Вивчення ефективних абстракцій для планування (LEAP)

Складні завдання робототехніки з тривалим горизонтом і рідкісними винагородами є викликом для масштабування методів навчання від початку до кінця. На противагу цьому, підходи до планування продемонстрували великий потенціал у ефективному вирішенні таких складних завдань. Однією з основних критик підходів, заснованих на плануванні, була відсутність доступних точних моделей світу (так званих абстракцій) для використання. Є новий інтерес до використання підходів, заснованих на навчанні, для вивчення символічних представлень, які підтримують планування. Однак це дослідження часто розрізнене на окремі підгрупи, такі як планування завдань і руху, навчання з підкріпленням (ієрархічне, на основі моделі), планування з формальною логікою, планування з природною мовою (мовні моделі) та нейро-символічний ШІ. Як і в попередні роки, LEAP об'єднає дослідників з різних підгалузей, щоб обговорити, як ми можемо об'єднати навчання, планування та абстракції для вирішення все більш складних завдань робототехніки з тривалим горизонтом та рідкісними винагородами.