Descrizione del progetto
Ampliare le capacità di apprendimento delle competenze dei robot
I significativi progressi nell’intelligenza artificiale, nella robotica e nelle tecnologie digitali hanno portato a innovazioni rivoluzionarie in diversi settori, in particolare nell’automazione. Purtroppo, sia l’intelligenza artificiale che la robotica hanno ancora difficoltà a interagire con oggetti diversi, scenari complessi e ambienti. Esistono inoltre limitazioni nella loro capacità di manipolare oggetti con proprietà e geometrie diverse. Anche seguire manuali di istruzioni complessi è una sfida. In quest’ottica, il progetto SMARTI3, finanziato dal CER, ottimizzerà la generazione di dati umani e sintetici per l’apprendimento dei robot, potenziando e ampliando notevolmente le capacità di apprendimento delle competenze robotiche. Questo approccio combina la generazione di dati, sfruttando il feedback umano per un miglioramento continuo, la messa a punto delle conoscenze di base e l’integrazione di istruzioni offline e informazioni geometriche per sviluppare modelli chiave per la percezione, la previsione e l’abilità.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
- scienze naturali matematica matematica pura geometria
- ingegneria e tecnologia ingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informatica ingegneria elettronica robotica
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
Argomento(i)
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.
Meccanismo di finanziamento
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.
HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) ERC-2024-COG
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
76131 Karlsruhe
Germania
I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.