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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Scalable Manipulation Learning through AR-enhanced Teleoperation enabling Intuitive Interactive Instructions

Descripción del proyecto

Ampliación de las capacidades de aprendizaje de habilidades de los robots

Los avances significativos en inteligencia artificial, robótica y tecnologías digitales han dado lugar a avances en varios sectores, especialmente en la automatización. Lamentablemente, tanto la inteligencia artificial como la robótica aún tienen dificultades para interactuar con objetos diversos, escenarios y entornos complejos. También existen limitaciones en su capacidad para manipular objetos de diferentes propiedades y geometrías. Seguir manuales de instrucciones complejos también es un desafío. En este sentido, el proyecto SMARTI3 financiado por el Consejo Europeo de Investigación agilizará la generación de datos humanos y sintéticos para el aprendizaje de robots, impulsando y ampliando enormemente las capacidades de aprendizaje de habilidades de los robots. Este método combina la generación de datos, aprovechando los comentarios de las personas para mejorar constantemente, ajustando los conocimientos básicos e incorporando instrucciones fuera de línea e información geométrica para desarrollar modelos clave para la percepción, la predicción y las habilidades.

Objetivo

SMARTI3 addresses three pivotal visions in robotics: enabling robots to handle diverse objects in complex scenes, manipulate objects with varying geometries and physical properties, and interpret and follow intricate instruction manuals. While AI is predestined to realize these visions, its promises to fulfill these visions have not been fully realized yet. Despite significant breakthroughs of AI in many domains, robotics has not seen a parallel surge, primarily due to challenges in task-specific data collection, the high demand for training data, and the extensive expertise required for applying AI in robotics.

Our innovative approach integrates intuitive data generation, fine-tuning of foundational knowledge, leveraging human feedback for continual self-improvement, and incorporating offline instructions with semantic and geometric information into skill, perception, and prediction models. Our objectives are to streamline the generation of human and synthetic data for robot learning, develop few-shot adaptable foundational representations, scale-up robot skill-learning capabilities, and enhance learning from interactive human feedback and offline instructions.

The project showcases its advancements through three use cases that mirror future industrial applications: sorting and disassembling a variety of Lego pieces, origami folding from visual instructions, and assembling complex Lego structures from unsorted pieces using instruction manuals. These cases highlight our approach's adaptability and potential for industrial application.

SMARTI3 aims to revolutionize robotic skill, perception, and prediction models, significantly broadening the scope of robotic technology in various industries. This groundbreaking project lays the foundation for a new era of intelligent, adaptable, and user-friendly robotic solutions, set to rival human manipulation capabilities.

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. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2024-COG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

KARLSRUHER INSTITUT FUER TECHNOLOGIE
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 2 445 808,00
Dirección
KAISERSTRASSE 12
76131 Karlsruhe
Alemania

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Región
Baden-Württemberg Karlsruhe Karlsruhe, Stadtkreis
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 2 445 808,00

Beneficiarios (1)

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