Vivian Chu

Vivian Chu (nacida en 1987) es una robótica y empresaria estadounidense especializada en el campo de la interacción entre humanos y robots . Es directora de tecnología de Diligent Robotics, una empresa que cofundó en 2017 para crear robots autónomos, móviles y socialmente inteligentes.

Chu nació en San José, California. ^[1] Durante su infancia, vivió con sus padres, ambos ingenieros de software, y sus abuelos. ^[2]

Obtuvo su licenciatura en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en la Universidad de California, Berkeley en 2009. ^[3] Durante su estancia en Berkeley, trabajó como asistente de investigación en el laboratorio de Dennis K. Lieu, donde trabajó en volantes de inercia integrados en trenes de transmisión triple híbridos. Tras su graduación, trabajó para IBM Almaden Research , un laboratorio de innovación para tecnología disruptiva, ^[4] donde su investigación se centró en el procesamiento del lenguaje natural y la integración inteligente de la información. ^[3]

En 2011, Chu dejó IBM Almaden para realizar una maestría en la Universidad de Pensilvania . ^[1] En Penn, trabajó bajo la tutoría de Katherine Kuchenbecker en el Grupo de Investigación Háptica como parte del Laboratorio GRASP. ^[5] Se centró en la tecnología háptica para permitir que los robots interactúen con su entorno y comprendan los términos abstractos que los humanos usarían para describir la sensación de esa interacción. ^[6] Por ejemplo, un humano puede decir que una alfombra es peluda, pero los algoritmos de Chu permitirían a un robot sentir la alfombra, realizar un cálculo y también asociar esa "sensación" con el adjetivo o descriptor de peluda. ^[6] Chu y sus colegas pudieron entrenar a robots PR2 equipados con sensores hápticos para tocar objetos y relacionar la información del sensor con el adjetivo proporcionado por el humano para la calidad háptica del objeto. ^[6] El robot pudo aprender estas asociaciones y luego generalizar su aprendizaje a objetos que aún no había tocado y proporcionar un descriptor adjetivo similar al que podría usar un humano. ^[6]   Este trabajo se informó en el primer artículo de Chu como autor en 2013, que recibió el premio al Mejor artículo en Robótica Cognitiva en la Conferencia Internacional de Robótica del IEEE . ^[7]

Después de completar su maestría en 2013, Chu tuvo una pasantía de verano en Honda Research Institute y continuó su capacitación de posgrado en Georgia Tech . ^[3] Trabajó para obtener un doctorado en Robótica bajo la tutoría de Andrea L. Thomaz en el Laboratorio de Máquinas Socialmente Inteligentes y bajo la tutoría de Sonia Chernova en el Laboratorio de Autonomía de Robots y Aprendizaje Interactivo. ^[8] Su trabajo se centró en construir algoritmos que permitan a los robots razonar sobre los efectos de las acciones e interactuar con sus entornos de una manera adaptable. ^[8] Chu se inspiró en una charla en psicología del desarrollo que discutía cómo los niños aprenden a interactuar con sus entornos. ^[9] Pensó que también podía abordar el aprendizaje de los robots de esta manera, dándoles a los robots los componentes básicos de la cognición para que pudieran jugar con objetos en el entorno y aprender las formas apropiadas de interactuar con ellos. ^[9] Chu basó su diseño en la aplicación de la autoexploración robótica guiada por humanos para aprender posibilidades . Ella construyó algoritmos que permitieron a los robots aprender tanto de forma autoguiada como supervisada las posibilidades de los objetos en el entorno, y demostró que la combinación de aprendizaje autoguiado y supervisado permite el mejor rendimiento del robot. ^[10] Chu y Thomaz presentaron una patente en 2017 para esta tecnología, que también es cuando completó su doctorado. ^[3]

En 2015, Chu pasó un verano como pasante en Google[x] bajo la tutoría de Leila Takayama . ^[11] Luego comenzó a trabajar junto a Andrea Thomaz para crear una empresa para construir robots socialmente inteligentes que puedan ayudar a las personas con las tareas del trabajo y el hogar. ^[12] En 2017, cofundaron Diligent Robotics. ^[12] Después de graduarse de su doctorado en 2018, se convirtió en la directora de tecnología a tiempo completo de la empresa. ^[13] Lidera un equipo diverso de especialistas en robótica que construyen robots que cuentan con manipulación móvil autónoma, inteligencia social y habilidades de aprendizaje guiado por humanos, inspirados en los descubrimientos de posgrado de Chu. ^[13]

El primer asistente clínico de Diligent Robotics fue Poli, ^[14] un robot de un solo brazo que podía buscar con antelación kits de suministros para permitir que el personal de enfermería pasara más tiempo con los pacientes. ^[15] Poli se puso a prueba en el Centro Médico Seton de la Universidad de Texas en Austin . ^[14] El segundo robot de apoyo sanitario de la empresa, Moxi, ^[16] es una versión renovada y actualizada de Poli. ^{[17] [18]} Posee características más parecidas a las humanas, incluyendo una cara que puede comunicar visualmente señales sociales y una cabeza y un torso. ^[17]

En 2020, Diligent Robotics recaudó $10 millones en una Serie A. En 2022, la compañía recaudó más de $30 millones para su Serie B, liderada por Tiger Global , por un total de casi $50 millones desde su fundación. ^[19] Ha ganado elogios, incluido el de ser nombrado como una de las 100 mejores invenciones de Time (2019), ^[20] como pionera tecnológica del Foro Económico Mundial (2021), ^[21] y como uno de los mayores disruptores de Estados Unidos según Newsweek (2021). ^[22]

• Mejor artículo sobre robótica cognitiva de 2013 IEEE International Conference on Robotics ^[7]
• Beca conmemorativa Google Anita Borg 2014 ^[23]
• Artículo de 2016 sobre autoexploración robótica guiada por humanos nominado a Mejor avance técnico en interacción humano-robot ^[24]
• MIT Technology Review 2019: 35 innovadores menores de 35 años ^[2]
• 2021 Fast Company Queer 50 ^[25]
• 2022 Fast Company Queer 50 ^[26]
• 40 menores de 40 según la revista Fortune 2022 ^{[27] [28]}

• 2020: El futuro de la ciencia es femenino, por Zara Stone ^[29]

• Bin Liu, Laura Chiticariu, Vivian Chu, HV Jagadish y Frederick R. Reiss, "Refinamiento de las reglas de extracción de información mediante la procedencia de los datos", IEEE Data Engineering Bulletin, 2010. ^[30]
• Vivian Chu, Ian McMahon, Lorenzo Riano, Craig G. McDonald, Qin He, Jorge M. Perez-Tejada, Michael Arrigo, Naomi Fitter, John C. Nappo, Trevor Darrell, Katherine J. Kuchenbecker. "Uso de procedimientos exploratorios robóticos para aprender el significado de adjetivos hápticos", IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2013. ^[30]
• Vivian Chu, Kalesha Bullard, Andrea L. Thomaz, "Detección de contingencias multimodales en tiempo real para HRI", Conferencia internacional IEEE/RSJ sobre robots y sistemas inteligentes (IROS), 2014 ^[30]
• Vivian Chu, Ian McMahon, Lorenzo Riano, Craig G. McDonald, Qin He, Jorge M. Perez-Tejada, Michael Arrigo, Trevor Darrell, Katherine J. Kuchenbecker, "Aprendizaje robótico de adjetivos hápticos a través de la interacción física", Robótica y sistemas autónomos (RAS), 2015 ^[30]
• Vivian Chu, Tesca Fitzgerald, Andrea L. Thomaz, "Aprender las posibilidades de los objetos aprovechando la combinación de la guía humana y la autoexploración", Conferencia internacional IEEE/ACM sobre interacción humano-robot (HRI), 2016. ^[30]
• Vivian Chu, Baris Akgun, Andrea L. Thomaz, "Aprendizaje de posibilidades hápticas a partir de la demostración y la exploración guiada por humanos", Simposio de háptica del IEEE (HAPTICS), 2016. ^[30]
• Vivian Chu, Andrea L. Thomaz. "Análisis de las diferencias entre profesores al aprender las posibilidades de los objetos mediante exploración guiada", International Journal of Robotics Research (IJRR), 2017. ^[30]