| Processo: | 12/02190-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Vigência (Início): | 01 de julho de 2012 |
| Vigência (Término): | 31 de maio de 2013 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Anna Helena Reali Costa |
| Beneficiário: | Marcelo Li Koga |
| Instituição Sede: | Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Inteligência artificial Transferência de conhecimento Aprendizado por reforço |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Abstração de Políticas | Aprendizado por Reforço | Navegação Autônoma de Robôs | Processos Relacionais de Decisão de Markov | Transferência de Conhecimento | Inteligência Artificial |
Resumo A transferência do conhecimento adquirido por um robô em experiências anteriores para seu uso e posterior refinamento em novas tarefas é um dos desafios da inteligência artificial. O objetivo deste projeto de pesquisa científica consiste em propor, desenvolver e avaliar métodos de abstração aplicados à transferência de políticas aprendidas em problemas similares para novos problemas não antes deparados pelo agente aprendiz, usando o arcabouço do Aprendizado por Reforço. Na tarefa de abstração, será explorada em particular a lógica de primeira ordem como linguagem de representação, buscando políticas de ação abstratas de modo que possam ser generalizadas para diversos problemas similares. Essa generalização será explorada em diversos domínios, em especial o domínio de navegação de robôs em espaços tais como edifícios e hospitais. | |
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