Семинар 27. Оффлайн и онлайн RL для робототехнической манипуляции с трансформерными моделями

Современные подходы к обучению трансформерных нейросетей для задач манипуляции в робототехнике преимущественно базируются на оффлайн-обучении с использованием заранее собранных датасетов. Однако, несмотря на удобство и стабильность такого подхода, он демонстрирует ограниченные возможности в достижении высокой производительности в реалистичных условиях. На семинаре аспирант нашего Центра расскажет о исследовании потенциала применения онлайн-обучения с подкреплением, которое позволяет агенту адаптироваться к среде в процессе взаимодействия и постепенно улучшать поведение на основе вновь собранных данных. Несмотря на высокую вычислительную стоимость и сложность настройки такого обучения, его интеграция способна существенно повысить эффективность трансформеров в задачах манипуляции.