5 mai 2023
Brian Ichter de la Google Brain / DeepMind
Modelele de fundație pot codifica o mulțime de cunoștințe semantice despre lume, dar pot fi limitate de lipsa lor de experiență interactivă, în lumea reală. Acest lucru reprezintă o provocare pentru utilizarea lor în robotică, ceea ce necesită luarea deciziilor interactive și raționamentul pentru o anumită concretizare. Această discuție va discuta mai multe direcții de cercetare pentru abordarea acestor provocări, de la împământarea lor în mediul lor (SayCan, InnerMonologue, Grounded Decoding, NL-Maps), până la emiterea directă a codului bazat pe pământ (Code as Policies) și, în final, instruirea lor cu date robotice încorporate. (PaLM-E, RT-1).
Despre vorbitor:
Brian este cercetător la Google Brain (sau Deepmind acum), unde lucrează în echipa de Robotică. În general, interesele sale de cercetare constau în a permite sistemelor robotizate mobile să efectueze sarcini complexe, cu orizont lung în medii din lumea reală, prin învățarea automată – și în ultimii doi ani, modele de bază. Înainte de a se alătura Google Brain, a primit un doctorat și un MS în Aeronautică și Astronautică de la Universitatea Stanford, sub supravegherea prof. Marco Pavone.
#robotica #deepmind