Explainable and Interpretable Reinforcement Learning for Robotics
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2024
- Tapa dura
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book surveys the state of the art in explainable and interpretable reinforcement learning (RL) as relevant for robotics. While RL in general has grown in popularity and been applied to increasingly complex problems, several challenges have impeded the real-world adoption of RL algorithms for robotics and related areas. These include difficulties in preventing safety constraints from being violated and the issues faced by systems operators who desire explainable policies and actions. Robotics applications present a unique set of considerations and result in a number of opportunities related to their physical, real-world sensory input and interactions.The authors consider classification techniques used in past surveys and papers and attempt to unify terminology across the field. The book provides an in-depth exploration of 12 attributes that can be used to classify explainable/interpretable techniques. These include whether the RL method is model-agnostic or model-specific, self-explainable or post-hoc, as well as additional analysis of the attributes of scope, when-produced, format, knowledge limits, explanation accuracy, audience, predictability, legibility, readability, and reactivity. The book is organized around a discussion of these methods broken down into 42 categories and subcategories, where each category can be classified according to some of the attributes. The authors close by identifying gaps in the current research and highlighting areas for future investigation.…
N° de ref. del artículo 9783031475177
- Título
- Explainable and Interpretable Reinforcement Learning for Robotics
- Autor
- Dinesh Manocha
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031475178
- ISBN 13
- 9783031475177
- Peso del artículo
- 353 gramos
- Dimensiones
- 246x173x13 mm
This book surveys the state of the art in explainable and interpretable reinforcement learning (RL) as relevant for robotics. While RL in general has grown in popularity and been applied to increasingly complex problems, several challenges have impeded the real-world adoption of RL algorithms for robotics and related areas. These include difficulties in preventing safety constraints from being violated and the issues faced by systems operators who desire explainable policies and actions. Robotics applications present a unique set of considerations and result in a number of opportunities related to their physical, real-world sensory input and interactions.
The authors consider classification techniques used in past surveys and papers and attempt to unify terminology across the field. The book provides an in-depth exploration of 12 attributes that can be used to classify explainable/interpretable techniques. These include whether the RL method is model-agnostic or model-specific, self-explainable or post-hoc, as well as additional analysis of the attributes of scope, when-produced, format, knowledge limits, explanation accuracy, audience, predictability, legibility, readability, and reactivity. The book is organized around a discussion of these methods broken down into 42 categories and subcategories, where each category can be classified according to some of the attributes. The authors close by identifying gaps in the current research and highlighting areas for future investigation.“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Aaron M. Roth is currently Head of Autonomy Technology for Black Sea. Previously, Dr. Roth worked as a Research Scientist in the Distributed Autonomous Systems Group in the Navy Center for Applied Research in Artificial Intelligence at the Naval Research Laboratory and as a Researcher and Ph.D. student at the University of Maryland in the GAMMA lab. In both capacities, he led projects conducting research into autonomous robots and artificial intelligence, with specific focus on reinforcement learning, explainable/interpretable artificial intelligence, AI Safety, robot navigation, and human-robot interaction. He has also worked at several technology startups in industries spanning healthcare, finance, and mobile consumer applications. Dr. Roth's published research has been reported on by news publications worldwide, and he has presented his research speaking at international conferences in the academic research community and given talks explaining science, robotics, and artificial intelligence to the general public. He is the creator of and contributor to multiple open-source software projects. He holds a B.S.E. in Electrical Engineering from the University of Pennsylvania and an M.S. in Robotics from Carnegie Mellon University. Dr. Roth was Conference Chair for the Third Annual Artificial Intelligence Safety Unconference in 2021, an international conference about AI Safety. In both paid and volunteer capacities, Dr. Roth has provided technical mentorship to undergraduate students, graduate students, and industry career professionals across the United States, Europe, and Australia. He is also a published science fiction author and has consulted on artificial intelligence topics for creative professionals including science fiction authors and game designers.
Ram D. Sriram is currently the Chief of the Software and Systems Division, Information Technology Laboratory, at the National Institute of Standards and Technology. Before joining the Software andSystems Division. Dr. Sriram was the leader of the Design and Process group in the Manufacturing Systems Integration Division, Manufacturing Engineering Laboratory, where he conducted research on standards for interoperability of computer-aided design systems. Prior to joining NIST, he was on the engineering faculty (1986-1994) at the Massachusetts Institute of Technology (MIT) and was instrumental in setting up the Intelligent Engineering Systems Laboratory. He has extensive experience in developing knowledge-based expert systems, natural language interfaces, machine learning, object-oriented software development, life-cycle product and process models, geometrical modelers, object-oriented databases for industrial applications, health care informatics, bioinformatics, and bioimaging. Dr. Sriram has co-authored or authored nearly 300 publications, including several books. He was a founding co-editor of the International Journal for AI in Engineering. Dr. Sriram received several awards including: an NSF’s Presidential Young Investigator Award (1989); ASME Design Automation Award (2011); ASME CIE Distinguished Service Award (2014); the Washington Academy of Sciences’ Distinguished Career in Engineering Sciences Award (2015); ASME CIE division’s Lifetime Achievement Award (2016); CMU CEE Lt. Col. Christopher Raible Distinguished Public Service Award (2018); IIT Madras Distinguished Alumnus Award (2021). He is a Fellow of AAIA, AIBME, ASME, AAAS, IEEE, IET, INCOSE, SMA, and Washington Academy of Sciences, a Distinguished Member (life) of ACM , a Senior Member (life) AAAI, and an Honorary Member of IISE. Dr. Sriram has a B.Tech. from IIT, Madras, India, and an M.S., and a Ph.D. from Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA.
Elham Tabassi is a Senior Research Scientist at the National Institute of Standards and Technology (NIST) and the Associate Director for Emerging Technologies in the Information Technology Laboratory (ITL). She also leads NIST’s Trustworthy and Responsible AI program that aims to cultivate trust in the design, development, and use of AI technologies. As the ITL’s Associate Director for Emerging Technologies, she assists NIST leadership and management at all levels in determining future strategic direction for research, development, standards, testing, and evaluation in the areas of emerging technologies such as artificial intelligence. She also coordinates interaction related to artificial intelligence with the U.S. research community, U.S. industrial community, international standards community, and other federal agencies; and provides leadership within NIST in the use of AI to solve scientific and engineering problems arising in measurement science and related use-inspired applications of AI. Dr. Tabassi has been working on various machine learning and computer vision research projects with applications in biometrics evaluation and standards since she joined NIST in 1999. She is a member of the National AI Resource Research Task Force, Vice-chair of OECD working party on AI Governance, Associate Editor of IEEE Transaction on Information Forensics and Security, and a Fellow of Washington Academy of Sciences. In 2023, TIME magazine named Elham Tabassi in its list of the 100 most influential people in AI.
Dinesh Manocha is a Distinguished University Professor at the University of Maryland. He is also the Paul Chrisman Iribe Professor of Computer Science and Electrical and Computer Engineering as well as the Phi Delta Theta/Matthew Mason Distinguished Professor Emeritus of Computer Science at Chapel Hill University of North Carolina. Dr. Mancha’s research focuses on AI, robotics, computer graphics, augmented/virtual reality, and scientific computing and has published more than 750 papers. He has supervised 48 Ph.D. dissertations, and his group has won 21 best paper awards at leading conferences. His group has developed many widely used softwaresystems (with 2M+ downloads) and licensed them to more than 60 commercial vendors. He is an inventor of 17 patents, several of which have been licensed to industry. A Fellow of AAAI, AAAS, ACM, IEEE, NAI, and Sloan Foundation, Dr. Manocha is a ACM SIGGRAPH Academy Class member and Bézier Award recipient from Solid Modeling Association. He received the Distinguished Alumni Award from IIT Delhi and the Distinguished Career in Computer Science Award from Washington Academy of Sciences. He was also the co-founder of Impulsonic, a developer of physics-based audio simulation technologies, which Valve Inc acquired in November 2016. He is also a co-founder of Inception Robotics, Inc.
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- Características esenciales de los bienes o servicios
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5.5. A menos que se indique lo contrario para los métodos de pago individuales, las reclamaciones de pago del contrato celebrado deben pagarse inmediatamente.
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6.2 En la medida en que no se especifique ningún otro plazo en la oferta respectiva o en el botón designado correspondientemente, la entrega de los bienes tendrá lugar dentro de los 3-5 días posteriores a la conclusión del contrato (en el caso del pago anticipado acordado, sin embargo, solo después del momento de su instrucción de pago).
tener empresas de transporte encargadas o cualquier otra persona designada para llevar a cabo el envío.
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última actualización: 07/12/2017
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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última actualización: 25/04/2018