Projektbeschreibung
Verstärkungslernen auf ganz neuem Niveau
Verstärkungslernen bezeichnet die Schulung von Maschinenlernmodellen, eine Abfolge von Entscheidungen zu treffen, und birgt großes Potenzial für den Ausbau der Automatisierung. Ziel des EU-finanzierten Projekts RADDICS ist es, die wichtigsten Herausforderungen für den zuverlässigen Einsatz von Methoden des Verstärkungslernens bei anspruchsvollen Anwendungen zu bewältigen. Insbesondere wird die Verwendung von Wahrscheinlichkeitsmodellen wie Gauß-Verteilungen und tiefen Bayesschen Modellen untersucht, um eine sichere Erforschung zu ermöglichen. Zu diesem Zweck werden Konfidenzschätzungen aus diesen Modellen mit Techniken aus der robusten Kontrolltheorie und formalen Verifikation kombiniert. Die Forschung baut auf den jüngsten bahnbrechenden Ergebnissen zur sicheren Bayesschen Optimierung auf und wird an drei realen Anwendungen für cyber-physische Systeme demonstriert.
Ziel
This ERC project pushes the boundary of reliable data-driven decision making in cyber-physical systems (CPS), by bridging reinforcement learning (RL), nonparametric estimation and robust optimization. RL is a powerful abstraction of decision making under uncertainty and has witnessed dramatic recent breakthroughs. Most of these successes have been in games such as Go - well specified, closed environments that - given enough computing power - can be extensively simulated and explored. In real-world CPS, however, accurate simulations are rarely available, and exploration in these applications is a highly dangerous proposition.
We strive to rethink Reinforcement Learning from the perspective of reliability and robustness required by real-world applications. We build on our recent breakthrough result on safe Bayesian optimization (SAFE-OPT): The approach allows - for the first time - to identify provably near-optimal policies in episodic RL tasks, while guaranteeing under some regularity assumptions that with high probability no unsafe states are visited - even if the set of safe parameter values is a priori unknown.
While extremely promising, this result has several fundamental limitations, which we seek to overcome in this ERC project. To this end we will (1) go beyond low-dimensional Gaussian process models and towards much richer deep Bayesian models; (2) go beyond episodic tasks, by explicitly reasoning about the dynamics and employing ideas from robust control theory and (3) tackle bootstrapping of safe initial policies by bridging simulations and real-world experiments via multi-fidelity Bayesian optimization, and by pursuing safe active imitation learning.
Our research is motivated by three real-world CPS applications, which we pursue in interdisciplinary collaboration: Safe exploration of and with robotic platforms; tuning the energy efficiency of photovoltaic powerplants and safely optimizing the performance of a Free Electron Laser.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Software Anwendungssoftware Simulationssoftware
- Naturwissenschaften Naturwissenschaften Optik Laserphysik
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
HAUPTPROGRAMM
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
ERC-COG - Consolidator Grant
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) ERC-2018-COG
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenGastgebende Einrichtung
Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
8092 Zuerich
Schweiz
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.