4289 ورقة بحثية
يُعد NestDex إطار عمل لتعلم السياسات المتداخلة يعمل على تبسيط عملية جمع بيانات المناولة الماهرة من خلال السماح للمشغلين بالتحكم في الأذرع الروبوتية واختيار مهارات يد عالية المستوى عبر قابض، مما يؤدي إلى توليد نماذج توضيحية موثوقة لتدريب سياسات الرؤية الحركية المستقلة.
تقدم هذه الورقة البحثية "الممارسة المتعمدة" (Deliberate Practice - DP)، وهي خوارزمية نشطة لتعلم المهارات تستخدم برنامجاً ثنائي الخطية (bilinear program) لحساب تخصيص أمثل ومثبت للميزانية لوقت الممارسة، مما يمكن الروبوتات من اكتساب مهارات بشكل ذاتي تحقق أقصى قدر من المكافأة التراكمية المتوقعة للمهام المتسلسلة طويلة الأمد في ظل موارد محدودة.
يُعد ContactGuard نظاماً لمراقبة التنفيذ ما قبل التلامس، يستخدم نموذج عالم كامن مشروط بالأفعال تم تدريبه على بيانات غير مصنفة للتنبؤ بالتبعات البصرية قصيرة المدى للأفعال المخطط لها، مما يتيح الكشف في الوقت الفعلي عن الفشل وإشارات الإلغاء لمهام المناولة الغنية بالتلامس دون تعديل السياسة الأساسية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "فك الارتباط الصريح ثنائي المسار" (EDD)، الذي يُمكّن الروبوتات الاجتماعية من التعلم المستمر للأفعال المناسبة للسياق عبر بيئات متنوعة من خلال الفصل الصريح بين الإشارات البيئية والاجتماعية للتخفيف من حدة النسيان الكارثي.
تُثبت هذه الورقة أن تقدم المهمة في نماذج الرؤية واللغة والعمل (VLAs) يمكن قراءته خطياً من تنشيطاتها الداخلية، مما يتيح استخدام مجسات بسيطة للكشف الفعال عن خروج البيانات عن التوزيع (out-of-distribution detection) دون الحاجة لتسميات، وكذلك للمراقبة في وقت التشغيل لسياسات الروبوتات المنشورة.
تقدم الورقة البحثية RLinf-VLA، وهو إطار عمل موحد وفعال يعمل على توحيد معايير دمج بنيات VLA المتنوعة وخوارزميات التعلم المعزز (RL) مع تحسين تخصيص الموارد لتحقيق تسريع كبير في التدريب وأداءً يضاهي أحدث ما توصل إليه العلم عبر العديد من معايير الذكاء المجسد.
تقترح هذه الورقة طريقة قائمة على الكائنات ومدركة لعدم اليقين للكشف عن التغيرات ثلاثية الأبعاد القائمة على تقنية ليدار (LiDAR) على نطاق المدينة، والتي تجمع بين التسجيل متعدد الدقة، والتحسين الدلالي، والمعالجة بنظام البلاطات لتحقيق دقة بنسبة 95.3% في اكتشاف التغيرات في الهياكل العمرانية والمساحات الخضراء الحضرية، متفوقة بذلك على النماذج المرجعية الحالية في مجموعة بيانات من سوبياكو، غرب أستراليا.
تقدم هذه الورقة فئة جديدة من نماذج الاحتكاك الديناميكي من الدرجة الأولى المستمدة من المبادئ الفيزيائية الأساسية عن طريق عكس خصائص الاحتكاك، بما في ذلك صياغة مجمعة تشبه نموذج "لوغري" (LuGre) ونسخة أخرى تعتمد على المعادلات التفاضلية الجزئية لتماس التدحرج، وكلاهما تم تحليلهما بدقة من حيث الاستقرار والقدرة على التمرير لدعم تطبيقات التحكم والتقدير.
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل TMRL، وهو إطار موحد يربط بين الاستنساخ السلوكي والتعلم التعزيزي من خلال استخدام "الما قبل التدريب الممهد بالسياق" لحقن ضجيج الانتشار من أجل تغطية واسعة للأفعال، و"التعلم التعزيزي المعدل بالخطوات الزمنية" للتحكم ديناميكياً في الاستكشاف، مما يحسن كفاءة العينات بشكل كبير ويمكّن من الضبط الدقيق الناجح لسياسة الروبوت في العالم الحقيقي في أقل من ساعة واحدة.
تقدم هذه الورقة "ثيا" (Thea)، وهي إطار عمل للوكلاء المتجسدين يعمل على تكييف نموذج الوكيل البرمجي مع العالم المادي من خلال دمج رسم بياني رمزي مستمر للمشهد من أجل الوعي بالحالة وآلية تقييم للتغذية الراجعة للأفعال، مما يتيح التنفيذ الناجح للمهام طويلة المدى عبر حلقة وكيلة مغلقة.