Obiettivo
For robots to assist humanity in homes, or hospitals, the capability to manipulate diverse objects is imperative. So far, however, robotic manipulation technology has struggled in managing the uncertainty and unstructuredness that characterize human environments.
Machine learning is a natural approach -- the robot can adapt to a given scenario, even if it was not programmed to handle it beforehand. Indeed, Deep Reinforcement Learning (deep RL), which has recently led to AI breakthroughs in computer games, has been publicized as the learning-based approach to robotics. To date, however, deep RL studies focused on known and observable systems, where uncertainty was resolved by lengthy trial and error. Quickly learning to act in novel environments, as required for robotics, is not yet within our reach.
The crux of the matter is the tight coupling between perception and control under high uncertainty -- the robot must actively reduce uncertainty while also trying to solve the task; for complex and high-dimensional systems, we do not have a suitable algorithmic framework for this.
In this proposal, our overarching goal is to:
Develop the algorithmic framework of using deep learning in problems that tightly couple perception, planning, and control, for advancing robotic AI to reliably manipulate general objects in unstructured environments.
Towards this end, we shall develop neural network representations of uncertainty, and algorithms that estimate uncertainty from data. We will develop theory and algorithms for decision making under uncertainty, bringing in a fresh perspective to the problem based on Bayesian reinforcement learning (Bayes-RL). These advances will allow us to study safety certificates for deep RL, and develop a general and practical methodology for learning-based robotic manipulation under uncertainty, validated on real robot experiments. Aside from robotic manipulation, we expect impact on various fields where decision making plays an important role.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento profondo
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica robotica
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
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Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2021-STG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
32000 Haifa
Israele
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.