Lyle Norman Long
લાઇલ નોર્મન લોંગ એક શૈક્ષણિક અને કોમ્પ્યુટેશનલ વૈજ્ઞાનિક છે. તેઓ પેન્સિલવેનિયા સ્ટેટ યુનિવર્સિટીમાં કોમ્પ્યુટેશનલ સાયન્સ, મેથેમેટિક્સ અને એન્જિનિયરિંગના પ્રોફેસર એમેરિટસ છે અને ન્યુરલ નેટવર્ક અને રોબોટિક્સ સહિત ગાણિતિક મોડેલો માટે એલ્ગોરિધમ્સ અને સોફ્ટવેર વિકસાવવા માટે સૌથી વધુ જાણીતા છે. તેમનું સંશોધન કોમ્પ્યુટેશનલ સાયન્સ, કોમ્પ્યુટેશનલ ન્યુરોસાયન્સ, કોગ્નિટિવ રોબોટિક્સ, પેરેલલ કમ્પ્યુટિંગ અને સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગના ક્ષેત્રોમાં કેન્દ્રિત છે. લોંગ અમેરિકન ફિઝિકલ સોસાયટી (APS) અને અમેરિકન ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ એરોનોટિક્સ એન્ડ એસ્ટ્રોનોટિક્સ (AIAA) ના ફેલો છે. 2015 થી 2018 સુધી, તેમણે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ (ટી. એન. એન. એલ. એસ.) પર આઈ. ઈ. ઈ. ઈ. વ્યવહારોના સહયોગી સંપાદક તરીકે નિમણૂક કરી હતી. તેઓ જર્નલ ઓફ એરોસ્પેસ ઇન્ફર્મેશન સિસ્ટમ્સના સ્થાપક એડિટર-ઇન-ચીફ છે, અને પેન સ્ટેટ યુનિવર્સિટીમાં કોમ્પ્યુટેશનલ સાયન્સ ગ્રેજ્યુએટ માઇનોર પ્રોગ્રામની રચના અને નિર્દેશન પણ કર્યું છે. એજ્યુકેશન લોંગ 1976 માં મિનેસોટા યુનિવર્સિટીમાંથી ડિસ્ટિંક્શન સાથે બેચલર ઓફ મિકેનિકલ એન્જિનિયરિંગ સાથે સ્નાતક થયા. ત્યારબાદ, તેમણે 1978માં સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટીમાંથી એરોનોટિક્સ અને એસ્ટ્રોનોટિક્સમાં માસ્ટર ઓફ સાયન્સની ડિગ્રી મેળવી હતી. તેમણે જ્યોર્જ વોશિંગ્ટન યુનિવર્સિટીમાંથી ડોક્ટર ઓફ સાયન્સની ડિગ્રી પણ મેળવી છે. તેમના થીસીસનું શીર્ષક છે, "ધ કોમ્પ્રેસિબલ એરોડાયનેમિક્સ ઓફ રોટેટિંગ બ્લેડ્સ યુઝિંગ એન એકોસ્ટિક ફોર્મ્યુલેશન", જે તેમણે એફ. ફારાસેટ અને એમ. કે. માયર્સની દેખરેખ હેઠળ પૂર્ણ કર્યું હતું. તેમના શૈક્ષણિક કાર્યકાળ દરમિયાન, લોંગે કેલિફોર્નિયા સ્થિત નાસા એમ્સ રિસર્ચ સેન્ટર અને વર્જિનિયામાં નાસા લેંગલી રિસર્ચ સેન્ટરમાં 1978 અને 1983 વચ્ચે સંશોધન સહાયક તરીકે સેવા આપી છે. તેમણે આર્મી રિસર્ચ લેબ, થિંકિંગ મશીન્સ કોર્પોરેશન અને નાસા લેંગલી રિસર્ચ સેન્ટરમાં મુલાકાતી વૈજ્ઞાનિક તરીકે સંખ્યાબંધ વધારાની નિમણૂકો કરી છે. તેઓ 2007 થી 2008 સુધી કેલિફોર્નિયા ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ ટેકનોલોજી (કેલ્ટેક) ખાતે ગોર્ડન મૂરે પ્રતિષ્ઠિત વિદ્વાન પણ હતા. તેઓ હાલમાં પેન્સિલવેનિયા સ્ટેટ યુનિવર્સિટીમાં કોમ્પ્યુટેશનલ સાયન્સ, ગણિત અને એન્જિનિયરિંગના પ્રોફેસર એમેરિટસ છે. લોંગે 19 પીએચ. ડી. વિદ્યાર્થીઓની દેખરેખ અને સલાહ આપી છે. આ ઉપરાંત, તેમણે લોકહીડ કેલિફોર્નિયા કંપનીમાં વરિષ્ઠ એરોડાયનેમિક્સ એન્જિનિયર તરીકે સેવા આપી છે, અને 1983 થી 1989 સુધી લોકહીડ એરોનોટિકલ સિસ્ટમ્સ કંપનીમાં વરિષ્ઠ સંશોધન વૈજ્ઞાનિક તરીકે નિમણૂક પણ કરી છે. રિસર્ચ લોંગ પાસે તેમના નામ હેઠળ 260 થી વધુ પ્રકાશનો છે જેમાં સામયિકો અને પરિષદના કાગળો સામેલ છે. તેમના સંશોધન કાર્યો કોમ્પ્યુટેશનલ પ્રવાહી ગતિશીલતા, STEM શિક્ષણનું આધુનિકીકરણ, કૃત્રિમ બુદ્ધિ, દુર્લભ ગેસ ગતિશીલતા અને સમાંતર કમ્પ્યુટિંગ પર વિશેષ ભાર મૂકવાની સાથે લાગુ ગણિત અને કોમ્પ્યુટેશનલ વિજ્ઞાનના વિવિધ પાસાઓ પર કેન્દ્રિત છે. તેમણે ઘણા સંશોધન અભ્યાસોમાં દર્શાવ્યું હતું કે ફોરટ્રાન પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ કરતા અપ્રચલિત અભિગમોની સરખામણીમાં સી + + નો ઓબ્જેક્ટ ઓરિએન્ટેડ અભિગમ અત્યંત શક્તિશાળી છે. કોમ્પ્યુટેશનલ ફ્લુઇડ ડાયનેમિક્સ અને મોટા પ્રમાણમાં સમાંતર કમ્પ્યુટર્સ લોંગે કોમ્પ્યુટેશનલ વિજ્ઞાન ખાસ કરીને કોમ્પ્યુટેશનલ ફ્લુઇડ ડાયનેમિક્સ અને મોટા પ્રમાણમાં સમાંતર કમ્પ્યુટર્સ પર તેમના સંશોધન પર વ્યાપકપણે ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે અને ગાણિતિક મોડેલ સમીકરણોને ઉકેલવા માટે કાર્યક્ષમ અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવ્યા છે. 1989 માં, તેમણે એક સંશોધન અભ્યાસ હાથ ધર્યો હતો જેમાં મોટા પાયે સમાંતર જોડાણ મશીન સાથે 3D અને નેવિયર-સ્ટોક્સ સમીકરણોના ઉકેલને ધ્યાનમાં રાખીને ઉકેલ પદ્ધતિ સમજાવવામાં આવી હતી. તેમણે કનેક્શન મશીન, ભટનાગર-ગ્રોસ-ક્રૂક (BGK) મોડેલનો ઉપયોગ કરીને બોલ્ટ્ઝમેન સમીકરણને પણ હલ કર્યું છે અને સચોટ પરિણામો મેળવ્યા છે. આ કારણે 1993માં ગોર્ડન બેલ પુરસ્કાર મળ્યો હતો. પાછળથી, તેમણે ગેસ ડાયનેમિક મોડેલોનું ઊંડાણપૂર્વકનું મૂલ્યાંકન રજૂ કર્યું, અને નેવિયર-સ્ટોક્સ પદ્ધતિ અને મોલેક્યુલર સિમ્યુલેશન પદ્ધતિઓની ચર્ચા કરી. લાંબા સમય સુધી, ઇ. આલ્પમેન સાથે મળીને બતાવ્યું કે રેનોલ્ડ્સ સ્ટ્રેસ ટર્બ્યુલેન્સ મોડેલ એક સંપૂર્ણ મોડેલ હતું, તેમણે અલગ ટર્બ્યુલન્ટ ફ્લો સિમ્યુલેશનની તપાસ કરી. કોમ્પ્યુટેશનલ વિજ્ઞાનનું બીજું પાસું જે તેમના કાર્યમાં પ્રાધાન્ય ધરાવે છે તે પ્રવાહ-સંકળાયેલ અવાજની આગાહી છે. તેમણે એરોડાયનેમિક અવાજની આગાહી માટે એક નવું કાર્યક્ષમ કોમ્પ્યુટેશનલ એરોએકૉસ્ટિક્સ અલ્ગોરિધમ વિકસાવ્યું. તેમણે એ પણ દર્શાવ્યું હતું કે એરોએકૉસ્ટિક્સ માટે ચાર-પરિમાણીય અભિન્ન સમીકરણનો ઉપયોગ સમય ક્ષેત્રમાં અસ્થિર એરોડાયનેમિક્સનું અનુકરણ કરવા માટે થઈ શકે છે. વી. આહુજા સાથે મળીને, તેમણે સમાંતર કમ્પ્યુટર્સ પર ઇલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક પ્રસાર માટે મેક્સવેલના સમીકરણોને ઉકેલવા માટે એલ્ગોરિધમ્સ અને સોફ્ટવેર પણ વિકસાવ્યા હતા. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને ન્યુરલ નેટવર્ક્સ મોબાઇલ રોબોટ્સ માટે લાગણી મોડેલિંગ પર કામ કરતી વખતે, તેમણે રોબોટ્સ પર સ્વભાવ અને લાગણીઓ માટે કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલ વિકસાવ્યું. લાગણીઓ અને સ્વભાવ વચ્ચેનો સંબંધ બાંધવામાં આવ્યો હતો જેને રોબોટિક્સ જ્ઞાનાત્મક પરના અગાઉના નમૂનાઓ ઘણીવાર અવગણતા હતા. લાગણીઓનું પ્રતિરૂપ બનાવીને, તેમણે તેમના પ્રતિરૂપમાં મજબૂતીકરણની અસરોનો અમલ કર્યો, જેથી મજબૂતીકરણની ગેરહાજરીમાં લાગણીઓ તેમના પ્રમાણભૂત સ્થિર મૂલ્યો પર પાછા ફરે. તેમના સંશોધન કાર્યમાંથી દર્શાવવામાં આવ્યું હતું કે આ મોડેલ જ્ઞાનાત્મક સ્થાપત્ય સાથે જોડાવાની ક્ષમતા ધરાવે છે, અને તેનું પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું છે, અને આર્મી રિસર્ચ લેબોરેટરીમાં એસએસ-આરઆઇસીએસમાં સામેલ કરવામાં આવ્યું છે. 2019 માં, તેમણે આર્ટિફિશિયલ જનરલ ઇન્ટેલિજન્સ (એ. જી. આઈ.) ની સમીક્ષા રજૂ કરી હતી, જેમાં વર્તમાન એ. જી. આઈ. ને સાંકડી એ. આઈ. તરીકે દર્શાવવામાં આવી હતી, જે હેતુ-નિર્મિત એપ્લિકેશનો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જે સારી રીતે માન્યતા પ્રાપ્ત અલ્ગોરિધમ્સના સંચયન દ્વારા ઘડવામાં આવે છે અને એક માળખું પણ પ્રસ્તાવિત કરે છે. માનવરહિત વાહનો માટે વધુ બુદ્ધિશાળી અને સ્વાયત્ત પ્રણાલીના નિર્માણ પર તેમના સંશોધન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને, તેમણે તેમના વિદ્યાર્થી, સ્કોટ ડી. હેનફોર્ડ સાથે મોબાઇલ રોબોટ નેવિગેશન માટે સોઅર કોગ્નિટિવ આર્કિટેક્ચર પર આધારિત કોગ્નિટિવ રોબોટિક પ્રણાલીનું નિર્માણ કર્યું. કોગ્નિટિવ રોબોટિક સિસ્ટમ (સી. આર. એસ.) નું પરીક્ષણ આઉટડોર અને ઇન્ડોર નેવિગેશન મિશન બંનેમાં કરવામાં આવ્યું હતું. આઉટડોર સેટિંગ માટે, એવું દર્શાવવામાં આવ્યું હતું કે સોઅર એજન્ટ પર્યાવરણ વિશે ઓછી માહિતી હોવા છતાં, અવરોધોને ટાળીને ગંતવ્ય સુધી સ્વાયત્ત રીતે નેવિગેટ કરવામાં સક્ષમ હતું. એવું બહાર આવ્યું હતું કે સોઅર એજન્ટમાં અવરોધ ટાળવામાં અગાઉ લાગુ કરવામાં આવેલા અભિગમની નિષ્ફળતા પર તેના અભિગમમાં ફેરફાર કરવાની ક્ષમતા હતી. ઇન્ડોર સર્ચ નેવિગેશન મિશન માટે, સોઅર એજન્ટે બિલ્ડિંગમાં ચોક્કસ વસ્તુને શોધવામાં પણ સફળતા દર્શાવી હતી. આ સંશોધન અભ્યાસમાં પ્રકાશ પાડવામાં આવ્યો હતો કે કેવી રીતે સી. આર. એસ. માં ઉંચાઈના અમલીકરણમાં સ્વાયત્ત મિશન પર આયોજન, તર્ક, બુદ્ધિશાળી વર્તનની લાક્ષણિકતાઓ પ્રદર્શિત કરવામાં આવી હતી અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ ક્ષેત્ર માટે તેની અસરો છે. તેમણે ફિલોસોફિકલ, ન્યુરોલોજીકલ અને મનોવૈજ્ઞાનિક પાસાઓમાંથી ચેતના પર ઊંડાણપૂર્વકના વિશ્લેષણ સાથે સભાન રોબોટ્સની શક્યતા પર પણ સંશોધન કર્યું છે. આ સંશોધનમાંથી દર્શાવવામાં આવ્યું હતું કે સંકર સમાંતર સ્થાપત્ય જટિલ માનવ મગજ પ્રણાલીનો અંદાજ કાઢવા માટે સભાન રોબોટની રચના માટે યોગ્ય રહેશે. લોંગના સંશોધન કાર્યોએ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ પર પણ ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે. તેમણે હોજકિન-હક્સલી સમીકરણો તરીકે ઓળખાતા ચેતાકોષ મોડેલ સાથે મોટા પાયે-સમાંતર ચેતાતંત્ર નેટવર્ક માટે અસરકારક અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવ્યા. 2012 માં હાથ ધરાયેલા સંશોધન અભ્યાસમાં, તેમણે માનવ-સ્તરના કદના નેટવર્ક સુધી કાર્યક્ષમ સ્કેલિંગ માટે C + + અને MPI નો ઉપયોગ કર્યો હતો. અન્ય સરળ ચેતાકોષ નમૂનાઓ જૈવિક ચેતાકોષોનું સચોટ અનુકરણ કરવામાં નિષ્ફળ રહ્યા છે. તેની ચર્ચા કર્યા પછી, તેમણે હોજકિન-હક્સલી મોડેલ, ઇઝિકેવિચ મોડેલ અને લીકી ઇન્ટીગ્રેટ-એન્ડ-ફાયર મોડેલ નામના ત્રણ ચેતાકોષ મોડેલની સમીક્ષા કરીને ગણતરીના ખર્ચ અને ચેતાકોષ મોડેલની સંભવિત ક્ષમતાઓનું પણ સંશોધન કર્યું. એવું સૂચન કરવામાં આવ્યું હતું કે લીકી ઇન્ટીગ્રેટ-એન્ડ-ફાયર મોડેલને હોજકિન-હક્સલી મોડેલની તુલનામાં ઓછી ગણતરીઓની જરૂર પડે છે પરંતુ તે ખૂબ જ સરળ હતું, અને ઇઝિકેવિચ મોડેલ ઉપયોગી નથી કારણ કે તે સામાન્ય રીતે અસ્થિર સમયના પગલાંનો ઉપયોગ કરીને હલ કરવામાં આવે છે અને વાસ્તવમાં દર્શાવેલ સમીકરણોને હલ કરતા નથી. દુર્લભ ગેસ ગતિશીલતા લોંગે જેમ્સ બર્નહાર્ડ એન્ડરસન સાથે મોલેક્યુલર સિમ્યુલેશનની પણ શોધ કરી છે, અને ગેસ-તબક્કાની રાસાયણિક પ્રતિક્રિયાઓના સિમ્યુલેશન માટે સચોટ દર અભિવ્યક્તિઓ રજૂ કરી છે, તેમજ મોન્ટે કાર્લો સિમ્યુલેશન પદ્ધતિ સાથે અલ્ટ્રાફાસ્ટ વિસ્ફોટની આગાહી કરી છે. STEM શિક્ષણનું આધુનિકીકરણ લોંગે STEM શિક્ષણને વધુ સારું બનાવવા પર કામ કર્યું છે અને ઇજનેરી શિક્ષણના આધુનિકીકરણની ભલામણ કરી છે. 2019 IEEE એરોસ્પેસ પરિષદમાં, તેમણે એક સંશોધન પત્ર રજૂ કર્યું હતું જેમાં દર્શાવવામાં આવ્યું હતું કે કેવી રીતે રશિયા અને ચીન અદ્યતન આધુનિક શિસ્ત સાથે પ્રગતિ કરી રહ્યા છે જ્યારે અમેરિકા તેમના અભ્યાસક્રમમાં કમ્પ્યુટિંગ, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને સોફ્ટવેર સિસ્ટમોનો સમાવેશ કરવામાં ખૂબ ધીમું રહ્યું છે. તેમણે એમ પણ ઉમેર્યું હતું કે અભ્યાસક્રમને વધુ સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ પ્રમાણપત્રો અને શૈક્ષણિક કાર્યક્રમો સાથે અપગ્રેડ કરવાની જરૂર છે. પુરસ્કારો અને સન્માન 1987-"સંશોધન અને વિકાસની ઉત્કૃષ્ટતાને આગળ વધારવામાં અસાધારણ વ્યક્તિગત પ્રતિબદ્ધતા" માટે પુરસ્કાર, લોકહીડ એરોનોટિકલ સિસ્ટમ્સ કંપની 1993-ગોર્ડન બેલ પુરસ્કાર, IEEE કમ્પ્યુટર સોસાયટી 1996-ઉત્કૃષ્ટ સંશોધન પુરસ્કાર, પેન સ્ટેટ એન્જિનિયરિંગ સોસાયટી 2007-મૂરે પ્રતિષ્ઠિત વિદ્વાન, કેલિફોર્નિયા ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ ટેકનોલોજી (કેલ્ટેક) 2017-AIAA સસ્ટેન્ડ સર્વિસ એવોર્ડ, અમેરિકન ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ એરોનોટિક્સ એન્ડ એસ્ટ્રોનોટિક્સ 2017-AIAA સોફ્ટવેર એન્જિનિયરિંગ એવોર્ડ અને મેડલ, અમેરિકન ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ એરોનોટિક્સ એન્ડ એસ્ટ્રોનોટિક્સ (AIAA) પસંદ કરેલા લેખો લોંગ, L. (1983, જુલાઈ). ટાઇમ ડોમેનમાં એકોસ્ટિક રચનાનો ઉપયોગ કરીને પ્રોપેલર્સ અને રોટર્સનું એરોડાયનેમિક્સ. એપ્લાઇડ એરોડાયનેમિક્સ પરિષદમાં (પૃષ્ઠ 1821). લોંગ, એલ. એન., એન્ડ વોટ્સ, જી. એ. 1987). એરોએકૉસ્ટિક અભિગમનો ઉપયોગ કરીને આર્બિટ્રરી મોશન એરોડાયનેમિક્સ. AIAA જર્નલ, 25 (11), 1442-1448. લોંગ, એલ. એન., ખાન, એમ. એમ. એસ., અને શાર્પ, એચ. ટી. (1991). મોટા પ્રમાણમાં સમાંતર ત્રિ-પરિમાણીય યુલર/નેવિયર-સ્ટોક્સ પદ્ધતિ. AIAA જર્નલ, 29 (5), 657-666. આહુજા, વી., એન્ડ લોંગ, એલ. એન. (1997). ઇલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક સ્કેટરિંગ માટે સમાંતર ફાઇનાઇટ-વોલ્યુમ રાંજ-કુટ્ટા અલ્ગોરિધમ. જર્નલ ઓફ કોમ્પ્યુટેશનલ ફિઝિક્સ, 137 (2), 299-320. ઓઝીરુક, વાય., લોંગ, એલ. એન., એન્ડ જોન્સ, એમ. જી. (1998). પ્રવાહ-અવરોધ નળીનું સમય-ક્ષેત્ર આંકડાકીય અનુકરણ. જર્નલ ઓફ કોમ્પ્યુટેશનલ ફિઝિક્સ, 146 (1), 29-57. એન્ડરસન, જે. બી., એન્ડ લોંગ, એલ. એન. (2003). રાસાયણિક પ્રતિક્રિયા પ્રણાલીઓનું ડાયરેક્ટ મોન્ટે કાર્લો સિમ્યુલેશનઃ અલ્ટ્રાફાસ્ટ વિસ્ફોટની આગાહી. ધ જર્નલ ઓફ કેમિકલ ફિઝિક્સ, 118 (7), 3102-3110. લોંગ, એલ. એન., અને ફ્રિટ્ઝ, ટી. ઇ. (2004). ફ્લૅપિંગ ફ્લાઇટ માટે ઑબ્જેક્ટ-ઓરિએન્ટેડ અસ્થિર વમળ જાળી પદ્ધતિ. જર્નલ ઓફ એરક્રાફ્ટ, 41 (6), 1275-1290. સેઝર-ઉઝોલ, એન., એન્ડ લોંગ, એલ. (2006, જાન્યુઆરી). પવન ટર્બાઇન રોટર પ્રવાહ ક્ષેત્રોનું 3-ડી સમય-સચોટ સી. એફ. ડી. સિમ્યુલેશન. 44મી એ. આઈ. એ. એ. એરોસ્પેસ સાયન્સિસ મીટિંગ અને પ્રદર્શનમાં (પૃ. 394). હેનફોર્ડ, એડી, એન્ડ લોંગ, એલ. એન. (2009). પૃથ્વી, મંગળ અને ટાઇટન પર ધ્વનિશાસ્ત્રનું સીધું અનુકરણ. ધ જર્નલ ઓફ ધ એકોસ્ટિક સોસાયટી ઓફ અમેરિકા, 125 (2), 640-650. લોંગ, એલ. એન., અને કેલી, ટી. ડી. (2010). ચેતનાની સમીક્ષા અને સભાન રોબોટ્સની શક્યતા. જર્નલ ઓફ એરોસ્પેસ કમ્પ્યુટિંગ, ઇન્ફર્મેશન એન્ડ કોમ્યુનિકેશન, 7 (2), 68-84. લોંગ એલ. એન. (2016). ઘાતાંકીય વિશ્વ માટે અભ્યાસક્રમ વિકસાવવો. શૈક્ષણિક કારણ સમીક્ષા, 51 (2). લોંગ, એલ. એન. (2016, જુલાઈ). હોજકિન-હક્સલી ચેતાકોષો સાથે માનવ-સ્તરના મોટા પાયે-સમાંતર ચેતાતંત્ર નેટવર્ક તરફ. આર્ટિફિશિયલ જનરલ ઇન્ટેલિજન્સ પર આંતરરાષ્ટ્રીય પરિષદમાં (pp. 314-323). સ્પ્રિંગર, ચામ. લોંગ, એલ. એન. (2018) રોબોટ્સ પર સ્વભાવ અને લાગણીઓ માટેનું એક મોડેલ. જે. ચેન (એડ. ), રોબોટ્સ અને માનવરહિત પ્રણાલીઓમાં માનવ પરિબળોમાં પ્રગતિ-રોબોટ્સ અને માનવરહિત પ્રણાલીઓમાં માનવ પરિબળો પર AHFE 2017 આંતરરાષ્ટ્રીય પરિષદની કાર્યવાહી, 2017 (pp. 3-13). (એડવાન્સિસ ઇન ઇન્ટેલિજન્ટ સિસ્ટમ્સ એન્ડ કમ્પ્યુટિંગ; વોલ્યુમ. 595). સ્પ્રિંગર વેરલેગ. એ મોડલ ફોર ટેમ્પરમેન્ટ એન્ડ ઇમોશન્સ ઓન રોબોટ્સ લોંગ, એલ. એન., એન્ડ કોટનર, સી. એફ. (2019, માર્ચ). આર્ટિફિશિયલ જનરલ ઇન્ટેલિજન્સ માટે સમીક્ષા અને સૂચિત માળખું. 2019માં IEEE એરોસ્પેસ પરિષદ (pp. 1-10). IEEE. લોંગ, એલ. એન., બ્લેન્ચેટ, એસ., કેલી, ટી. ડી., અને હોન્કા, એમ. (2019, માર્ચ). ઇજનેરી શિક્ષણને આધુનિક બનાવવાની નિર્ણાયક જરૂરિયાત છે. 2019માં આઇ. ઇ. ઇ. ઇ. એરોસ્પેસ પરિષદ (પૃષ્ઠ 1-9). IEEE. જીવંત લોકો અમેરિકન વિદ્વાનો 1954 જન્મ મિનેસોટા યુનિવર્સિટીના ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટીના ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ જ્યોર્જ વોશિંગ્ટન યુનિવર્સિટીના ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ પેન્સિલવેનિયા સ્ટેટ યુનિવર્સિટી ફેકલ્ટી