Opis projektu
Sprawić, by roboty uczyły się szybciej
Uczenie się na podstawie doświadczeń to jedna z podstawowych ludzkich cech, która pozwala nam stać się bardzo zręcznymi i skutecznie wykonywać różnorodne zadania. Umożliwienie robotom autonomicznym efektywnego uczenia się na podstawie doświadczeń pozwoliłoby im na rozwiązywanie nowych, trudnych zadań, a wykorzystanie ich specyficznych możliwości sprawiłoby, że stałyby się powszechnymi asystentami człowieka. Obecnie stosuje się niewykorzystujące modeli metody uczenia ze wzmocnieniem, ale wymagają one ogromnej liczby interakcji ze światem rzeczywistym. Z tych względów zespół finansowanego przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych projektu REAL-RL zbada podejście oparte na modelach, w którym interakcje ze światem są trenowane na podstawie doświadczeń i ujmowane w wyuczonym modelu. Te ostatnie można wykorzystać do symulacji mentalnej, zmniejszając tym samym wymaganą ilość interakcji w świecie rzeczywistym. W projekcie powstaną ogólne metody uczenia, które będą mogły zostać wykorzystane do sterowania dowolnym robotem z nogami, rękami lub innymi elementami morfologicznymi.
Cel
REAL-RL proposes a path to autonomous robots that learn from experience. By learning to solve new and challenging tasks and exploiting their specific capabilities, they could become ubiquitous assistants to humans in an uncountable number of tasks. Current control strategies for robots are developed only for particular tasks and are not versatile. To ensure their functioning, it is necessary to have highly accurate physical models that precisely match all the essential aspects of the real world. REAL-RL follows a different path: a learning approach to robot control. The dominant direction in the field uses model-free reinforcement learning methods that need an incredible number of interactions with the world – often prohibitive for real robots. As a bypass, simulations are used but require detailed knowledge of all possible situations that the robot might encounter. These problems are circumvented in REAL-RL by proposing a model-based approach. Models of the interaction with the world are learned from experience and will be used to plan and adapt behavior on the fly. This approach promises to be much more data-efficient and allows to transfer of valuable experience between tasks. Fundamental challenges in model-learning, safety-aware exploration and planning, and higher-order reasoning are identified and presented here with concrete novel solution ideas, such as a causal inductive bias for deep dynamics models, risk-aware real-time general trajectory optimization, and differentiable discrete planning. Critical stepping stones, such as probabilistic models and fast trajectory planning, have just been developed by the community, and the applicant. By aiming at a generic learning method that can be used to control any robot – rigid or soft – with legs, arms, or other end-effectors for manipulation and locomotion tasks, and make them improve with experience, the proposal develops a solid basis for future robotic applications.
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2021-COG
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaInstytucja przyjmująca
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
72074 Tuebingen
Niemcy
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.