Tēmas:
LLM based reinforcement learning
Pepper robot and LLM (send commands and execute them without programming). Maybe some other platforms have this feature.
TODO izveidot SLR par Pepper un DL based control vai vispār Robotics un LLM based control / policy of robotics (Speech to Text un TTS ir jau atrisināts)
Pepper SLRs (iesākti cita studenta, vari droši izmantot, lai sāktu vākt savu SLR)
Vēl info par Pepper:
https://www.notion.so/Setup-7dc8790e956549f2b1e381da3b9cb16c
https://www.notion.so/ROS-topics-9feadaf3ca61473caec6fed434ce1627
Manu studentu darbi par pepper:
Examples of SLR tables:
https://puupuls.notion.site/SLR-Tabula-1-04cafc5ed342497b92629b87c2c1e548
http://share.yellowrobot.xyz/quick/2023-2-28-62301A6A-9494-43EE-B86B-007AF6F685EB.pdf
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950584908001390
http://share.yellowrobot.xyz/quick/2023-2-28-0CCAE1B2-6579-4F45-97E3-A12AEDA732B0.pdf
Tool to access any publication:
Use these databases for searching papers:
http://perplexity.ai (academic section)
Obligāti datu kopām pārmeklēt līdzīgas ar:
Izveidot un nosharot SLR (Systematic Literature review tabulu)
Atrast datu kopas
Atrast SOTA (State of the Art) metrikas un vērtības katrai kopai
Atrast metodes - dažādas kļūdas funkcijas, modeļu arhitektūras, pre-processing, post-processing
Tabula - kolonas:
Nr - Vismaz 20 pētījumi
Gads
Nosaukums
Keywords
Links uz pētījumu
Links uz Github ja ir (vēlams)
Links uz Pretrained model
Organizācija (universitāte, firma)
Citātu skaits (Semantic schollar)
Datu kopas (kuras tiek izmatotas) - Ja nav publicēta vai nav info par datu kopu: NAV
Metrikas un Rezultāti (kuras tiek izmantotas, lai noteiktu metodes darbību uz katru datu kopu), ja nav precīzi rezultāti, tad: NAV
Optionaly (pagaidām šo vēl nevajag)
Modelis (kāda ir modeļa arhitektūra)
Metode (kas ir galvenā metode, kura tiek izmantota)
Tālākie pētījumi (ko iesaka vēl pētīt)