Profile
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 현직 | Stanford University 조교수 (전기공학, 컴퓨터과학 겸임) |
| 이전 | Columbia University 조교수 (2019-2023) |
| PhD | Princeton University (2018) |
| 학사 | Hong Kong University of Science and Technology (2013) |
| 연구실 | REAL@Stanford (Robotics and Embodied AI Lab) |
핵심 기여
- Diffusion Policy: 로봇 액션 생성에 diffusion 적용, VLA 액션 생성의 새 패러다임
- 3D Perception: 로봇을 위한 3D 인식 연구
- UMI (Universal Manipulation Interface): 범용 데이터 수집 인터페이스
- Columbia -> Stanford 이직 (2023): 로봇 학습 연구 강화
Research Timeline
PhD & Postdoc (2013-2019)
Princeton → Postdoc
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2015 | 3D ShapeNets | 3D 딥러닝 초기 연구 |
| 2017 | Semantic Scene Completion | 3D 장면 이해 |
| 2018 | PhD 졸업 |
Columbia University (2019-2023)
CAIR Lab 설립
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2019 | Columbia 교수 부임 | CAIR Lab 설립 |
| 2022 | Sloan Research Fellowship 수상 | |
| 2023 | Diffusion Policy | 로봇 diffusion 선구적 연구 |
Stanford University (2023-present)
REAL@Stanford 설립
| Year | Work | Impact |
|---|---|---|
| 2023 | Stanford 교수 이직 | REAL Lab 설립 |
| 2024 | UMI | 범용 조작 인터페이스 (RSS Outstanding System Paper Finalist) |
| 2024 | MIT Technology Review Innovators Under 35 | |
| 2025 | IEEE RAS Early Academic Career Award |
Major Publications
Diffusion for Robotics
- Diffusion Policy (RSS 2023, IJRR 2024) - 로봇 diffusion 선구적 연구
- 3D Diffusion Policy (2024)
3D Perception
- 3D ShapeNets (CVPR 2015) - Zhirong Wu, Shuran Song 외
- Semantic Scene Completion (CVPR 2017) - Shuran Song, Fisher Yu 외
Robot Manipulation
- UMI (Universal Manipulation Interface, RSS 2024) - Outstanding System Paper Finalist
- TidyBot (Autonomous Robots 2023) - Andy Zeng 외 공동연구
Key Ideas
Diffusion Policy (2023)
핵심: 로봇 액션 생성을 denoising diffusion process로 모델링
노이즈 → ... → 액션 시퀀스
(점진적 denoising)
장점:
- Multimodal action distribution 처리
- 높은 학습 안정성
- 고차원 액션 공간에 적합영향:
- 이후 π0 (flow matching), Octo (diffusion decoder) 등에 영향
- LeRobot 기본 지원 모델
- 로봇 액션 생성의 새 패러다임
UMI (Universal Manipulation Interface, 2024)
핵심: 범용적인 로봇 데이터 수집 인터페이스
특징:
- 다양한 로봇 플랫폼에 적용 가능
- 저비용 데이터 수집
- 표준화된 인터페이스Philosophy & Direction
연구 철학
“3D 세계 이해와 로봇 조작은 밀접하게 연결되어 있다”
연구 방향 변화
- 2013-2018: 3D deep learning, scene understanding
- 2019-2022: 3D perception for robotics
- 2023-현재: Diffusion for robot learning, manipulation interfaces
Key Collaborations
- Cheng Chi: Diffusion Policy 제1저자, UMI 공동연구
- Toyota Research Institute: Diffusion Policy 공동연구 (Benjamin Burchfiel)
- MIT: Diffusion Policy 공동연구 (Russ Tedrake)
- Andy Zeng: TidyBot 등 다수 공동연구
Awards & Recognition
- IEEE Robotics and Automation Society Early Academic Career Award (2025)
- MIT Technology Review Innovators Under 35 (2024)
- Samsung AI Researcher of the Year Award (2024)
- Sloan Research Fellowship (2022)
- NSF CAREER Award
- Best Paper Awards: RSS 2022, T-RO 2020
- Best System Paper Awards: CoRL 2021, RSS 2019
- Research Awards: Microsoft, Toyota Research, Google, Amazon, JP Morgan