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Advanced learning for generalizable and reliable robotic skills

Descrizione del progetto

Insegnare ai robot a imparare come gli esseri umani

Sebbene i robot stiano trasformando le fabbriche, hanno difficoltà ad affrontare l’imprevedibilità degli ambienti reali, come le case o gli ospedali: ciò dipende da carenze a livello di intelligenza, che limitano la loro capacità di apprendere e adattarsi come gli esseri umani. Sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto ALGR2S combina un’intelligenza artificiale all’avanguardia con algoritmi di apprendimento di ispirazione biologica. Il progetto si propone di insegnare ai robot nuove abilità attraverso il modo in cui le persone imparano, ovvero tramite l’esperienza e l’adattamento; dal controllo sensomotorio al processo decisionale, il sistema aiuterà i robot a gestire compiti complessi con maggiore affidabilità e trasparenza. Convalidato mediante lo svolgimento di compiti come l’assemblaggio flessibile, ALGR2S si augura di rafforzare la leadership europea nella corsa globale alla robotica intelligente, dotando al contempo la prossima generazione di ricercatori di competenze essenziali.

Obiettivo

"Robotics is crucial in Europe for driving innovation and maintaining global competitiveness in advanced manufacturing, service and automation, etc. At present, one of the primary limitations hindering the further development of robotics today is the lack of sufficient intelligence, which prevents robots from being deployed in complex tasks such as those in home-services, and healthcare. Robotic skill learning aims to provide robots with the necessary intelligence to acquire the skills needed for performing these complex tasks. The explosion of AI technologies in recent years has provided a large platform and space for robot skill learning. The primary objective of this proposal is to develop a generalizable robotic skills learning system leveraging advanced AI techniques. This system will be designed to emulate the human skill-learning process, thereby enhancing both the reliability and explainability of the learning behaviors. The researcher will investigate foundation model techniques to provide human-level generalization ability for robots. Moreover, The researcher will present novel biologically inspired sensorimotor policy learning algorithms to significantly enhance the reliability and explainability of the system. The system will be validated via various applications such as assembly across different objectives. During the project, the researcher will acquire a solid multidisciplinary scientific and transferable skills training, covering from AI theorems, robotic applications, project management skills and career planning, etc. The final aim of the project is to push the Europe in a good position to ride the coming wave of ""AI + Robots""."

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

THE UNIVERSITY OF LIVERPOOL
Contributo netto dell'UE
€ 260 347,92
Indirizzo
BROWNLOW HILL 765 FOUNDATION BUILDING
L69 7ZX LIVERPOOL
Regno Unito
Regione
North West (England) Merseyside Liverpool
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Partner (2)