Una arquitectura robótica híbrida con aprendizaje profundo

Ponente(s): Verónica Esther Arriola Ríos

En la Facultad de Ciencias estamos trabajando en la programación de robots móviles capaces de aprender de su entorno y planear acciones para realizar tareas. Para ello utilizamos una arquitectura híbrida, que combina técnicas tradicionales con bloques que utilizan aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo se utiliza para crear un puente entre las señales sensoriales recibidas por el robot y las representaciones simbólicas de alto nivel de abstracción utilizadas en problemas de planeación. Aunque el trabajo aún está en desarrollo, se presentarán nuestros avances.