Teknologi.Bagian dari ensiklopedia.onlineCari/
BerandaKomputasi & perangkat lunakCAREER: Foundations of Robust and Sample-Efficient Data-Driven Decision Making and Control
Proyek riset & pengembangan

CAREER: Foundations of Robust and Sample-Efficient Data-Driven Decision Making and Control

Ringkasan tujuan riset

Fondasi reinforcement learning robust diteliti untuk stream data berkorelasi yang rusak oleh outlier, heavy-tailed noise, atau adversary, menghubungkan batas informasi dengan kestabilan kendali.

Komputasi & perangkat lunak1 rujukanProfil diperbarui
Lihat rujukanBandingkan proyek
Linimasa NSF 2542396Periode tercatat 2026-04-15 sampai 2031-03-31.NSF 2542396MulaiAkhir tercatat202620322026-04-152031-03-31
Linimasa dan catatan proyek

Tanggal dan TRL menurut catatan penerbit. Akhir periode dan target bukan bukti hasil riset.

Teknologi · CC BY 4.0 · Sumber data

Apa tujuan dan pendekatan risetnya?

Pada MDP diskret, analisis menentukan batas kinerja akibat reward feedback terkontaminasi lalu merancang algoritme function approximation yang mendekatinya. Multi-agent serta federated RL menilai manfaat kolaborasi dengan batas komunikasi saat korupsi tersebar. Kendali model-based dan model-free diperluas ke sistem kontinu tak diketahui. Robust mean-covariance estimation serta teori stochastic approximation finite-time menyediakan alat untuk jaminan nonasymptotic ketika pembaruan tidak tepat.

Profil ini merangkum ruang lingkup proyek yang dipublikasikan National Science Foundation (NSF). Sumber diakses . Uraian pendekatan dan manfaat menyatakan tujuan pengembangan, kecuali sumber secara khusus melaporkan hasil.

Baca uraian penerbit

Konteks pengembangan

Institusi penerima pada catatan
North Carolina State University
Program
EPCL: Energy, Power, Control,
Periode pendanaan tercatat
2026-04-15 → 2031-03-31

Proyek kolaboratif beberapa institusi diwakili oleh satu catatan penghargaan. Institusi di atas adalah penerima pada catatan tersebut.

Klasifikasi NSF

  • Directorate for Engineering
  • Electrical, Communications, & Cyber Systems

Label penerbit dipertahankan sebagai konteks. Bidang katalog merupakan pengelompokan editorial.

Apa yang diketahui tentang statusnya?

Status pendanaan menurut NSFAktif (catatan pendanaan NSF)

Catatan NSF tidak melaporkan tingkat kesiapan teknologi (TRL). Status pendanaan aktif atau berakhir bukan bukti keberhasilan riset.

Batas informasi

Profil merangkum tujuan dan pendekatan dalam abstrak pendanaan NSF. Status pendanaan tidak membuktikan keberhasilan riset, kesiapan teknologi, atau ketersediaan produk. Hasil dan performa belum diverifikasi secara independen; tinjauan ahli belum dilakukan.

Dasar profil

Metodologi dan batas pemeriksaan. Ringkasan berbahasa Indonesia disusun sebagai parafrasa editorial dengan pemeriksaan sumber primer oleh agen AI. Identitas, periode, serta status berasal dari catatan penerbit. Tinjauan ahli dan pengujian kinerja independen belum dilakukan; rujukan tidak menyiratkan dukungan atau sertifikasi NSF.