IA pentru control neliniar și robotic (T2)

Obiectiv: Instrumente de învățare profundă pentru modelarea bazată pe date și control end-to-end al sistemelor dinamice

Provocări în cercetare / Noutate / Inovare
• IA și rețele neurale profunde pentru controlul neliniar inteligent
• IA adaptată pentru controlul sisteme multiagent în rețea
• IA pentru navigarea si controlul roboților și echipelor de roboți autonomi
• IA pentru estimarea stărilor in sisteme complexe și neliniare

Rezultate cercetare:
• Modele neurale recurente adaptate pentru identificarea și predicția sistemelor neliniare
• Metode de control optimal neliniar bazat pe modele neurale recurente
• Metode de control a opiniei în rețele cu rețele neurale adaptate structurii multiagent
• Metode de percepție și cartografiere în medii dificile cu senzori incerți
• Metode de control robust al dronelor pentru siguranță și reziliență
• Metode de planificare inteligentă pentru echipe de roboți eterogene
• Algoritmi de estimare a stărilor și parametrilor în timp real pentru sisteme complexe și neliniare
• Demonstrator de tehnici IA aplicate la recuperare medicală

Inovare:
• Această temă va extinde granițele interdisciplinare ale IA, teoriei controlului, sistemelor în rețea, și modelării musculoscheletale, conducând la inovații imposibil de obținut separat în oricare dintre aceste domenii.