percezione che ammette il dubbio
Ogni rilevazione riporta un intervallo di confidenza, ogni traccia una covarianza. Il pianificatore vede il dubbio direttamente.
Robotica
Insegnare ai robot a pianificare con l'incertezza
Ricerca sull'IA incorporata che aiuta i robot a percepire, ragionare e agire con cicli di feedback piu sicuri.
L'incertezza è parte della percezione, non parte del pianificatore
I robot che agiscono nel mondo reale devono riconoscere quando sono in errore. Il nostro lavoro sull'IA incorporata respinge l'incertezza dentro la percezione, così che i pianificatori possano reagirvi, per poi validare ogni cosa contro ambienti reali accuratamente controllati prima di reintegrare le sorprese nel simulatore.
divisione convenzionale
la percezione emette stime puntuali e il pianificatore dovrebbe essere robusto a qualunque cosa esse sbaglino.
la nostra divisione
la percezione emette il dubbio direttamente — intervalli di confidenza sulle rilevazioni, covarianza sulle tracce — e il pianificatore è cablato per reagire a quel dubbio.
Dove il ciclo incorporato guadagna la sua sicurezza
sim → reale → sim
Addestriamo in simulazione, validiamo in un ambiente reale accuratamente controllato e reintegriamo ogni sorpresa nel simulatore.
un ciclo di feedback più sicuro
Un robot che non sa di essere in errore è quello pericoloso. Premiamo i sistemi che si fermano, chiedono e ripianificano quando l'incertezza supera una soglia scritta.
Il ciclo si stringe finché il divario è piccolo
Addestra in simulazione, valida in un ambiente reale controllato, reintegra ogni sorpresa nel simulatore. A ogni ciclo il divario con la realtà si riduce.
La tabella delle rilevazioni è la tabella delle azioni
La stessa scena dell'hero, scomposta nella vista del controllore: rilevazione, confidenza, decisione, classe di politica. Un'incognita a bassa confidenza non diventa un piano eseguito.
rilevazione confidenza decisione classe di politica urgenza
d1 · box 0.92 pick execute low
d2 · human 0.78 stop & yield override high
d3 · unknown 0.41 pause · ask escalate medium
Percezione che ammette il dubbio
I robot che agiscono nel mondo reale devono riconoscere quando sono in errore. Il nostro stack di percezione riporta l'incertezza insieme a ogni rilevazione, così che i pianificatori possano reagire.
Prima sim, poi reale, poi sim
Addestriamo in simulazione, validiamo in ambienti reali accuratamente controllati e reintegriamo le sorprese nel simulatore. Il ciclo si stringe finché il divario è piccolo.
trasversalità
L'incertezza incorporata è solo calibrazione con una scadenza
La stessa disciplina di calibrazione che emerge nelle nostre previsioni climatiche e nella nostra libreria di valutazione qui atterra come legge di controllo: quando la banda è ampia, il robot cede.