Aude Billard

Durante su maestría en la Universidad de Edimburgo, Billard se centró en aprender a construir sistemas basados ​​en el conocimiento, esencialmente programas de computadora que se construyen sobre marcos, conceptos y afirmaciones lógicas fundamentales del mundo real, pero con la capacidad de realizar inferencias y derivar

En la tesis de posgrado de Billard, describió su trabajo implementando el aprendizaje por imitación en robots autónomos mediante la aplicación de su innovador modelo conexionista diseñado para el aprendizaje de robots llamado DRAMA (Dynamical - Recurrent - Associative - Memory - Architecture).

Billard es un miembro activo de las comunidades de investigación locales e internacionales de las que forma parte.

En 2018, Billard y sus colegas desarrollaron un método para enseñar a los robots a modificar sus tareas en función de las interacciones e interferencias físicas humanas.

En 2016, Billard y sus alumnos ganaron varios premios por su artículo "Planificación coordinada del movimiento de varios brazos: alcanzar objetos en movimiento ante la incertidumbre".

Billard y su equipo también han implementado sistemas de conocimiento jerárquicos para permitir que los robots aprendan tanto planes de tareas complejos de alto nivel como movimientos de nivel inferior después de las demostraciones.

En 2015, Billard y sus colegas utilizaron registros electromiográficos de EMG para decodificar las intenciones de agarre en las primeras etapas del agarre, ya que estas etapas son importantes para la estimación temprana de la posición final de la mano y la generación de gestos suaves.

Usando modelos robóticos inspirados en la biología, Billard ha podido mejorar la capacidad de los robots para aprender habilidades motoras precisas y complejas.

Su liderazgo dentro del IEEE es de larga data, ya que se desempeñó como miembro electo del comité administrativo de la Sociedad de Robótica y Automatización de IEEE durante dos mandatos, de 2006 a 2011, y actualmente es la presidenta del Comité Técnico de Humanoides de la Sociedad de Robótica y Automatización de IEEE.

En 2006, Billard comenzó a agregar señales sociales a las interacciones entre robots humanoides para mejorar la capacidad de los humanoides para cambiar entre las fases de aprendizaje y reproducción en un marco de imitación.

En 2001, Billard propuso un modelo biológicamente plausible de imitación humana y discutió su aplicabilidad en la enseñanza de robots.

En 1999, Billard fue nombrado investigador asociado en el departamento de informática de la Universidad del Sur de California.

Billard completó su doctorado en 1998 y luego regresó a Suiza para realizar sus estudios posdoctorales en la EPFL y el Laboratorio Suizo de Inteligencia Artificial (IDSIA o Instituto Dalle Molle di Syudi sull'Intelligenza Artificiale) hasta 1999.

Después de completar sus títulos en EPFL, Billard continuó su educación en la Universidad de Edimburgo en el Departamento de Inteligencia Artificial.

Aude G. Billard (nacida el 6 de agosto de 1971) es una física suiza y pionera en los campos del aprendizaje automático y las interacciones entre humanos y robots.

Billard nació en Lausana, Suiza, el 6 de agosto de 1971. Se quedó en Suiza y obtuvo una licenciatura en física en el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana (EPFL).