Descripción del proyecto
Señales de radio del entorno para la toma de decisiones de agentes autónomos
Las radioindicaciones, que emplean sensores de radiofrecuencia, ofrecen información electromagnética con significado contextual, lo cual permite a los agentes predecir resultados y navegar por entornos sociales con mayor eficacia. La interpretación de las señales de radio contextuales implica el intercambio de información teniendo en cuenta las capacidades de otros agentes para procesar los estímulos del entorno. El equipo del proyecto CUE-GO, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, es pionero en la creación de un nuevo marco para que los agentes autónomos mejoren la toma de decisiones mediante la utilización de señales de radio del entorno. Ello incluye el desarrollo de métodos para extrapolar señales de radio, algoritmos de navegación guiada por señales y evaluaciones para predicciones futuras. A partir de conocimientos de diversos campos, como la neurociencia del comportamiento y la ingeniería, el equipo del proyecto avanzará en la toma de decisiones inspiradas en el ser humano para agentes autónomos. El equipo de CUE-GO imagina una sociedad en la que el ser humano y la inteligencia artificial coexistan a la perfección.
Objetivo
The CUE-GO project aims to conceive a novel methodological framework for enhancing the decision-making capabilities of autonomous agents through the exploitation of contextual radio cues of the environment. Radio cues represent a quantum leap from the traditional concept of features, usually retrieved by vision-based systems, as they contain electromagnetic information with semantic meanings (contextual) enabled by radio-frequency sensors, like those at TeraHertz bands. The elaboration of contextual radio cues allows a far-reaching prediction of the outcomes of agents’ behaviors and ultimately yields a more efficient navigation in social environments, more accurate localization of people and objects, and enhanced cooperation toward a common mission goal. In interpreting contextual radio cues, agents exchange their sensed information in a way that considers other agents’ expertise, i.e. their abilities to process environmental stimuli.
To achieve this vision, I will: (1) develop a general framework for the decision-making of autonomous agents that emulates the human capability of interpreting cues for anticipating an action’s course; (2) conceive and design methods for extrapolating contextual radio cues based on high-resolution semantic mapping of the environment; (3) conceive and design cue-guided localization and navigation algorithms that will boost ambient awareness; (4) conceive new methods and metrics to assess the agents’ skills in associating contextual radio cues with statistical models that accurately predict future rewards or punishments; (5) develop collaboration schemes accounting for the assessment of agents’ expertise.
Thanks to a multidisciplinary approach, combining diverse knowledge from behavioral neuroscience to engineering, this project will lead to a significant advance in human-inspired decision-making for future networks of autonomous agents, toward a society where humans and artificial intelligence co-exist in the same environment.
Ámbito científico
- natural sciencesbiological sciencesneurobiology
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsradio technologyradio frequency
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- natural sciencesmathematicsapplied mathematicsstatistics and probability
Palabras clave
Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
00185 Roma
Italia