NRT-FW-HTF: Socially Cognizant Robotics for a Technology Enhanced Society (SOCRATES)

NRT-FW-HTF:技术增强型社会的社会认知机器人(苏格拉底)

基本信息

  • 批准号:
    2021628
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 300万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-09-01 至 2025-08-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

The popular vision of ubiquitous robot assistants that improve the quality of life remains mostly a vision. A key challenge of the program is Robotics for Everyday Augmented Living (REAL), semi-automated systems that focus on tasks and work within daily life. To make this vision a reality, important considerations include safety, adaptability to human desires, and nuanced societal impacts, such as dignity, consent, privacy, and fairness. Traditional social sciences often study the effects of technology on individuals and society only after it is deployed. Given the potential impact of robotics as well as the potential for unintended negative social consequences, technology should adapt to humans rather than the other way around. Current robotics training does not equip researchers with the interdisciplinary tools necessary to address this challenge. This National Science Foundation Research Traineeship (NRT) award to Rutgers University will train a new type of professional, the socially cognizant roboticist, with the skills—in technology, social science, and public policy—needed to bridge this gap. This training program aims to instill an awareness of human involvement into every phase of the design of new technology, so that these technologies can provide positive human value wherever they are introduced. The training program anticipates training over 35 graduate students (MS and PhD), including 17 NRT-funded trainees, by integrating technology domains (robotics, machine learning and computer vision) with social and behavioral sciences (psychology, cognitive science, and urban policy planning).The program will integrate the training of technologists, who are able to develop robots that can coordinate with people, and social scientists, who can translate studies regarding the social effects of robotics into actionable lessons. Robotics is defined broadly here to include intelligent systems encompassing smart buildings and embedded infrastructure. Program participants will be trained in 1) technology: building and controlling robots, collecting, and learning from large datasets; 2) cognitive science: designing socially cognizant systems; 3) policy: assessing unintended consequences and planning for positive societal impact. The program lays the groundwork for this training via a new curriculum for a robotics specialization that combines existing technology and social science courses, as well as new interdisciplinary courses. The program will emphasize experiential learning, through the Rutgers Robotics Live Lab and interdisciplinary research projects from the partnering graduate programs, as well as internship opportunities through an Industry Consortium. Trainees will engage in fundamental research to understand and model the social dimensions of robot deployments and advance the long-term goal of dignified living and working in a technologically enhanced society. An important program objective is the recruitment and retention of diverse trainees through a multi-faceted strategy, including a student-led robotics club that focuses on a novice-to-expert strategy, an annual robotics workshop, and a Faculty Talk-it-up Robotics Series for underrepresented populations. The NSF Research Traineeship (NRT) Program is designed to encourage the development and implementation of bold, new potentially transformative models for STEM graduate education training. The program is dedicated to effective training of STEM graduate students in high priority interdisciplinary or convergent research areas through comprehensive traineeship models that are innovative, evidence-based, and aligned with changing workforce and research needs.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
无处不在的机器人助手提高生活质量的流行愿景仍然主要是一个愿景。该计划的一个关键挑战是日常增强生活机器人(真实的),半自动化系统,专注于日常生活中的任务和工作。 为了使这一愿景成为现实,重要的考虑因素包括安全、对人类欲望的适应性以及微妙的社会影响,如尊严、同意、隐私和公平。 传统的社会科学通常只在技术部署后才研究技术对个人和社会的影响。 考虑到机器人技术的潜在影响以及潜在的意想不到的负面社会后果,技术应该适应人类,而不是相反。目前的机器人培训并没有为研究人员提供应对这一挑战所需的跨学科工具。 这个国家科学基金会研究培训(NRT)奖给罗格斯大学将培养一种新型的专业,社会认知机器人学家,在技术,社会科学和公共政策的技能,需要弥合这一差距。 该培训计划旨在将人类参与的意识灌输到新技术设计的每个阶段,以便这些技术无论在何处引入,都能提供积极的人类价值。该培训计划预计将培训35名以上的研究生(硕士和博士),包括17名NRT资助的受训人员,通过整合技术领域(机器人、机器学习和计算机视觉)与社会和行为科学(心理学、认知科学和城市政策规划)。该计划将整合技术专家的培训,他们能够开发能够与人协调的机器人,以及社会科学家,他可以将机器人的社会影响转化为可操作的经验教训。机器人在这里被广泛定义为包括智能建筑和嵌入式基础设施在内的智能系统。计划参与者将接受以下培训:1)技术:构建和控制机器人,收集和从大型数据集中学习; 2)认知科学:设计社会认知系统; 3)政策:评估意外后果并规划积极的社会影响。该计划通过结合现有技术和社会科学课程以及新的跨学科课程的机器人专业化新课程为这种培训奠定了基础。该计划将强调体验式学习,通过罗格斯机器人现场实验室和合作研究生课程的跨学科研究项目,以及通过行业联盟的实习机会。学员将参与基础研究,以了解和模拟机器人部署的社会层面,并推进在技术增强的社会中有尊严地生活和工作的长期目标。一个重要的计划目标是通过多方面的战略招募和留住不同的受训人员,包括一个以学生为主导的机器人俱乐部,专注于新手到专家的战略,年度机器人研讨会,以及教师Talk-it-up机器人系列为代表性不足的人群。 NSF研究培训(NRT)计划旨在鼓励为STEM研究生教育培训开发和实施大胆的,新的潜在变革模式。该计划致力于通过创新的、基于证据的、与不断变化的劳动力和研究需求相一致的综合培训模式,在高优先级的跨学科或融合研究领域对STEM研究生进行有效培训。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Robotics as an Enabler of Resiliency to Disasters: Promises and Pitfalls
机器人技术作为抗灾能力的推动者:承诺和陷阱
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Wang, Rui;Nakhimovich, Daniel;Roberts, Fred S;Bekris, Kostas E
  • 通讯作者:
    Bekris, Kostas E
Preparing to Design Robots for Social Contexts
准备设计适合社交环境的机器人
Uniform Object Rearrangement: From Complete Monotone Primitives to Efficient Non-Monotone Informed Search
统一对象重排:从完整的单调基元到高效的非单调知情搜索
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Kristin Dana其他文献

Shape from Sky : Polarimetric Normal Recovery Under The Sky
天空形状:天空下的偏振法线恢复
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tomoki Ichikawa;Matt Purri;Ryo Kawahara;Shohei Nobuhara;Kristin Dana;and Ko Nishino
  • 通讯作者:
    and Ko Nishino
Vision-Based Cranberry Crop Ripening Assessment
基于视觉的蔓越莓作物成熟评估
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Faith Johnson;Jack Lowry;Kristin Dana;Peter Oudemans
  • 通讯作者:
    Peter Oudemans

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CNS Core: Medium: Collaborative: Reality-Aware Networks
CNS 核心:媒介:协作:现实感知网络
  • 批准号:
    1901355
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
I-Corps Teams: Invisible Light Field Messaging
I-Corps 团队:隐形光场消息传递
  • 批准号:
    1907550
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Standard Grant
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RI:小型:协作研究:看到表面:从视觉中可操作的表面特性
  • 批准号:
    1715195
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Standard Grant
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RI:小型:协作研究:MatCam:看到材料的相机
  • 批准号:
    1421134
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Surface Science for Vision and Graphics
职业:视觉和图形表面科学
  • 批准号:
    0092491
  • 财政年份:
    2001
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

相似国自然基金

基于DES/FW-H方法的共轴刚性旋翼气动噪声预测方法及机理研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于对流FW-H方程的旋转声源散射声场预测方法及应用
  • 批准号:
    12004027
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
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    青年科学基金项目
番茄果重基因FW9.1的图位克隆及与其它果重基因互作效应研究
  • 批准号:
    31872949
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    56.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
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  • 批准号:
    31760561
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    38.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
番茄果实重量主效基因FW6.3的图位克隆及功能分析
  • 批准号:
    31672154
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    65.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
番茄果实重量基因FW11.3控制细胞大小的分子机理研究
  • 批准号:
    31471889
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    85.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

FW-HTF-RL: Success via a Human-Assistive Wearable Technology Partnership Fostering Neurodiverse Individuals' Work Success via an Assistive Wearable Technology
FW-HTF-RL:通过人类辅助可穿戴技术合作伙伴关系取得成功通过辅助可穿戴技术促进神经多样性个体的工作成功
  • 批准号:
    2326270
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research [FW-HTF-RL]: Enhancing the Future of Teacher Practice via AI-enabled Formative Feedback for Job-Embedded Learning
协作研究 [FW-HTF-RL]:通过人工智能支持的工作嵌入学习形成性反馈增强教师实践的未来
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  • 批准号:
    2326160
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 300万
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Collaborative Research: FW-HTF-RL: Trapeze: Responsible AI-assisted Talent Acquisition for HR Specialists
合作研究:FW-HTF-RL:Trapeze:负责任的人工智能辅助人力资源专家人才获取
  • 批准号:
    2326193
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: FW-HTF-RM: Artificial Intelligence Technology for Future Music Performers
合作研究:FW-HTF-RM:未来音乐表演者的人工智能技术
  • 批准号:
    2326198
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Standard Grant
FW-HTF-RL/Collaborative Research: Future of Digital Facility Management (Future of DFM)
FW-HTF-RL/协作研究:数字设施管理的未来(DFM 的未来)
  • 批准号:
    2326407
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Standard Grant
FW-HTF-RL/Collaborative Research: Future of Digital Facility Management (Future of DFM)
FW-HTF-RL/协作研究:数字设施管理的未来(DFM 的未来)
  • 批准号:
    2326408
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Conference: 2023 NSF FW-HTF PI Meeting; Boston, Massachusetts; 31 August to 1 September 2023
会议:2023 NSF FW-HTF PI 会议;
  • 批准号:
    2329684
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Standard Grant
FW-HTF-R: The Future of Equitable Childcare Worker Technologies
FW-HTF-R:公平儿童保育员技术的未来
  • 批准号:
    2222242
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: FW-HTF-R: Future of Construction Workplace Health Monitoring
合作研究:FW-HTF-R:建筑工作场所健康监测的未来
  • 批准号:
    2401745
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 300万
  • 项目类别:
    Standard Grant
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知道了