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より一般的なロボットへのスタッキング
棒を拾って丸太の上にバランスをとったり、石の上に小石を積んだりすることは、人にとっては簡単で似たような行動に見えるかもしれませんしかし、ほとんどのロボットは、複数のこのようなタスクを同時に処理するのに苦労します棒を操作するには、石を積み上げるよりも異なる行動のセットが必要ですましてや様々な皿を積み重ねたり家具を組み立てたりすることはさらに難しいですこれらのタスクをロボットに教える前に、ロボットはまずより広範なオブジェクトとの相互作用を学ぶ必要がありますDeepMindのミッションの一環として、より一般的で有用なロボットを作るための一歩として、私たちはロボットが異なる幾何学的な形状を持つオブジェクトとの相互作用をより良く理解する方法を探求しています
DeepMindの最新のICLR 2022での研究
スポンサーとしてのイベント支援や定期的なワークショップ主催に加えて、今年は10件の共同研究を含む29件の論文を発表します以下に、私たちの今後の口頭発表、スポットライト発表、ポスター発表の一部をご紹介します
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