剛剛過去的 2017 第一屆機器人學習大會 (CoRL) 回顧

無論是自動駕駛汽車、家居智能助手還是災難救援裝置，在未來，機器人系統都需要能夠在以人為中心的環境中安全且高效地作業。與行業其它的競品相比，它們需要對周圍世界保持極高水平的感性認識，並適應目標和環境的持續變化。而機器學習，就可以自然地解決機器人系統對未知環境的感知和泛化問題。近期，隨著計算機視覺和機器的學習能力的快速發展，如何將這些新技術應用到機器人學領域，將成為一個核心研究問題。

在剛剛過去的 11 月，Google 在我們位於山景城的園區啟動和舉行了第一屆機器人學習大會 (CoRL)。這也是第一次有一個這樣的會議，能將機器學習和機器人學專家匯聚一堂，並實現了 CoRL 的最終目的——促進這兩個領域之間的交流，產生新的研究思路。大會座無虛席，吸引了來自全世界眾多機構的 350 位研究員，他們共同帶來了 74 份原創論文，一些在這一領域最具創新精神的研究員舉辦了 5 場主題演講。

圖為CoRL 2017 聯合主席 Sergey Levine 教授正在回答觀眾問題。

Sayna Ebrahimi（加州大學伯克利分校）正在展示她的研究。

在大會網站上可以觀看 CoRL 的開幕視頻。另外，我們非常高興地宣布，明年 CoRL 將移師歐洲！CoRL 2018 將由洛桑聯邦理工學院的 Aude Billard 教授擔任主席，暫定於 2018 年 10 月 29 日至 31 日在蘇黎世聯邦理工學院 (ETH) 舉行。期待能在那裡與您相會！

CoRL 2017 聯合主席 Ken Goldberg 教授和 Jeffrey Mahler（加州大學伯克利分校）正在休息。

▏ 文章作者：Google Brain 團隊首席科學家 Vincent Vanhoucke 和院校關係項目經理 Melanie Salda?a

▏ 原文發布時間：2017 年 12 月 28 日

▏ 原始鏈接：DeepVariant: Highly Accurate Genomes With Deep Neural Networks

▏ 中文博客鏈接：第一屆機器人學習大會總結