Personal tools
Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information

Skip to content. | Skip to navigation

Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
UMR 5205 CNRS / INSA Lyon / Université Claude Bernard Lyon 1 / Université Lumière Lyon 2 / École Centrale de Lyon
You are here: Home > Événements > Séminaire "Apprentissage micro-data pour la robotique" par Jean-Baptiste Mouret

Séminaire "Apprentissage micro-data pour la robotique" par Jean-Baptiste Mouret

— filed under: ,

Séminaire LIRIS par Jean-Baptiste Mouret sur l'apprentissage micro-data pour la robotique.

What
  • Séminaire mensuel
  • Séminaire
When Jan 27, 2017
from 02:00 PM to 03:00 PM
Where Amphi Chappe
Attendees Jean-Baptiste Mouret
Add event to calendar vCal
iCal
 
Nous aurons le plaisir d'accueillir Jean-Baptiste Mouret pour un séminaire LIRIS le Vendredi 27 Janvier à 14h en Amphi Chappe pour une présentation intitulée "Apprentissage micro-data pour la robotique".
 
Résumé :

Alors que certains domaines croulent sous une "avalanche de données", d'autres doivent faire face à une pénurie où chaque nouveau point de donnée est compté. C'est notamment le cas de l'apprentissage en robotique : dans la plupart des situations où l'on souhaite que les robots apprennent, il est irréaliste que les robots effectuent plus de quelques dizaines d'essais. À l'opposé des problèmes de "big-data", il existe donc des problèmes de "micro-data", qui sont, à notre avis, relativement peu étudiés. Partant de ce constat, notre équipe propose de nouveaux algorithmes pour l'apprentissage par essai-erreur micro-data, avec un intérêt particulier pour les applications robotiques. J'illustrerai nos résultats avec l'exemple de robots endommagés qui doivent ré-apprendre certaines compétences (par exemple, marcher avec une patte cassée) afin de pouvoir poursuivre leur mission (par exemple, accéder à une salle suite à une avarie dans une centrale nucléaire) : dans ce type de situation, il est primordial d'apprendre avec le minimum d'essais, tout en étant le plus créatif possible.

Référence principales:

Mouret, JB. "Micro-Data Learning: The Other End of the Spectrum." arXiv:1610.00946 (2016). https://arxiv.org/pdf/1610.00946 

 

Cully, A., Clune, J., Tarapore, D., & Mouret, J. B. (2015). Robots that can adapt like animals. Nature, 521(7553), 503-507. http://arxiv.org/pdf/1407.3501
Document Actions