論文の概要: A Survey of Embodied AI: From Simulators to Research Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04918v3
• Date: Wed, 10 Mar 2021 02:16:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 12:45:55.329975
• Title: A Survey of Embodied AI: From Simulators to Research Tasks
• Title（参考訳）: 体操AIに関する調査 : シミュレータから研究課題へ
• Authors: Jiafei Duan, Samson Yu, Hui Li Tan, Hongyuan Zhu and Cheston Tan
• Abstract要約: ネットワークAI」の時代から「身体AI」への新たなパラダイムシフト 本稿では,最先端のAIシミュレータと研究を包括的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.923234397344487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: There has been an emerging paradigm shift from the era of "internet AI" to "embodied AI", whereby AI algorithms and agents no longer simply learn from datasets of images, videos or text curated primarily from the internet. Instead, they learn through embodied physical interactions with their environments, whether real or simulated. Consequently, there has been substantial growth in the demand for embodied AI simulators to support a diversity of embodied AI research tasks. This growing interest in embodied AI is beneficial to the greater pursuit of artificial general intelligence, but there is no contemporary and comprehensive survey of this field. This paper comprehensively surveys state-of-the-art embodied AI simulators and research, mapping connections between these. By benchmarking nine state-of-the-art embodied AI simulators in terms of seven features, this paper aims to understand the simulators in their provision for use in embodied AI research. Finally, based upon the simulators and a pyramidal hierarchy of embodied AI research tasks, this paper surveys the main research tasks in embodied AI -- visual exploration, visual navigation and embodied question answering (QA), covering the state-of-the-art approaches, evaluation and datasets.
• Abstract（参考訳）: ネットAI」の時代から「具体化AI」の時代へとパラダイムが変化し、AIアルゴリズムやエージェントは、インターネットから主に収集された画像、ビデオ、テキストのデータセットから学習しなくなりました。 その代わり、実物でもシミュレートであれ、環境との身体的相互作用を通じて学習する。 その結果、インボディードAI研究タスクの多様性をサポートするために、インボディードAIシミュレーターの需要が大幅に増加した。 このインボディードAIへの関心の高まりは、人工知能のさらなる追求に有益であるが、この分野に関する現代的で包括的な調査は行われていない。 本稿では、最先端のAIシミュレータと、それらの間の接続をマッピングする研究を包括的に調査する。 本論文では,9つの最先端のAIシミュレータを7つの特徴からベンチマークすることにより,AI研究におけるシミュレータの利用状況を把握することを目的とする。 最後に、AI研究課題のシミュレータとピラミッド階層に基づいて、AI-視覚探索、視覚ナビゲーション、および具体的質問応答(QA)における主要な研究課題を調査し、最先端のアプローチ、評価、データセットについて述べる。

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