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मैनुएला वेलोसो एक पुर्तगाली-अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और रोबोटिक्स विशेषज्ञ हैं, जो कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में हर्बर्ट ए. साइमन विश्वविद्यालय प्रोफेसर एमेरिटस और जे.पी. मॉर्गन में एआई अनुसंधान की प्रमुख हैं। वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बहु-एजेंट प्रणालियों और स्वायत्त रोबोटों में योगदान के लिए जानी जाती हैं, जिनमें CoBot सेवा रोबोट शामिल हैं।

मनुएला मारिया वेलोसो (जन्म 12 अगस्त, 1957) एक पुर्तगाली-अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और रोबोटिक्स विशेषज्ञ हैं। वह कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय (CMU) के स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस में हर्बर्ट ए. साइमन यूनिवर्सिटी प्रोफेसर एमेरिटा हैं और जे.पी. मॉर्गन में AI अनुसंधान की प्रमुख के रूप में कार्यरत हैं। वेलोसो को कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और रोबोटिक्स में उनके योगदान के लिए व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त है, विशेष रूप से बहु-एजेंट प्रणालियों और स्वायत्त सेवा रोबोटों के क्षेत्रों में।

वेलोसो ने प्रमुख AI संगठनों में नेतृत्व भूमिकाएँ निभाई हैं। उन्होंने 2014 तक एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AAAI) के अध्यक्ष के रूप में कार्य किया और रोबोकप फेडरेशन की सह-संस्थापक और पूर्व अध्यक्ष हैं, जो फुटबॉल प्रतियोगिताओं के माध्यम से रोबोटिक्स और AI को बढ़ावा देने वाली एक अंतरराष्ट्रीय पहल है। वह प्रमुख सम्मेलनों, जिनमें इंटरनेशनल जॉइंट कॉन्फ्रेंस ऑन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (IJCAI) और AAAI शामिल हैं, के कार्यक्रम अध्यक्ष भी रही हैं।

शिक्षा और प्रारंभिक करियर

वेलोसो ने लिस्बन, पुर्तगाल के इंस्टिट्यूटो सुपीरियर टेक्निको से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में लाइसेंसिएटुरा (1980) और मास्टर ऑफ साइंस (1984) की डिग्री प्राप्त की। फिर वह संयुक्त राज्य अमेरिका चली गईं, 1986 में बोस्टन विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में मास्टर ऑफ आर्ट्स प्राप्त किया। 1992 में, उन्होंने कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान में पीएच.डी. पूरी की, जहाँ उनके शोध प्रबंध, "लर्निंग बाय एनालॉजिकल रीजनिंग इन जनरल पर्पस प्रॉब्लम सॉल्विंग," की देखरेख जैमे कार्बोनेल ने की।

अपनी पीएच.डी. के बाद, वेलोसो सहायक प्रोफेसर के रूप में CMU स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस के संकाय में शामिल हुईं। उन्हें 1997 में एसोसिएट प्रोफेसर और 2002 में पूर्ण प्रोफेसर के रूप में पदोन्नत किया गया। अपने करियर के दौरान, उन्होंने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (1999–2000), हार्वर्ड विश्वविद्यालय में रैडक्लिफ इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड स्टडी (2006–2007), और न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में सेंटर फॉर अर्बन साइंस एंड प्रोग्रेस (2013–2014) में विजिटिंग पदों पर कार्य किया।

अनुसंधान और रोबोटिक्स

वेलोसो का शोध स्वायत्त एजेंटों के प्रभावी निर्माण पर केंद्रित है जो योजना, निष्पादन और सीखने के कार्यों को संबोधित करने के लिए अनुभूति, धारणा और क्रिया को जोड़ते हैं। उन्होंने और उनके छात्रों ने विभिन्न स्वायत्त रोबोट विकसित किए हैं, जिनमें फुटबॉल रोबोटों की टीमें शामिल हैं जिन्होंने कई बार रोबोकप विश्व चैम्पियनशिप जीती है। उन्होंने CoBot रोबोट भी बनाए, जिन्होंने विश्वविद्यालय भवनों में 1,000 किलोमीटर से अधिक स्वायत्त रूप से नेविगेट किया है, वस्तुओं की डिलीवरी और आगंतुकों को एस्कॉर्ट करने जैसे कार्य करते हुए।

उनका काम रोबोटिक्स में गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाने में प्रभावशाली रहा है, और उन्होंने अपने नेतृत्व और शोध के माध्यम से जनरेटिव AI के व्यापक क्षेत्र में योगदान दिया है। वेलोसो AI के नैतिक विकास की एक मुखर समर्थक भी रही हैं, जो यह सुनिश्चित करने के लिए शोधकर्ताओं की जिम्मेदारी पर जोर देती हैं कि स्वायत्त प्रणालियाँ मानवता को लाभ पहुँचाएँ।

सम्मान और पुरस्कार

वेलोसो को उनके योगदान के लिए कई प्रशंसाएँ मिली हैं। 1995 में, उन्हें नेशनल साइंस फाउंडेशन CAREER पुरस्कार मिला। उन्हें 2003 में AAAI फेलो, 2010 में IEEE फेलो, और 2010 में AAAS फेलो नामित किया गया। 2009 में, उन्हें ACM/SIGART स्वायत्त एजेंट अनुसंधान पुरस्कार मिला। वह 2006–2007 में रैडक्लिफ फेलो भी थीं और 2012 में चीनी विज्ञान अकादमी में आइंस्टीन चेयर धारण की। 2016 में, उन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता में उनके योगदान के लिए ACM फेलो नामित किया गया, विशेष रूप से योजना, सीखने, बहु-एजेंट प्रणालियों और रोबोटिक्स में।

वेलोसो को नोटेबल वीमेन इन कंप्यूटिंग कार्ड्स में भी शामिल किया गया है, जो इस क्षेत्र में महिलाओं की उपलब्धियों को उजागर करने वाली एक परियोजना है। 2015 तक, उन्होंने 32 पीएच.डी. छात्रों को स्नातक किया था, जिनमें से कई प्रमुख शैक्षणिक और उद्योग पदों पर आगे बढ़े हैं।

संदर्भ

यह लेख मनुएला वेलोसो के करियर और उपलब्धियों के बारे में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी पर आधारित है।

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