深度强化学习大牛、UC伯克利教授Pieter Abbeel获2021 ACM计算奖

本文主要是介绍深度强化学习大牛、UC伯克利教授Pieter Abbeel获2021 ACM计算奖,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

来源:机器之心

AI 大牛吴恩达的学生、机器人学习专家、UC 伯克利教授 Pieter Abbeel 摘得了最新一届 ACM 计算奖的荣誉。

ACM 官方宣布将 2021 ACM 计算奖(ACM Prize in Computing)授予加州大学伯克利分校教授 Pieter Abbeel,以表彰他在机器人学习方面的贡献,包括从演示中学习和用于机器人控制的深度强化学习。

a34ab5ae8fb202237c07ccb99e08f993.png

在获奖公告中,ACM 提到:「Abbeel 率先教会机器人从人类演示中学习(学徒学习)和通过自己的反复试错学习(强化学习),这为下一代机器人技术奠定了基础。」

ACM 计算奖设立于 2007 年,由 IT 巨头 Infosys 赞助,奖金为 25 万美元,旨在表彰在职业生涯早期到中期在计算领域做出基本创新贡献的研究者,这些贡献通过其深度和广泛的影响体现了该学科的最高成就。

过往获奖者包括谷歌 AI 负责人 Jeff Dean、AlphaGo 之父 David Silver、量子计算先驱 Scott Aaronson 等著名计算机科学家。

Abbeel 将于今年 6 月 11 日在旧金山举行的 ACM 年度颁奖晚宴上正式获颁 ACM 计算奖。

伯克利大牛 Pieter Abbeel 的研究贡献

3bbda3659c299f96680bc9b9e33ee073.png

Pieter Abbeel 现为加州大学伯克利分校计算机科学与电气工程教授,也是人工智能机器人公司 Covariant 的联合创始人、总裁兼首席科学家。Abbeel 在比利时鲁汶大学获得电气工程学士学位,并在斯坦福大学获得计算机科学硕士和博士学位(师从吴恩达)。

f9588f2b7afda39e15bd895bc6720b10.png

Abbeel 曾获得多项荣誉,包括美国科学家及工程师总统早期职业奖、美国国家科学基金会早期职业发展计划奖和 Diane McEntyre 卓越教学奖。此外,Abbeel 还被 MIT Technology Review 评为 35 岁以下杰出青年创新者,并获得了机器人与自动化领域的 Dick Volz 最佳美国博士论文奖。同时,Abbeel 也是 IEEE Fellow。

在职业生涯的早期,Abbeel 开发了新的学习技术,以显著改善机器人操作。随着该领域的成熟,研究人员能够对机器人进行编程,以使其感知、操纵木块或勺子等刚性物体。然而,通过编程让机器人操纵可变形物体(例如布)相对来说较为困难,因为软性材料在被触摸时的移动方式是不可预测的。Abbeel 引入了增强机器人视觉感知、基于物理的跟踪、控制和从演示中学习的新方法。通过结合这些新方法,Abbeel 开发了一种能够折叠毛巾和衬衫等衣服的机器人,这在当时被认为是一个重要的里程碑。

cb992947dc1d0ff3e3508f56ec9e9b32.gif

Abbeel 的贡献还包括开发能进行手术缝合、物体检测以及在不确定环境下规划轨迹的机器人。最近,他开创了「少样本‍模仿学习」,即先让机器人接受大量相关任务演示的预训练,然后使其仅通过一次演示就学会执行一项任务。

Abbeel 做出重要贡献的另一个方向是机器人深度强化学习。强化学习是机器学习的一个领域,在该领域中,智能体在奖励的驱动下不断前进(比如赢得一场比赛)。虽然早期的强化学习程序非常有效,但它们只能执行简单的任务。将强化学习与深度神经网络相结合的创新之举催生了深度强化学习这一新领域。与仅使用强化学习开发的程序相比,它可以解决复杂得多的问题。

Abbeel 在该领域的突破性贡献是开发了一种名为「信赖域策略优化(Trust Region Policy Optimization)」的深度强化学习方法。这种方法稳定了强化学习过程,使机器人能够学习一系列模拟的控制技能。通过分享研究结果、发布视频教程以及发布开源代码,Abbeel 帮助建立了一个研究社区,进一步推动了用于机器人的深度学习研究,可以让机器人执行更复杂的任务。

Abbeel 还做出了其他几项开创性的贡献,包括:

  • generalized advantage estimation,这使得第一个 3D 机器人运动学习成为可能;

  • soft-actor critic,这是迄今为止最流行的深度强化学习算法之一;

  • domain randomization,它展示了在适当随机化的模拟器中进行的学习如何能够很好地泛化到现实世界;

  • hindsight experience replay,这对奖励稀疏 / 目标导向的环境中的深度强化学习很有帮助。

a604ef0ae979b27f787208dd8758fa0a.png

ACM 主席 Gabriele Kotsis 表示:「教机器人学习可以推动许多行业的重大进步,包括手术、制造、航运、自动驾驶等。Pieter Abbeel 是新一代研究人员中公认的引领者,他们正在利用最新的机器学习技术彻底改变这一领域。Abbeel 做出了跨越式的研究贡献,同时还慷慨地分享了他的知识,建立了一个同行社区,致力于将机器人提升到令人兴奋的新能力水平。他的工作体现了 ACM 计算奖旨在表彰具有『深度、影响力和广泛影响』的杰出工作的初衷。」

Infosys 首席执行官 Salil Parekh 表示:「很荣幸能表彰 Pieter Abbeel 获得 2021 年 ACM 计算奖,随着机器人与人工智能相结合的创新方式不断涌现,机器人领域有望取得更大的进步,我们相信像 Abbeel 这样的研究人员将有助于该领域取得下一个重大进展。」

获奖后,Pieter Abbeel 在社交媒体上表示:「我感到无比荣幸。非常感谢所有让这一切成为可能的合作者,感谢我的学生、同事、硕士及博士阶段的导师。」

b313aff34a89d27eaa764357be7a912d.png

欢迎大家加入DLer-CVPR2022论文分享交流群!

大家好,这是CVPR2022论文分享群里,群里会第一时间发布CVPR2022的论文解读和交流分享会,主要设计方向有:图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。

进群请备注:研究方向+学校/公司+昵称(如图像分类+上交+小明)

c4fb6ff96240684ff71a73a0af2d703d.png

👆 长按识别,邀请您进群!

这篇关于深度强化学习大牛、UC伯克利教授Pieter Abbeel获2021 ACM计算奖的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/156349

相关文章

Node.js 中 http 模块的深度剖析与实战应用小结

《Node.js中http模块的深度剖析与实战应用小结》本文详细介绍了Node.js中的http模块,从创建HTTP服务器、处理请求与响应,到获取请求参数,每个环节都通过代码示例进行解析,旨在帮... 目录Node.js 中 http 模块的深度剖析与实战应用一、引言二、创建 HTTP 服务器:基石搭建(一

如何用Java结合经纬度位置计算目标点的日出日落时间详解

《如何用Java结合经纬度位置计算目标点的日出日落时间详解》这篇文章主详细讲解了如何基于目标点的经纬度计算日出日落时间,提供了在线API和Java库两种计算方法,并通过实际案例展示了其应用,需要的朋友... 目录前言一、应用示例1、天安门升旗时间2、湖南省日出日落信息二、Java日出日落计算1、在线API2

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

认识、理解、分类——acm之搜索

普通搜索方法有两种:1、广度优先搜索;2、深度优先搜索; 更多搜索方法: 3、双向广度优先搜索; 4、启发式搜索(包括A*算法等); 搜索通常会用到的知识点:状态压缩(位压缩,利用hash思想压缩)。

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

poj 1113 凸包+简单几何计算

题意: 给N个平面上的点,现在要在离点外L米处建城墙,使得城墙把所有点都包含进去且城墙的长度最短。 解析: 韬哥出的某次训练赛上A出的第一道计算几何,算是大水题吧。 用convexhull算法把凸包求出来,然后加加减减就A了。 计算见下图: 好久没玩画图了啊好开心。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#inclu