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1. (WO2017177128) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS D'APPRENTISSAGE DE RENFORCEMENT PROFOND À L'AIDE D'UNE INTERFACE D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CÉRÉBRALE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication :    WO/2017/177128    N° de la demande internationale :    PCT/US2017/026585
Date de publication : 12.10.2017 Date de dépôt international : 07.04.2017
CIB :
B25J 13/00 (2006.01), G05B 13/02 (2006.01), G06F 15/18 (2006.01), G06N 3/00 (2006.01), G06N 3/08 (2006.01), G06N 3/12 (2006.01)
Déposants : THE TRUSTEES OF COLUMBIA UNIVERSITY IN THE CITY OF NEW YORK [US/US]; 412 Low Memorial Library 535 West 116th Street New York, NY 10027 (US).
SAJDA, Paul [US/US]; (US).
SAPROO, Sameer [--/US]; (US).
SHIH, Victor [--/US]; (US).
ROY, Sonakshi, Bose [--/US]; (US).
JANGRAW, David [US/US]; (US)
Inventeurs : SAJDA, Paul; (US).
SAPROO, Sameer; (US).
SHIH, Victor; (US).
ROY, Sonakshi, Bose; (US).
JANGRAW, David; (US)
Mandataire : RAGUSA, Paul, A.; (US).
COCKS, Jonathan, D.; (US)
Données relatives à la priorité :
62/463,276 24.02.2017 US
62/320,137 08.04.2016 US
Titre (EN) SYSTEMS AND METHODS FOR DEEP REINFORCEMENT LEARNING USING A BRAIN-ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTERFACE
(FR) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS D'APPRENTISSAGE DE RENFORCEMENT PROFOND À L'AIDE D'UNE INTERFACE D'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CÉRÉBRALE
Abrégé : front page image
(EN)The present disclosure relates to systems and methods for providing a hybrid brain-computer-interface (hBCI) that can detect an individual's reinforcement signals (e.g., level of interest, arousal, emotional reactivity, cognitive fatigue, cognitive state, or the like) in and/or response to objects, events, and/or actions in an environment by generating reinforcement signals for improving an AI agent controlling the environment, such as an autonomous vehicle. Although the disclosed subject matter is discussed within the context of an autonomous vehicle virtual reality game in the exemplary embodiments of the present disclosure, the disclosed system can be applicable to any other environment in which the human user's sensory input is to be used to influence actions within the environment. Furthermore, the systems and methods disclosed can use neural, physiological, or behavioral signatures to inform deep reinforcement learning based AI systems to enhance user comfort and trust in automation.
(FR)La présente invention concerne des systèmes et des procédés pour fournir une interface cerveau-ordinateur (hBCI) hybride qui peut détecter des signaux de renforcement d'un individu (par exemple, un niveau d'intérêt, un éveil, une réactivité émotionnelle, une fatigue cognitive, un état cognitif ou similaire) dans et/ou en réponse à des objets, des événements et/ou des actions dans un environnement en générant des signaux de renforcement pour améliorer un agent AI commandant l'environnement, tel qu'un véhicule autonome. Bien que le sujet décrit soit décrit dans le contexte d'un jeu de réalité virtuelle de véhicule autonome dans les exemples de réalisation de la présente invention, le système décrit peut être applicable à tout autre environnement dans lequel l'entrée sensorielle de l'utilisateur humain doit être utilisée pour influencer des actions dans l'environnement. En outre, les systèmes et les procédés décrits peuvent utiliser des signatures neurales, physiologiques ou comportementales pour informer des systèmes AI basés sur l'apprentissage de renforcement profond afin d'améliorer le confort et la confiance de l'utilisateur en l'automatisation.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)