Esta página contém informações sobre o projeto USP Universal encerrado em 2020 com o tema “Deep learning aplicado à robótica”.
Motivação
Enquanto diversos resultados em análise de imagem, vídeo e áudio tem demonstrado bons resultados com deep learning, os resultados em robótica tem sido aquém do esperado. Diversos podem ser os fatores listados, como a mutabilidade do ambiente e a dificuldade de se obter uma quantidade de dados que seja suficiente para executar o treinamento de redes profundas.
Essa é a motivação principal deste projeto, desenvolver técnicas que possam auxiliar em mais aplicações em robótica. A principal investigação se dá no campo da transferência de aprendizado (transfer learning, em inglês). Esta abordagem utiliza modelos mais simples para realizar um pré-treinamento nas redes e, em seguida, refina-se esse modelo em uma arquitetura mais complexa.
Material
Foi desenvolvido um software que guia o usuário no processo de aprendizado em transferência de aprendizado. Ele pode ser encontrado na página repositório do laboratório.
Equipe
Prof. Dr. Glauco Caurin – coordenador – gcaurin (at) sc.usp.br
Me. Gustavo Lahr – doutorando
Leonardo Toledo – aluno de graduação
Victor Araki – aluno de graduação