Akihisa Ohya

Esplorare i KAN come nuovo approccio per modelli di apprendimento per rinforzo efficienti.

Curled-Dreamer migliora il processo decisionale nell'apprendimento per rinforzo usando metodi di apprendimento contrastivo.

Nuovi metodi permettono ai robot di muoversi liberamente in ambienti che cambiano.

I robot mobili stanno diventando bravi a fare cose come trovare e affettare il pane grazie a metodi di apprendimento innovativi.