माजा मातारिक एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं और सामाजिक रूप से सहायक रोबोटिक्स के क्षेत्र की संस्थापक अग्रणी हैं। वह दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय (USC) में चान सून-शोंग एंडोव्ड चेयर और कंप्यूटर विज्ञान की प्रतिष्ठित प्रोफेसर हैं, जिनके पास तंत्रिका विज्ञान और बाल रोग में मानद नियुक्तियाँ हैं। उनका शोध रोबोटिक्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग तक फैला हुआ है, जिसमें सामाजिक संपर्क के माध्यम से लोगों की सहायता करने में सक्षम रोबोट विकसित करने पर ध्यान केंद्रित है। वह पाठ्यपुस्तक द रोबोटिक्स प्राइमर (MIT प्रेस) की लेखिका भी हैं।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
मातारिक का जन्म बेलग्रेड में हुआ था, जो पूर्व यूगोस्लाविया (अब सर्बिया) में है। उन्होंने अपनी किशोरावस्था में अपनी माँ, मिर्जाना एन. मातारिक, जो एक लेखिका और शिक्षिका हैं, के साथ संयुक्त राज्य अमेरिका में प्रवास किया; उनके पिता, एक इलेक्ट्रिकल इंजीनियर, का उनके प्रवास से पहले कैंसर से निधन हो गया। उन्होंने 1987 में कैनसस विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में बैचलर ऑफ साइंस प्राप्त किया, जिसमें मनोविज्ञान/संज्ञानात्मक विज्ञान में एक लघु विषय था। इसके बाद उन्होंने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) में स्नातक अध्ययन किया, 1990 में कंप्यूटर विज्ञान और AI में मास्टर ऑफ साइंस और 1994 में कंप्यूटर विज्ञान और AI में डॉक्टर ऑफ फिलॉसफी प्राप्त की। उनकी मास्टर थीसिस, "ए मॉडल फॉर डिस्ट्रिब्यूटेड मोबाइल रोबोट एनवायरनमेंट लर्निंग एंड नेविगेशन," और उनकी डॉक्टरेट शोध प्रबंध, "इंटरेक्शन एंड इंटेलिजेंट बिहेवियर," दोनों की सलाह रॉडनी ए. ब्रूक्स ने दी थी, जो व्यवहार-आधारित रोबोटिक्स में एक प्रमुख व्यक्ति हैं।
शैक्षणिक करियर
मातारिक ने अपना शैक्षणिक करियर ब्रैंडिस विश्वविद्यालय के कंप्यूटर विज्ञान विभाग में सहायक प्रोफेसर के रूप में शुरू किया, जहाँ उन्होंने इंटरेक्शन लैब की स्थापना की। 1997 में, वह दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय चली गईं, जहाँ वह USC रोबोटिक्स एंड ऑटोनॉमस सिस्टम्स सेंटर (RASC) की संस्थापक निदेशक और USC रोबोटिक्स लैब की सह-निदेशक बनीं। USC में, उन्होंने इंटरेक्शन लैब का नेतृत्व जारी रखा, जो मानव-रोबोट संपर्क और सामाजिक रूप से सहायक रोबोटिक्स में अनुसंधान का केंद्र बन गया।
अपने शोध के अलावा, मातारिक ने महत्वपूर्ण नेतृत्व भूमिकाएँ निभाईं। उन्होंने 2006 से 2007 तक संकाय और अकादमिक सीनेट की निर्वाचित अध्यक्ष के रूप में, 2006 से 2019 तक USC विटरबी स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में अनुसंधान की उप-डीन के रूप में, और 2019 से 2020 तक अंतरिम USC उपाध्यक्ष अनुसंधान के रूप में कार्य किया। 2022 में, वह Google में एक विज़िटिंग फैकल्टी शोधकर्ता थीं, और बाद में Google DeepMind में एक प्रिंसिपल वैज्ञानिक के रूप में दो साल की छुट्टी बिताई।
व्यवहार-आधारित नियंत्रण और सीखना
मातारिक का MIT में स्नातक कार्य स्वायत्त रोबोट अनुभूति में मौलिक योगदान देता है। अपनी मास्टर डिग्री के लिए, वह पहली थीं जिन्होंने प्रदर्शित किया कि व्यवहार-आधारित प्रणालियों (BBS) को प्रतिनिधित्व से सुसज्जित किया जा सकता है, जिससे उन्हें योजना बनाने और सीखने की अभिव्यंजक शक्ति मिलती है। उनकी रोबोट प्रणाली, टोटो, पहली व्यवहार-आधारित प्रणाली थी जिसने ऑनलाइन मानचित्र सीखे और अपने व्यवहार को अनुकूलित किया। टोटो BBS में एक मील का पत्थर बना हुआ है और रोबोटिक्स साहित्य में अत्यधिक उद्धृत है।
बहु-रोबोट समन्वय
अपने डॉक्टरेट शोध में, मातारिक रोबोट टीमों और झुंडों के लिए विकेंद्रीकृत, वितरित एल्गोरिदम विकसित करने वाले पहले लोगों में से थीं, जो स्केलेबल स्थानीय नियंत्रण का लाभ उठाते थे। उन्होंने 20 भौतिक रोबोटों की एक टीम को समन्वित अन्वेषण, चारा खोज, संरचना संगठन और होमिंग जैसे कार्यों पर सहयोग करने में सक्षम बनाया। उनके काम से पहले, अधिकांश रोबोटिक्स शोध एकल रोबोट या जोड़ों पर केंद्रित था। उन्होंने वितरित रोबोटिक्स में कठोरता लाई यह दिखाकर कि जटिल व्यवहार को सिद्धांतित तरीके से आधार व्यवहारों से बनाया जा सकता है।
एक संकाय सदस्य के रूप में, मातारिक ने बहु-रोबोट समन्वय को आगे बढ़ाना जारी रखा। उनके समूह ने मौजूदा समन्वय दृष्टिकोणों का पहला औपचारिक विश्लेषण प्रदान किया, उनकी सीमाओं की पहचान की, और सिद्ध रूप से सही फिर भी स्केलेबल कार्य आवंटन एल्गोरिदम विकसित किए। उन्होंने वस्तु परिवहन, क्षेत्र सफाई और टोही जैसे कार्यों के लिए भौतिक रोबोट प्रणालियों में बाजार-आधारित रणनीतियों को लागू किया। उनकी प्रयोगशाला ने वितरित बहु-रोबोट प्रणालियों में ऑनलाइन वास्तविक समय सीखने का भी प्रदर्शन किया, जिसमें मॉडल सीखना, अनुकरण द्वारा सीखना और मानव-रोबोट संपर्क के माध्यम से सीखना शामिल है।
सामाजिक रूप से सहायक रोबोटिक्स
2000 के बाद से, मातारिक ने ब्रायन स्कैसेलाटी के साथ मिलकर सामाजिक रूप से सहायक रोबोटिक्स (SAR) के क्षेत्र का बीड़ा उठाया है। SAR का उद्देश्य बुद्धिमान मशीनों को शारीरिक संपर्क के बजाय व्यक्तिगत, सहायक सामाजिक संपर्कों के माध्यम से लोगों को खुद की मदद करने में सक्षम बनाना है। यह शोध मानव-मशीन संपर्क के माध्यम से मानव व्यवहार को समझने और पुनर्वास, प्रशिक्षण और शिक्षा में व्यक्तिगत सहायता प्रदान करने वाली रोबोट प्रणालियों को विकसित करने का प्रयास करता है।
मातारिक की इंटरेक्शन लैब ने बुद्धिमान मानव-रोबोट संपर्क (HRI) और SAR एल्गोरिदम विकसित किए हैं जो जटिल, गतिशील मानव वातावरण में वास्तविक समय की धारणा, उपयोगकर्ता मॉडलिंग और सीखने में सक्षम हैं। उनका काम चुनौतीपूर्ण आबादी के साथ प्रणालियों को मान्य करने के लिए उल्लेखनीय है, जिसमें स्ट्रोक के बाद पुनर्वास रोगी, ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार वाले बच्चे, अल्जाइमर रोग वाले बुजुर्ग उपयोगकर्ता, ADHD वाले छात्र और चिंता या अवसाद वाले व्यक्ति शामिल हैं। ये अध्ययन स्कूलों, चिकित्सा केंद्रों, पुनर्वास क्लीनिकों, नर्सिंग होम और निजी घरों जैसी वास्तविक दुनिया की सेटिंग्स में, अक्सर लंबी अवधि में आयोजित किए गए हैं।
मान्यता और पुरस्कार
मातारिक नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग (NAE) और अमेरिकन एकेडमी ऑफ आर्ट्स एंड साइंसेज (AMACAD) की सदस्य हैं। वह AAAS, ACM, AAAI और IEEE की फेलो हैं। उनके सम्मानों में NSF करियर अवार्ड (1996), विज्ञान, गणित और इंजीनियरिंग मेंटरिंग में उत्कृष्टता के लिए राष्ट्रपति पुरस्कार (PAESMEM, 2011), ACM एथेना व्याख्याता पुरस्कार (2024) और मानवीय कंप्यूटिंग के लिए ACM यूजीन एल. लॉलर पुरस्कार (2025) शामिल हैं।
प्रभाव और विरासत
मातारिक के शोध का स्वास्थ्य देखभाल को बड़ी आबादी तक पहुँचाने के तरीके पर बड़ा प्रभाव पड़ा है, जिससे देखभाल अधिक किफायती और सुलभ हो गई है। सामाजिक रूप से सहायक रोबोटिक्स में उनके काम ने चिकित्सीय और शैक्षिक सेटिंग्स में रोबोट को साथी और कोच के रूप में उपयोग करने के नए रास्ते खोले हैं। क्षेत्र की एक नेता के रूप में, उन्होंने अपनी पाठ्यपुस्तक और कई छात्रों और शोधकर्ताओं के मार्गदर्शन के माध्यम से व्यापक रोबोटिक्स समुदाय में भी योगदान दिया है।
चयनित प्रकाशन और कार्य
मातारिक ने व्यापक रूप से प्रकाशित किया है और रोबोटिक्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में अत्यधिक उद्धृत हैं। उनकी पुस्तक द रोबोटिक्स प्राइमर (MIT प्रेस) छात्रों और उत्साही लोगों के लिए रोबोटिक्स का व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला परिचय है। व्यवहार-आधारित नियंत्रण, बहु-रोबोट समन्वय और सामाजिक रूप से सहायक रोबोटिक्स पर उनके शोध पत्र अपने-अपने क्षेत्रों में मौलिक हैं।
आगे पढ़ना और लिंक
संबंधित विषयों पर अधिक जानकारी के लिए, देखें कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, मानव-रोबोट संपर्क, और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय। मातारिक का काम गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क में धारणा और नियंत्रण के व्यापक विकास के साथ-साथ MIT CSAIL और स्टैनफोर्ड AI लैब जैसे संस्थानों के प्रयासों से जुड़ता है। बहु-रोबोट प्रणालियों में उनके योगदान वितरित प्रणालियों और सुदृढीकरण सीखने में शोध से जुड़ते हैं, जबकि उनका सामाजिक रूप से सहायक रोबोटिक्स कार्य स्वास्थ्य देखभाल और सहायक प्रौद्योगिकी के लिए निहितार्थ रखता है।