DR. Texas A & M University의 컴퓨터 과학 및 공학과 교수 인 James 게임 룰렛와 Dezhen Song 박사는 각각에 의해 선정되었습니다.게임 룰렛 Research Awards연구 프로젝트 제안에 대한 재정 지원을받는 게임 룰렛. 이 게임 룰렛은 제한되지 않은 자금과 Amazon Web Services 프로모션 크레딧을 여러 분야의 연구 주제를 조사하는 학업 연구원에게 제공합니다.
Caverlee의 프로젝트는“인구 통계가없는 공정성 추천”입니다. 추천 알고리즘은 매일 직장, 뉴스 기사 및 소셜 연결을 추천하는 많은 플랫폼/응용 게임 룰렛의 빌딩 블록입니다.
현재 공정성 향상 방법은 인종 및/또는 성별과 같은 사용자 인구 통계에 따라 공정성 속성이 추천 모델의 교육 과정에 포함되도록 보장합니다. 그러나 많은 시나리오에서는 항상 이용 가능한 것은 아니며 일부는 법률과 규정에 의해 수집되는 것을 금지하기 때문에 포함 할 인구 통계 학적 속성과 조합을 결정하기가 어려울 수 있습니다..
우리의 목표는 사용자 인구 통계가없는 경우에도 권장 시스템의 공정성을 향상시키기위한 기술을 조사하고 효과적인 도구를 개발하는 것입니다. "라고 게임 룰렛는 말했습니다. "그러한 방식으로 이러한 중요한 시나리오를 다루기위한 공정성 관련 노력의 범위를 확장 할 수 있습니다."
노래의 게임 룰렛젝트 제목의 "로봇 손가락 끝에서의 광 음향 자료 및 구조 Pretouch Sensing"이라는 제목의 텍사스 A & M의 전기 및 컴퓨터 공학과 교수 Jun Zou 박사와의 협력 노력입니다.
로봇 게임 룰렛의 웅장한 도전 중 하나는 알 수없는 물체의 신뢰할 수있는 파악입니다. 로봇의 사용이 공장 바닥에서 더 넓은 서비스 시장으로 확장됨에 따라 사전 지식없이 물건을 파악할 수있는 능력이 있어야합니다.
“이 문제를 해결하기 위해, 우리는 컨택트없이 근접한 근접에서 물질 유형, 모양 및 근접 내부 구조를 감지하고 매핑 할 수있는 새로운 유형의 미니어처 손가락 장착 센서를 만들기 위해 시스템 및 알고리즘을 개발할 것을 제안합니다.
Caverlee and Song은 2020 년 가을 연구 게임 룰렛젝트 제안을 요청하는 동안 아마존이 고려한 13 개국에서 59 개 대학을 대표하는 101 명의 수상자 중 하나였습니다. 각상은 교직원의 감독하에 1 년 또는 두 명의 대학원생 또는 박사후 학생의 작업을 지원하기위한 것입니다.