Lerrel Pinto
La nomination
Membre
Apprentissage automatique, apprentissage biologique
À Propos
L’objectif de recherche de mon laboratoire est de concevoir des robots aptes à la généralisation et à l’adaptation dans le monde complexe où nous vivons. Nos recherches se concentrent sur l’apprentissage et la prise de décision des robots, en mettant l’accent sur l’apprentissage à grande échelle (données et modèles), l’apprentissage de la représentation pour les données sensorielles, la mise au point d’algorithmes de modélisation des actions et du comportement, l’apprentissage par renforcement pour l’adaptation à de nouveaux scénarios, et la création de robots abordables en libre accès.
Prix
- Bourse, Fondation Sloan, 2025
- NSF Career Award, NSF, 2024
- Prix de début de carrière en robotique et en automatisation, IEEE RAL, 2024
- Bourse, Fondation Packard, 2023
- Innovators under 35 (TR35), MIT TR, 2023
Publications Pertinentes
- Liu, P., Orru, Y., Vakil, J., Paxton, C., Shafiullah, N. M. M. et Pinto, L. (2024). Ok-robot: What really matters in integrating open-knowledge models for robotics. arXiv preprint arXiv:2401.12202.
- Haldar, S., Pari, J., Rai, A. et Pinto, L. (janvier 2023). Teach a Robot to FISH: Versatile Imitation from One Minute of Demonstrations. In Robotics: Science and Systems.
- Pinto, L. et Gupta, A. (mai 2016). Supersizing self-supervision: Learning to grasp from 50k tries and 700 robot hours. In 2016 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA) (p. 3406-3413). IEEE.