Эффективное обучение с участием человека в контексте RL для производительного роботизированного манипулирования

Обучение с участием человека в процессе обучения с подкреплением (HiL-RL) для базовых моделей роботов в значительной степени ограничено дорогим и рискованным физическим взаимодействием. Это делает эффективное использование образцов, стабильное улучшение политики и сокращение человеческих усилий необходимыми для практического развертывания.Однако существующие подходы часто страдают от избыточной выборки данных, предвзятого распределения кредитов по смешанным качественным траекториям и интенсивного вмешательства в процессы исследования.В этом выступлении мы исследуем единое направление исследований для улучшения HiL-RL через информативное планирование выборки, оптимизацию политики с учетом кредита и агентное вмешательство. Работа охватывает:Вместе эти подходы направлены на то, чтобы помочь системам HiL-RL учиться быстрее, требовать меньше человеческих усилий, обобщать на более широкий диапазон состояний манипуляций и работать надежнее в сложных физических условиях.(Технический уровень: 200)Дополнительная информация о выступающемЦзивэй Ван в настоящее время является доцентом в Школе электротехники и электроники Наньянского технологического университета. Прежде чем присоединиться к NTU, он был постдоком в Институте робототехники Университета Карнеги-Меллон.Он получил степени доктора философии и бакалавра от кафедры Автоматизации Цинхуа в 2023 и от кафедры Физики Цинхуа в 2018 годах соответственно.Его исследования в основном сосредоточены на базовых моделях роботов для точного манипулирования и были развернуты в производственных сценариях, включая сборку электроники и инспекцию двигателей.Он опубликовал более 60 научных статей на первоклассных конференциях и в журналах по робототехнике и ИИ. Он является членом редакционной коллегии и председателем конференций, а также соорганизовал множество семинаров, мастер-классов и конкурсов в топовых журналах и конференциях. Он является членом комитета Группы IEEE RAS Сингапур.Дополнительная информация о серииСингапурский коллоквиум по воплощенному ИИ (SEAIC) – это техническая исследовательская серия, сосредотачивающаяся на обсуждениях и обменах опытом исследователей по передовым темам в области воплощенного ИИ, обучения роботов и физического ИИ.Присоединяйтесь: Узнайте больше о Lorong AI | Регистрация для спикеров | Сообщество WhatsApp | LinkedIn | X