ולדלן קולטון

ולדלן קולטון (נולד ב-1980) הוא מדען מחשב ישראלי אמריקאי וחוקר מערכות בינה מלאכותית, שעובד כמדען בכיר בחברת אפל. תחומי המחקר העיקריים שלו הם בינה מלאכותית, ראייה ממוחשבת, למידת מכונה והתאמת-תבניות, ויש לו חלק גם בתחומי הרובוטיקה והנהיגה האוטונומית.

המחקרים והפרסומים של קולטון קשורים לתחומים אלו: רשתות קונבולוציה, הדמיית מציאות, ייצור מראֶה, תיצוּג פוטוריאליסטי, הדמיה של מכוניות אוטונומיות בסביבה עירונית, גרפיקה תלת-ממדית, תנועת רובוטים, ותמרון רחפנים בסביבות משתנות.

קולטון ידוע גם בעבודתו על מערכת שיפור הפוטוריאליזם,
ובביקורת שלו על מדד הירש, מדד נפוץ בקהילה המדעית שבוחן את השפעת עבודת החוקר.<ref name="Chemistry World">{{cite web|url=https://www.chemistryworld.com/news/reliability-of-researcher-metric-the-h-index-is-in-decline/4014025.article?adredir=1&adredir=1&adredir=1 |title="אמינות מדד החוקר– אינדקס-h – בירידה |date=2021-07-29|last=דוראני|first=גימי|publisher=Chemistry World}}</ref>

 שנים ראשונות והשכלה 
ולדלן קולטון נולד בשנת 1980 בקייב, אוקראינה, וגדל בישראל. לאחר שסיים תואר ראשון במדעי המחשב בהצטיינות יתרה בשנת 2000, באוניברסיטת תל אביב, המשיך את לימודיו באוניברסיטה, וסיים בהצטיינות בשנת 2002 את הדוקטורט במדעי המחשב בנושא "מערכים בארבעה ממדים ומבנים קשורים" בהנחיית מיכה שריר. לאחר מכן השלים פוסט-דוקטורט בהנחייתו של כריסטוס פאפאדימיטריו באוניברסיטת קליפורניה בברקלי, שבו ערך מחקר בתיאוריה של מדעי המחשב בין השנים 2002-2005.

 קריירה 
קולטון מונה לפרופסור עוזר באוניברסיטת סטנפורד בין השנים 2005–2013, ושם הרצה בתחומי מדעי המחשב, גרפיקה ממוחשבת ואלגוריתמים גאומטריים, וגם הנחה דוקטורנטים ופוסט-דוקטורנטים. בתקופה זו זכה קולטון במלגת סלואן למחקר ובפרס הקריירה של הקרן הלאומית למדע.

המחקר של קולטון בסטנפורד תרם לפיתוח טכנולוגיית מידול תלת-ממדי. חברת Mixamo רכשה רישיון לטכנולוגיה מסטנפורד, ומאוחר יותר רכשה אדובי את Mixamo ופיתחה את Adobe Fuse CC – תוכנת גרפיקה ממוחשבת תלת-ממדית שאפשרה למשתמשים ליצור דמויות תלת-ממדיות. בשנת 2014 הצטרף קולטון לחברת אדובי כחוקר.

לאחר שעזב את אדובי, הצטרף קולטון לחברת אינטל. במסגרת תפקידיו באינטל היה מעורב במיזמי מחקר ופיתוח שקשורים למערכות חכמות.

החל מאוגוסט 2021, מכהן קולטון כמדען בכיר בחברת אפל.

 מחקר 
בחברת אינטל תרם קולטון לפיתוח סימולטורים של מציאות מדומה לרובוטים, לרחפנים, ולנהיגה אוטונומית בסביבה עירונית, תוך שימוש בשיטות של למידה מעמיקה עם חיזוקים בשילוב רשתות נוירוניות בסביבות וירטואליות. רשתות אלה נוצרו במציאות מדומה באמצעות למידה מניסוי וטעייה, ולאחר מכן הועברו ליישום בעולם האמיתי בקרב רובוטים ורחפנים. שיטה זו יושמה על הרובוט ANYmal.

המחקרים שביצעה קבוצת המחקר של קולטון בתחום הנהיגה האוטונומית בסביבה עירונית הובילו לפיתוח פרויקט CARLA בשנת 2017. זהו סימולטור קוד פתוח שמשתמש במנוע הגרפי Unreal Engine, ומאפשר לבחון טכנולוגיות של נהיגה עצמית בסביבות מציאותיות עם מצבים מסוכנים אקראיים..

בהשראת Google Cardboard פיתח קולטון בשנת 2020 את OpenBot יחד עם המדען הגרמני מתיאס מולר.] זהו פתרון תוכנה שהופך מכשירי אנדרואיד לרובוטים בעלי ארבעה גלגלים המסוגלים לנווט, לעקוב אחר עצמים ולהימנע ממכשולים. הפרויקט שוחרר כתוכנת קוד פתוח עבור יישומי רובוטיקה עם ערכת פיתוח תוכנה ב-GitHub.

קולטון תרם גם להתפתחות בתחומים כמו תיצוּג (rendering) וייצור מראֶה של גרפיקה פוטוריאליסטית בתלת-ממד. בשנת 2021 נבחנה במשחק Grand theft auto 5 שיטה לשיפור הפוטוריאליזם שפיתח קולטון עם חוקרים אחרים באינטל.

 ביקורת לגבי מדד הירש 
קולטון הביע חשש לגבי אמינותו של מדד הירש, והדגיש את האינפלציה של ערכיו בשל השכיחות של פרסומים עם מספר מחברים שותפים בקהילות מדעיות. ביקורת זו הוצגה בשיתוף עם דוד הפנר.

עבודות נבחרות
 Elia Kaufmann, Leonard Bauersfeld, Antonio Loquercio, Matthias Müller, Vladlen Koltun, Davide Scaramuzza, Champion-level drone racing using deep reinforcement learning, Nature, vol. 620, August 2023
Joonho Lee, Jemin Hwangbo, Lorenz Wellhausen, Vladlen Koltun, Marco Hutter; Learning Quadrupedal Locomotion over Challenging Terrain, Science Robotics (2020)
Elia Kaufmann, Antonio Loquercio, René Ranftl, Matthias Müller, Vladlen Koltun, Davide Scaramuzza; Deep Drone Acrobatics, Robotics: Science and Systems (2020)
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: A Platform for Embodied AI Research, International Conference on Computer Vision (2019)
Chen Chen, Qifeng Chen, Jia Xu, Vladlen Koltun, Learning to See in the Dark, Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Salt Lake City, UT, June 2018


Alexey Dosovitskiy, German Ros, Felipe Codevilla, Antonio López, Vladlen Koltun; CARLA: An Open Urban Driving Simulator, Conference on Robot Learning (CoRL) 2017
F Yu, V Koltun; Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions, International Conference on Learning Representations (ICLR) 2016
Stephan R Richter, Vibhav Vineet, Stefan Roth, Vladlen Koltun; Playing for Data: Ground Truth from Computer Games, European Conference on Computer Vision (ECCV) 2016
Sergey Levine, Vladlen Koltun; Guided Policy Search, International Conference on Machine Learning (ICML) 2013
Philipp Krähenbühl, Vladlen Koltun; Efficient inference in fully connected CRFs with Gaussian edge potentials'', Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS) 2011

קישורים חיצוניים

 הערות שוליים 

קטגוריה:בוגרי אוניברסיטת קליפורניה בברקלי
קטגוריה:בוגרי אוניברסיטת תל אביב
קטגוריה:מדעני מחשב אמריקאים
קטגוריה:מדעני מחשב ישראלים
קטגוריה:עובדי אפל