4348 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم العميق من المحاكاة إلى الواقع باستخدام شبكة عصبية تلافيفية تشبه بنية U-Net، تم تدريبها على بيانات Genesis الاصطناعية لتمكين الروبوتات رباعية الأرجل المزودة بأذرع من التنقل والإدراك والقبض بدقة على الأشياء من خلال المناورة الحركية.
تقدم هذه الورقة "Kinematic Kitbashing"، وهو إطار عمل للتحسين يعمل على تخليق أجسام ثلاثية الأبعاد مفصلية متماسكة عبر تجميع أجزاء قابلة لإعادة الاستخدام مشروطة برسم بياني حركي، وذلك باستخدام مجالات مسافة متجهية قائمة على نماذج مرجعية لضمان اتساق الاتصال المدرك للحركة، واستخدام عينات "لانجفنز" الملدنة للتحسين من أجل الوظيفية على مستوى المهام ذات الصندوق الأسود.
تقترح هذه الورقة مرشح كالمان المعزز عصبياً القائم على الانتباه (AttenNKF) الذي يعزز تقدير حالة الروبوتات ذات الأرجل من خلال تدريب معوض عصبي في فضاء كامن للكشف عن الانحيازات الناجمة عن الانزلاق وتصحيحها، مما يجعله يتفوق على المقدرات الحالية في الظروف المعرضة للانزلاق.
تتناول هذه الورقة البحثية محدودية التعظيم الجشع لدالة Q في مهام المنطق الزمني ذات الأفق اللانهائي غير المخصوم عبر بناء سياسات غير ماركوفية تعتمد على تاريخ الحالة لضمان المثالية للمواصفات المتداخلة، وتوضيح كيف يمكن لدوال Q أن تعمل كمرشحات سلامة لمتطلبات المنطق الزمني المعقدة.
تقدم هذه الورقة نظام VOFA، وهو نظام هرمي للمناورة والتنقل للروبوتات البشرية يجمع بين سياسة عالية المستوى مشروطة بالهدف البصري وبين متحكم منخفض المستوى متكيف مع القوة، وذلك لدفع الأجسام الثقيلة ذات الخصائص الفيزيائية المجهولة نحو أهداف عشوائية بمتانة باستخدام الإدراك الذاتي المدمج فقط.
تقدم الورقة البحثية منصة VILAS، وهي منصة روبوتية نمطية منخفضة التكلفة تتميز بقابض ناعم قائم على تقنية الكيريغامي وإطار عمل موحد للاتصالات، والتي نجحت في استعراض تدريب ونشر نماذج الرؤية واللغة والعمل المتطورة من أجل التلاعب الآمن والمباشر بالأشياء الهشة مثل العنب.
تستقصي هذه الورقة البحثية المقايضات بين الدقة والكفاءة في الشبكات العصبية العميقة للتعرف على الأماكن القائم على تقنية ليدار (LiDAR) على الأجهزة الطرفية، وذلك من خلال قياس أداء بنيات "منظور عين الطائر" (Bird's Eye View) خفيفة الوزن تحت مستويات تكميم مختلفة (FP32، FP16، INT8) لتوجيه استراتيجيات النشر المستقبلية الواعية بحالات الاستخدام.
تقدم هذه الورقة "مكدس الاستقلالية الدلالية" (Semantic Autonomy Stack)، وهو إطار عمل مكون من ست طبقات يُمكّن الروبوتات المتنقلة داخل المباني من تفسير التعليمات باللغة الطبيعية عبر الجمع بين مُحلل سريع وحتمي للمهام الشائعة وبين استدلال نماذج الرؤية واللغة للحالات الغامضة، مع الاستفادة من نظام ذاكرة تكيفي عابر للروبوتات لتحقيق نقل فوري للمعرفة وانخفاض في زمن الاستجابة بمقدار 103,000 ضعف على الأجهزة الطرفية الخالية من وحدات معالجة الرسومات.
تقدم هذه الدراسة مراجعة شاملة للسلامة في الذكاء الاصطناዊ المجسد من خلال تقديم تصنيف موحد متعدد المستويات يفحص الهجمات والدفاعات عبر مسار الوكيل بأكمله، وتوليف الرؤى من أكثر من 400 ورقة بحثية لتحديد التحديات الحرجة وتقديم خارطة طريق لبناء أنظمة واقعية آمنة وقوية وموثوقة.
تقدم هذه الورقة RoboULM، وهي منهجية وأداة تعتمد على وجود الإنسان في الحلقة وتستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة لمساعدة الممارسين على تحديد وتحليل وتخفيف حالات عدم اليقين في الروبوتات ذاتية التكيف بشكل منهجي خلال مرحلة التصميم، كما تم التحقق من ذلك من خلال التعليقات الإيجابية من الممارسين الصناعيين عبر أربع حالات استخدام.