Milind Tambe es profesor Gordon McKay de Ciencias de la Computación y director del Centro de Investigación sobre Computación y Sociedad de la Universidad de Harvard ; también es director de "IA para el bien social" en Google Research India.
El Prof. Tambe es miembro de AAAI (Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial) , [1] ACM (Asociación de Maquinaria de Computación) . [2] También recibió el premio IJCAI John McCarthy, [3] así como el premio ACM SIGART de investigación de agentes autónomos, [4] AAAI (Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial) Robert S. Engelmore Memorial Lecture Award, el Christopher Columbus Premio de seguridad nacional de la Fellowship Foundation, el premio INFORMS Wagner a la excelencia en la práctica de la investigación de operaciones y otros. También ha recibido el premio al alumno distinguido del Birla Institute of Technology and Science (BITS), Pilani, India.[5] El Prof. Tambe ha contribuido con varios artículos fundamentales en Inteligencia Artificial en estas áreas, por lo que ha recibido o ha sido nominado a los premios al mejor artículo en una serie de conferencias y talleres de inteligencia artificial de primer nivel, como AAAI, IJCAI, AAMAS y otros. más de 25 veces. [ cita requerida ]
Antes de ocupar su puesto en Harvard y Google, fue profesor de Ingeniería Helen N. y Emmett H. Jones y profesor de Ciencias de la Computación e Ingeniería Industrial y de Sistemas en la Universidad del Sur de California , Los Ángeles. [6]
El trabajo del profesor Tambe se centra en el avance de la IA y los sistemas de agentes múltiples para la salud pública, la conservación y la seguridad pública, con un historial de construcción de sistemas de IA pioneros para el impacto social. [ cita requerida ]Su investigación se centra en problemas fundamentales de la teoría de juegos computacionales, el aprendizaje automático, la planificación automatizada, los agentes inteligentes y las interacciones de múltiples agentes que se basan en estos temas, lo que garantiza un ciclo virtuoso de investigación y aplicaciones del mundo real. Esta investigación ha tenido un impacto práctico significativo, como el uso del marco de juegos de seguridad ecológica para ayudar a la conservación de la vida silvestre en todo el mundo, el uso de redes sociales y el aprendizaje automático para ayudar a mejorar los resultados de salud pública, como la prevención del VIH, y el uso de métodos pioneros. investigación de juegos de seguridad para la optimización de la seguridad por parte de agencias como la Guardia Costera de los EE. UU. y el Servicio Federal de Alguaciles Aéreos.
En términos de seguridad pública, el marco de juegos de seguridad en el que el profesor Tambe fue pionero ha sido implementado y probado para la optimización de la seguridad, tanto a nivel nacional como internacional, por agencias como la Guardia Costera de los EE. UU. Y el Servicio Federal de Alguaciles Aéreos. Más específicamente, el profesor Tambe y su equipo proporcionaron las primeras aplicaciones de la teoría de juegos computacionales para la seguridad operativa. La primera de estas implementaciones fue el sistema ARMOR de algoritmos teóricos de juegos para la seguridad (por ejemplo, contraterrorismo) que comenzó a operar en el aeropuerto LAX de Los Ángeles en 2007, desplegado por la división de policía de LAX , [7] . Este trabajo fue seguido por implementaciones pioneras de juegos de seguridad para las principales agencias de seguridad, como el Servicio Federal Air Marshals ,[8] la Guardia Costera de los Estados Unidos [9] y la Administración de Seguridad del Transporte . [10] Esta investigación se acredita con más de $ 100 millones en ahorros para agencias estadounidenses. [11]
En términos de IA para la conservación, el profesor Tambe y su equipo fueron los primeros en aplicar modelos de IA, específicamente el aprendizaje automático y la teoría de juegos, para los esfuerzos contra la caza furtiva a escala global, como parte del proyecto PAWS para la conservación de la vida silvestre. El sistema PAWS AI se ha implementado en colaboración con agencias de conservación de la vida silvestre para ayudar a los guardabosques de todo el mundo. PAWS ha ayudado a los guardaparques a eliminar decenas de miles de trampas que se utilizan para matar la vida silvestre en peligro de extinción en parques nacionales en países como Camboya y Uganda. [12] Además, PAWS está integrado con el software SMART, lo que hace que PAWS esté disponible para su uso en cientos de parques nacionales de todo el mundo. [13]