Oficina LfC @ CoRL 2026

Robôs operando em ambientes do mundo real muitas vezes aprendem com demonstrações, preferências ou recompensas humanas. No entanto, em muitos ambientes de implantação, as pessoas atuam como supervisores, em vez de professores: elas monitoram o comportamento dos robôs e intervêm apenas quando necessário. Essas correções e intervenções fornecem informações ricas sobre os objetivos da tarefa, restrições e expectativas humanas, enquanto requerem menos esforço do que a supervisão contínua. Aprendizado a partir de Correções (LfC) surgiu como um paradigma promissor para o aprendizado interativo de robôs. Esta oficina reúne pesquisadores de robótica, aprendizado de máquina, interação humano-robô e domínios de aplicação relacionados para discutir os fundamentos, desafios e direções futuras do Aprendizado a partir de Correções.