James Hays, Ph.D.

Científico de planta, percepción y aprendizaje automático

James Hays es un profesor asociado en La Escuela de Computacion Interactiva de Georgia Tech, donde  se especializa en usar datos de escala del internet y abastecimiento del público para mejorar la comprensión de escenas y realizar la síntesis y la manipulación más inteligente de imágenes. Sus intereses de investigación abarcan la visión artificial, los gráficos informáticos y la robótica. En Argo AI, él contribuye al desarrollo de métodos para comprender escenas y estudia realizar anotaciones con eficacia y aprender de los datos abundantes que estamos recogiendo.

Simon Lucey, Ph.D.

Científico de planta, visión artificial

Simon Lucey es un profesor asociado con el Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon, donde  se especializa en la visión artificial y dirige el CI2CV Lab. Su trabajo incluye entrenar computadoras a extraer información geométrica de imágenes y vídeos, nuevos enfoques para aplicar la visión y aprendizaje a los dispositivos integrados y desarrollar nuevas maneras para que los sistemas informáticos lean las expresiones faciales y el comportamiento corporal con eficacia. En Argo AI, él contribuye al desarrollo de  los sistemas que pueden interpretar y anticipar con más facilidad, el mundo tridimensional.

Deva Ramanan, Ph.D.

Jefe de aprendizaje automático

Deva Ramanan es un profesor asociado al Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon , donde sus intereses de investigación abarcan la visión artificial y el aprendizaje automático con un enfoque en el reconocimiento visual. Su trabajo incluye entrenar programas informáticos a identificar a las personas para distinguir distintas partes del cuerpo y compararlas contra una enorme base de datos de modelos humanos y no humanos. En Argo AI, Deva contribuye al desarrollo de métodos para comprender escenas y  programas de aprendizaje automático.

Cynthia Kwon

Directora de Estrategia y colaboración empresarial

Cynthia es una líder energética  con más de dos décadas de experiencia en el desarrollo de negocios internacionales, la estrategia y la inversión de capital de riesgo. Con un enfoque en crear beneficio mutuo entre todas las partes, Cynthia ha dirigido negociaciones con éxito en el sector privado y con agencias gubernamentales en todo Europa. Ella es apasionada  por las maneras en que la tecnología de autoconducción va a construir una red de transportación más segura y accesible. Así que Cynthia dirige los esfuerzos de estrategia empresarial y desarrollo corporativo en Argo AI. Cynthia recibió su título del Walter A. Haas School of Business en la Universidad de California, Berkeley en 1998.

Brett Browning, Ph.D.

Vicepresidente de Robótica

Con más que dos décadas de experiencia en robótica, Brett tiene amplia experiencia fabricando y desarrollando sistemas robóticos con conocimiento profundo de cada uno de los importantes subsistemas pertinentes a una red de automóviles autónomos. Durante su tiempo como profesor universitario distinguido en el Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon, Brett se dedicó a la investigación de robótica aplicada, en la defensa, el petróleo y gas, la minería y en el área automotriz. Tiene amplia experiencia dirigiendo ambos, equipos pequeños , y equipos especializados en operaciones más grandes. Durante su tiempo en Uber ATG, se dedicó a cultivar y dirigir el equipo de cartografía y localización desde su incepción. Recibió su doctorado (2000) y su título de licenciado en ingeniería electrónica de la Universidad de Queensland.

Peter Rander, Ph.D.

Presidente

Peter es un líder con amplia experiencia en el desarrollo de sistemas autónomos complejos y también con las organizaciones que fabrican este tipo de sistemas. Con mucha pasión por ver la tecnología robótica cambiar el mundo, Peter ha buscado varias oportunidades para realizar este cambio: desde trabajar en una cantidad de proyectos de comercialización en el National Robotics Engineering Center (NREC) de la Universidad Carnegie Mellon a ser parte del equipo inicial que lanzó el programa de vehículos autónomos en Uber. El enfoque central de su trabajo en la robótica abarca la visión, la percepción, la planificación de trayectoria y el control artificial además del desarrollo y las pruebas de sistemas robóticos basados en simulación. También ha dirigido varios programas humano centristas de interfaz robótica que aprovechan de subyacentes tecnologías autónomas para ayudar a los operadores humanos en diversos niveles de interacción. Peter tiene una maestría (1993) y un doctorado (1998) en ingeniería electrónica e informática de la Universidad Carnegie Mellon y un título de licenciado (1991) en ingeniería electrónica de la Universidad Detroit-Mercy.

Bryan Salesky

Director ejecutivo

Bryan se apasiona por incorporar tecnologías robóticas prometedoras en productos y sistemas que mejorarán la seguridad , la productividad y la vida de las personas. Durante su tiempo en el National Robotics Engineering Center (Centro Nacional de la ingeniería robótica) (NREC) de la Universidad Carnegie Mellon, Bryan administró un portafolio con los programas comerciales más grandes del centro, incluyendo camiones autónomos de minería por Caterpillar. En 2007, Bryan dirigió el equipo de ingeniería de software de Tartan Racing, el participante ganador de Carnegie Mellon en el DARPA Urban Challenge. Bryan dejó el NREC y se unió a el equipo de vehículos autónomos de Google en 2011 para seguir realizando la meta de introducir vehículos autónomos al mundo. Durante su tiempo en Google, Bryan fue responsable por el desarrollo y la fabricación de su cartera de hardware, que incluyó sensores autónomos, computadoras y varios programas de desarrollo de vehículos. Bryan se graduó de la Universidad de Pittsburgh con el título de licenciado en la ingeniería informática en 2002.

James Hays, Ph.D.

Staff Scientist, Perception and Machine Learning

James Hays is an associate professor at Georgia Tech’s School of Interactive Computing, where he focuses on using internet-scale data and crowd-sourcing to improve scene understanding and allow smarter image synthesis and manipulation. His research interests span computer vision, computer graphics, and robotics. At Argo AI he helps develop scene understanding methods and studies how we can efficiently annotate and learn from the rich data we are collecting.

Simon Lucey, Ph.D.

Staff Scientist, Computer Vision

Simon Lucey is an associate professor at Carnegie Mellon University’s Robotics Institute, where he specializes in computer vision and leads the CI2CV Lab. His work includes training computers to extract geometric information from images and videos, novel approaches for applying vision and learning to embedded devices, and developing ways for computer systems to effectively read facial actions and body behavior. At Argo AI he helps develop systems that can more readily interpret and anticipate the 3D world.

Deva Ramanan, Ph.D.

Machine Learning Lead

Deva Ramanan is an associate professor at Carnegie Mellon University’s Robotics Institute, where his research interests span computer vision and machine learning, with a focus on visual recognition. Deva’s work involves training computer programs to identify people by distinguishing different body parts and comparing them against a trove of human and nonhuman models. At Argo AI he helps develop scene understanding methods and machine learning pipelines.

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