論文の概要: Curious Exploration via Structured World Models Yields Zero-Shot Object Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11403v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 22:08:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 13:13:03.096456
• Title: Curious Exploration via Structured World Models Yields Zero-Shot Object Manipulation
• Title（参考訳）: ゼロショットオブジェクト操作による構造化世界モデルによるキュリオシティ探索
• Authors: Cansu Sancaktar, Sebastian Blaes, Georg Martius
• Abstract要約: そこで本研究では,制御ループに帰納バイアスを組み込む構造的世界モデルを用いて,サンプル効率の高い探索を実現することを提案する。 提案手法は,早期にオブジェクトと対話し始める自由プレイ動作を生成し,時間とともにより複雑な動作を発達させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.840186443344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It has been a long-standing dream to design artificial agents that explore their environment efficiently via intrinsic motivation, similar to how children perform curious free play. Despite recent advances in intrinsically motivated reinforcement learning (RL), sample-efficient exploration in object manipulation scenarios remains a significant challenge as most of the relevant information lies in the sparse agent-object and object-object interactions. In this paper, we propose to use structured world models to incorporate relational inductive biases in the control loop to achieve sample-efficient and interaction-rich exploration in compositional multi-object environments. By planning for future novelty inside structured world models, our method generates free-play behavior that starts to interact with objects early on and develops more complex behavior over time. Instead of using models only to compute intrinsic rewards, as commonly done, our method showcases that the self-reinforcing cycle between good models and good exploration also opens up another avenue: zero-shot generalization to downstream tasks via model-based planning. After the entirely intrinsic task-agnostic exploration phase, our method solves challenging downstream tasks such as stacking, flipping, pick & place, and throwing that generalizes to unseen numbers and arrangements of objects without any additional training.
• Abstract（参考訳）: 子どもたちが好奇心をそそられるフリープレイを行うのと同じように、本質的なモチベーションを通じて環境を効率的に探索する人工エージェントを設計することが長年の夢でした。 近年のRL(Intrinsically motivated reinforcement learning)の進歩にもかかわらず、オブジェクト操作シナリオにおけるサンプル効率の探究は、スパースエージェントオブジェクトとオブジェクトオブジェクトの相互作用に関係する情報の大半が存在しているため、重要な課題である。 本稿では,構成的多目的環境におけるサンプル効率と対話性に富む探索を実現するために,関係帰納的バイアスを制御ループに組み込むための構造的世界モデルを提案する。 構造化世界モデル内の将来的な新しさを計画することにより、より早い段階でオブジェクトと対話し始め、時間とともにより複雑な振る舞いを発達させるフリープレイ動作を生成する。 一般的に行われているように、モデルのみを用いて本質的な報酬を計算する代わりに、良いモデルと良い探索の間の自己強化サイクルがモデルベース計画による下流タスクへのゼロショット一般化という別の道を開くことを示す。 全く本質的なタスク非依存探索フェーズの後,本手法は,積み重ね,転動,ピック・アンド・プレイス,スローといった下流タスクの課題を解決する。

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