論文の概要: Budget-Aware Sequential Brick Assembly with Efficient Constraint Satisfaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01021v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 23:25:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:06:49.343553
• Title: Budget-Aware Sequential Brick Assembly with Efficient Constraint Satisfaction
• Title（参考訳）: 効率的な制約満足度を有する予算対応逐次れんが組立
• Authors: Seokjun Ahn, Jungtaek Kim, Minsu Cho, Jaesik Park,
• Abstract要約: レゴブロックを用いた逐次レンガ組立体の課題に対処し、3D構造を創出する。 特に、使用されるレンガの数が増えるにつれて、組み立て可能な構造物の数は指数関数的に増加する。 本稿では,U字型スパース3次元畳み込みニューラルネットワークを用いて,次のブロック位置のスコアを予測する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.672314717599285
• License:
• Abstract: We tackle the problem of sequential brick assembly with LEGO bricks to create combinatorial 3D structures. This problem is challenging since this brick assembly task encompasses the characteristics of combinatorial optimization problems. In particular, the number of assemblable structures increases exponentially as the number of bricks used increases. To solve this problem, we propose a new method to predict the scores of the next brick position by employing a U-shaped sparse 3D convolutional neural network. Along with the 3D convolutional network, a one-initialized brick-sized convolution filter is used to efficiently validate assembly constraints between bricks without training itself. By the nature of this one-initialized convolution filter, we can readily consider several different brick types by benefiting from modern implementation of convolution operations. To generate a novel structure, we devise a sampling strategy to determine the next brick position considering the satisfaction of assembly constraints. Moreover, our method is designed for either budget-free or budget-aware scenario where a budget may confine the number of bricks and their types. We demonstrate that our method successfully generates a variety of brick structures and outperforms existing methods with Bayesian optimization, deep graph generative model, and reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: レゴブロックを用いた逐次レンガ組立体の課題に対処し, 組み合わせ型3D構造を創出する。 このブロック組立タスクは、組合せ最適化問題の特徴を包含するので、この問題は難しい。 特に、使用されるレンガの数が増えるにつれて、組み立て可能な構造物の数は指数関数的に増加する。 そこで本研究では,U字型スパース3次元畳み込みニューラルネットワークを用いて,次のブロック位置のスコアを予測する手法を提案する。 3D畳み込みネットワークとともに、訓練自体なしでレンガ間の組立制約を効率よく評価するために、一初期化レンガサイズの畳み込みフィルタが使用される。 この単一初期化畳み込みフィルタの特性により、畳み込み演算の現代的な実装により、容易にいくつかの異なる種類のレンガを考えることができる。 組立制約の満足度を考慮して次のレンガの位置を決定するためのサンプリング戦略を考案した。 さらに, この手法は, 予算がレンガの数とその種類を制限できるような, 予算のないシナリオか, あるいは予算に配慮したシナリオに設計されている。 提案手法は, ベイズ最適化, ディープグラフ生成モデル, 強化学習により, 種々のレンガ構造の生成に成功し, 既存手法より優れていることを示す。

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