Martes, 30 de septiembre a las 16:15 en sala de seminarios Von Neumann ubicada en el 7° piso del Centro de Modelamiento Matemático (CMM).
El título de su charla es «Aprendizaje automático de funciones semiconcavas con aplicaciones en control óptimo».
Abstract: «La síntesis de feedback para problemas de control óptimo es un tema desafiante que tiene diversas aplicaciones en ingeniería y ciencias. Los métodos clásicos para encontrar el feedback óptimo se basan en el principio de programación dinámica. Sin embargo, estos sufren la llamada «maldición de la dimensionalidad», esto es, el crecimiento exponencial del costo computacional con la dimensión del problema.
Para abordar esta dificultad, en esta charla presentaremos un enfoque basado en aprendizaje automático para aproximar funciones semiconcavas y su aplicación a problemas de control. El ingrediente clave de esta metodología es una parametrización capaz de preservar la semiconcavidad de la función. En particular, esto permite aproximar la función valor de un problema de control y, al mismo tiempo, encontrar cotas para el rendimiento del feedback asociado. Finalmente, presentaremos experimentos numéricos que ponen de relieve las ventajas de este enfoque.
