर्निंग और अनुकूलन के साथ प्रतिच्छेद करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि कम्प्यूटेशनल उपकरण सॉफ्ट एक्चुएटर्स से लेकर पूर्ण रोबोटिक प्लेटफार्मों तक भौतिक प्रणालियों के निर्माण को कैसे तेज कर सकते हैं।