Fugu-MT 論文翻訳(概要): Alexa, play with robot: Introducing the First Alexa Prize SimBot Challenge on Embodied AI

論文の概要: Alexa, play with robot: Introducing the First Alexa Prize SimBot Challenge on Embodied AI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05221v1
Date: Wed, 9 Aug 2023 20:56:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-11 14:16:03.978092
Title: Alexa, play with robot: Introducing the First Alexa Prize SimBot Challenge on Embodied AI
Title（参考訳）: Alexa、ロボットで遊ぶ:初のAlexa Prize SimBot Challengeを実施
Authors: Hangjie Shi, Leslie Ball, Govind Thattai, Desheng Zhang, Lucy Hu, Qiaozi Gao, Suhaila Shakiah, Xiaofeng Gao, Aishwarya Padmakumar, Bofei Yang, Cadence Chung, Dinakar Guthy, Gaurav Sukhatme, Karthika Arumugam, Matthew Wen, Osman Ipek, Patrick Lange, Rohan Khanna, Shreyas Pansare, Vasu Sharma, Chao Zhang, Cris Flagg, Daniel Pressel, Lavina Vaz, Luke Dai, Prasoon Goyal, Sattvik Sahai, Shaohua Liu, Yao Lu, Anna Gottardi, Shui Hu, Yang Liu, Dilek Hakkani-Tur, Kate Bland, Heather Rocker, James Jeun, Yadunandana Rao, Michael Johnston, Akshaya Iyengar, Arindam Mandal, Prem Natarajan, Reza Ghanadan
Abstract要約: 本稿は,大学チームがロボットアシスタント開発に挑戦する新たな課題である,SimBot Challengeについて述べる。 Alexa Arena、シミュレートされた環境、MLツールキットなど、チームに提供されるインフラストラクチャとサポートについて説明する。競合するSimBotの性能分析を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.767216491124447
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The Alexa Prize program has empowered numerous university students to explore, experiment, and showcase their talents in building conversational agents through challenges like the SocialBot Grand Challenge and the TaskBot Challenge. As conversational agents increasingly appear in multimodal and embodied contexts, it is important to explore the affordances of conversational interaction augmented with computer vision and physical embodiment. This paper describes the SimBot Challenge, a new challenge in which university teams compete to build robot assistants that complete tasks in a simulated physical environment. This paper provides an overview of the SimBot Challenge, which included both online and offline challenge phases. We describe the infrastructure and support provided to the teams including Alexa Arena, the simulated environment, and the ML toolkit provided to teams to accelerate their building of vision and language models. We summarize the approaches the participating teams took to overcome research challenges and extract key lessons learned. Finally, we provide analysis of the performance of the competing SimBots during the competition.
Abstract（参考訳）: Alexa Prizeプログラムは、多くの大学生に、SocialBot Grand ChallengeやTaskBot Challengeといった課題を通じて、会話エージェントを構築する才能を探求、実験、展示する権限を与えている。マルチモーダル・エンボディの文脈では,会話エージェントの出現がますます進んでいるため,コンピュータビジョンや身体的エンボディメントに付加された会話対話の可能性を検討することが重要である。本稿は,シミュレーションされた物理的環境下でタスクを完遂するロボットアシスタントの開発を,大学チームが競う新たな課題であるsimbot challengeについて述べる。本稿では、オンラインとオフラインの両方のチャレンジフェーズを含むSimBot Challengeの概要を紹介する。 Alexa Arena、シミュレートされた環境、ビジョンと言語モデルの構築を加速するためにチームに提供されるMLツールキットなど、チームに提供するインフラストラクチャとサポートについて説明する。参加者チームが研究課題を克服し、学んだ重要な教訓を抽出するために行ったアプローチを要約する。最後に、競合するSimBotの性能分析を行う。

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