Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Plně diferencovatelné fyziku-zohledňující architektury pro self-supervizované učení v robotice

Veřejná podpora

  • Poskytovatel

    Grantová agentura České republiky

  • Program

    Standardní projekty

  • Veřejná soutěž

    SGA0202400001

  • Hlavní účastníci

    České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická

  • Druh soutěže

    VS - Veřejná soutěž

  • Číslo smlouvy

    24-12360S

Alternativní jazyk

  • Název projektu anglicky

    End-to-end differentiable physics-aware architectures for self-supervised learning in robotics

  • Anotace anglicky

    Robotics researchers have recently demonstrated several isolated successes that achieved a superhuman level of performance in well-defined tasks and environments, however, a robust complex architecture that would efficiently combine all components for a general-purpose deployment in an unknown environment is still an open research problem. The main issues that prevent one from building an efficient complex architecture are three-fold: (i) Complex architectures have a huge number of parameters that have to be tuned/learned simultaneously in order to avoid undesirable interference among independently tuned components; (ii) Impressive performance of many components is typically achieved through supervised learning on a human-annotated data that cannot be transferred to other domains; (iii) Trustworthy evaluation of the overall performance is extremely demanding and hardly repeatable. We aim to address the challenges (i-iii) by designing novel differentiable solutions and self-supervised losses, which will be evaluated on both the DARPA SubT simulator and the real robotic platforms.

Vědní obory

  • Kategorie VaV

    ZV - Základní výzkum

  • OECD FORD - hlavní obor

    20204 - Robotics and automatic control

  • OECD FORD - vedlejší obor

  • OECD FORD - další vedlejší obor

  • CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

Termíny řešení

  • Zahájení řešení

    1. 1. 2024

  • Ukončení řešení

    31. 12. 2026

  • Poslední stav řešení

    Z - Začínající víceletý projekt

  • Poslední uvolnění podpory

Dodání dat do CEP

  • Důvěrnost údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Systémové označení dodávky dat

    CEP24-GA0-GA-R

  • Datum dodání záznamu

    27. 2. 2024

Finance

  • Celkové uznané náklady

    11 225 tis. Kč

  • Výše podpory ze státního rozpočtu

    11 225 tis. Kč

  • Ostatní veřejné zdroje financování

    0 tis. Kč

  • Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

    0 tis. Kč