Yeni Başlayanlar için Hünerli Manipülasyon: Teleoperasyon, Taklit, Adaptasyon

Konuşmacı: Irmak Guzey- https://irmakguzey.github.io

Yer: AVŞ Seminer Odası(Kuzey Yerleşke, Bilgisayar Mühendisliği Binası)

Kısa özgeçmiş: Irmak şu anda NYU'da Hesaplamalı Zeka, Görme ve Robotik Laboratuvarı'nda (CILVR) yardımcı araştırmacı olarak çalışmaktadır. Yüksek lisans derecesini NYU'dan almıştır. Kendisi 2020 yılında Fulbright bursu ile ödüllendirilmiştir. Şu anki araştırma odağı dokunsal ve görüntü bilgisi ile hünerli manipülasyondur.

Özet: Hünerli manipülasyon, geniş eylem alanı ve ortamın çok modlu olması nedeniyle karmaşık bir problem olmuştur. Teleoperasyon için duyarlı çerçeveler sunma konusunda son zamanlarda ilerleme kaydedilmiş olsa da, robot ve insan elinin morfolojisi arasındaki fark ve teleoperasyon sırasında kullanıcı için dokunma geri bildiriminin olmaması, büyük miktarda uzman gösterimi toplamayı zorlaştırmaktadır. Çoklu modalite ve geniş eylem alanı, basit davranış klonlama algoritmalarını başarısız kılar ve çoklu modaliteyi temsil edebilen daha büyük modeller, az sayıda uzman gösterisine sahip olduğumuzda aşırı uyum sağlama eğilimindedir. Sonuç olarak, geçtiğimiz yıl boyunca, sınırlı veriye sahip çok modlu bir ortamda hünerli politikalar geliştirmenin yollarını araştırıyorum. Şimdiye kadarki yaklaşımlarım (a) göreve özgü olmayan robotik oyun verilerinden temsiller öğrenmeye ve bunları sonraki görevler için kullanmaya ve (b) artık politikaları çevrimiçi pekiştirmeli öğrenme (RL) ile eğitmeye odaklandı. Konuşmamda, hünerli gösterileri toplama ve bu sınırlı verilerle sağlam ve uyarlanabilir politikaları eğitme yaklaşımlarından bahsedeceğim.