Рейнхард Морац | |
---|---|
Рожденный | |
Национальность | немецкий |
Род занятий | Преподаватель естественных наук, академик и исследователь |
Академическое образование | |
Образование | Бакалавр информатики Магистр информатики Докторантура по информатике |
Альма-матер | Гамбургский университет, Университет Билефельда |
Тезис | Гибридная нейронная и семантическая сетевая интерпретация сцен видеопотоков |
Академическая работа | |
Учреждения | Университет Мюнстера |
Рейнхард Морац — немецкий преподаватель естественных наук, академик и исследователь. Он является профессором Ausserplanmässiger в Институте геоинформатики Мюнстерского университета . [1] Он работал над пространственным познанием и рассуждением, качественными теориями низкоразмерных сущностей, таких как отрезки прямых линий и ориентированные точки, искусственным интеллектом и, в частности, исчислением OPRA. Его исследования основаны на вычислительных моделях, которые учитывают различные системы отсчета, используемые при предоставлении словесных инструкций по навигации. [2]
Морац опубликовал ряд исследовательских работ и является автором Visuelle Objekterkennung als kognitive Simulation и соредактором трудов конференции Conference on Spatial Information Theory 2011 (COSIT 2011). Работа Мораца была опубликована в Artificial Intelligence . Он бывший член Национального центра географической информации и анализа (NCGIA). [3]
Морац получил степень бакалавра и магистра по информатике в Гамбургском университете . Затем он получил докторскую степень в той же области в Билефельдском университете . [1]
Морац начал свою академическую карьеру в качестве доцента в Университете Бремена в 2001 году. Он работал в этой отрасли до получения степени доктора наук в области компьютерных наук в 2008 году. Затем Морац переехал в США и был назначен доцентом в Инженерном колледже Университета штата Мэн . Он также занимал должность директора Лаборатории взаимодействия человека и робота в университете. [4] Параллельно с этим назначением он был избран членом Национального центра географической информации и анализа (NCGIA). В 2017 году Морац ушел со своих должностей в Университете штата Мэн. Затем он вернулся в Германию, где в ноябре 2018 года был назначен профессором Ausserplanmässiger в Институте геоинформатики Университета Мюнстера. [1]
Исследования Мораца в основном сосредоточены на пространственном применении искусственного интеллекта и когнитивной науки. Он использует как формальные, так и эмпирические методы для работы над представлением и моделированием пространственного познания. Его основные научные вклады включают построение мостов между исчислениями для качественного пространственного рассуждения (QSR) и естественным человеческим языком. [2]
Морац исследовал пространственную коммуникацию в лингвистическом взаимодействии человека и робота и обнаружил, что лингвистические составляющие могут быть успешно отображены на проективные отношения позиционных исчислений QSR. [5] Он разработал новое исчисление с более тонкими различиями относительно пространственного рассуждения на основе ограничений. [6] Его работа объединяет качественные пространственные и лингвистические знания и имеет приложения во взаимодействии человека и робота. Исследования Мораца также вносят вклад в пространственные представления как модули в онтологиях. [7] Он также работал над пространственными ссылками на объекты во взаимодействиях человека и робота. [8]
Морац также провел исследование связи между сущностями исчисления QSR и воспринимаемыми объектами. Он работал над определением объектов реального мира, которые соответствовали пространственным сущностям, связанным с исчислением QSR. Он также провел исследование методов обнаружения этих объектов реального мира посредством автоматического восприятия. Его подход к распознаванию объектов на основе функций способствовал установлению связи между сенсорно зарегистрированными характеристиками объектов и сущностями, о которых следует рассуждать. [9] Его распознавание объектов на основе функций использует визуально воспринимаемую функцию, предлагаемую сконструированными объектами. [10] Исследования Мораца показывают, что определенные пространственные инварианты могут использоваться для обнаружения значимых классов объектов высокого уровня, поскольку форма объекта обычно определяется функцией объекта. [11]
Работы Мораца находят применение в таких областях, как мобильные сервисные роботы, географические информационные системы, интеллектуальные предметы, семантические технологии и услуги на основе определения местоположения, а также в других областях.