Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

The Artificial Motion Factory

Opis projektu

Autonomiczność robotów i ich zdolność do podejmowania decyzji

Zastosowanie dzisiejszych robotów jest ograniczone do kontrolowanych środowisk. Nawet zaawansowane roboty humanoidalne, takie jak Atlas, korzystają z ręcznego sterowania i szczegółowych modeli przestrzeni roboczej, a detekcja odgrywa w ich działaniu niewielką rolę. W efekcie roboty nie są wystarczająco zwinne, zręczne, autonomiczne, wytrzymałe i bezpieczne, by pracować u boku ludzi w nieprzewidywalnych sytuacjach w świecie rzeczywistym. Finansowany przez ERBN projekt ARTIFACT zakłada opracowanie modułowej, uczącej się architektury sterowania w celu zwiększenia zdolności robotów do podejmowania decyzji. Wykorzystując programowanie różnicowe, roboty będą tworzyć modele interakcji na podstawie danych z czujników oraz zasad fizyki. Będą samodzielnie odkrywać złożone gesty i ruchy w oparciu o wcześniejsze doświadczenia, ucząc się zarządzać interakcjami i wnioskować na temat swojego środowiska. W ramach projektu powstanie oprogramowanie open-source, które zostanie zademonstrowane w rzeczywistych scenariuszach wymagających precyzji, zręczności i zwinności.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2024-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Wkład UE netto
€ 1 499 955,00
Koszt całkowity
€ 1 499 955,00

Beneficjenci (1)