Morteza Lahijanian

ディープカーネルラーニングは、複雑性の中でも安全性と信頼性を確保しつつ、制御システムを強化するよ。

新しいアプローチがロボットや自動運転車などの不確実なシステムの分析を改善する。

宇宙船の自律性を安全にするためのシールド付き深層強化学習に関する研究。

区分確率的バリア関数を使った安全解析の新しいアプローチ。

新しい手法がニューラルネットワークを近似して、より良い不確実性分析を行う。

新しい誤差境界が、安全が重要な分野でのGPRの信頼性を向上させるよ。

安全な自律技術のためのメタプランニングについての考察。