4322 ورقة بحثية
يقدم البحث نموذج OA-WAM، وهو نموذج عمل عالمي قابل للعنونة عبر الكائنات يقوم بتفكيك المشاهد إلى فجوات كائنية مستمرة ذات ناقلات عناوين لتمكين التحكم الدقيق القائم على التعليمات، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته وقوة فائقة تجاه اضطرابات المشهد مقارنة بالنماذج المرجعية الشمولية.
تقدم هذه الورقة البحثية CRONA، وهو إطار عمل للتعلم التعزيزي متعدد الوكلاء للملاحة عبر الوسائط، يستفيد من وكلاء متخصصين في الوسائط مع ناقد مركزي لتحقيق ملاحة مجسدة قوية وفعالة، لا سيما في البيئات المعقدة حيث تعاني النماذج أحادية الوكيل.
تقدم هذه الورقة MAD-BA، وهو إطار عمل مفتوح المصدر يعمل على تحسين وضعيات المستشعرات والخرائط القائمة على السرفل (surfel) ثلاثية الأبعاد في آن واحد باستخدام نموذج عدم يقين ليدار (LiDAR) معمّم، محققاً أداءً فائقاً على الطرق المتبعة في الأساليب الرائدة في المجموعات البيانات العامة.
تحدد هذه الورقة أجندة بحثية لهندسة البرمجيات في الروبوتات ذاتية التكيف، مهيكلة حول دورة حياة البرمجيات والتقنيات التمكينية، لمعالجة التحديات في التحقق، والمقايضات المتعلقة بالسلامة، وتكامل الأطر البرمجية نحو تحقيق أنظمة ذاتية القيادة موثوقة بحلول عام 2030.
تقدم هذه الورقة CL-MARL، وهو إطار عمل يتغلب على قيود التدريب ذي الصعوبة الثابتة في التعلم المعزز متعدد الوكلاء من خلال الجمع بين مجدول منهج دراسي تكيفي (FlexDiff) وخوارزمية ميزة المجموعة المضادة للواقع (CGRPA) لتحقيق أداء فائق وتقارب أسرع في المهام التعاونية الصعبة.
تقدم هذه الورقة البحثية MADP، وهي سياسة انتشار متعددة الوكلاء لا مركزية مبتكرة تستفيد من المحولات المكانية والتمثيلات الإدراكية للأقران لتوليد أفعال منسقة للتحكم في التغطية، مما يظهر قدرة فائقة على التعميم والأداء مقارنة بالنماذج المرجعية المتطورة عبر كثافات السرب وظروف البيئة المتنوعة.
يقدم هذا البحث LIBERO+، وهو معيار مرجعي دقيق بترميزات تركز على الأشياء، وSlotVLA، وهو إطار عمل يعتمد على انتباه الفتحة (slot-attention) يستفيد من تمثيلات علاقات الأشياء المدمجة لتحقيق معالجة روبوتية متعددة المهام تتسم بالكفاءة، والقابلية للتفسير، والتنافسية.
تقدم هذه الورقة واجهة عالمية ومستقلة للتحكم في الطائرات بدون طيار، تستفيد من بروتوكول سياق النموذج (MCP) لدمج النماذج اللغوية الكبيرة بسلاسة مع أنظمة الطائرات بدون طيار، مما يتيح تخطيط الطيران المعتمد على اللغة الطبيعية والملاحة في الوقت الفعلي عبر ربط النماذج اللغوية الكبيرة ببيانات الخرائط العالمية وبروتوكول "مافليك" (Mavlink) واسع الانتشار.
يقدم هذا الإسهام CLAMP، وهو إطار عمل جديد للتدريب المسبق ثلاثي الأبعاد يستفيد من التعلم التبايني على السحب النقطية متعددة المشاهد وأفعال الروبوت لتحسين كفاءة العينات وأداء سياسات التلاعب بالروبوت في كل من المهام المحاكاتية والواقعية.
تقدم هذه الورقة نهجاً للتعبئة مدركاً للتلامس يستخدم نظام إدراك مدركاً للفيزياء ومحسّناً لمسارات الأجسام المتعددة قائماً على التلامس لتمكين الروبوتات من وضع عناصر جديدة بنجاح في حاويات مملوءة جزئياً من خلال التفاعل المتعمد مع الأشياء الموجودة وإعادة ترتيبها لخلق المساحة اللازمة.