論文の概要: Neuro-Inspired Efficient Map Building via Fragmentation and Recall

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05793v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 20:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 14:57:43.337021
• Title: Neuro-Inspired Efficient Map Building via Fragmentation and Recall
• Title（参考訳）: フラグメンテーションとリコールによる高効率地図構築
• Authors: Jaedong Hwang, Zhang-Wei Hong, Eric Chen, Akhilan Boopathy, Pulkit Agrawal, Ila Fiete
• Abstract要約: 動物やロボットは、空間の地図を構築して精製することで、環境の中を移動します。 大規模な環境では、エージェントが局所的に立ち往生することがあるため、宇宙の探索は難しい問題である。 ここでは、神経科学の知見を用いて、フラグメンテーション・アンド・リコール(FarMap)の概念を提案し、適用する。 エージェントは空間の予備的なクラスタリングを通じて局所写像を構築し、空間探索のためにサブゴールを設定することでマッピング問題を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.377675833771963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Animals and robots navigate through environments by building and refining maps of the space. These maps enable functions including navigating back to home, planning, search, and foraging. In large environments, exploration of the space is a hard problem: agents can become stuck in local regions. Here, we use insights from neuroscience to propose and apply the concept of Fragmentation-and-Recall (FarMap), with agents solving the mapping problem by building local maps via a surprisal-based clustering of space, which they use to set subgoals for spatial exploration. Agents build and use a local map to predict their observations; high surprisal leads to a ``fragmentation event'' that truncates the local map. At these events, the recent local map is placed into long-term memory (LTM), and a different local map is initialized. If observations at a fracture point match observations in one of the stored local maps, that map is recalled (and thus reused) from LTM. The fragmentation points induce a natural online clustering of the larger space, forming a set of intrinsic potential subgoals that are stored in LTM as a topological graph. Agents choose their next subgoal from the set of near and far potential subgoals from within the current local map or LTM, respectively. Thus, local maps guide exploration locally, while LTM promotes global exploration. We evaluate FarMap on complex procedurally-generated spatial environments to demonstrate that this mapping strategy much more rapidly covers the environment (number of agent steps and wall clock time) and is more efficient in active memory usage, without loss of performance.
• Abstract（参考訳）: 動物とロボットは、空間の地図を構築し、精製することで環境をナビゲートします。 これらのマップは、自宅へのナビゲート、計画、探索、採餌などの機能を可能にする。 大規模な環境では、エージェントが局所的に立ち往生することがあるため、宇宙の探索は難しい問題である。 本稿では,脳科学からの洞察を活かして,空間探索のためのサブゴール設定に使用する空間のサプリサルベースクラスタリングによる局所地図構築によるマッピング問題を解くエージェントを用いて,フラグメンテーション・アンド・リコール(farmap)の概念を提案し,応用する。 エージェントはローカルマップを構築して、観測結果を予測します。 これらのイベントでは、最近のローカルマップを長期メモリ(LTM)に配置し、異なるローカルマップを初期化する。 フラクチャーポイントでの観測が保存されたローカルマップの1つでの観測と一致した場合、そのマップはLTMからリコールされる(再利用される)。 断片化ポイントは、大きな空間の自然なオンラインクラスタリングを誘導し、トポロジカルグラフとしてLTMに格納される固有のポテンシャルサブゴールの集合を形成する。 エージェントは、それぞれの次のサブゴールを、現在のローカルマップまたはLTM内から、近縁および遠縁のサブゴールのセットから選択する。 したがって、ローカルマップは地域探検をガイドし、ltmはグローバルな探検を促進する。 複雑なプロシージャ生成空間環境におけるfarmapの評価を行い、このマッピング戦略がより迅速に環境(エージェントステップ数とウォールクロック時間)をカバーし、パフォーマンスを損なうことなく、アクティブメモリ使用においてより効率的であることを実証する。

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