Publication
A Generative Model for Intention Recognition and Manipulation Assistance in Teleoperation
Concepts associés (35)
Robot
vignette|Atlas (2013), robot androïde de Boston Dynamics vignette|Bras manipulateurs dans un laboratoire (2009) vignette|NAO (2006), robot humanoïde éducatif d'Aldebaran Robotics vignette|DER1 (2005), un actroïde d'accueil vignette|Roomba (2002), un robot ménager Un robot est un dispositif mécatronique (alliant mécanique, électronique et informatique) conçu pour accomplir automatiquement des tâches imitant ou reproduisant, dans un domaine précis, des actions humaines.
Robotique
thumb|upright=1.5|Nao, un robot humanoïde. thumb|upright=1.5|Des robots industriels au travail dans une usine. La robotique est l'ensemble des techniques permettant la conception et la réalisation de machines automatiques ou de robots. L'ATILF donne la définition suivante du robot : « il effectue, grâce à un système de commande automatique à base de microprocesseur, une tâche précise pour laquelle il a été conçu dans le domaine industriel, scientifique, militaire ou domestique ».
Modèle de langage
En traitement automatique des langues, un modèle de langage ou modèle linguistique est un modèle statistique de la distribution de symboles distincts (lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant dans une séquence de mots. Un modèle de langage n-gramme est un modèle de langage qui modélise des séquences de mots comme un processus de Markov. Il utilise l'hypothèse simplificatrice selon laquelle la probabilité du mot suivant dans une séquence ne dépend que d'une fenêtre de taille fixe de mots précédents.
Auto-encodeur variationnel
En apprentissage automatique, un auto-encodeur variationnel (ou VAE de l'anglais variational auto encoder), est une architecture de réseau de neurones artificiels introduite en 2013 par D. Kingma et M. Welling, appartenant aux familles des modèles graphiques probabilistes et des méthodes bayésiennes variationnelles. Les VAE sont souvent rapprochés des autoencodeurs en raison de leur architectures similaires. Leur utilisation et leur formulation mathématiques sont cependant différentes.
Modèle génératif
vignette|Schéma représentant la différence entre un modèle discriminatif et un modèle génératif. En classement automatique un modèle génératif est un modèle statistique défini par opposition à un modèle discriminatif. Étant donné une variable X à laquelle il doit associer une autre variable Y, le modèle génératif cherchera à décrire la probabilité conditionnelle ainsi que la probabilité puis d'utiliser la formule de Bayes pour calculer la probabilité .
Justice environnementale
Le concept de justice environnementale applique les théories de la justice au champ de l'environnement et de l'écologie. Il découle de la prise en compte de l'environnement et des services écosystémiques qu'il permet comme du « bien commun. » La justice environnementale peut aussi concerner les effets du dérèglement climatique ; dans ce contexte on parle parfois d'injustice et/ou de « justice climatique ».
Environmental policy
Environmental policy is the commitment of an organization or government to the laws, regulations, and other policy mechanisms concerning environmental issues. These issues generally include air and water pollution, waste management, ecosystem management, maintenance of biodiversity, the management of natural resources, wildlife and endangered species. For example, concerning environmental policy, the implementation of an eco-energy-oriented policy at a global level to address the issues of global warming and climate changes could be addressed.
Apprentissage profond
L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Cobotique
La cobotique est le domaine de la collaboration homme-robot, c'est-à-dire de l'interaction, directe ou téléopérée, entre homme et robot pour atteindre un objectif commun. Ce domaine est à l'interface de la cognitique et du facteur humain (comportement, décision, robustesse et contrôle de l'erreur), de la biomécanique (modélisation du comportement et de la dynamique des mouvements) et de la robotique (utilisation d'artefacts pour produire des comportements mécaniques fiables, précis et/ou répétitifs à des fins industrielles, militaires, agricoles, de santé, de convivialité.
Apprentissage de représentations
En apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.