論文の概要: Towards open and expandable cognitive AI architectures for large-scale multi-agent human-robot collaborative learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08174v2
• Date: Mon, 29 Mar 2021 17:15:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 08:35:29.559242
• Title: Towards open and expandable cognitive AI architectures for large-scale multi-agent human-robot collaborative learning
• Title（参考訳）: 大規模マルチエージェントロボット協調学習のためのオープンかつ拡張可能なコグニティブaiアーキテクチャ
• Authors: Georgios Th. Papadopoulos, Margherita Antona, Constantine Stephanidis
• Abstract要約: 多エージェントLfDロボット学習のための新しい認知アーキテクチャを導入し、オープンでスケーラブルで拡張可能なロボットシステムの信頼性の高い展開を可能にする。 この概念化は、ロボットプラットフォームのネットワークの端ノードで動作する複数のAI駆動の認知プロセスを採用することに依存している。 提案フレームワークの適用性は,実世界の産業ケーススタディの例を用いて説明できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.478764356647437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning from Demonstration (LfD) constitutes one of the most robust methodologies for constructing efficient cognitive robotic systems. Despite the large body of research works already reported, current key technological challenges include those of multi-agent learning and long-term autonomy. Towards this direction, a novel cognitive architecture for multi-agent LfD robotic learning is introduced, targeting to enable the reliable deployment of open, scalable and expandable robotic systems in large-scale and complex environments. In particular, the designed architecture capitalizes on the recent advances in the Artificial Intelligence (AI) field, by establishing a Federated Learning (FL)-based framework for incarnating a multi-human multi-robot collaborative learning environment. The fundamental conceptualization relies on employing multiple AI-empowered cognitive processes (implementing various robotic tasks) that operate at the edge nodes of a network of robotic platforms, while global AI models (underpinning the aforementioned robotic tasks) are collectively created and shared among the network, by elegantly combining information from a large number of human-robot interaction instances. Regarding pivotal novelties, the designed cognitive architecture a) introduces a new FL-based formalism that extends the conventional LfD learning paradigm to support large-scale multi-agent operational settings, b) elaborates previous FL-based self-learning robotic schemes so as to incorporate the human in the learning loop and c) consolidates the fundamental principles of FL with additional sophisticated AI-enabled learning methodologies for modelling the multi-level inter-dependencies among the robotic tasks. The applicability of the proposed framework is explained using an example of a real-world industrial case study for agile production-based Critical Raw Materials (CRM) recovery.
• Abstract（参考訳）: Demonstration (LfD) からの学習は、効率的な認知ロボットシステムを構築するための最も堅牢な方法論の1つである。 すでに多くの研究成果が報告されているにもかかわらず、現在の技術課題には、マルチエージェント学習と長期的な自律性が含まれる。 この方向に向けて,オープンでスケーラブルで拡張可能なロボットシステムを大規模かつ複雑な環境に,信頼性の高い展開を可能にすることを目的とした,マルチエージェント型lfdロボット学習のための新しい認知アーキテクチャが導入された。 特に、設計されたアーキテクチャは、多人数のマルチロボット協調学習環境を実現するためのフェデレートラーニング(FL)ベースのフレームワークを確立することで、人工知能(AI)分野の最近の進歩を生かしている。 基本的な概念化は、ロボットプラットフォームのネットワークのエッジノードで動作する複数のAIを活用した認知プロセス(さまざまなロボットタスクの実装)を採用することに依存し、グローバルAIモデル(前述のロボットタスクの基盤)は、多数の人間とロボットのインタラクションインスタンスから情報をエレガントに組み合わせて、ネットワーク間でまとめて共有される。 Regarding pivotal novelties, the designed cognitive architecture a) introduces a new FL-based formalism that extends the conventional LfD learning paradigm to support large-scale multi-agent operational settings, b) elaborates previous FL-based self-learning robotic schemes so as to incorporate the human in the learning loop and c) consolidates the fundamental principles of FL with additional sophisticated AI-enabled learning methodologies for modelling the multi-level inter-dependencies among the robotic tasks. 提案フレームワークの適用性は,アジャイル生産ベースの臨界原料(crm)回収に関する実世界の産業ケーススタディの例を用いて説明されている。

関連論文リスト

• $π_0$: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control [77.32743739202543]
  本稿では,インターネット規模のセマンティック知識を継承するために,事前学習された視覚言語モデル(VLM)上に構築された新しいフローマッチングアーキテクチャを提案する。 我々は,事前訓練後のタスクをゼロショットで実行し,人からの言語指導に追従し,微調整で新たなスキルを習得する能力の観点から,我々のモデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:22:30Z)
• Imperative Learning: A Self-supervised Neural-Symbolic Learning Framework for Robot Autonomy [31.818923556912495]
  我々は,ロボット自律のための自己教師型ニューラルシンボリック(NeSy)計算フレームワーク,インペラティブラーニング(IL)を導入する。 ILを2段階最適化(BLO)として定式化し、3つのモジュール間の相互学習を可能にする。 ILはロボットの自律性を大幅に向上させ、多様な領域にわたるさらなる研究を促進することを期待している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T12:02:17Z)
• A Survey on Robotics with Foundation Models: toward Embodied AI [30.999414445286757]
  近年のコンピュータビジョン,自然言語処理,マルチモーダリティ学習の進歩は,基礎モデルが特定のタスクに対して超人的能力を持つことを示している。 この調査は、ロボット工学の基礎モデルの包括的で最新の概要を提供し、自律的な操作に焦点を当て、高レベルの計画と低レベルの制御を包含することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T07:55:01Z)
• Toward General-Purpose Robots via Foundation Models: A Survey and Meta-Analysis [82.59451639072073]
  汎用ロボットはどんな環境でも、どんな物体でもシームレスに動作し、様々なスキルを使って様々なタスクをこなす。 コミュニティとしては、特定のタスク用に設計し、特定のデータセットでトレーニングし、特定の環境にデプロイすることで、ほとんどのロボットシステムを制約してきました。 ウェブスケールで大規模で大容量の事前学習型モデルの優れたオープンセット性能とコンテンツ生成能力に感銘を受けて,本調査は,汎用ロボティクスに基礎モデルを適用する方法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T10:02:55Z)
• Online Learning and Planning in Cognitive Hierarchies [10.28577981317938]
  ロボットシステムの複雑な統合推論動作をモデル化するために,既存の形式的枠組みを拡張した。 新しいフレームワークは、異なる推論コンポーネント間の相互作用をより柔軟なモデリングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T23:53:51Z)
• Incremental procedural and sensorimotor learning in cognitive humanoid robots [52.77024349608834]
  本研究は,手順を段階的に学習する認知エージェントを提案する。 各サブステージで必要とされる認知機能と, エージェントが未解決の課題に, 新たな機能の追加がどう対処するかを示す。 結果は、このアプローチが複雑なタスクを段階的に解くことができることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-30T22:51:31Z)
• Autonomous Open-Ended Learning of Tasks with Non-Stationary Interdependencies [64.0476282000118]
  固有のモチベーションは、目標間のトレーニング時間を適切に割り当てるタスクに依存しないシグナルを生成することが証明されている。 内在的に動機付けられたオープンエンドラーニングの分野におけるほとんどの研究は、目標が互いに独立しているシナリオに焦点を当てているが、相互依存タスクの自律的な獲得を研究するのはごくわずかである。 特に,タスク間の関係に関する情報をアーキテクチャのより高レベルなレベルで組み込むことの重要性を示す。 そして、自律的に取得したシーケンスを格納する新しい学習層を追加することで、前者を拡張する新しいシステムであるH-GRAILを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-16T10:43:01Z)
• OpenDR: An Open Toolkit for Enabling High Performance, Low Footprint Deep Learning for Robotics [0.0]
  ロボットのためのオープンディープラーニングツールキット(OpenDR)について紹介する。 OpenDRは、ロボット企業や研究機関が容易に利用できるオープンで、非プロプライエタリで、効率的で、モジュール化されたツールキットの開発を目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T12:59:59Z)
• Self-organizing Democratized Learning: Towards Large-scale Distributed Learning Systems [71.14339738190202]
  民主化された学習(Dem-AI)は、大規模な分散および民主化された機械学習システムを構築するための基本原則を備えた全体主義的哲学を定めている。 本稿では,Dem-AI哲学にヒントを得た分散学習手法を提案する。 提案アルゴリズムは,従来のFLアルゴリズムと比較して,エージェントにおける学習モデルの一般化性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:34:48Z)
• Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research Challenges [80.39805582015133]
  民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。 ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。 本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)

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。