相違点:変化する環境における具体化エージェントのための新しいタスク【JST・京大機械翻訳】

Landi Federico; Bigazzi Roberto; Cornia Marcella; Cascianelli Silvia; Baraldi Lorenzo; Cucchiara Rita

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201240379805 整理番号：22P0333790

相違点:変化する環境における具体化エージェントのための新しいタスク【JST・京大機械翻訳】

Spot the Difference: A Novel Task for Embodied Agents in Changing Environments

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発行年： 2022年04月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

Embodied AIは,環境内で移動し,操作できるインテリジェントエージェントを創造することを目的とする最近の研究領域である。この分野における既存の手法は,エージェントが,完全に新しい,そして,調査されていない場面で作用するのを要求する。しかし,この設定は,同じ環境において複数のタスクの実行を必要とする現実的な使用事例から遠い。環境が時間とともに変化するとしても,エージェントは,環境の現状にその内部表現を適応させながら,情景に関するそのグローバルな知識をまだ計数することができた。この設定に向けてステップを作るため,エージェントが環境の外部マップにアクセスし,固定時間予算で正しいレイアウトを回復する必要があるEmbodied AIの新しいタスクを提案した。この目的のために,3D空間の既存のデータセットから始まり,単一環境に対して多数の可能なレイアウトを生成する,占有マップの新しいデータセットを集めた。このデータセットはポピュラーなHabitatシミュレータに採用でき,ナビゲーション中に再構成された占有マップを使用する既存の方法と完全にコンプライアントである。さらに,環境に関する以前の知識を利用して,既存のエージェントよりも速く,そして,より効果的に場面における変化を識別することができる探査方針を提案した。実験結果は,提案したアーキテクチャが,この新設定の探査のために既存の最先端のモデルより優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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