Diversity in multi-agent systems for successful real-world deployments

多代理系统的多样性可实现成功的实际部署

基本信息

  • 批准号:
    561116-2020
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3.64万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Alliance Grants
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2020-01-01 至 2021-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Machine learning, a data-driven type of artificial intelligence, has revolutionized multiple industries. Not only does this allow for higher performance but it can also enable previously unrealizable opportunities. Unfortunately, learning can be impractically slow, particularly when data is expensive or slow to gather. For example, rather than letting a robot learn for days in the real world, which costs both time and money, why not first learn in simulation and then transfer to the real world? Unfortunately, because simulations are never perfect, some type of adaptation and simulation change strategies are needed, typically called Sim2Real. While common in single-agent settings, Multi-agent Sim2Real (MAS2R), has not been studied, even though it is a critical component to many real-world potential breakthroughs. This project will extend and test MAS2R, considering not only when situations change but also when different types of actors are in the environment. MAS2R will be applied to high-fidelity simulations in: Autonomous Driving Smart Grid Smart Buildings Commercialization options will be explored, with one or more paths forward towards commercialization decided on for next steps to help Alberta companies, post-award.
机器学习是一种数据驱动的人工智能,已经彻底改变了多个行业。这不仅可以实现更高的性能,而且还可以实现以前无法实现的机会。不幸的是,学习可能会慢得不切实际,特别是当数据昂贵或收集缓慢时。例如,与其让机器人在真实的世界中学习好几天,这既费时又费钱,为什么不先在模拟中学习,然后再转移到真实的世界呢?不幸的是,由于仿真永远不会完美,因此需要某种类型的适应和仿真更改策略,通常称为Sim2Real。虽然多智能体Sim 2 Real(MAS 2 R)在单智能体环境中很常见,但尚未进行研究,尽管它是许多现实世界潜在突破的关键组成部分。该项目将扩展和测试MAS2R,不仅考虑情况变化,还考虑环境中不同类型的参与者。 MAS2R将应用于以下领域的高保真模拟: 自动驾驶 智能电网 智能建筑 将探讨商业化的选择,并决定下一步的商业化道路,以帮助阿尔伯塔公司,后奖。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

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  • 作者:
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Taylor, Matthew其他文献

Parkinsonism and Positive Dopamine Transporter Imaging in a Patient with a Novel KMT2B Variant.
  • DOI:
    10.1002/mdc3.13140
  • 发表时间:
    2021-02-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Feuerstein, Jeanne S;Taylor, Matthew;Berman, Brian D
  • 通讯作者:
    Berman, Brian D
NICE, in Confidence: An Assessment of Redaction to Obscure Confidential Information in Single Technology Appraisals by the National Institute for Health and Care Excellence
  • DOI:
    10.1007/s40273-019-00818-0
  • 发表时间:
    2019-11-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Bullement, Ash;Taylor, Matthew;Hatswell, Anthony James
  • 通讯作者:
    Hatswell, Anthony James
Budget impact analysis of everolimus for the treatment of hormone receptor positive, human epidermal growth factor receptor-2 negative (HER2-) advanced breast cancer in Kazakhstan
  • DOI:
    10.3111/13696998.2014.969432
  • 发表时间:
    2015-03-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Lewis, Lily;Taylor, Matthew;Zufarovich, Abdrakhmanov Ramil
  • 通讯作者:
    Zufarovich, Abdrakhmanov Ramil
STEM Graduation Outcomes of the Rice University Emerging Scholars STEM Intervention and Summer Bridge Program
莱斯大学新兴学者STEM干预及暑期桥梁项目STEM毕业成果
  • DOI:
    10.18260/1-2--35204
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Bradford, Brittany;Beier, Margaret;McSpedon, Megan;Wolf, Michael;Taylor, Matthew
  • 通讯作者:
    Taylor, Matthew
An Atypical 15q11.2 Microdeletion Not Involving SNORD116 Resulting in Prader-Willi Syndrome.
非典型15q11.2微缺失,不涉及SnORD116,导致prader-Willi综合征。
  • DOI:
    10.1155/2023/4225092
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Crenshaw, Molly M;Graw, Sharon L;Slavov, Dobromir;Boyle, Theresa A;Pique, Daniel G;Taylor, Matthew;Baker, Peter 2nd
  • 通讯作者:
    Baker, Peter 2nd

Taylor, Matthew的其他文献

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  • 发表时间:
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Leveraging Human and Agent Guidance for Improved Reinforcement Learning
利用人类和代理指导来改进强化学习
  • 批准号:
    RGPIN-2021-02538
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Leveraging Human and Agent Guidance for Improved Reinforcement Learning
利用人类和代理指导来改进强化学习
  • 批准号:
    RGPAS-2021-00029
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
Leveraging Human and Agent Guidance for Improved Reinforcement Learning
利用人类和代理指导来改进强化学习
  • 批准号:
    RGPAS-2021-00029
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
Diversity in multi-agent systems for successful real-world deployments
多代理系统的多样性可实现成功的实际部署
  • 批准号:
    561116-2020
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Leveraging Human and Agent Guidance for Improved Reinforcement Learning
利用人类和代理指导来改进强化学习
  • 批准号:
    RGPIN-2021-02538
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Human-AI interactions in real-world complex uncertain environments using a comprehensive reinforcement learning framework
使用综合强化学习框架在现实世界复杂的不确定环境中进行人机交互
  • 批准号:
    554164-2020
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Human-AI interactions in real-world complex uncertain environments using a comprehensive reinforcement learning framework
使用综合强化学习框架在现实世界复杂的不确定环境中进行人机交互
  • 批准号:
    554164-2020
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Isolation and identification of neuroprotective phytochemicals from tropical flora of southern Belize: An ethnobotanical study of plants traditionally used by Q'eqchi' Maya healers to treat dementia
从伯利兹南部热带植物群中分离和鉴定具有神经保护作用的植物化学物质:对 Qeqchi 玛雅治疗师传统上用于治疗痴呆症的植物进行民族植物学研究
  • 批准号:
    426963-2012
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Master's
Influence of neuronal cholesterol biosynthesis on hedgehog signaling
神经元胆固醇生物合成对刺猬信号传导的影响
  • 批准号:
    434215-2012
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards
Detection of very faint transients in supernova surveys
在超新星巡天中检测非常微弱的瞬变
  • 批准号:
    414554-2011
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    University Undergraduate Student Research Awards

相似国自然基金

基于Multi-Agent动态联盟机制的多重约束海洋平台项目多模态调度协调优化研究
  • 批准号:
    51679059
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    62.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
空间信息网络多平台协同对地观测任务规划方法研究
  • 批准号:
    91538113
  • 批准年份:
    2015
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    重大研究计划
金融市场multi-agent异质信息的风险形成机理及预警研究
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  • 批准年份:
    2013
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    71371051
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    2013
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面向新能源大规模集中并网的电力系统协调规划理论模型及其Multi-Agent模拟分析方法研究
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    42.0 万元
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基于Multi-Agent的应急状态下协同供应链数据集成研究
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    61272513
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物联网背景下基于Multi-Agent的道路交通需求建模与仿真研究
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    71271067
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    青年科学基金项目
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    51279137
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    2012
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相似海外基金

Collaborative Research: CDS&E: Generalizable RANS Turbulence Models through Scientific Multi-Agent Reinforcement Learning
合作研究:CDS
  • 批准号:
    2347423
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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Optimizing Intelligent Vehicular Routing with Edge Computing through Multi-Agent Reinforcement Learning
通过多智能体强化学习利用边缘计算优化智能车辆路由
  • 批准号:
    24K14913
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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大型语言模型 (LLM) 的多智能体自我改进
  • 批准号:
    2903811
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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    Studentship
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职业:大规模多智能体系统中的战略交互、学习和动态:通过图限制实现可处理性
  • 批准号:
    2340289
  • 财政年份:
    2024
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    $ 3.64万
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    Continuing Grant
Collaborative Research: CDS&E: Generalizable RANS Turbulence Models through Scientific Multi-Agent Reinforcement Learning
合作研究:CDS
  • 批准号:
    2347422
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Structure Exploiting Multi-Agent Reinforcement Learning for Large Scale Networked Systems: Locality and Beyond
职业:为大规模网络系统利用多智能体强化学习的结构:局部性及其他
  • 批准号:
    2339112
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
AF: Small: Equilibrium Computation and Multi-Agent Learning in High-Dimensional Games
AF:小:高维游戏中的平衡计算和多智能体学习
  • 批准号:
    2342642
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Learning Coordination for Multi-Autonomous Multi-Human (MAMH) Agent Systems with Guaranteed Safety
具有安全保证的多自主多人(MAMH)代理系统的学习协调
  • 批准号:
    2332210
  • 财政年份:
    2024
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    $ 3.64万
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    Standard Grant
CAREER: Foundations of Scalable and Resilient Distributed Real-Time Decision Making in Open Multi-Agent Systems
职业:开放多代理系统中可扩展和弹性分布式实时决策的基础
  • 批准号:
    2339509
  • 财政年份:
    2024
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    $ 3.64万
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CPS: Medium: Collaborative Research: Provably Safe and Robust Multi-Agent Reinforcement Learning with Applications in Urban Air Mobility
CPS:中:协作研究:可证明安全且鲁棒的多智能体强化学习及其在城市空中交通中的应用
  • 批准号:
    2312092
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Standard Grant
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知道了