矿业人|20220228直播预告|RL/AI, Metaverse, and Applications 强化学习/AI与元宇宙:机遇与挑战

 

直播时间 2022/02/28 09:50-11:00

直播地址:

Speaker: Dr. Yuxi Li, CS PhD, University of Alberta. On reinforcement learning for real life, he is the lead guest editor (twice) for the Machine Learning Journal Special Issue, the lead co-chair for ICML 2021/2019 Workshops (https://sites.google.com/view/rl4reallife/). He authored a 150 pages deep RL overview, with 800+ citations, https://bit.ly/2AidXm1. He has published papers at NeurIPS, AISTATS, and INFOCOM.  He serves as reviewers for AAAI 2019-2022, ACM Computing Surveys, Communications of ACM, PAMI, TKDD, and PLOS ONE, etc.  He founded attain.ai in Canada.

个人介绍:李玉喜博士,阿尔伯塔大学计算机科学博士。他专注于研究强化学习的现实应用,是Machine Learning杂志特刊的首席客座编辑(两次),ICML2021/2019研讨会的首席联合主席(https://sites . Google . com/view/rl 4 real life/)。他撰写了一篇150页的深度强化学习的综述(https://bit.ly/2AidXm1),引用了800多篇文章。他曾在NeurIPSAISTATSINFOCOM上发表论文。他担任AAAI 2019-2022、ACM Computing SurveysCommunications of ACMPAMITKDDPLOS ONE等的评审员。他在加拿大创立了attain.ai。

Abstract:

Reinforcement learning (RL) empowers stunning AI achievements like AlphaGo in 2016 and nuclear fusion in 2022. In this talk, we introduce briefly RL, metaverse, Omniverse, simulation, and digital twins. We present successful stories of RL in real life scenarios, and discuss challenges for its wider adoption. We envision that the integration of RL/AI with metaverse/Omniverse, with simulation and digital twins, will be mutually beneficial: RL/AI will see more real life applications, and metaverse will enjoy better content, design, NPC, etc.

摘要:强化学习(RL)带来了令人惊叹的人工智能成就,像2016年的AlphaGo和2022年的核聚变。在这次讲座中,我们将简要介RL、元宇宙、Omniverse、,模拟和数字孪生。我们展示了现实生活场景中RL的成功故事,并讨论其广泛采用所面临的挑战。我们设想,RL/AI与元宇宙/Omniverse、模拟和数字孪生的集成将是互利的:RL/AI将看到更多真实生活的应用,元宇宙将享受更好的内容、设计、NPC等。

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