Három Kempner-kutató folytatja pályáját vezető egyetemeken

A Kempner három kutatótól búcsúzik

A Kempner Institute augusztus 31-i közleménye szerint Wilka Carvalho, T. Anderson, vagyis Andy Keller, valamint Gabriel Poesia ebben a hónapban zárja le kutatói ösztöndíját. Az intézet szerint munkájuk hozzájárult a Kempner növekedéséhez és ahhoz a kutatási küldetéshez, amely a természetes és mesterséges intelligencia alapjait vizsgálja.

A három kutató új szerepekben épít tovább az intézetben végzett munkára. Keller a Cold Spring Harbor Laboratoryhoz csatlakozik, Poesia a University of Michiganen kezd oktatói pozícióban, Carvalho pedig a Vanderbilt Universityn folytatja akadémiai pályáját.

Wilka Carvalho: mesterséges intelligenciával vizsgálja az emberi tanulást

Wilka Carvalho 2023-ban csatlakozott a Kempnerhez. Kutatása olyan mély megerősítéses tanulási modellek fejlesztésére irányul, amelyek egyszerre működnek mesterségesintelligencia-rendszerként és az emberi tanulás modelljeként. Ezekkel azt vizsgálja, hogyan tanulnak az emberek összetett, nyitott végű környezetekben, miközben a modellek az ilyen helyzetekben az AI teljesítményét is javíthatják.

Carvalho többek között Sam Gershmannal, a Kempner társult oktatójával dolgozott a természetes környezetekre építő számításos kognitív tudomány fejlesztésén. Ennek egyik eredménye a Multitask Preplay nevű modell, amely azt írja le, hogyan egyensúlyoz az emberi elme a gyors, automatikus viselkedés és a lassú, tudatos tervezés között, amikor új feladatokra kell általánosítani.

A közlemény szerint a modell előre jelzi az emberi általánosítás mintázatait, és javítja a mesterséges ágensek teljesítményét több ezer, új, 2D-s Minecraft-stílusú világban. Carvalho a Percepta megerősítéses tanulással foglalkozó kutatójaként folytatja, majd két év múlva a Vanderbilt University számítástudományi tanszékének számításos pszichológia professzora lesz.

Andy Keller a változó világ belső leképezéseit kutatja

Andy Keller 2023-ban, a kutatói ösztöndíjasok első évfolyamának tagjaként érkezett a Kempnerhez. Munkája arra összpontosít, hogyan alakíthatnak ki absztrakt számításos rendszerek strukturált belső reprezentációkat egy összetett és folyamatosan változó világról.

Az intézetben továbbfejlesztette strukturált reprezentációs keretrendszerét, és bemutatta a neurális hálózatok új osztályát, a Flow Equivariant Recurrent Neural Networks, röviden FERNN modelleket. Ezek mozgó vagy áramló objektumokat tartalmazó videoadatokat képesek feldolgozni.

Keller kutatását az idegtudomány, a gépi tanulás és a kognitív elmélet több fogalma motiválja. Ezek között szerepel a topográfiai szerveződés, a kérgi utazóhullámok, az ekvivariancia, az optimális transzport és az intuitív fizika. Következő állomása a Cold Spring Harbor Laboratory, ahol CSHL Simons Fellowként dolgozik majd az idegtudomány területén.

Gabriel Poesia a formális következtetésen dolgozik

Gabriel Poesia 2025-ben csatlakozott a Kempner Institute-hoz. Olyan önmagukat fejlesztő szoftvereket kutat, amelyek formális következtetésre képesek. Ezek a rendszerek matematikai tételeket bizonyíthatnak, matematikai sejtéseket alkothatnak, problémákat bonthatnak részekre, és idővel magasabb szintű absztrakciókat fejleszthetnek ki.

Az intézetben egyik fő projektje az ellenőrzött programok nyílt végű generálását vizsgálta. A kutatás a matematika módszereit kapcsolta össze a programellenőrzés eszközeivel és korlátaival. Poesia Yilun Du intézeti kutatóval és Nada Amin társult oktatóval dolgozott együtt.

A munka egy olyan problémára reagál, amely az AI-támogatott szoftverfejlesztésben egyre fontosabbá válik: a nyelvi modellek jóval gyorsabban tudnak kódot előállítani, mint ahogy az emberek ellenőrizni képesek azt. A kutatás célja erősebb garanciák kidolgozása arra, hogy a kód valóban azt hajtja végre, amire szánták, különösen olyan helyzetekben, ahol a hibák valós költségekkel járhatnak. Poesia szeptemberben a University of Michigan számítástudományi és mérnöki részlegének adjunktusa lesz.