アシュトシュ・サクセナ

アシュトシュ・サクセナは、インド系アメリカ人のコンピューター科学者、研究者、起業家であり、人工知能と大規模ロボット学習の分野への貢献で知られています。彼の関心は、エンタープライズAIエージェントと具現化AIの構築です。サクセナはCaspar.AIの共同創設者兼CEOであり、生成AIが周囲の3Dレーダーセンサーからのデータを解析して、20以上の健康とウェルネスマーカーを予測し、積極的な患者ケアを提供します。Caspar.AIの前は、アシュトシュはCognical Katapult（NSDQ：KPLT）を共同設立しました。これは、オンラインおよびオムニチャネル小売向けの従来の資金調達に代わる、クレジットを必要としない代替手段です。Katapultの前は、サクセナはコーネル大学のコンピューターサイエンス学部の助教授であり、 RoboBrainプロジェクト（ロボット工学のための大規模AIモデル）の学部長でした。^[1]

2009年、サクセナは人工知能の先駆者であるアンドリュー・ンを指導教官として、スタンフォード大学で人工知能を専門とするコンピュータサイエンスの修士号と博士号を取得しました。^[2]サクセナは2004年に インド工科大学カンプール校で電気工学の学士号を取得しました。

サクセナ氏はニューヨークに拠点を置くHolopadの主任科学者で、スティーブン・スピルバーグ氏のチームと協力して映画「タンタンの冒険」のウォークスルーや3D体験を制作した。^{[3]サクセナ氏の過去の経験には、}ボーズ社での音響AIモデルの構築などがある。アシュトーシュ氏は学士号を取得後、連邦科学産業研究機構の研究者となり、医療機器用のAIモデルを開発した。

Caspar以前、サクセナ氏は他の起業活動も行っていた。例えば、アンドリュー・ン氏と共同設立した人工知能スタートアップのZunaVisionだ。同社はAIを使って動画内に広告スペースを埋め込む。アシュトーシュ氏は2008年から2010年までZunaVisionのCTOを務めた。^{[4] ZunaVisionの後、サクセナ氏は人工知能を活用した}非優良消費者や銀行口座を持たない消費者への融資ソリューションを提供するCognical Katapultを共同設立した。2014年から2016年まで、サクセナ氏はスタンフォード大学、コーネル大学、ブラウン大学、カリフォルニア大学バークレー校が立ち上げたロボット用知識エンジンを開発する合弁事業であるRoboBrainプロジェクトの学部長を務めた。^{[5] [6]}

サクセナ氏は、チーフサイエンティストを務めるデイビッド・シェリトン氏とともに2015年にブレイン・オブ・シングスを共同設立し、3年間で年間経常収益800万ドルを達成し、最も急成長している民間企業としてリストに挙げられた。同社は、フォーブス・ジャパンやMITテクノロジーレビューなど、いくつかのメディアで広く取り上げられている。^[7]

サクセナのディープラーニングに関する研究は、2023年にロボティクス・サイエンス・アンド・システムズからテスト・オブ・タイム賞を受賞した。[ ^{8]アシュトーシュは、2011年に}アルフレッド・P・スローン・フェロー、2012年にGoogle Faculty Research Award、^[9] 2012年にMicrosoft Faculty Fellowship、2013年にNSF Career award 、 ^{[10] 2015年に}スミソニアン協会から注目すべき8人のイノベーターの1人に選ばれ、2018年にはMITテクノロジーレビューからTR35イノベーター賞を受賞した。サンフランシスコ・ビジネス・タイムズ紙から40歳未満の若手ビジネスリーダー40人に選ばれた。^{[13 ]}

Saxena 氏は、大規模ロボット学習と人工知能の分野で 100 本以上の論文を発表しており、引用数は 20,000 回を超えています。コンピューター ビジョンとディープラーニングの分野での彼の研究は、プレス リリースや学術雑誌のレビューで取り上げられています。

アシュトーシュの初期の研究には、スタンフォード人工知能ロボット（STAIR）^[14]があります。これは、ニューヨークタイムズの一面で取り上げられた、食器洗い機からアイテムを取り出すなどのタスクを実行できるAIモデルです。彼のMake3Dに関する研究は、単一の静止画像から3D深度を推定した最初の研究でした。^[15]コーネル大学では、アシュトーシュはロボット学習ラボを率い、機械学習アプローチを使用して、クラウドソーシングからのデモンストレーションの大規模なサンプルを使用してロボットが操作の軌跡を新しいオブジェクトに転送することを学習する、3Dポイントクラウドでの操作の一般化など、人間の環境でタスクを実行できるようにロボットをトレーニングしました。