ヴラドレン・コルトゥン

ヴラドレン・コルトゥン（1980年生まれ）は、イスラエル系アメリカ人のコンピュータ科学者、知能システム研究者である。現在はアップル社の著名な科学者を務めている。主な研究分野は、人工知能、コンピュータビジョン、機械学習、パターン認識である。また、ロボット工学や自動運転にも大きな貢献をした。^[6]

コルトゥンの研究と出版への貢献は、畳み込みニューラルネットワーク、現実シミュレーション、ビュー合成、^[7] フォトリアリスティックレンダリング、都市型自動運転車シミュレーション、3Dコンピュータグラフィックス、ロボットの移動、^{[5]および動的環境におけるドローンの操縦性[8] [9]の}分野に及びます。

彼はまた、フォトリアリズム強化システムに関する研究^{[10] [11]}や、科学者の仕事を測る一般的な指標であるヒルシュ指数の批判的研究でも知られています。 ^[12]

ヴラドレン・コルトゥンは1980年にウクライナのキエフで生まれ、イスラエルで育った。^{[13] 2000年に}テルアビブ大学でコンピュータサイエンス の学士号を優秀な成績で取得。同大学での研究を続け、2002年に論文「4次元の配置と関連構造」でコンピュータサイエンスの博士号を優秀な成績で取得した。指導教官はミハ・シャリルであった。^{[13] [14]}その後、カリフォルニア大学バークレー校でクリストス・パパディミトリウの指導の下、ポスドク研究員として研究を終え、2002年から2005年まで理論コンピュータサイエンスの研究を行った。^[15]

コルトゥンは2005年から2013年までスタンフォード大学の助教授を務め、コンピュータサイエンス、コンピュータグラフィックス、幾何学アルゴリズムの分野で講義を行った。 ^[16]スタンフォード大学在職中、博士課程の学生やポスドク研究員を指導した。^{[14]スタンフォード大学在学中、コルトゥンは}スローン研究フェローシップ^[1]と国立科学財団のキャリア賞を受賞した。 ^[2]

スタンフォード大学でのコルトゥンの研究は、シッダールタ・チャウドゥリとの共同研究によるデータ駆動型3Dモデリング技術の開発に貢献した。^[17]チャウドゥリとコルトゥン、エヴァンゲロス・カロゲラキス、レオニダス・ギバスの研究は、2011年にSIGGRAPHで発表された。^[18]その結果、Mixamoはスタンフォード大学から技術のライセンスを取得し、後にAdobe Inc.がMixamoを買収して、ユーザーが3Dキャラクターを作成できる3DコンピュータグラフィックスソフトウェアであるAdobe Fuse CCをさらに開発した。 ^[19] 2014年、コルトゥンはAdobeに入社し、主に3次元再構成に焦点を当てたビジュアルコンピューティングの研究を行った。^[20]

コルトン氏はアドビを退社してインテルに入社し、2021年まで同社のインテリジェントシステムズの研究開発プロジェクトで様々な役職を務めた。^{[6] [4]}

2021年8月より、コルトゥンはアップル社の著名な科学者として勤務している。^[16]

インテルでは、コルトゥンは都市の自動運転、ロボット、ドローン用のバーチャルリアリティシミュレーターの開発に貢献し、仮想環境でのニューラルネットワークによる深層強化学習技術に焦点を当てました。これらのネットワークは、VRで試行錯誤の学習を経て、ロボットやドローンに移植され、現実世界での応用に利用されました。この方法は、移動制御に固有受容フィードバックを備えた四足歩行マシンであるANYmalロボットに適用されました。^{[21] [8] [22]}

都市部の自動運転の分野での研究により、コルトゥンのグループは2017年にCar Learning to Act（CARLA）プロジェクトを開発しました。^[23]これはUnreal Engineを搭載したオープンソースのシミュレーターで、ランダムな危険な状況のある現実的な環境で自動運転技術をテストするために使用できます。^{[23] [24] [25]}このプロジェクトはIntel LabsとToyota Research Instituteによって資金提供されました。^{[23] [26]}

2020年、Google Cardboardに触発され、Koltunはドイツの科学者Matthias MüllerとともにOpenBotを開発した。^{[5] [27]}これは、Androidスマートフォンをナビゲーション、オブジェクト追跡、障害物回避が可能な4輪ロボットに変えるソフトウェアスタックである。このロボットは、コントローラー、LED、スマートフォンマウント、USBケーブルを収容する3Dプリント可能なシャーシを備えている。^[27]ソフトウェアは、スマートフォンとモーター作動タスクおよびバッテリーを橋渡しするArduino Nanoボードと、データの統合を担当するAndroidアプリで構成されている。^{[5] [27]}このプロジェクトは、ロボティクス関連アプリケーション用のオープンソースソフトウェアとしてリリースされ、ソフトウェア開発キットはGitHubで入手可能である。^{[28] [29]}

コルトゥンは3Dフォトリアリスティックビュー合成とレンダリングの分野でもさらなる発展に貢献した。2021年には、インテルの他の研究者と共同で行った「Enhancing Photorealism Enhancement」^{[30]という研究成果を活用し、}グランド・セフト・オート5でフォトリアリズム強化システムがテストされた。^{[31] [32] [33]}

コルトゥンは、人間の世界チャンピオンのパフォーマンスに匹敵するオンボードセンサーを使用した自律型ドローンシステムであるSwiftを開発した研究の共著者です。^{[34] [35]}このシステムは、深層強化学習と現実世界のデータを統合し、ドローンが物理的な環境で効果的に機能することを可能にします。^[34]

コルトゥンはh指数の信頼性について懸念を表明し、科学界では複数の共著者が存在するためh指数の値が膨らんでいることを強調した。この批判はデイヴィッド・ハフナーとの共同で発表された。^{[36] [37]}

• エリア・カウフマン、レナード・バウアースフェルド、アントニオ・ロケルシオ、マティアス・ミュラー、ヴラドレン・コルトゥン、ダビデ・スカラムッツァ、「深層強化学習を用いたチャンピオンレベルのドローンレース」、ネイチャー、第620巻、2023年8月^[34]
• Richter, Stephan R.; Hassan Abu AlHaija; Koltun, Vladlen (2021). 「フォトリアリズムの強化」. arXiv : 2105.04619 [cs.CV].
• ジュンホ・リー、ジェミン・ファンボ、ロレンツ・ヴェルハウゼン、ヴラドレン・コルトゥン、マルコ・フッター;困難な地形での四足歩行の学習、サイエンス・ロボティクス (2020) ^[8]
• エリア・カウフマン、アントニオ・ロケルシオ、ルネ・ランフトル、マティアス・ミュラー、ヴラドレン・コルトゥン、ダヴィデ・スカラムッツァ。ディープ ドローン アクロバット、ロボティクス: 科学とシステム (2020) ^[38]
• Manolis Savva、Abhishek Kadian、Oleksandr Maksymets、Yili Zhao、Erik Wijmans、Bhavana Jain、Julian Straub、Jia Liu、Vladlen Koltun、Jitendra Malik、Devi Parikh、Dhruv Batra; Habitat: 具現化されたAI研究のためのプラットフォーム、国際コンピュータビジョン会議 (2019) ^[39]
• Chen Chen、Qifeng Chen、Jia Xu、Vladlen Koltun、「暗闇で見る方法を学ぶ」、コンピュータ ビジョンとパターン認識 (CVPR)、ソルト レイク シティ、ユタ州、2018 年 6 月
• バイ、シャオジー。ジーコ・コルター、J.コルトゥン、ヴラドレン (2018)。 「シーケンスモデリングのための汎用畳み込みネットワークとリカレントネットワークの経験的評価」。arXiv : 1803.01271 [cs.LG]。
• Zhou, Qian-Yi; Park, Jaesik; Koltun, Vladlen (2018). 「Open3D: 3D データ処理のための最新ライブラリ」. arXiv : 1801.09847 [cs.CV].
• アレクセイ・ドソヴィツキー、ジャーマン・ロス、フェリペ・コデヴィラ、アントニオ・ロペス、ヴラドレン・コルトゥン。CARLA: オープン都市運転シミュレーター、ロボット学習カンファレンス (CoRL) 2017
• F Yu、V Koltun;拡張畳み込みによるマルチスケールコンテキスト集約、国際学習表現会議 (ICLR) 2016
• Stephan R Richter、Vibhav Vineet、Stefan Roth、Vladlen Koltun、「Playing for Data: コンピュータ ゲームからのグラウンド トゥルース」、European Conference on Computer Vision (ECCV) 2016
• Sergey Levine、Vladlen Koltun、ガイド付きポリシー検索、機械学習に関する国際会議 (ICML) 2013
• Philipp Krähenbühl、Vladlen Koltun;ガウスエッジポテンシャルによる完全接続 CRF での効率的な推論、Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) 2011

• 発明者ヴラドレン・コルトゥンによる特許
• セマンティックスカラープロフィール