Karl H. Johansson

エージェントが制約を守りながらパフォーマンスを最適化するための新しい方法。

エージェントがお互いに協力してデータの推定を改善する方法。

新しい方法が歩行者の行動予測を改善して、車の安全性を高める。

新しい方法が、専門家のデモを使った学習をクローズドループ制御で強化する。

研究が、複雑なソーシャルネットワーク内で意見を共有するグループを特定する方法を明らかにした。

新しいアルゴリズムが通信制限の下でノード間の調整を改善する。

階層型連合学習がデータを守りながらデバイス間のコラボレーションを可能にする方法を学ぼう。

システム内の情報の流れをサイバー脅威から守る。