Pulkit Agrawal

Nuevo método mejora la toma de decisiones en agentes a través del aprendizaje de comportamientos diversos.

Presentamos la Exploración Latente Aleatoria: un enfoque novedoso para mejorar la exploración de agentes.

Un enfoque novedoso combina el clonaje de comportamiento y el aprendizaje por refuerzo para un ensamblaje preciso de robots.

Mejorar los entornos de entrenamiento es clave para un aprendizaje robótico efectivo.

La mano EyeSight imita la destreza humana con tecnología avanzada de detección táctil.

Nuevos métodos mejoran cómo los robots aprenden y se adaptan a tareas.

DART simplifica el entrenamiento de robots a través de simulación y compartición de datos.

Examinando la fusión de modelos de aprendizaje automático especializados y su colaboración.

MoDE ayuda a los robots a aprender de manera eficiente con menos potencia de cálculo.