論文の概要: Tiny Robot Learning: Challenges and Directions for Machine Learning in
Resource-Constrained Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05748v1
- Date: Wed, 11 May 2022 19:36:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-13 14:19:29.012731
- Title: Tiny Robot Learning: Challenges and Directions for Machine Learning in
Resource-Constrained Robots
- Title(参考訳): Tiny Robot Learning:資源制約型ロボットにおける機械学習の課題と方向性
- Authors: Sabrina M. Neuman, Brian Plancher, Bardienus P. Duisterhof, Srivatsan
Krishnan, Colby Banbury, Mark Mazumder, Shvetank Prakash, Jason Jabbour,
Aleksandra Faust, Guido C.H.E. de Croon, and Vijay Janapa Reddi
- Abstract要約: 機械学習(ML)は、コンピュータシステムにまたがる普及したツールとなっている。
ティニー・ロボット・ラーニング(Tiny Robot Learning)とは、リソースに制約された低コストの自律ロボットにMLを配置する手法である。
小型ロボット学習は、サイズ、重量、面積、パワー(SWAP)の制約によって困難にさらされる。
本稿では,小型ロボットの学習空間を簡潔に調査し,重要な課題を詳述し,MLシステム設計における将来的な仕事の機会を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 57.27442333662654
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning (ML) has become a pervasive tool across computing systems.
An emerging application that stress-tests the challenges of ML system design is
tiny robot learning, the deployment of ML on resource-constrained low-cost
autonomous robots. Tiny robot learning lies at the intersection of embedded
systems, robotics, and ML, compounding the challenges of these domains. Tiny
robot learning is subject to challenges from size, weight, area, and power
(SWAP) constraints; sensor, actuator, and compute hardware limitations;
end-to-end system tradeoffs; and a large diversity of possible deployment
scenarios. Tiny robot learning requires ML models to be designed with these
challenges in mind, providing a crucible that reveals the necessity of holistic
ML system design and automated end-to-end design tools for agile development.
This paper gives a brief survey of the tiny robot learning space, elaborates on
key challenges, and proposes promising opportunities for future work in ML
system design.
- Abstract(参考訳): 機械学習(ML)は、コンピュータシステムにまたがる普及したツールとなっている。
MLシステム設計の課題をストレステストする新たなアプリケーションは、リソースに制約された低コストの自律ロボットにMLをデプロイする、小さなロボット学習である。
ロボット学習は組み込みシステム、ロボット工学、MLの交差点にあり、これらの領域の課題を複雑にしている。
小型ロボット学習は、サイズ、重量、面積、パワー(SWAP)の制約、センサー、アクチュエータ、計算ハードウェアの制限、エンドツーエンドのシステムトレードオフ、デプロイメントシナリオの多様化といった課題に直面する。
簡潔なロボット学習は、これらの課題を念頭に設計するMLモデルを必要とし、総合的なMLシステム設計とアジャイル開発のための自動エンドツーエンド設計ツールの必要性を明らかにするための十字架を提供する。
本稿では,小型ロボットの学習空間を簡潔に調査し,重要な課題を詳述し,MLシステム設計における将来的な仕事の機会を提案する。
関連論文リスト
- What Matters in Language Conditioned Robotic Imitation Learning [26.92329260907805]
オフラインのフリーフォーム模倣データセットから言語条件付きポリシーを学習する際の最も重要な課題について検討する。
本稿では,CALVINベンチマークを用いて,言語条件の難易度を向上する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-13T08:45:32Z) - MLPro: A System for Hosting Crowdsourced Machine Learning Challenges for
Open-Ended Research Problems [1.3254304182988286]
我々は,オープンエンドMLコーディング問題の概念とオンラインコードの自動判定プラットフォームの概念を組み合わせるシステムを開発した。
十分に制約のない複雑な問題に対して、多くの専門家が同様の解決策を提出するが、一部の専門家は「典型的な」解クラスよりも優れた独自のソリューションを提供している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-04T02:56:12Z) - Enabling Automated Machine Learning for Model-Driven AI Engineering [60.09869520679979]
モデル駆動型ソフトウェアエンジニアリングとモデル駆動型AIエンジニアリングを実現するための新しいアプローチを提案する。
特に、私たちはAutomated MLをサポートし、AI集約システムの開発において、AIの深い知識のないソフトウェアエンジニアを支援します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-06T10:12:56Z) - Autonomous Warehouse Robot using Deep Q-Learning [0.5138012450471438]
倉庫では、特殊エージェントがナビゲートし、障害物を避け、空間の使用を最大化する必要がある。
本稿では,ロボットナビゲーションと障害物回避問題に対処するために,Deep Reinforcement Learning (DRL) を提案する。
マルチエージェントQ-ラーニングの実行には,Q-tableの戦略的なバリエーションを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T07:16:51Z) - Dual-Arm Adversarial Robot Learning [0.6091702876917281]
ロボット学習のためのプラットフォームとしてデュアルアーム設定を提案する。
このセットアップの潜在的なメリットと、追求できる課題と研究の方向性について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-15T12:51:57Z) - Lifelong Robotic Reinforcement Learning by Retaining Experiences [61.79346922421323]
多くのマルチタスク強化学習は、ロボットが常にすべてのタスクからデータを収集できると仮定している。
本研究では,物理ロボットシステムの実用的制約を動機として,現実的なマルチタスクRL問題について検討する。
我々は、ロボットのスキルセットを累積的に成長させるために、過去のタスクで学んだデータとポリシーを効果的に活用するアプローチを導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-19T18:00:51Z) - Declarative Machine Learning Systems [7.5717114708721045]
機械学習(ML)は、学術的な取り組みから、コンピューティングのほぼすべての側面で採用されている普及した技術へと移行してきた。
近年の自然科学におけるMLの適用の成功により、MLは人類が直面する最も困難な現実世界問題に対処するために利用できることが明らかとなった。
MLシステムの次の波は、おそらくコーディングスキルなしで、より多くの人が同じタスクを実行できると信じています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-16T23:57:57Z) - White Paper Machine Learning in Certified Systems [70.24215483154184]
DEEL Project set-up the ML Certification 3 Workgroup (WG) set-up by the Institut de Recherche Technologique Saint Exup'ery de Toulouse (IRT)
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-18T21:14:30Z) - Bayesian Meta-Learning for Few-Shot Policy Adaptation Across Robotic
Platforms [60.59764170868101]
強化学習手法は、重要な性能を達成できるが、同じロボットプラットフォームで収集される大量のトレーニングデータを必要とする。
私たちはそれを、さまざまなロボットプラットフォームで共有される共通の構造を捉えるモデルを見つけることを目標とする、数ショットのメタラーニング問題として定式化します。
我々は,400個のロボットを用いて,実ロボットピッキング作業とシミュレーションリーチの枠組みを実験的に評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-05T14:16:20Z) - Technology Readiness Levels for Machine Learning Systems [107.56979560568232]
機械学習システムの開発とデプロイは、現代のツールで簡単に実行できますが、プロセスは一般的に急ぎ、エンドツーエンドです。
私たちは、機械学習の開発と展開のための実証済みのシステムエンジニアリングアプローチを開発しました。
当社の「機械学習技術準備レベル」フレームワークは、堅牢で信頼性が高く、責任あるシステムを確保するための原則的なプロセスを定義します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-11T15:54:48Z)
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。