20 de October de 2021

Conferencia de Amanda Prorok: Aprender a comunicarse en sistemas de agentes múltiples (con video)

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Conferencia de Amanda Prorok: Aprender a comunicarse en sistemas de agentes múltiples (con video)

En esta charla técnica, Amanda Prorok, profesora asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación y Tecnología de la Universidad de Cambridge y miembro del Pembroke College, analiza las últimas investigaciones de su equipo sobre qué, cómo y cuándo se debe intercambiar información entre agentes que pretenden resolver tareas colaborativas.

La comunicación efectiva es la clave para una coordinación exitosa de múltiples agentes. Sin embargo, está lejos de ser obvio qué, cómo y cuándo se debe intercambiar información entre agentes destinados a resolver tareas colaborativas. En esta charla, analizo nuestro trabajo reciente sobre el uso de Graph Neural Networks (GNN) para resolver problemas de coordinación con múltiples agentes. En mi primer estudio de caso, mostraré cómo usamos GNN para encontrar una solución descentralizada al problema de búsqueda de rutas de múltiples agentes conocido como NP-hard. Mostraré cómo nuestra política puede lograr un rendimiento casi óptimo a una fracción del costo computacional en tiempo real. En segundo lugar, muestro cómo el aprendizaje por refuerzo basado en GNN se puede utilizar para aprender pautas de comunicación entre agentes. En este caso de estudio, muestro cómo los objetivos de optimización no compartidos pueden conducir a estrategias de comunicación controvertidas. Finalmente, abordo el desafío de aprender políticas de comunicación sólidas que permitan a un sistema de múltiples agentes mantener un alto rendimiento en presencia de agentes anónimos que no cooperan y que comunican información incorrecta, engañosa o manipuladora.

Amanda Prorok es profesora asistente en el Departamento de Ciencia y Tecnología de la Computación de la Universidad de Cambridge en el Reino Unido y miembro del Pembroke College. Su misión es encontrar nuevas formas de coordinar agentes artificialmente inteligentes (por ejemplo, robots, vehículos, máquinas) para lograr objetivos comunes en espacios físicos y virtuales comunes. Amanda Prorok ha recibido una ERC Starting Grant, un Amazon Research Award, un EPSRC New Investigator Award, un Isaac Newton Trust Early Career Award y el Asea Brown Boveri (ABB) Award por el mejor trabajo de EPFL en informática. Otros premios incluyen Mejor artículo en DARS 2018, Finalista al Mejor artículo de sistemas multi-robot en ICRA 2017, Mejor artículo en BICT 2015 y MIT Rising Stars 2015. Es editora asociada de IEEE Robotics and Automation Letters (R-AL). y Editor Asociado de Autonomous Robots (AURO). Antes de unirse a Cambridge, Amanda Prorok fue becaria postdoctoral en el laboratorio GRASP (Robótica General, Automatización, Detección y Percepción) de la Universidad de Pensilvania, EE. UU. Hizo su doctorado en EPFL en Suiza.

Con panelistas invitados: Stephanie Gil, Joey Durham


La próxima charla técnica estará a cargo de Koushil Sreenath de UC Berkeley y será el 23 de abril a las 3:00 p.m.EDT. Manténgase actualizado en este sitio web.

Robótica hoy

Autor invitado

Robotics Today es una serie de seminarios de robótica virtual. El objetivo de la serie es unir a la comunidad robótica en estos tiempos desafiantes (COVID-19).

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