본 스페셜 메릭 웨비나 발표에서는, 적응 로보틱스 관점에서, 의미 지각과 로봇 이동에 대해 논의할 예정입니다. 지금은 대량의 훈련 데이터와 상세한 훈련 기술 및 네트워크 구조에만 의존하는 기존 패러다임을 깨고, 알려지지 않는 환경을 탐색하여 로봇의 인지적 성능을 개선하는 시기입니다. 현실 세계의 모든 상황에 대해 훈련 데이터를 수집하고 학습하는 것이 사실상 불가능한 상황에서는, 자율 탐사와 적응이 지능 로보틱스와 그 글로벌 상용화를 위한 가장 필수적인 요소 중 하나가 될 것입니다. 현재, 스마트 도시와 스마트 공장에 대한 수요는 자율 주행 환경을 포함한 도시와 공장 지역에서 증가하고 있으며, 가정마다 스마트 홈 환경도 가전제품을 통해 구축되고 있습니다.

• Robot perception
• Semantic understanding
• High-level task
• Locomotion
• Reinforcement learning

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