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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Specializing TEmporal Planning using Reinforcement Learning

Descripción del proyecto

Especialización en planificación temporal automática con inteligencia artificial

Una planificación eficaz es fundamental para alcanzar los objetivos deseados, sobre todo cuando el tiempo y las limitaciones tienen una gran importancia. La planificación temporal se centra en la generación automatizada de estrategias en tales condiciones, con aplicaciones en campos como la robótica, la logística y la producción flexible. A pesar de los diferentes avances, la escalabilidad de los actuales marcos de propósito general sigue siendo limitada, mientras que la planificación temporal independiente del dominio tiene que hacer frente a la complejidad de la vida real. Por su parte, las soluciones específicas de ámbito, aunque eficaces, son costosas de desarrollar y difíciles de mantener. En este contexto, el proyecto STEP-RL, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, tiene como objetivo superar estas limitaciones con un nuevo marco de planificación temporal independiente del dominio basado en aprendizaje por refuerzo. Este marco posibilitará la especialización automática, lo cual facultará a los planificadores temporales adaptarse y optimizar a lo largo del tiempo, mejorando así tanto la eficacia como la flexibilidad a la hora de resolver problemas complejos de planificación temporal.

Objetivo

"Planning - devising a strategy to achieve a desired objective - is one of the basic forms of intelligence. Temporal planning studies the automated synthesis of strategies when time and temporal constraints matter. Temporal planning is one of the most strategic fields of Artificial Intelligence, with applications in autonomous robotics, logistics, flexible production, and many other fields.

Historically, the research on temporal planning follows a general-purpose framework: a generic engine searches for the strategy by reasoning on the problem statement (i.e. the starting condition and the desired objective), as well as on a formal model of the domain (i.e. the possible actions). Despite substantial progress in the recent years, domain-independent temporal planning still suffers from scalability issues, and fails to deal with real-word problems. The alternative is to devise ad-hoc, domain-specific solutions that, although efficient, are costly to develop, rigid to maintain, and often inapplicable in non-nominal situations.

STEP-RL will study the foundations of a new approach to Temporal Planning, that is domain-independent and efficient at the same time. The idea is to adopt a framework based on Reinforcement Learning, where a domain-independent temporal planner is specialized with respect to the domain at hand. STEP-RL continuously improves its ability to solve temporal planning problems by learning from experience, thus becoming increasingly efficient by means of self-adaptation.

STEP-RL will advance the state of the art in temporal planning beyond the ""efficiency vs flexibility"" dilemma, that I had to personally face in the many industrial projects I worked on."

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2023-STG

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Institución de acogida

FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Aportación neta de la UEn
€ 1 493 750,00
Coste total
€ 1 493 750,00

Beneficiarios (1)