TS. Leandro Soriano Marcolino
Viện Kỹ Thuật Và Khoa Học Máy Tính
Trợ lý giáo sư – Khoa học Máy tính
Giới thiệu
Leandro Soriano Marcolino nhận bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Nam California (USC), dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Milind Tambe. Ông đã công bố hơn 80 bài báo tại các hội nghị và tạp chí hàng đầu về trí tuệ nhân tạo, robot và học máy, bao gồm AAAI, AAMAS, IJCAI, CVPR, NeurIPS, ICRA và IROS. Nghiên cứu của ông đã nhận được nhiều giải thưởng, trong đó có Giải Luận án Xuất sắc nhất và Giải Nghiên cứu sinh xuất sắc nhất từ Khoa Khoa học Máy tính của USC, cùng với đề cử Bài báo Xuất sắc tại hội nghị AAMAS. Trước đó, khóa luận tốt nghiệp đại học của ông được Hội Tin học Brazil vinh danh là xuất sắc nhất toàn quốc.
Leandro hoàn thành chương trình Thạc sĩ tại Nhật Bản với học bổng danh giá Monbukagakusho và nhận bằng Cử nhân Khoa học Máy tính tại Đại học Liên bang Minas Gerais (Brazil), nơi ông tốt nghiệp với Huy chương Vàng dành cho sinh viên có thành tích cao nhất. Ông đã hướng dẫn 8 nghiên cứu sinh tiến sĩ, hiện đang làm việc tại nhiều cơ sở và tập đoàn hàng đầu trên thế giới, như Google, Đại học Southampton, Đại học São Paulo, Đại học California – Santa Cruz, v.v.
Ông thường xuyên tham gia đóng góp cho cộng đồng học thuật với vai trò phản biện và tổ chức, giữ các vị trí quan trọng như Trưởng Ban Chuyên môn (Area Chair) của IJCAI và Thành viên Ban Chương trình cao cấp (Senior PC) của cả IJCAI và AAMAS. Hướng nghiên cứu chính của ông tập trung vào các hệ thống đa tác tử (agent-based systems), đặc biệt nhấn mạnh đến phối hợp và hợp tác, được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như robot, thị giác máy tính, trò chơi (ví dụ: cờ vây), mạng xã hội, tin sinh học và cả thiết kế kiến trúc. Ngoài học thuật, ông còn là tác giả của ba cuốn sách văn học: một tiểu thuyết, một tuyển tập truyện ngắn, và một cuốn nhập môn cờ vây dành cho thiếu nhi.
· Trí tuệ nhân tạo
· Học máy
· Tác tử và Hệ đa tác tử
· Học tăng cường
· Học trực tuyến và Lập kế hoạch trực tuyến
· Robot học
· Trò chơi
· Thị giác máy tính
· Tin sinh học
· Trí tuệ nhân tạo
· Học máy
· Lập trình
· Thuật toán
· Toán học và Lý thuyết tính toán
1. M. Alsomali, R. Rodrigues-Filho, L. S. Marcolino, B. Porter. “An Online Incremental Learning Approach for Configuring Multi-arm Bandits Algorithms”. In Proceedings of the 27th European Conference On Artificial Intelligence (ECAI 2024), October 2024.
2. M. A. do Carmo Alves, A. Varma, L. S. Marcolino, Y. Elkhatib. “It Is Among Us: Identifying Adversaries in Ad-hoc Domains Using Q-valued Bayesian Estimations”. In Proceedings of the 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2024), May 2024.
3. R. Mu, L. S. Marcolino, Q. Ni, W. Ruan. “Enhancing robustness in video recognition models: Sparse adversarial attacks and beyond”. In Neural Networks, vol. 171, March 2024.
4. R. Mu, L. S. Marcolino, T. Zhang, Y. Zhang, X. Huang, W. Ruan. “ReCePS: Reward Certification for Policy Smoothed Reinforcement Learning”. In Proceedings of the 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 24): Safe, Robust and Responsible AI (SRRAI) Special Track, February 2024.
5. A. Kerim, W. S. Ramos, L. S. Marcolino, E. R. Nascimento, R. Jiang. “Leveraging Synthetic Data to Learn Video Stabilization Under Adverse Conditions”. In Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV 2024), January 2024.
6. Y. T. Passos, X. Duquesne, L. S. Marcolino. “Congestion control algorithms for robotic swarms with a common target based on the throughput of the target area”. In Robotics and Autonomous Systems, vol. 159, 2023.
7. M. A. C. Alves, A. Varma, Y. Elkathib, L. S. Marcolino. “Information-guided Planning: An Online Approach for Partially Observable Problems”. In Proceedings of the 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2023), December 2023.
8. E. Alharbi, L. S. Marcolino, A. Gouglidis, Q. Ni. “Robust Federated Learning Method against Data and Model Poisoning Attacks with Heterogeneous Data Distribution”. In Proceedings of the 26th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2023), September 2023.
9. R. Mu, W. Ruan, L. S. Marcolino, Q. Ni. “3DVerifier: efficient robustness verification for 3D point cloud models”. In Machine Learning, 2022.
10. A. Kerim, F. Chamone, W. S. Ramos, L. S. Marcolino, E. R. Nascimento, R. Jiang. “Semantic Segmentation under Adverse Conditions: A Weather and Nighttime-aware Synthetic Data-based Approach”. In Proceedings of the 33rd British Machine Vision Conference (BMVC 2022), November 2022.
11. E. S. Yourdshahi, M. A. C. Alves, A. Varma, L. S. Marcolino, J. Ueyama, P. Angelov. “On-line estimators for ad-hoc task execution: learning types and parameters of teammates for effective teamwork”. In Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, vol. 36, no. 45, August 2022.
12. Y. T. Passos, X. Duquesne, L. S. Marcolino, “On the Throughput of the Common Target Area for Robotic Swarm Strategies”, Mathematics, vol. 10, no. 14, 2482, July 2022.
13. W. Ramos , M. Silva, E. Araújo, V. Moura, K. Oliveira, L. S. Marcolino, and E. R. Nascimento. “Text-driven video acceleration: A weakly-supervised reinforcement learning method”. In the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), March 2022.
14. R. Mu, W. Ruan, L. S. Marcolino, Q. Ni. “Sparse Adversarial Video Attacks with Spatial Transformations”. In Proceedings of the 32nd British Machine Vision Conference (BMVC 2021), November 2021.
15. L. Pelcner, S. Li, M. A. C. Alves, L. S. Marcolino, A. Collins. “Real-time Learning and Planning in Environments with Swarms: A Hierarchical and a Parameter-based Simulation Approach”. In Proceedings of the 19th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2020), May 2020.
16. W. De Souza Ramos, M. M. Silva, E. R. Araujo, L. S. Marcolino, E. R. Nascimento. “Straight to the Point: Fast-forwarding Videos via Reinforcement Learning Using Textual Data”. In Proceedings of the 2020 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2020), June 2020.
• 2016: Tiến sĩ Khoa học Máy tính, Đại học Nam California, Los Angeles, Hoa Kỳ
• 2011: Thạc sĩ Khoa học Thông tin Hệ thống, Đại học Tương lai – Hakodate, Hokkaido, Nhật Bản
• 2008: Cử nhân Khoa học Máy tính, Đại học Liên bang Minas Gerais, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil
· 2024: Giải Thưởng Luận Án Tiến Sĩ Xuất Sắc, dành cho sinh viên Washington L. S. Ramos, từ hội nghị SIBGRAPI 2024 (Conference on Graphics, Patterns and Images, sự kiện thường niên hàng đầu tại Mỹ Latinh do Hiệp hội Máy tính Brazil tổ chức).
· 2023: Giải Thưởng Reviewer Xuất Sắc, từ European Conference on Artificial Intelligence (ECAI) 2023.
· 2018: Giải Thưởng Ban Chương Trình Xuất Sắc, từ International Conference on Principles and Practice of Multi-Agent Systems (PRIMA 2018).
· 2016: Giải Luận Án Xuất Sắc, từ Khoa Khoa học Máy tính, University of Southern California (USC).
· 2015: Top các sáng kiến cải thiện thế giới, được Mashable.com vinh danh là một trong 26 sáng kiến đáng kinh ngạc cải thiện thế giới.
· 2015: Giải Trợ Lý Nghiên Cứu Xuất Sắc, từ Khoa Khoa học Máy tính, University of Southern California (USC).
· 2011: Đề cử bài báo xuất sắc, trong số 4 bài trên tổng 127 bài toàn văn và 575 bài nộp, tại Tenth International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS 2011).
· 2009: Giải Bài Báo Xuất Sắc, cuộc thi quốc gia Brazil về các công trình đại học ngành Khoa học Máy tính, do Hiệp hội Máy tính Brazil tổ chức.
