Katherine Driggs-Campbell

新しいアプローチは、シミュレーションとオフラインデータを組み合わせて、ロボットテストをより良くするよ。

ロボットは、より少ない例で物を収納する方法を学び、インタラクション予測が向上した。

研究によると、運転中に気が散っているときのドライバーのコミュニケーションの好みがわかった。

AIの意思決定の不正確さの原因と検出方法についての考察。

新しい方法が、正確なポリシー勾配推定を通じて強化学習の効率を向上させる。

新しい方法で、ロボットが周囲を評価するのがラベル付けを最小限にして改善された。

渋滞を減らすために、ドライバーにリアルタイムのアドバイスを提供する斬新なアプローチ。

RTAシステムとのドライバーのやり取りや好みを探る。

リアルタイム画像生成システムが農業の遠隔ロボット操作を強化する。