本周為將門-TechBeat技術(shù)社區(qū)第269期線上Talk，也是2020年最后一場(chǎng)Talk咯，讓我“門”的老朋友、MIT在讀博士生李昀燭攜誠(chéng)意滿滿、干貨多多的Talk分享，為你今年在TechBeat學(xué)習(xí)之旅畫上一個(gè)完美嘆號(hào)！

北京時(shí)間12月30日(周三)晚8點(diǎn)，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)系在讀博士生—李昀燭的Talk將準(zhǔn)時(shí)在將門TechBeat技術(shù)社區(qū)開(kāi)播！

他與大家分享的主題是: 「基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)力學(xué)建模、物理系統(tǒng)推斷和機(jī)器人操作」。屆時(shí)將圍繞主題分享他和團(tuán)隊(duì)在NeurIPS 2020、ICLR 2019、ICLR 2020、CoRL 2020中的工作。

MIT在讀博士生帶你逛MIT機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室

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Talk·信息

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主題：基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)力學(xué)建模、

物理系統(tǒng)推斷和機(jī)器人操作

嘉賓：麻省理工學(xué)院

計(jì)算機(jī)系在讀博士生 李昀燭

時(shí)間：北京時(shí)間?12月30日 (周三) 20:00

地點(diǎn)：將門TechBeat技術(shù)社區(qū)

http://www.techbeat.net/

長(zhǎng)按識(shí)別二維碼，一鍵完成預(yù)約！

Talk·提綱

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人在和環(huán)境交互的過(guò)程中，會(huì)建立起對(duì)周圍環(huán)境的物理認(rèn)知。這種認(rèn)知能幫助我們實(shí)現(xiàn)很多對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)難度很高的交互行為。本次分享將介紹我們?cè)谠撛掝}上的一些最新探索和思考，希望讓機(jī)器人也能擁有這種物理認(rèn)知，來(lái)幫助其更好地適應(yīng)不同的環(huán)境，并完成更困難的操作任務(wù)。本次分享將圍繞深度學(xué)習(xí)的動(dòng)力學(xué)建模，及其在機(jī)器人操作和物理系統(tǒng)推斷等方面的應(yīng)用展開(kāi)。

第一部分主要介紹基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人操作和動(dòng)力學(xué)建模，將分享三項(xiàng)工作：

1. 學(xué)習(xí)粒子的動(dòng)力學(xué)模型來(lái)操作流體和軟性物體 (ICLR 2019)2. 基于物體關(guān)鍵點(diǎn)動(dòng)力學(xué)模型的機(jī)器人操作 (CoRL 2020)3. 學(xué)習(xí)潛在空間的線性動(dòng)力學(xué)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)更高效的控制 (ICLR 2020)

第二部分主要介紹基于深度學(xué)習(xí)的物理系統(tǒng)推斷，將分享兩項(xiàng)工作：

1. 從圖像中發(fā)現(xiàn)物理系統(tǒng)的因果關(guān)系 (NeurIPS 2020)

2. 從視頻里學(xué)習(xí)動(dòng)力學(xué)模型來(lái)進(jìn)行時(shí)序和空間上的推斷 (ICLR 2020)

Talk·參考資料

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這是本次分享中將會(huì)提及的資料，建議提前預(yù)習(xí)哦！

1. Learning Particle Dynamics for Manipulating Rigid Bodies, Deformable Objects, and Fluids (ICLR 2019)

http://dpi.csail.mit.edu/

2. Keypoints into the Future: Self-Supervised Correspondence in Model-Based Reinforcement Learning (CoRL 2020)

https://sites.google.com/view/keypointsintothefuture

3. Causal Discovery in Physical Systems from Videos (NeurIPS 2020)

https://yunzhuli.github.io/V-CDN/

4. Learning Compositional Koopman Operators for Model-Based Control (ICLR 2020)

http://koopman.csail.mit.edu/

5. CLEVRER: CoLlision Events for Video REpresentation and Reasoning (ICLR 2020)

http://clevrer.csail.mit.edu/

Talk·提問(wèn)交流

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方式 ①

在本文留言區(qū)直接提出你的問(wèn)題，或掃描下方二維碼提問(wèn)！問(wèn)題被選中的小伙伴們將獲得一個(gè)紅包獎(jiǎng)勵(lì)！

方式 ②

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動(dòng)！留下你的打call??和問(wèn)題??，和更多小伙伴們共同討論，說(shuō)不定就被講者直接翻牌解答了呢！

你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會(huì)給予你相應(yīng)的i豆積分，近期還會(huì)有驚喜獎(jiǎng)勵(lì)哦！

Talk·嘉賓介紹

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李昀燭是MIT EECS四年級(jí)在讀博士生，師從Antonio Torralba和Russ Tedrake教授。本科畢業(yè)于北京大學(xué)，曾在斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室和英偉達(dá)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室實(shí)習(xí)。

他的研究方向是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人領(lǐng)域的交叉，主要關(guān)注基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人動(dòng)力學(xué)建模和多模態(tài)感知。他希望自己的研究能夠使機(jī)器人更好地感知環(huán)境，并在動(dòng)態(tài)環(huán)境中做出更好的決策。

他曾獲得Adobe Research Fellowship和NVIDIA Graduate Fellowship Finalist。他的工作發(fā)表于Nature、CVPR、NeurIPS、ICRA等頂級(jí)期刊和會(huì)議，并被多個(gè)主流媒體如BBC、CNN、Forbes、TechCrunch等報(bào)道。

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關(guān)于TechBeat社區(qū)?

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