Articulo de referencia

Shlomo Zilberstein

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Shlomo Zilberstein (en hebreo: שלמה זילברשטיין; nacido en 1960) es un científico informático israelí-estadounidense . Es profesor de Ciencias de la Computación y vicedecano de Investigación y Participación en la Facultad de Ciencias de la Información e Informática de la Universidad de Massachusetts, Amherst . [ 1 ] Se graduó con una licenciatura en Ciencias de la Computación summa cum laude del Technion – Instituto Tecnológico de Israel en 1982 y recibió un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de California en Berkeley en 1993, asesorado por Stuart J. Russell . [ 2 ] [ 3 ] Es conocido por sus contribuciones a la inteligencia artificial , algoritmos en cualquier momento , sistemas multiagente y algoritmos de planificación y programación automatizados , especialmente en el contexto de los procesos de decisión de Markov (MDP) , MDP parcialmente observables (POMDP) ​​y POMDP descentralizados (Dec-POMDP) .

Investigación

Su investigación se centra en el área de la inteligencia artificial , específicamente en la planificación automatizada , además de la teoría de la decisión , el razonamiento bajo incertidumbre , la búsqueda heurística , la coordinación y comunicación automatizadas y el aprendizaje por refuerzo . [ 4 ]

Dirige el Laboratorio de Razonamiento Limitado por Recursos [ 5 ] en la Universidad de Massachusetts, Amherst . [ 6 ] En 2002, Daniel S. Bernstein, Robert Givan, Neil Immerman y Shlomo Zilberstein introdujeron el POMDP Descentralizado, que extiende el modelo POMDP de agente único ampliamente utilizado a un escenario multiagente ( Dec-POMDP ). [ 7 ] También ha desarrollado algoritmos de IA para sistemas semiautónomos con posibles aplicaciones a automóviles semiautónomos . [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]

Servicio y premios

Fue editor jefe del Journal of Artificial Intelligence Research y editor asociado del Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems . [ 12 ] Además, presidió el comité organizador de la Vigésimo Novena y la Trigésima Conferencia AAAI sobre Inteligencia Artificial . [ 13 ] [ 14 ] La National Science Foundation le otorgó al Dr. Zilberstein los premios RIA, CAREER e ITR. [ 15 ] Fue elegido miembro de la Association for the Advancement of Artificial Intelligence [ 16 ] en 2011 y de la Association for Computing Machinery [ 17 ] en 2021.

Publicaciones seleccionadas

  • Srivastava, Siddharth; Immerman, Neil; Zilberstein, Shlomo (2012). "Condiciones de aplicabilidad para planes con bucles: resultados de computabilidad y algoritmos" (PDF) . Inteligencia artificial . 191 ( 1–2 ): 1–19 . doi : 10.1016/j.artint.2012.07.005 .
  • Amato, Christopher; Bernstein, Daniel S.; Zilberstein, Shlomo (2010). "Optimización de controladores estocásticos de tamaño fijo para POMDP y POMDP descentralizados" (PDF) . Autonomous Agents and Multi-Agent Systems . 21 (3): 293– 320. doi : 10.1007/s10458-009-9103-z . S2CID 12915662 . 
  • Seuken, Sven; Zilberstein, Shlomo (2008). "Modelos formales y algoritmos para la toma de decisiones descentralizada bajo incertidumbre" (PDF) . Autonomous Agents and Multi-Agent Systems . 17 (1): 190– 250. doi : 10.1007/s10458-007-9026-5 . S2CID 12707282 . 
  • Goldman, Claudia V.; Zilberstein, Shlomo (2004). "Control descentralizado de sistemas cooperativos: categorización y análisis de complejidad" (PDF) . Journal of Artificial Intelligence Research . 22 : 143–174 . doi : 10.1613/jair.1427 .
  • Hansen, Eric A.; Bernstein, Daniel S.; Zilberstein, Shlomo (2004). "Programación dinámica para juegos estocásticos parcialmente observables" (PDF) . Actas de la 19.ª Conferencia Nacional sobre Inteligencia Artificial . AAAI. págs. 709–715 . 
  • Bernstein, Daniel S.; Givan, Robert; Immerman, Neil; Zilberstein, Shlomo (2002). "La complejidad del control descentralizado de los procesos de decisión de Markov" (PDF) . Matemáticas de la investigación operativa . 27 (4): 819– 840. arXiv : 1301.3836 . doi : 10.1287/moor.27.4.819.297 . S2CID 1195261 . 
  • Hansen, Eric A.; Zilberstein, Shlomo (2001). "LAO*: Un algoritmo de búsqueda heurística que encuentra soluciones con bucles" (PDF) . Inteligencia Artificial . 129 ( 1–2 ): 35–62 . doi : 10.1016/s0004-3702(01)00106-0 .
  • Hansen, Eric A.; Zilberstein, Shlomo (2001). "Monitoreo y control de algoritmos en cualquier momento: un enfoque de programación dinámica" (PDF) . Inteligencia Artificial . 126 ( 1–2 ): 139–157 . doi : 10.1016/S0004-3702(00)00068-0 .
  • Zilberstein, Shlomo (1996). "Uso de algoritmos Anytime en sistemas inteligentes" (PDF) . AI Magazine . 17 (3): 73–83 .
  • Zilberstein, Shlomo; Russell, Stuart J. (1996). "Composición óptima de sistemas en tiempo real" (PDF) . Inteligencia artificial . 82 ( 1–2 ): 1–19 . doi : 10.1016/0004-3702(94)00074-3 .

Referencias

  1. Lista de profesores de informática de UMass Amherst
  2. Tesis doctoral del Dr. Zilberstein
  3. Su director de tesis doctoral y su tesis como parte de su genealogía académica
  4. Descripción profesional del sitio web
  5. Sitio web del Laboratorio de Razonamiento Limitado por Recursos
  6. Grupos de investigación de UMass Amherst
  7. Subvención de la NSF otorgada al Dr. Zilberstein en 2002, en la que se desarrolló el modelo Dec-POMDP.
  8. Subvención de la NSF otorgada al Dr. Zilberstein en 2014 para Sistemas Semiautónomos (SAS) con aplicaciones directas a la conducción semiautónoma.
  9. Artículo de noticias de Popular Mechanics sobre sistemas semiautónomos
  10. Artículo de noticias de la NSF sobre sistemas semiautónomos
  11. Artículo de noticias de Phys.org sobre sistemas semiautónomos
  12. Lista de editores y personal de JAIR de 2012
  13. ^ Comité de la conferencia AAAI 2015
  14. ^ Comité de la conferencia AAAI 2016
  15. "Lista de beneficiarios del premio NSF CAREER" . Archivado del original el 3 de marzo de 2016. Consultado el 6 de abril de 2018 .
  16. Lista de miembros de la AAAI
  17. ACM nombra a 71 miembros por los avances informáticos que impulsan la innovación.
  • Sitio web académico del Dr. Zilberstein
  • Sitio web del Laboratorio de Razonamiento Limitado por Recursos
  • Descripción general, descripción y publicaciones del proceso de decisión de Markov parcialmente observable descentralizado (Dec-POMDP) ​​en este campo.