論文の概要: Adaptable and Verifiable BDI Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11743v1
• Date: Thu, 23 Jul 2020 01:32:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 13:16:06.481615
• Title: Adaptable and Verifiable BDI Reasoning
• Title（参考訳）: 適応性と検証可能なBDI推論
• Authors: Peter Stringer (University of Liverpool), Rafael C. Cardoso (University of Liverpool), Xiaowei Huang (University of Liverpool), Louise A. Dennis (University of Liverpool)
• Abstract要約: 動的環境の変化に適応可能なBDI自律エージェントのシステムアーキテクチャについて述べる。 具体的には,エージェントが保持する自己モデルについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Long-term autonomy requires autonomous systems to adapt as their capabilities no longer perform as expected. To achieve this, a system must first be capable of detecting such changes. In this position paper, we describe a system architecture for BDI autonomous agents capable of adapting to changes in a dynamic environment and outline the required research. Specifically, we describe an agent-maintained self-model with accompanying theories of durative actions and learning new action descriptions in BDI systems.
• Abstract（参考訳）: 長期的な自律性は、期待通りに機能しないため、自律システムが適応する必要がある。 これを実現するには、まずシステムにそのような変化を検知させる必要がある。 本稿では、動的環境の変化に適応可能なBDI自律エージェントのシステムアーキテクチャについて述べ、必要な研究の概要を述べる。 具体的には, エージェントが維持する自己モデルと, 持続的行動の理論, およびbdiシステムにおける新しい行動記述の学習について述べる。

関連論文リスト

• Self-Healing Machine Learning: A Framework for Autonomous Adaptation in Real-World Environments [50.310636905746975]
  実世界の機械学習システムは、基礎となるデータ生成プロセスの分散シフトによって、モデルの性能劣化に遭遇することが多い。 概念のドリフト適応のような既存のシフトへのアプローチは、その理性に依存しない性質によって制限される。 我々はこれらの制限を克服するために自己修復機械学習(SHML)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T20:05:51Z)
• Active Causal Structure Learning with Latent Variables: Towards Learning to Detour in Autonomous Robots [49.1574468325115]
  人工知能(AGI)エージェントとロボットは、絶えず変化する環境やタスクに対処できなければならない。 我々は,潜伏変数(ACSLWL)を用いた能動的因果構造学習がAGIエージェントやロボット構築に必要な要素であると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T10:21:26Z)
• Cooperative Cognitive Dynamic System in UAV Swarms: Reconfigurable Mechanism and Framework [80.39138462246034]
  UAVスワムの管理を最適化するための協調認知力学システム(CCDS)を提案する。 CCDSは階層的かつ協調的な制御構造であり、リアルタイムのデータ処理と意思決定を可能にする。 さらに、CCDSは、UAVスワムのタスクを効率的に割り当てるための生体模倣機構と統合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T12:45:00Z)
• Formal Modelling and Analysis of a Self-Adaptive Robotic System [3.3798748370966427]
  自己適応システムはドメインの関心事を扱う管理サブシステムと適応ロジックを実装する管理サブシステムを持つ2層システムとしてモデル化されることが多い。 より具体的には、パイプライン検査に使用される自律型水中車両(AUV)について考察する。 AUVの機能は機能モデルでモデル化され、AUVの可変性をキャプチャする。 これにより、AUVのマネージドサブシステムを、AUVの有効な機能構成に対応するシステム群としてモデル化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T15:47:40Z)
• CHESS: A Framework for Evaluation of Self-adaptive Systems based on Chaos Engineering [0.6875312133832078]
  自己適応型および自己修復型システムの正しい行動を評価する必要性が高まっている。 自己適応型・自己修復型システムの体系的評価方法が欠如している。 本稿では,カオスエンジニアリングに基づくフォールトインジェクションによる自己適応型・自己修復型システムの評価により,このギャップに対処するCHESSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-13T17:00:55Z)
• Hierarchical Needs-driven Agent Learning Systems: From Deep Reinforcement Learning To Diverse Strategies [1.52292571922932]
  深層強化学習(DAL)は、AIエージェントが行動や戦略を組織化し、最適化し、多様な戦略を開発するのに役立つ。 本稿では,DALに基づく新しい階層型要求駆動学習システムを導入し,ベイジアンソフトアクター批判(BSAC)と呼ばれる新しいアプローチによる単一ロボットの実装について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-25T18:18:10Z)
• Fast and Slow Learning of Recurrent Independent Mechanisms [80.38910637873066]
  本稿では,エージェントが必要とする知識の断片と報酬関数が定常的であり,タスク間で再利用可能なトレーニングフレームワークを提案する。 注意機構は、どのモジュールを現在のタスクに適応できるかを動的に選択する。 提案方式のモジュール的側面のメタラーニングは,強化学習装置の高速化に大きく寄与することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T17:50:32Z)
• GEM: Group Enhanced Model for Learning Dynamical Control Systems [78.56159072162103]
  サンプルベースの学習が可能な効果的なダイナミクスモデルを構築します。 リー代数ベクトル空間上のダイナミクスの学習は、直接状態遷移モデルを学ぶよりも効果的であることを示す。 この研究は、ダイナミクスの学習とリー群の性質の関連性を明らかにし、新たな研究の方向への扉を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T01:08:18Z)
• Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
  再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。 現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。 我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T20:30:26Z)
• Optimal by Design: Model-Driven Synthesis of Adaptation Strategies for Autonomous Systems [9.099295007630484]
  我々は,自律システムのための最適適応戦略のモデルベース要求駆動型合成のためのフレームワークであるOptimal by Design (ObD)を提案する。 ObDは、自己適応システムの基本的な要素、すなわちシステム、能力、要求、環境の高レベルな記述のためのモデルを提案する。 これらの要素に基づいてマルコフ決定プロセス(MDP)が構築され、最適な戦略や最も報いるシステム行動を計算する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-16T12:49:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。