Descripción del proyecto
Un método holístico de la adaptación inteligente
Los robots han progresado en su capacidad de aprendizaje gracias a potentes modelos neuronales y vastos conjuntos de datos. Sin embargo, sigue habiendo cuestiones fundamentales: ¿las grandes arquitecturas y la gran cantidad de datos fomentan realmente una inteligencia robótica que refleje la intuición humana? Además, ¿cómo podemos mejorar los sistemas de aprendizaje de los robots para que proliferen en entornos dinámicos del mundo real? Para responder a estas preguntas, el proyecto SIREN, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, presentará una visión holística del aprendizaje de los robots, integrándolos junto con su entorno como un sistema cohesionado. Investigando el ciclo acción-percepción y aprovechando las redes neuronales gráficas, el equipo de SIREN pretende desarrollar robots adaptables capaces de ejecutar tareas complejas en entornos no estructurados. El cambio de paradigma promete allanar el camino al aprendizaje continuo y evolutivo en robótica.
Objetivo
Robot learning has made remarkable strides thanks to high-capacity neural models and extensive datasets. However, there are persisting research questions concerning large-scale robot learning models: are massive architectures and data needed for achieving robotic embodied intelligence to solve tasks intuitive to humans? And how can we make substantial progress toward robust and adaptive robot learning systems to operate in the dynamic real world? I posit that these open problems stem from overlooking the underlying principles and structure that govern the intricate robot-environment interaction and evolution.
SIREN addresses these pressing issues by proposing a unique systemic view of robot learning through the holistic representation of robot and environment as an integrated system. To achieve this, we will unveil key properties of the action-perception cycle for developing embodied intelligence by studying the intertwined flow of information and energy within the components of the holistic system. For that, we propose a framework that pioneers information-driven and physics-aware objectives that encompass the learning from embodied multisensorial streams of a modular graph representation of the robot-environment system and its dynamics, backed by the versatility of graph neural networks, allowing for modular uncertainty estimation to promote robustness. Eventually, we will yield resilient dynamics for training uncertainty-aware, composable skills to adapt to new tasks. SIREN's breakthroughs will enable robots, like humanoid mobile manipulators, to merge in unstructured, human-like settings and perform challenging tasks that require smooth and efficient perception-action coordination, balancing generalization and robustness in the face of inevitable real-world uncertainties. Our paradigm shift opens avenues for future groundbreaking research rooted in SIREN's impacts toward continuous robot learning systems that are integrated and evolve with their environment.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
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- ingeniería y tecnologíaingeniería eléctrica, ingeniería electrónica, ingeniería de la informacióningeniería electrónicarobótica
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Programa(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Régimen de financiación
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitución de acogida
64289 Darmstadt
Alemania