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Inférence causale en robotique
Application du raisonnement causal à l'apprentissage robotique : identifier les relations cause-effet (plutôt que les corrélations) entre les observations et les résultats. L'inférence causale aide les robots à généraliser à de nouveaux environnements en apprenant la structure causale (par exemple, la couleur d'un objet cause sa visibilité mais non sa préhensibilité). Les méthodes incluent la découverte causale, le do-calcul et le raisonnement contrefactuel.