Pulkit Agrawal

JUICER ajuda robôs a aprender a montar móveis com menos exemplos.

Novo método melhora a tomada de decisão em agentes através do aprendizado de comportamento diversificado.

Apresentando a Exploração Latente Aleatória: uma nova maneira de melhorar a exploração dos agentes.

Uma abordagem nova combina clonagem de comportamento e aprendizado por reforço para uma montagem precisa de robôs.

Melhorar os ambientes de treinamento é fundamental para um aprendizado robótico eficaz.

A Mão EyeSight imita a destreza humana com tecnologia avançada de sensibilidade ao toque.

Novos métodos melhoram a forma como os robôs aprendem e se adaptam às tarefas.

O DART simplifica o treinamento de robôs através de simulação e compartilhamento de dados.

Analisando a junção de modelos de aprendizado de máquina especializados e como eles se colaboram.

MoDE ajuda os robôs a aprender de forma eficiente com menos poder de computação.