पीटर एबील

पीटर एबेल एक बेल्जियम-अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर हैं। वे रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक अग्रणी शोधकर्ता हैं, जो गहन सुदृढीकरण सीखने, अनुकरण सीखने और रोबोट हेरफेर में अग्रणी कार्य के लिए जाने जाते हैं। एबेल ने कोवेरिएंट की सह-स्थापना की, जो एक एआई रोबोटिक्स कंपनी है जो औद्योगिक रोबोटों के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करती है, और उन्होंने OpenAI में शोध वैज्ञानिक के रूप में भी कार्य किया है।

एबेल का जन्म बेल्जियम में हुआ था और उन्होंने 2000 में कैथोलिक यूनिवर्सिटी ल्यूवेन से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री प्राप्त की। फिर वे स्नातक अध्ययन के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका चले गए, और 2008 में एंड्रयू एनजी के पर्यवेक्षण में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय से कंप्यूटर विज्ञान में पीएच.डी. प्राप्त की। उनका डॉक्टरेट शोध प्रशिक्षुता सीखने और व्युत्क्रम सुदृढीकरण सीखने पर केंद्रित था, जिससे ऐसे तरीके स्थापित हुए जो रोबोटों को मानव प्रदर्शनों से सीखने की अनुमति देते हैं।

शैक्षणिक करियर और अनुसंधान

एबेल 2008 में यूसी बर्कले में संकाय में शामिल हुए, जहाँ वे बर्कले रोबोट लर्निंग लैब का निर्देशन करते हैं। बर्कले में उनका प्रारंभिक कार्य वास्तविक दुनिया के रोबोटिक्स के लिए सुदृढीकरण सीखने को व्यावहारिक बनाने पर केंद्रित था, विशेष रूप से गहन तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग के माध्यम से। 2015 में, उनके समूह ने रोबोटिक हेरफेर के लिए पहली एंड-टू-एंड गहन सुदृढीकरण सीखने प्रणालियों में से एक का प्रदर्शन किया, जिसमें केवल कच्चे पिक्सेल इनपुट और एक तंत्रिका नेटवर्क नीति का उपयोग करके वस्तुओं को पकड़ने के लिए एक रोबोट को प्रशिक्षित किया गया। यह कार्य, जो इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन मशीन लर्निंग में प्रकाशित हुआ, ने रोबोटिक्स में गहन सीखने के व्यापक अपनाने को उत्प्रेरित करने में मदद की।

एबेल के शोध में एक आवर्ती विषय अनुकरण सीखना है, जहाँ रोबोट मानव प्रदर्शनों को देखकर कौशल सीखते हैं। उन्होंने ऐसे एल्गोरिदम विकसित किए जो अनुकरण को सुदृढीकरण सीखने के साथ जोड़ते हैं, जिससे रोबोट कपड़े मोड़ने, वस्तुओं को इकट्ठा करने और अव्यवस्थित वातावरण में नेविगेट करने जैसे जटिल व्यवहार प्राप्त कर सकते हैं। उनके समूह ने बर्कले रोबोट मैनिपुलेशन बेंचमार्क और ओपन-सोर्स rllab लाइब्रेरी के विकास में भी योगदान दिया, जो सुदृढीकरण सीखने के शोध के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले उपकरण बन गए।

कोवेरिएंट और औद्योगिक रोबोटिक्स

2017 में, एबेल ने अपने कई पूर्व छात्रों, जिनमें रॉकी डुआन और तियानहाओ झांग शामिल थे, के साथ कोवेरिएंट की सह-स्थापना की। कंपनी का मिशन औद्योगिक रोबोटों, विशेष रूप से गोदाम स्वचालन के लिए सामान्य-उद्देश्य एआई लाना है। कोवेरिएंट का सॉफ्टवेयर, जिसे कोवेरिएंट ब्रेन के रूप में जाना जाता है, रोबोटों को असंरचित वातावरण में देखने, तर्क करने और कार्य करने में सक्षम बनाने के लिए गहन सीखने का उपयोग करता है, जैसे कि डिब्बे से वस्तुओं को उठाना या पैकेजों को छांटना। कंपनी ने महत्वपूर्ण उद्यम वित्तपोषण जुटाया, जिसमें 2019 में $40 मिलियन की सीरीज बी राउंड और 2021 में $75 मिलियन की सीरीज सी राउंड शामिल थे, और प्रमुख लॉजिस्टिक्स फर्मों द्वारा संचालित गोदामों में अपने सिस्टम तैनात किए।

कोवेरिएंट का दृष्टिकोण पारंपरिक औद्योगिक स्वचालन से भिन्न है, जो पूर्व-प्रोग्राम किए गए आंदोलनों पर निर्भर करता है। इसके बजाय, इसके रोबोट डेटा से सीखते हैं और नई स्थितियों के अनुकूल होते हैं, एक क्षमता जिसे एबेल ने वास्तविक दुनिया के लॉजिस्टिक्स की परिवर्तनशीलता को संभालने के लिए आवश्यक बताया। कंपनी ने बाद में विनिर्माण और पुनर्चक्रण के लिए रोबोटिक हेरफेर सहित अन्य डोमेन में विस्तार किया।

एआई और OpenAI में योगदान

एबेल व्यापक एआई समुदाय में लंबे समय से योगदानकर्ता रहे हैं। उन्होंने 2016 से 2017 तक OpenAI में शोध वैज्ञानिक के रूप में कार्य किया, जहाँ उन्होंने सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम पर काम किया और OpenAI Gym टूलकिट के विकास में योगदान दिया, जो सुदृढीकरण सीखने के शोध के लिए एक मानक बेंचमार्क है। OpenAI में उनके काम में बड़े भाषा मॉडल और रोबोटिक नियंत्रण के लिए उनकी क्षमता की प्रारंभिक खोज भी शामिल थी, हालांकि उनका प्राथमिक ध्यान रोबोटिक्स पर बना रहा।

एबेल कई एआई स्टार्टअप्स के सलाहकार भी रहे हैं और प्रमुख पत्रिकाओं के संपादकीय बोर्डों में कार्य किया है, जिनमें जर्नल ऑफ मशीन लर्निंग रिसर्च शामिल है। वे कॉन्फ्रेंस ऑन रोबोट लर्निंग और इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन लर्निंग रिप्रेजेंटेशन्स जैसे सम्मेलनों में लगातार मुख्य वक्ता हैं।

पुरस्कार और सम्मान

एबेल के शोध ने कई पुरस्कार अर्जित किए हैं। उन्होंने 2010 में नेशनल साइंस फाउंडेशन करियर अवार्ड, 2011 में ऑफिस ऑफ नेवल रिसर्च यंग इन्वेस्टिगेटर अवार्ड और 2012 में एयर फोर्स ऑफिस ऑफ साइंटिफिक रिसर्च यंग इन्वेस्टिगेटर अवार्ड प्राप्त किया। 2017 में, उन्हें रोबोट सीखने और नियंत्रण में योगदान के लिए IEEE का फेलो नामित किया गया। उन्होंने प्रशिक्षुता सीखने पर अपने शोध प्रबंध के लिए 2018 ACM डॉक्टरल डिसर्टेशन अवार्ड ऑनरेबल मेंशन भी प्राप्त किया, और 2020 में वे यूरोपीय विज्ञान अकादमी के लिए चुने गए।

उनके काम को लोकप्रिय मीडिया में चित्रित किया गया है, जिसमें द न्यूयॉर्क टाइम्स और वायर्ड में कवरेज शामिल है, जो उद्योगों को बदलने के लिए एआई-संचालित रोबोटिक्स की क्षमता को उजागर करता है।

वर्तमान कार्य और प्रभाव

2020 के दशक के मध्य तक, एबेल यूसी बर्कले में शोध का नेतृत्व जारी रखते हैं, साथ ही कोवेरिएंट के विकास में सक्रिय रहते हैं। उनके हालिया प्रोजेक्ट्स ने जनरेटिव एआई और रोबोटिक्स के प्रतिच्छेदन का पता लगाया है, जिसमें रोबोट सामान्यीकरण में सुधार के लिए ट्रांसफॉर्मर मॉडल का उपयोग शामिल है। उन्होंने खुले शोध प्रथाओं की भी वकालत की है, क्षेत्र में प्रगति में तेजी लाने के लिए कोड और डेटासेट जारी किए हैं।

एबेल का प्रभाव उनके कई छात्रों के माध्यम से फैला है, जिनमें से कई ने अपनी खुद की रोबोटिक्स कंपनियों की स्थापना की है या शैक्षणिक पदों पर कार्य किया है। उनके काम ने गहन सुदृढीकरण सीखने को आधुनिक रोबोटिक्स में एक मुख्य तकनीक के रूप में स्थापित करने में मदद की है, जो मशीन सीखने और भौतिक प्रणालियों के बीच की खाई को पाटता है।