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Un nuevo enfoque para que los agentes compartan estrategias y mejoren su rendimiento en diferentes entornos.

Nuevos enfoques en control óptimo abordan sistemas complejos y restricciones usando técnicas innovadoras.

Este estudio se centra en proteger a los quadrotors de ciberataques.

Los sistemas de IA aprenden a través de la exploración y la motivación, mejorando su desempeño en las tareas.

Un nuevo controlador se adapta a diferentes cuadricópteros y condiciones sin esfuerzo.

Una mirada a cómo las redes neuronales aprenden y se adaptan con el tiempo.

Aprende cómo el ajuste de preferencias alinea modelos con feedback humano.

Un nuevo método de entrenamiento mejora las habilidades de parkour de los robots de manera segura y eficiente.

Usando IA, mejoramos la clasificación de residuos robóticos en ríos.

Un nuevo método combina el aprendizaje reforzado y MPC para mejorar la gestión de microrredes.

Un método para generar datos sintéticos para aprendizaje de pocos disparos en aprendizaje por refuerzo.

Este artículo presenta un método para estabilizar sistemas no lineales utilizando aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo modelo simplifica la animación de personajes usando datos de movimiento incompletos.

Una mirada a cómo el aprendizaje automático ayuda en la investigación de la teoría de nudos.

Los investigadores usan aprendizaje automático para descubrir información sobre axiones y simetría de sabor.

Presentando una forma eficiente de estimar la varianza en sistemas en constante cambio.

RLSR-Routing mejora el enrutamiento del tráfico de Internet usando aprendizaje por refuerzo para que sea más eficiente.

Guiar a la IA para que tome decisiones éticas en situaciones complejas.

Mejorando la capacidad de los robots para adaptarse y aprender de las experiencias.

Un nuevo método mejora el control activado por eventos para una mejor eficiencia de recursos.

Las máquinas aprenden limitaciones del comportamiento de expertos para mejorar la toma de decisiones.

Los drones mejoran el trabajo en equipo para atrapar drones evasores usando aprendizaje de IA.

Los robots aprenden a navegar paisajes difíciles con un nuevo método de entrenamiento.

Un nuevo marco mejora la capacidad de los modelos para manejar preguntas relacionadas con el tiempo de manera efectiva.

Están surgiendo nuevos métodos para planificar misiones que enfrenten el aumento de basura espacial.

Un nuevo método mejora la capacidad de los robots para adaptarse a sus movimientos en diferentes terrenos.

Este estudio revela los beneficios de las características que cambian lentamente en el aprendizaje y la toma de decisiones.

Examinando estrategias para ahorrar energía en redes móviles con Open RAN y aprendizaje por refuerzo.

Un método para ayudar a los robots a adaptarse a situaciones inesperadas de manera efectiva.

Un nuevo método mejora el razonamiento sentido común en la IA, especialmente en situaciones con pocos datos.

ARLBench simplifica la sintonización de hiperparámetros para el aprendizaje reforzado con herramientas de evaluación eficientes.

Los investigadores usan el aprendizaje por refuerzo para mejorar el control en aceleradores de partículas.

Las ciudades deben adaptar sus sistemas de transporte para manejar las inundaciones cada vez más frecuentes por el cambio climático.

Métodos innovadores para el aprendizaje por refuerzo sin necesidad de conocer el estado previo.

El Duke Humanoid busca imitar la forma de caminar humana usando menos energía.

El Aprendizaje por Refuerzo adapta estrategias para tomar mejores decisiones financieras.

Un nuevo método mejora el control de los robots con patas y brazos.

Un nuevo marco mejora la comunicación de UAV al abordar errores de posicionamiento.

Una mirada a cómo los agentes de RL aprenden y toman decisiones en laberintos.

StepCountJITAI ayuda a la gente a mantenerse activa con mensajes en su móvil a tiempo.