論文の概要: Discovering Adaptable Symbolic Algorithms from Scratch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16890v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 17:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 13:03:00.565735
• Title: Discovering Adaptable Symbolic Algorithms from Scratch
• Title（参考訳）: 適応型シンボリックアルゴリズムをスクラッチから発見する
• Authors: Stephen Kelly, Daniel S. Park, Xingyou Song, Mitchell McIntire, Pranav Nashikkar, Ritam Guha, Wolfgang Banzhaf, Kalyanmoy Deb, Vishnu Naresh Boddeti, Jie Tan, Esteban Real
• Abstract要約: AutoRobotics-Zeroはゼロショット対応ポリシーをゼロから発見する。 モデルパラメータをチューニングし、推論アルゴリズムをオンザフライで変更するモジュールポリシーを進化させます。 以上の結果から,ARZは突然の環境変化に対して著しく堅牢であることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.592090239650663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous robots deployed in the real world will need control policies that rapidly adapt to environmental changes. To this end, we propose AutoRobotics-Zero (ARZ), a method based on AutoML-Zero that discovers zero-shot adaptable policies from scratch. In contrast to neural network adaption policies, where only model parameters are optimized, ARZ can build control algorithms with the full expressive power of a linear register machine. We evolve modular policies that tune their model parameters and alter their inference algorithm on-the-fly to adapt to sudden environmental changes. We demonstrate our method on a realistic simulated quadruped robot, for which we evolve safe control policies that avoid falling when individual limbs suddenly break. This is a challenging task in which two popular neural network baselines fail. Finally, we conduct a detailed analysis of our method on a novel and challenging non-stationary control task dubbed Cataclysmic Cartpole. Results confirm our findings that ARZ is significantly more robust to sudden environmental changes and can build simple, interpretable control policies.
• Abstract（参考訳）: 現実世界に展開する自律ロボットは、環境の変化に迅速に適応する制御方針を必要とする。 そこで本研究では,ゼロショット適応型ポリシをゼロショットから検出するAutoML-Zero(ARZ)を提案する。 モデルパラメータのみを最適化するニューラルネットワーク適応ポリシーとは対照的に、ARZは線形レジスタマシンの完全な表現力を持つ制御アルゴリズムを構築することができる。 モデルパラメータを調整し、突然の環境変化に対応するために推論アルゴリズムをオンザフライで変更するモジュールポリシーを進化させます。 本手法を現実的な四足歩行ロボットに適用し,個々の手足が突如故障した場合の落下を避けるための安全制御ポリシーを進化させる。 これは、2つの人気のあるニューラルネットワークベースラインが失敗する難しいタスクです。 最後に,本手法の難解な非定常制御タスクである cataclysmic cartpole について詳細な解析を行った。 その結果,ARZは突然の環境変化に対して著しく堅牢であり,簡易かつ解釈可能な制御ポリシーを構築することができることがわかった。

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