Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives

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Cet accord a été modifié 1 fois. La date de fin du présent accord a été changé de 365 jours.

The ability of an autonomous system to usefully adapt and learn online is a desirable goal for any autonomous vehicle project, especially in terms of the AI-enabled autonomous transportation of goods in obstacle-rich environments. Furthermore, any vision for autonomy project needs decision-making systems to make use of that visual information. This Project will research, develop and demonstrate autonomous vehicle-based algorithms and decision-making systems that could be deployed on autonomous vehicles such as unmanned aircraft systems. While there are autonomous decision-making and reinforcement learning algorithms under active development in the research community, there are two reasons for undertaking this specific Project. First, no one has ever applied the new Legendre Memory Units (LMU) temporal representation system to this task, and the LMU has been shown to produce orders of magnitude of improvement over traditional methods. Second, the computation system resulting from these methods could likely be efficiently implemented in modern hardware, including GPUs, TPUs, and neuromorphic computation.

La capacité d’un système autonome à s’adapter et à apprendre en ligne de manière utile est un objectif souhaitable pour tout projet de véhicule autonome, en particulier en ce qui concerne le transport autonome de marchandises à l’aide de l’intelligence artificielle (IA) dans des environnements qui comportent de nombreux obstacles. Par ailleurs, tout objectif de projet d’autonomie requiert des systèmes décisionnels qui exploitent cette information visuelle. Ce projet permettra d’étudier, de développer et de démontrer des algorithmes et des systèmes décisionnels basés sur des véhicules autonomes qui pourraient être déployés entre autres sur des systèmes d’avions sans pilote. Bien qu’il existe des algorithmes de prise de décision autonome et d’apprentissage de renforcement en cours de développement actif dans la communauté de recherche, il y a deux raisons d’entreprendre ce projet particulier. Premièrement, le nouveau système de représentation temporelle des unités de mémoire de Legendre (LMU) n’a jamais été appliqué à cette tâche, et il a été démontré que la LMU produit des ordres de grandeur d’amélioration par rapport aux méthodes traditionnelles. Deuxièmement, le système de calcul résultant de ces méthodes pourrait probablement être efficacement mis en œuvre dans le matériel moderne, y compris les processus graphiques (GPU), les unités de traitement de tenseur (TPU) et le calcul neuromorphique.

In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems.

À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.

Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas.

Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.