27 и 28 апреля 2024 в 10:00, Москва, СберОфис, Кутузовский проспект, 32к1
Робототехническая конференция
ROS Meetup
О чём митап?
ROS Meetup — это место встречи робототехнического сообщества, возможность для робототехников всех уровней, от новичков до экспертов, посвятить выходные практическому обучению и общению с единомышленниками. Поделились советами и рекомендациями экспертов, встретились и поделились идеями с другими разработчиками. Доклады охватили весь спектр тем от: ROS до Reinforcement Learning и антропоморфных роботов.
Инженеры и руководители компаний поделились реальным опытом использования ROS в исследовательских и коммерческих проектах.
В этот раз мы разбавили технические доклады большим количеством тематических дискуссий и временем на общение между специалистами и различными заинтересованными группами.
Какие темы затронули в докладах и дискуссиях:
- антропоморфные роботы
- Reinforcement learning
- LLM — large language model, Deep learning
- беспилотные автомобили и мобильные роботы
- манипуляторы и алгоритмы в манипуляции, в том числе MoveIt
- ROS-пакеты и другие темы в робототехнике
Запись мероприятия
Спикеры
27 апреля
28 апреля
Модератор конференции
Алексей Бурков
Ведущий инженер-разработчик центра Робототехники, Сбер
Панельная дискуссия на тему Reinforcement learning в робототехнике
Александр Панов
Ведущий научный сотрудник Института искусственного интеллекта AIRI, к.ф.-м.н.
Панельная дискуссия на тему Reinforcement learning в робототехнике
Евгений Пономарев
Senior Machine Learning Engineer, Центр робототехники Сбера
Трансформеры с памятью в обучение с подкреплением для робототехнических задач
Алексей Ковалев
AIRI, Научный сотрудник, кандидат компьютерных наук
Атлетический интеллект антропоморфного робота и почему это сложно
Егор Давыденко
Ведущий научный сотрудник МФТИ
Трансформеры с памятью в обучении с подкреплением для робототехнических задач
О чём доклад?
В каких задачах роботам необходимо использовать память? Какие есть подходы к добавлению памяти в трансформеры для обучения с подкреплением? На эти и другие вопросы мы дадим ответы в нашем докладе, а также представим разработанную нашей командой модель RATE, которая использует рекуррентную память.
Егор Черепанов
AIRI