Gupta ottiene il prestigioso premio NSF CAREER per costruire modelli predittivi in grado di migliorare la navigazione dei robot e l’interazione con gli oggetti
L’assistente professore dell’ECE Saurabh Gupta ha recentemente ricevuto un’ambita borsa di studio del premio NSF CAREER per giovani docenti per condurre ricerche che miglioreranno le capacità dei robot di navigare e interagire con gli oggetti in ambienti non strutturati. Questo lavoro potrebbe aprire la strada ai robot domestici di assistenza e consentire ai robot di aiutare meglio gli esseri umani in attività soggette a lesioni o pericolose.
Insegnare ai robot a muoversi e interagire con gli oggetti in nuovi ambienti richiede un migliore ragionamento predittivo su persone, luoghi e cose. L’approccio di Gupta è quello di sviluppare nuovi modelli di ragionamento predittivo e utilizzarli per migliorare il processo decisionale. La sua ricerca attinge sia dalla robotica classica che dai campi dell’apprendimento automatico.
I metodi classici convenzionali si basano su mappe dettagliate di spazi o modelli di oggetti per consentire ai robot di muoversi e interagire, ha affermato Gupta, osservando che può essere costoso acquisirli per ogni nuovo luogo o situazione.
D’altra parte, i metodi di apprendimento automatico si generalizzano a situazioni nuove, ha affermato, ma richiedono enormi quantità di dati per addestrare i robot a muoversi e interagire correttamente.
“Vogliamo trovare una via di mezzo tra l’apprendimento classico e quello automatico, in cui sfruttiamo i progressi in ciascuna [area] per progettare i sistemi in modo più pratico”, ha affermato. “Prenderemo in prestito elementi da ciascuna area per migliorare le prestazioni e ridurre la complessità della formazione di questi modelli”.
Gupta e i suoi studenti affronteranno questa ricerca in tre fasi. In primo luogo, identificheranno modi specifici in cui l’apprendimento automatico può far avanzare la navigazione e l’interazione con gli oggetti. In secondo luogo, determineranno le migliori fonti di dati e livelli di supervisione necessari per insegnare ai robot come muoversi e interagire. Infine, svilupperanno nuovi modelli e algoritmi di apprendimento per un processo decisionale efficiente.
Secondo Gupta, questa nuova ricerca si baserà sui risultati raggiunti dal suo gruppo nella progettazione di un modello predittivo che comprenda come sono disposti determinati spazi fisici. In quel lavoro, hanno progettato una tecnica per imparare la navigazione guardando i video dei tour dell’appartamento e della casa che le persone hanno caricato su Internet.
“Abbiamo sviluppato un modello che ha appreso segnali semantici e regolarità statistiche nei layout ambientali del mondo reale dai video e ha dimostrato una migliore efficienza per la navigazione in ambienti nuovi”, ha affermato.
Gupta prevede di incorporare i risultati della ricerca relativa alla CARRIERA nel nuovo corso di laurea che ha recentemente creato sulla robotica basata sull’apprendimento. In particolare, introdurrà gli studenti ai nuovi strumenti e alle tecniche che sviluppa dalla sua ricerca. Mira anche a condividere i suoi progressi di ricerca con gli studenti universitari sviluppando un corso per loro o incorporando le sue tecniche in un corso esistente di scienza dei dati, robotica o visione artificiale.
