シルビア・フェラーリ
シルビア・フェラーリ
母校
受賞歴
科学者としてのキャリア
機関コーネル大学
Webサイト

シルヴィア・フェラーリはイタリア系アメリカ人の航空宇宙エンジニアです。コーネル大学シブリー機械・航空宇宙工学部のジョン・ブランカッチョ教授[ 2 ]であり、同大学のインテリジェントシステム制御研究所（LISC）の所長も務めています[ 3 ] 。

教育

フェラーリはエンブリー・リドル航空大学で航空宇宙工学の学士号を取得し、プリンストン大学で機械工学と航空宇宙工学の修士号と博士号を取得した。[ 4 ]

研究とキャリア

フェラーリの研究は主にマルチスケール適応型センサーシステムに基づいています。[ 5 ]彼女の研究には、オンライン適応型飛行制御、[ 6 ]ブナザフライバイワイヤテストベッドのシミュレーションも含まれています。[ 7 ]彼女は、トーマスA.ウェッターグレンと共同で、パフォーマンスモデリング戦略に関する「情報駆動型計画と制御」 [ 8 ]という本を執筆しました。

フェラーリ氏は現在、知能システム制御研究所の所長を務めている。[ 4 ]それ以前は、デューク大学で機械工学の教授を務めていた。[ 9 ]彼女はNSF統合大学院教育研究研修制度の創設者であり、所長でもある。[ 2 ]彼女の教育分野は、最適制御理論、センサーネットワーク、知能システム、動的システムのフィードバック制御、多変数制御などである。彼女はコーネル工科大学に設立された車両知能研究所の所長に就任する予定である。[ 10 ]

フェラーリ教授の研究分野には、ロボティクス、[ 11 ]計算理論、統計学と機械学習、システムとネットワーク、神経科学、信号と画像処理、人工知能、センサーとアクチュエータ、複雑系、リモートセンシング、アルゴリズム、非線形力学、[ 12 ]情報理論、通信などがある。

コーネル大学での研究

シルビア・フェラーリ教授はコーネル大学に移り、生物の脳から発見された学習と可塑性に関する新たな数学モデルの開発、 [ 13 ]、計算知能と感覚運動学習・制御のための手法とアルゴリズムの設計と分析に注力しました。また、機械学習とシステム理論に根ざした新たな手法を開発し、時間の経過とともに新しい情報を学習・発見できるインテリジェントな自律システムを設計しました。彼女の主な研究成果には、犯罪者プロファイリングのためのインテリジェントシステム、[ 14 ]、近似動的計画法、ニューラルネットワークとベイジアンネットワークの学習、[ 15 ]、航空機の再構成可能な制御、センサー経路計画、統合監視システムなどがあります。

実績

彼女はドローンの飛行を向上させることを目的とした人工脳や蛾の脳などの研究プロジェクトに取り組み、それぞれ2,587,875ドルと400,000ドルの助成金を獲得しました。 [ 16 ]また、 Robobeesをより自律的で複雑な環境に適応させる新しいプログラミングの開発や、ロボットの開発と人間のジェスチャーへの反応に関する研究プロジェクトにも参加していました。[ 17 ]人気のボードゲームClueで優勝するために、彼女はチームとともに戦略を立て、成功しました。彼女はコーネル工学部とともにVeho車両知能研究所の立ち上げを共同で主導しました。[ 18 ]

受賞歴

シルビア・フェラーリ

フェラーリは、2005年に全米科学財団から科学者・技術者向けの大統領若手キャリア賞を受賞した。[ 2 ]その他の受賞歴には、海軍研究局若手研究者賞[ 19 ]、国際犯罪分析協会研究賞[ 20 ]、全米科学財団キャリア賞[ 21 ]などがある。彼女はIEEEのシニア会員であり、アメリカ機械学会（ASME）大学院教育フェローを務めたこともある。[ 22 ]

TEDトーク

彼女はTEDトークで、新世代のロボットとその可能性について語った。[ 23 ]また、前例のない視覚、聴覚、嗅覚を備えた機器や能動センサーについても語った。また、イルカやクジラなどの水生哺乳類が水中でどのようにコミュニケーションをとることができるか、ハイパースペクトルカメラが宇宙から物体を認識し人間の感情を知ることについても講演した。その他の検討事項としては、ハイパースペクトルカメラを工場の監視にどのように使用できるか、ロボットはどのような種類のパラメータを知覚に使用しているのか、そしてこれらのロボットは人間と同じように世界を知覚すべきか、あるいは人類は新しい異なる視点を持つことでより良い結果を得ることができるのか、などが挙げられる。

出版物

  • S. Ferrari、R.F. Stengel.「ニューラルネットワークを用いた滑らかな関数近似」IEEE Xplore. [ 24 ]
  • シルヴィア・フェラーリとロバート・F・ステンゲル「オンライン適応型クリティカル飛行制御」航空宇宙研究センター[ 6 ]
  • シルビア・フェラーリ、ラファエル・フィエロ、ブレント・ペルティート、チェンフイ・カイ、ケリー・バウムガートナー。「モバイルセンサーネットワークを用いた動的ターゲットの検出と迎撃のための幾何学的最適化アプローチ」。産業応用数学協会。[ 25 ]
  • S. Ferrari、A. Vaghi. 「ベイジアンネットワークによる地雷除去センサーモデリングと特徴レベル融合」IEEE Xplore. [ 26 ]
  • シルヴィア・フェラーリ、マーク・ジェンセニウス「漸進的学習における事前知識の保持のための制約付き最適化アプローチ」IEEE Xplore. [ 27 ]

参考文献

  1. ^ “シルビア・フェラーリ” . nsf.gov。
  2. ^ a b c「Silvia Ferrari | Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering」 www.mae.cornell.edu . 2019年12月18日閲覧。
  3. ^ 「シルビア・フェラーリ」ダイバーズ・アラート・ネットワーク2025年1月17日閲覧。
  4. ^ a b「シルビア・フェラーリ教授 | LISC」 。 2019年12月18日閲覧。
  5. ^ 「マルチスケール適応型センサーシステム シルビア・フェラーリ 機械・航空宇宙工学 コーネル大学 - PDF無料ダウンロード」 . docplayer.net . 2019年12月18日閲覧。
  6. ^ a bフェラーリ, シルビア; ステンゲル, ロバート F. (2004-09-01). 「オンライン適応型クリティカル飛行制御」. Journal of Guidance, Control, and Dynamics . 27 (5): 777– 786. Bibcode : 2004JGCD...27..777F . CiteSeerX 10.1.1.136.5021 . doi : 10.2514/1.12597 . 
  7. ^ Chandramohan, Rajeev; Steck, James; Rokhsaz, Kamran; Ferrari, Silvia (2007)、「一般航空機の適応型クリティック飛行制御：Beech Bonanzaフライ・バイ・ワイヤ試験ベッドのシミュレーション」、AIAA Infotech@Aerospace 2007 Conference and Exhibit、アメリカ航空宇宙学会、doi : 10.2514/6.2007-2795、hdl : 10057/1509、ISBN 978-1-62410-017-8
  8. ^フェラーリ、シルビア、1973- (2019年6月22日).情報駆動型計画・制御：センサーネットワークの適応的管理. ウェッターグレン、トーマス・アレン. ボカラトン. ISBN 978-1-4987-5030-1. OCLC  957744476 .{{cite book}}: CS1 maint: 場所の出版社がありません (リンク) CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク) CS1 maint: 数値の名前: 著者リスト (リンク)
  9. ^ 「フェラーリ*02が2006年度大統領若手キャリア賞を受賞」工学応用科学部2007年1月30日2019年12月18日閲覧。
  10. ^ 「Veho Instituteがコーネル工科大学にセンターを設立」 Cornell Chronicle . 2020年1月29日閲覧。
  11. ^ 「Silvia Ferrari Bio – Robotics at Cornell」 robotics.cornell.edu . 2020年1月29日閲覧。
  12. ^ Wei, Hongchuan; Lu, Wenjie; Zhu, Pingping; Ferrari, Silvia; Klein, Robert H.; Omidshafiei, Shayegan; How, Jonathan P. (2014-09-01). 「ベイズ非パラメトリックディリクレ過程ガウス過程（DP-GP）モデルによる非線形ターゲットダイナミクス学習のためのカメラ制御」2014 IEEE/RSJ 国際知能ロボット・システム会議pp.  95– 102. doi : 10.1109/IROS.2014.6942546 . ISBN 978-1-4799-6934-0. S2CID  17639943 .
  13. ^ 「人工脳は適応することを学ぶ」 www.nsf.gov 2014年5月15日. 2020年1月29日閲覧。
  14. ^ Baumgartner, K.; Ferrari, S.; Palermo, G. (2008-10-01). 「限られたデータからの犯罪者プロファイリングのためのベイジアンネットワークの構築」. Knowledge-Based Systems . 21 (7): 563– 572. doi : 10.1016/j.knosys.2008.03.019 . ISSN 0950-7051 . 
  15. ^ Ferrari, S.; Vaghi, A. (2006-04-01). 「ベイジアンネットワークによる地雷除去センサーモデリングと特徴レベル融合」. IEEE Sensors Journal . 6 (2): 471– 483. Bibcode : 2006ISenJ...6..471F . doi : 10.1109/JSEN.2006.870162 . ISSN 2379-9153 . S2CID 16766705 .  
  16. ^ 「ドローンの飛行性能を向上させるために蛾の脳を研究」 Cornell Chronicle . 2020年1月29日閲覧。
  17. ^ 16時58分、リチャード・プライデイ、2017年12月15日。「害虫駆除：エッグヘッドがロボビーのハエ叩き回避を助ける」 www.theregister.co.uk 。2020年1月29日閲覧。{{cite web}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク)
  18. ^ Ferrari, Silvia; Cai, Chenghui (2009-06-01). 「ボードゲームCLUE $^\circitR$における情報駆動型探索戦略」. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cyber​​netics - Part B: Cyber​​netics . 39 (3): 607– 625. doi : 10.1109/TSMCB.2008.2007629 . ISSN 1941-0492 . PMID 19174352. S2CID 14082713 .   
  19. ^ 「シルビア・フェラーリ」mAIRsure . 2019年12月18日閲覧。
  20. ^ 「Three Duke Faculty Win White House Honors」 today.duke.edu 2006年7月27日. 2019年12月18日閲覧。
  21. ^ロボットは電気羊の夢を見るか？ | シルヴィア・フェラーリ | TEDxVerona、2019年7月29日、2019年12月18日閲覧
  22. ^ 「Graduate Teaching Fellowships」www.asme.org . 2019年12月18日閲覧。
  23. ^ロボットは電気羊の夢を見るか？ | シルヴィア・フェラーリ | TEDxVerona、2019年7月29日、2020年1月29日閲覧
  24. ^ Ferrari, S.; Stengel, RF (2005-01-01). 「ニューラルネットワークを用いた滑らかな関数近似」. IEEE Transactions on Neural Networks . 16 (1): 24– 38. doi : 10.1109/TNN.2004.836233 . ISSN 1045-9227 . PMID 15732387. S2CID 1087262 .   
  25. ^ Ferrari, Silvia.; Fierro, Rafael.; Perteet, Brent.; Cai, Chenghui.; Baumgartner, Kelli. (2009-01-01). 「モバイルセンサーネットワークを用いた動的ターゲットの検出と迎撃のための幾何学的最適化アプローチ」. SIAM Journal on Control and Optimization . 48 (1): 292– 320. doi : 10.1137/07067934X . ISSN 0363-0129 . S2CID 691454 .  
  26. ^ Ferrari, S.; Vaghi, A. (2006-04-01). 「ベイジアンネットワークによる地雷除去センサーモデリングと特徴レベル融合」. IEEE Sensors Journal . 6 (2): 471– 483. Bibcode : 2006ISenJ...6..471F . doi : 10.1109/JSEN.2006.870162 . ISSN 1530-437X . S2CID 16766705 .  
  27. ^ Ferrari, S.; Jensenius, M. (2008-06-01). 「漸進的学習中に事前知識を保持するための制約付き最適化アプローチ」. IEEE Transactions on Neural Networks . 19 (6): 996– 1009. doi : 10.1109 / TNN.2007.915108 . ISSN 1045-9227 . PMID 18541500. S2CID 17290193 .   
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