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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Specializing TEmporal Planning using Reinforcement Learning

Description du projet

Spécialisation dans la planification temporelle automatique avec l’IA

Une planification efficace est essentielle pour atteindre les objectifs souhaités, en particulier lorsque le temps et les contraintes jouent un rôle critique. La planification temporelle se concentre sur la génération automatisée de stratégies dans de telles conditions, avec des applications dans des domaines comme la robotique, la logistique et la production flexible. Malgré plusieurs avancées, la modularité des cadres généraux actuels reste limitée et la planification temporelle indépendante du domaine se heurte à la complexité du monde réel. Par ailleurs, les solutions spécifiques à un domaine, bien qu’efficaces, sont coûteuses à développer et difficiles à maintenir. Dans ce contexte, le projet STEP-RL, financé par le CER, vise à surmonter ces défis en introduisant une nouvelle approche de planification temporelle indépendante du domaine, qui s’appuie sur l’apprentissage par renforcement. Ce cadre permettra une spécialisation automatique et les planificateurs temporels pourront s’adapter et s’améliorer au fil du temps, maximisant ainsi l’efficacité et la flexibilité dans la résolution de problèmes complexes de planification temporelle.

Objectif

"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."

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

FONDAZIONE BRUNO KESSLER
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 493 750,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 493 750,00

Bénéficiaires (1)

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