論文の概要: Goal-Guided Neural Cellular Automata: Learning to Control Self-Organising Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06806v1
• Date: Mon, 25 Apr 2022 23:11:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 12:14:54.946959
• Title: Goal-Guided Neural Cellular Automata: Learning to Control Self-Organising Systems
• Title（参考訳）: ゴール誘導型ニューラルセルオートマタ:自己組織化システムの学習
• Authors: Shyam Sudhakaran, Elias Najarro and Sebastian Risi
• Abstract要約: 我々は、Goal-Guided Neural Cellular Automata (GoalNCA)と呼ばれるこの種のシステムを制御するためのアプローチを提案する。 GoalNCAは、細胞成長のすべての段階で動的に細胞挙動を制御するためにゴールエンコーディングを使用する。 また,一部の細胞が目標情報を受け取っている場合でも,NAAの頑健さとタスク性能の維持性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.524752369156339
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by cellular growth and self-organization, Neural Cellular Automata (NCAs) have been capable of "growing" artificial cells into images, 3D structures, and even functional machines. NCAs are flexible and robust computational systems but -- similarly to many other self-organizing systems -- inherently uncontrollable during and after their growth process. We present an approach to control these type of systems called Goal-Guided Neural Cellular Automata (GoalNCA), which leverages goal encodings to control cell behavior dynamically at every step of cellular growth. This approach enables the NCA to continually change behavior, and in some cases, generalize its behavior to unseen scenarios. We also demonstrate the robustness of the NCA with its ability to preserve task performance, even when only a portion of cells receive goal information.
• Abstract（参考訳）: 細胞の成長と自己組織化にインスパイアされたNeural Cellular Automata(NCAs)は、人工細胞を画像や3D構造、さらには機能機械に“成長”することができる。 NCAは柔軟で堅牢な計算システムであるが、他の多くの自己組織化システムと同様に、成長過程中と成長過程の後に制御不能である。 本稿では,Goal-Guided Neural Cellular Automata (GoalNCA) と呼ばれる,細胞成長の各段階における細胞挙動を動的に制御する手法を提案する。 このアプローチにより、NAAは継続的に振る舞いを変更し、場合によってはその振る舞いを目に見えないシナリオに一般化することができる。 また、一部の細胞のみがゴール情報を受け取る場合でも、タスクパフォーマンスを維持する能力を備えたncaの堅牢性を示す。

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