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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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LiftMeUp: Globally optimal algorithms for dexterous manipulation and locomotion

Descripción del proyecto

Mejorar la seguridad y la eficacia de los robots mediante algoritmos basados en datos óptimos globales

Los robots pueden ayudar a afrontar los retos de la sociedad ampliando las capacidades más allá de los límites humanos. Sin embargo, los métodos algorítmicos de la robótica basados en los primeros principios requieren a menudo un ajuste y una heurística exhaustivos, mientras que los métodos más recientes de aprendizaje profundo requieren cantidades prohibitivas de datos y adolecen de problemas de generalización. Con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, el equipo del proyecto LiftMeUp desarrollará un marco fácil de usar para que los robots combinen métodos de primeros principios con el paradigma basado en datos a través de la lente de los solucionadores óptimos globales. De este modo, pretende ofrecer una alternativa transparente y eficiente a los métodos de aprendizaje profundo que consumen muchos recursos.

Objetivo

Robots bear the potential to help solve the world’s pressing problems by enabling and scaling up operations beyond human capacities. To successfully manipulate objects and perform reliable locomotion, robots require adequate models and solvers. Traditionally, physics-based models and iterative solvers are used, and obtaining reliable solutions requires significant effort in model tuning and heuristics for good convergence. LiftMeUp’s objective is to combine data-driven modeling with globally optimal solvers in a unique way to create an easy-to-use framework for the life-long operation of robots in challenging tasks. The result is a transparent, sample-efficient alternative to the less interpretable and resource-hungry deep-learning solutions for robotics. Furthermore, LiftMeUp builds on providing certifiably optimal methods with important consequences for safety and efficiency, as opposed to deep learning and local solvers, where different initializations can lead to entirely different solutions.
LiftMeUp is carried out at WILLOW, Inria Paris, known for cutting-edge control and locomotion research, and has three stages: first, combining concepts from Koopman theory, polynomial optimization, and kernel methods, lifting functions are inferred from data and integrated into globally optimal methods for state estimation and control. Second, different models are optimally combined, leading to a modular framework that can be incrementally updated online. Lastly, these novel algorithms are implemented on hardware to solve real-world locomotion and dexterous manipulation tasks.
This framework will have an important scientific impact by creating novel connections between global optimization and machine learning, enabling the use of principled over heuristic solvers in a broad range of applications in robotics and beyond. It will entail energy and time savings for the economy and using sample-efficient and transparent models will democratize technology and build trust.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

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

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinador

INSTITUT NATIONAL DE RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET AUTOMATIQUE
Aportación neta de la UEn
€ 226 420,56
Dirección
DOMAINE DE VOLUCEAU ROCQUENCOURT
78153 Le Chesnay Cedex
Francia
Región
Ile-de-France Ile-de-France Yvelines
Tipo de actividad
Research Organisations
Enlaces
Coste total
Sin datos