Ricardo Bedin Grando

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 stanno migliorando la sicurezza controllando i lavoratori e le loro attrezzature in tempo reale.