VANDAL - Visual and Multimodal Applied Learning Laboratory
Saper gestire informazioni multimodali è cruciale per ogni agente intelligente ed è essenziale per rendere i robot in grado di imparare durante tutta la loro esistenza. Dalle macchine autonome ai robot assistenti che riconoscono e maneggiano oggetti, dai robot nelle officine industriali a quelli che riempiono gli scaffali nei supermercati: tutte queste applicazioni implicano l'interazione con una grande quantità di oggetti e richiedono una comprensione profonda della loro apparenza visiva, delle proprietà fisiche, funzionali e di contesto spaziale. Inoltre, qualsiasi sia il suo iniziale bagaglio di conoscenza, ogni agente potrà incontrare nuove condizioni in futuro, situazioni conflittuali ed ambiguità che dovrà gestire continuando ad imparare.
Il gruppo VANDAL lavora allo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico che permettano ai robot ed a qualsiasi forma di dispositivo intelligente, di imparare autonomamente senza soluzione di continuità. Questo implica l'uso e lo sviluppo di nuove tecniche di machine learning, computer vision, analisi e processamento di segnali multimodali, acquisizione e visualizzazione di dati. Sebbene i sistemi robotici intelligenti siano l'obiettivo trainante della ricerca del gruppo VANDAL, lo studio si estende a molte altre applicazioni come il controllo non invasivo di protesi, riconoscimento di scene e geolocalizzazione.