Leur étude intitulée « DayDreamer : World Models for Physical Robot Learning » a été publiée dans ArXiv.
L’apprentissage par renforcement profond (deep RL), combinaison de RL et de deep learning, est une approche courante pour l’apprentissage des robots dans des environnements simulés. Des chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley ont tiré parti des développements récents du modèle du monde « Dreamer » et utilisé le renforcement en ligne dans le monde réel pour former des robots sans simulateur ni démonstration. Leur étude intitulée « DayDreamer : World Models for Physical Robot Learning » a été publiée dans ArXiv.