Pulkit Agrawal

JUICER aiuta i robot a imparare ad assemblare i mobili con meno esempi.

Nuovo metodo migliora il processo decisionale negli agenti attraverso l'apprendimento di comportamenti diversi.

Presentiamo l'Esplorazione Latente Casuale: un modo nuovo per migliorare l'esplorazione degli agenti.

Un nuovo approccio combina il comportamento di clonazione e l'apprendimento per rinforzo per un'assemblaggio robotico preciso.

Migliorare gli ambienti di allenamento è fondamentale per un apprendimento robotico efficace.

L'EyeSight Hand imita la destrezza umana con una tecnologia avanzata di rilevamento del tocco.

Nuovi metodi migliorano il modo in cui i robot apprendono e si adattano ai compiti.

DART semplifica l'addestramento dei robot tramite simulazione e condivisione dei dati.

Esaminando la fusione di modelli di machine learning specializzati e la loro collaborazione.

MoDE aiuta i robot a imparare in modo efficiente con meno potenza di calcolo.