Chelsea finlandesa

Chelsea Finn es una científica informática estadounidense y profesora adjunta de la Universidad de Stanford . Su investigación se centra en la inteligencia a través de las interacciones de los robots, con la esperanza de crear sistemas robóticos que puedan aprender a aprender. Forma parte del grupo Google Brain .

Finn era estudiante de pregrado en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en el Instituto Tecnológico de Massachusetts . Luego se trasladó a la Universidad de California, Berkeley , donde obtuvo su doctorado en 2018 con Pieter Abbeel y Sergey Levine. Su trabajo en el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Berkeley (BAIR) se centró en algoritmos basados ​​en gradientes. ^[1] Dichos algoritmos permiten a las máquinas "aprender a aprender", más parecido al aprendizaje humano que a los sistemas tradicionales de aprendizaje automático. ^{[2] [3]} Estas técnicas de "metaaprendizaje" entrenan a las máquinas para adaptarse rápidamente, de modo que cuando se encuentran con nuevos escenarios pueden aprender rápidamente. ^[4] Como estudiante de doctorado, trabajó como pasante en Google Brain , donde trabajó en algoritmos de aprendizaje de robots a partir de modelos predictivos profundos. Impartió un curso masivo abierto en línea sobre aprendizaje de refuerzo profundo . ^{[5] [6]} Fue la primera mujer en ganar el Premio de Investigación Distinguida CV & Daulat Ramamoorthy. ^[7]

Finn investiga las capacidades de los robots para desarrollar inteligencia a través del aprendizaje y la interacción. ^[8] Ha utilizado algoritmos de aprendizaje profundo para aprender simultáneamente la percepción visual y controlar las habilidades robóticas. ^[9]

Desarrolló enfoques de metaaprendizaje para entrenar redes neuronales para que absorbieran el código de los estudiantes y generaran retroalimentación útil. ^[10] Demostró que el sistema podía adaptarse rápidamente sin demasiada intervención del instructor. ^[10] Probó el programa en Code in Place, un curso para 12.000 estudiantes impartido por la Universidad de Stanford todos los años. Descubrió que el 97,9% de las veces los estudiantes estaban de acuerdo con la retroalimentación que se les brindaba. ^{[10] [11]}

• Premio a la investigación distinguida CV & Daulat Ramamoorthy 2016 ^[7]
• Estrella en ascenso de la ingeniería eléctrica y la informática en 2017 ^[12]
• MIT Technology Review 2018: 35 menores de 35 ^{[13] [14]}
• Premio ACM a la tesis doctoral 2018 ^[15]
• Investigador de inteligencia artificial del año 2020 del Instituto de Tecnología Avanzada de Samsung ^[16]
• Premio Intel Rising Star Faculty 2020 ^[17]
• Premio a jóvenes investigadores de la Oficina de Investigación Naval 2021 ^[18]
• Premio a la carrera académica temprana de la Sociedad de Robótica y Automatización IEEE 2022 ^[19]

• Finn, Chelsea; Abbeel, Pieter; Levine, Sergey (17 de julio de 2017). "Metaaprendizaje agnóstico de modelos para una rápida adaptación de redes profundas". Conferencia internacional sobre aprendizaje automático . PMLR: 1126– 1135. arXiv : 1703.03400 .
• Sergey Levine; Chelsea Finn; Trevor Darrell ; Pieter Abbeel (2016). "Entrenamiento de extremo a extremo de políticas visomotoras profundas". Revista de investigación en aprendizaje automático . 17 (39): 1– 40. arXiv : 1504.00702 . ISSN  1533-7928. Wikidata  Q90313375.
• Chelsea Finn; Ian Goodfellow ; Sergey Levine (2016). "Aprendizaje no supervisado para interacción física mediante predicción de video" (PDF) . Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal 29 . Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal. Wikidata  Q46993574.