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Razonamiento de Robots en Entornos Abiertos con Modelos (M)LLM

RESUMEN:

Los sistemas robóticos deben operar en entornos abiertos y complejos, donde es imposible tener un conocimiento completo del mundo. Esta charla examina cómo los Grandes Modelos de Lenguaje Multimodal ((M)LLMs) pueden apoyar el razonamiento robótico bajo condiciones de incertidumbre, enfrentando a la vez los desafíos que plantean agentes incontrolados, como los humanos.

Superaremos la aplicación directa de los MLLMs introduciendo técnicas para controlar las alucinaciones y asegurar un razonamiento sólido.

Estas técnicas incluyen la integración de metodologías formales y enfoques neurosimbólicos para crear procesos de razonamiento más fiables y adaptativos en sistemas robóticos para el mundo real.

Idioma de la clase magistral: CATALÁN

DíA Y HORARIO:

23 OCTUBRE 2024 | 16:00 – 17:30H

PONENTES:

  • Magí Dalmau Moreno, Cap de Robòtica Cognitiva a Eurecat

Magí Dalmau obtuvo su título en Ingeniería Industrial por la Universitat Politècnica de Catalunya en 2019 y completó su máster en Inteligencia Artificial en la Universitat Pompeu Fabra en 2022.

Se unió a Eurecat en 2019 como investigador dentro del grupo de Manipulación Robótica. Desde enero de 2024, es el jefe del grupo de Robótica Cognitiva, liderando la investigación para dotar a los robots de capacidades de razonamiento e interacción natural en escenarios centrados en humanos, aprovechando la Inteligencia Artificial Generativa, el Aprendizaje por Refuerzo y la Planificación con IA.

IDIOMA Y FORMATO DE LA MASTERCLASS:

Catalán | Virtual

AGENDA:

  • Introducción: El Problema de los Entornos Abiertos en Robótica
  • (M)LLMs como Fuentes Universales de Conocimiento
  • Controlando Alucinaciones y Mejorando la Solidez
  • Aterrizando la Percepción y Aprendiendo de los Datos de los Robots
  • Generación Flexible de Planes a partir del Lenguaje Natural
  • Manejo de la Incertidumbre y Preferencias Humanas
  • Detección y Resolución de Fallos en la Ejecución de Acciones
  • Discusión: El Camino a Seguir en el Razonamiento de Robots en Entornos Abiertos
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