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The Artificial Motion Factory

Descrizione del progetto

Autonomia e capacità decisionale dei robot

I robot di oggi sono limitati ad ambienti controllati. Anche gli umanoidi avanzati come Atlas si affidano al controllo manuale e a modelli dettagliati dello spazio di lavoro, lasciando poco spazio al rilevamento. Di conseguenza, i robot non hanno l’agilità, la destrezza, l’autonomia, la robustezza e la sicurezza necessarie per operare a fianco delle persone in situazioni imprevedibili del mondo reale. Il progetto ARTIFACT, finanziato dal CER, intende sviluppare un’architettura di controllo modulare e apprendibile per migliorare le capacità decisionali dei robot. Sfruttando la programmazione differenziabile, i robot creeranno modelli di interazione a partire dai dati dei sensori e dai principi della fisica. Scopriranno autonomamente gesti e movimenti complessi sulla base delle esperienze passate, imparando a gestire le interazioni e a ragionare sull’ambiente circostante. Il progetto produrrà un software open-source dimostrato in scenari reali che richiedono destrezza e agilità.

Obiettivo

Todays robots are confined to tightly controlled environments: even the complex choreographies that the Atlas humanoid flawlessly executes heavily rely on handcrafted control strategies and detailed workspace models, with little place for sensing. To put it bluntly, robots are nowhere near the level of agility, dexterity, and even less so autonomy, robustness, and safety required for their deployment in the wild alongside people.
The tenet of ARTIFACT is that the key to an actual revolution will come from the algorithmic foundations of artificial motion intelligence, an AI challenged from the start to interact physically with dynamic environments and, ultimately, people. To do so, we will break away from the dichotomy between optimal control, where the role of perception is traditionally limited to an early state estimation stage, and reinforcement learning, where control policies are typically learned model-free with no guarantee to cope with the curse of dimensionality.
In ARTIFACT, we will devise a unified, structured, modular, and learnable control architecture for providing robots with advanced decision-making capabilities to solve complex tasks and face new interactions as they experience the world. It will leverage the notion of differentiable programming at all scales to enable robots to (i) capture models of their interactions directly from a sound combination of sensor data and first principles from physics, (ii) autonomously discover new complex gestures and movements leveraging their past experiences, and (iii) learn embodied representations to control their interactions finely and reason about the physical world. It will be implemented in open-source software and shown in real-world and challenging scenarios requiring fine dexterity and high agility. Altogether, these contributions will be the key enablers to enhance robot autonomy fundamentally, thus opening the age of ubiquitous robots at the service of mankind.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Contributo netto dell'UE
€ 1 499 955,00
Indirizzo
DOMAINE DE VOLUCEAU ROCQUENCOURT
78153 Le Chesnay Cedex
Francia
Regione
Ile-de-France Ile-de-France Yvelines
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale
€ 1 499 955,00

Beneficiari (1)