Fiche de LECERF Ugo

Titre : Robust Learning for Autonomous Agents in Stochastic Environments (Apprentissage robuste pour agents autonomes dans des environnements stochastiques)
Date : 3 octobre 2022
Heure: 15:00
Résumé : Le contrôle d’agents autonomes dans un environnement stochastique, et sous condition d’information incomplète, est particulièrement difficile dû à l’arborescence des trajectoires et des résultats possibles. Dans un contexte industriel lié au contrôle de voitures autonomes nous cherchons à appliquer une méthode prenant en compte les incertitudes liés à la fois à l’environnement et aux capteurs pour assurer un comportement aussi sûr que possible, sans toutefois sacrifier la performance de navigation du véhicule. Une des problématiques majeures est la variété de cas potentiel que l’agent devra gérer. Pour cette raison nous cherchons une approche alliant la sûreté de fonctionnement avec une grande capacité de généralisation pour des cas non-spécifiés lors de la conception de l’algorithme. Nous combinons une approche de machine learning avec des réseaux de neurones artificiels appliquées au contrôle (reinforcement learning – apprentissage par renforcement), avec un module de planification
Lieu : EURECOM