Opis projektu
Nowa inicjatywa będąca odpowiedzią na wyzwania w zakresie bezpieczeństwa semantycznego ma zwiększyć autonomię robotów
Ostatnie postępy w uczeniu maszynowym umożliwiły robotom semantyczne zrozumienie swojego otoczenia i bardziej naturalną interakcję z ludźmi. Jednak gdy roboty poruszają się w świecie rzeczywistym, interakcje fizyczne pozostają dla nich wyzwaniem, szczególnie w zakresie zapewnienia bezpiecznego podejmowania decyzji. Konwencjonalne podejścia koncentrują się na wyraźnych ograniczeniach bezpieczeństwa, ale przekładanie zrozumienia semantycznego na bezpieczne działania pozostaje złożoną kwestią. Zajmuje się nią wspierany przez program działania „Maria Skłodowska-Curie” projekt SSDM. Łącząc percepcję i działanie, projekt ma na celu wyposażenie robotów w zdolność do podejmowania inteligentnych i semantycznie bezpiecznych decyzji. Poprzez wykorzystanie innowacyjnych ram matematycznych i narzędzi algorytmicznych SSDM obiecuje zrewolucjonizować autonomię robotów, zwiększając bezpieczeństwo i wydajność w różnych praktycznych zastosowaniach.
Cel
Recent breakthroughs in machine learning have opened up opportunities for robots to build a semantic understanding of their operating environment and interact with humans in more natural ways. While machine learning has unlocked new potentials for robot autonomy, as robots venture into the real world, physical interactions with the surrounding environment pose additional challenges. One typical challenge in practical applications is providing safety guarantees in robot decision-making. Much of the safe robot decision-making literature today focuses on explicit safety constraints defined in the robot state and input space. However, in practical applications, robots are often required to infer semantics-grounded safe actions from perception input. While recent machine learning techniques are increasingly capable of distilling semantic information from perception, translating the semantic understanding to explicit safety constraints is non-trivial. In this proposed project, we aim to close the perception-action loop and develop mathematical foundations and algorithmic tools that enable robots to make intelligent and semantically safe decisions.
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordynator
80333 Muenchen
Niemcy