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La construction de robots assistants domestiques est depuis longtemps un objectif pour les chercheurs en vision et en robotique. Pour réaliser cette tâche, il est indispensable de disposer d'un environnement simulé physiquement réaliste, d'un nombre suffisant d'objets articulés et d'une transférabilité au robot réel. Les environnements existants répondent à ces exigences pour la simulation robotique avec différents niveaux de simplification et de concentration. Nous allons un peu plus loin en construisant un environnement qui prend en charge les tâches ménagères pour l'entraînement de l'algorithme d'apprentissage du robot. Notre travail, SAPIEN, est un environnement simulé réaliste et riche en physique qui accueille un ensemble d'objets articulés à grande échelle. Nous évaluons des algorithmes de vision de pointe pour la détection de pièces et la reconnaissance d'attributs de mouvement, et nous démontrons des tâches d'interaction robotique en utilisant des approches heuristiques et des algorithmes d'apprentissage par renforcement. Nous espérons que SAPIEN ouvrira des voies de recherche qui restent à explorer, notamment l'apprentissage de la cognition par l'interaction, la découverte du mouvement des pièces et la construction d'un environnement de jeu simulé prêt pour la robotique.
15 février 2022
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Lisez ce document de recherche, co-écrit par Osmar Zaiane, boursier Amii et président du CIFAR AI au Canada : UCTransNet : Repenser les connexions de saut dans U-Net d'une perspective de canal avec Transformer.
27 septembre 2021
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17 septembre 2021
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