George J. Pappas

Este estudio examina cómo los retrasos afectan la aproximación estocástica en el aprendizaje por refuerzo.

Este artículo revisa la importancia de la evaluación de riesgos en la robótica para la seguridad.

Un método para modelar y controlar de manera eficiente sistemas no lineales utilizando técnicas de aprendizaje activo.

CViT combina el aprendizaje de operadores con campos neuronales condicionados para mejorar la modelación científica.

Este artículo habla sobre un método para que los robots aprendan sobre seguridad a partir de la información de los humanos.

Examinando cómo los agentes aprenden más rápido juntos a pesar de los retrasos en la comunicación.

Examinando cómo los parámetros del modelo afectan el rendimiento en tareas a largo plazo.

PKF mejora la precisión del seguimiento de objetos en entornos complejos.

Una mirada a cómo el CRM mejora los modelos de predicción y maneja la incertidumbre.