Robotique neuro-inspirée : apprentissage par renforcement
La neuro-inspiration fait évoluer en robotique l’apprentissage par renforcement. Deux grandes méthodes apparaissent alors dans ce domaine de l’IA. Une première avec un modèle du monde, coûteuse en calcul mais flexible, permet une navigation dirigée vers un but. La deuxième, sans modèle interne, peu coûteux mais peu flexible, est basée sur le fonctionnement de l’habitude, l’apprentissage par itération. Les neurosciences peuvent ainsi participer au développement de la navigation en IA en incluant une réduction des coûts énergétique et temporel.
Benoît GIRARD
Equipe AMAC (Architecture & Modèles pour l’Adaptation & la Cognition), ISIR`
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