Riepilogo della prima conferenza sull’apprendimento della robotica

Sia che si tratti di veicoli autonomi, assistenti domestici o unità di soccorso, i sistemi robotici del futuro dovranno essere in grado di operare in modo sicuro ed efficace in ambienti uomo-centrici. A differenza delle loro controparti industriali, richiederanno un livello molto elevato di consapevolezza percettiva del mondo circostante e l’adattamento a continui cambiamenti sia per i loro obiettivi che per l’ambiente. Il machine learning è la risposta naturale sia ai problemi di percezione che di generalizzazione degli ambienti non noti, e grazie ai recenti rapidi progressi nell’ambito della visione artificiale e delle capacità di apprendimento, l’applicazione di queste nuove tecnologie nel campo della robotica sta diventando una questione sperimentale sempre più importante.

Lo scorso novembre Google ha contribuito a dare il via e ad ospitare la prima Conference on Robot Learning (CoRL) nel campus di Mountain View. L’obiettivo della CoRL è stato riunire per la prima volta esperti di machine learning e di robotica in un’unica conferenza al fine di promuovere nuove connessioni tra le due discipline. La conferenza ha registrato il tutto esaurito e ha attratto 350 ricercatori provenienti da istituzioni di tutto il mondo, che hanno presentato collettivamente 74 paper originali nonché 5 keynote da parte di alcuni dei più noti studiosi nel campo.

Prof. Sergey Levine, Co-chair della CoRL 2017, che risponde alle domande del pubblico.
Sayna Ebrahimi (UC Berkeley) che presenta la sua ricerca.

I video della CoRL inaugurale sono disponibili sul sito web della conferenza. Siamo lieti di annunciare che il prossimo anno la CoRL 2018 si terrà in Europa e sarà presieduta dal Professore Aude Billard della École Polytechnique Fédérale de Lausanne ed è prevista presso la Eidgenössische Technische Hochschule (ETH) di Zurigo il 29-31 ottobre 2018. Speriamo di vedervi tutti lì!

Prof. Ken Goldberg, Co-chair della CoRL 2017, e Jeffrey Mahler (UC Berkeley) durante una pausa.