– SyDiNMaLaS

Le but du projet est ls conception de contrôleurs pour robots en essaim. Si la conception basée sur l'apprentissage statistique a partir de traces d'exécutions de la tache cible par un robot a aujourd'hui fait ses preuves, elle est limitée par d'une part l'adéquation des-dites traces avec le but recherché, d'autre part les ambiguïtés qui peuvent surgir dans le paysage perceptif du robot. L'originalité du projet est double: dans un premier temps, l'utilisation de techniques d'apprentissage symbolique sur les traces de robots (soit pilotes par des humains, soit par des contrôleurs de bas niveau automatiquement appris) doit permettre d'identifier des points de repère remarquables (landmarks) dans l'environnement du robot, et dans son paysage comportemental. Ces repères de haut niveau vont ainsi permettre de corriger les défauts des contrôleurs initiaux. Une deuxième originalité est l'application de cette même boucle vertueuse a des robots en essaim, posant le problème supplémentaire de la coordination, c'est a dire, du point de vue de l'apprentissage, tant de bas niveau que de haut niveau, de la synchronisation des traces. L'équipe française impliquée dans le projet est spécialiste d'apprentissage statistique et évolutionnaire, avec des applications en robotique. L'équipe japonaise utilisera sa grande expérience de la fouille symbolique de grandes masses de données pour la partie apprentissage de haut niveau.