論文の概要: GAIA-1: A Generative World Model for Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17080v1
- Date: Fri, 29 Sep 2023 09:20:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-02 14:43:32.027451
- Title: GAIA-1: A Generative World Model for Autonomous Driving
- Title（参考訳）: GAIA-1:自律運転のための生成的世界モデル
- Authors: Anthony Hu and Lloyd Russell and Hudson Yeo and Zak Murez and George
Fedoseev and Alex Kendall and Jamie Shotton and Gianluca Corrado
- Abstract要約: 本稿では,現実的な運転シナリオを生成する生成的世界モデルであるGAIA-1(Generative AI for Autonomy)を紹介する。
我々のモデルからの創発的特性には、高レベルの構造やシーンダイナミクス、文脈認識、一般化、幾何学の理解などが含まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.578453700755318
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous driving promises transformative improvements to transportation,
but building systems capable of safely navigating the unstructured complexity
of real-world scenarios remains challenging. A critical problem lies in
effectively predicting the various potential outcomes that may emerge in
response to the vehicle's actions as the world evolves.
To address this challenge, we introduce GAIA-1 ('Generative AI for
Autonomy'), a generative world model that leverages video, text, and action
inputs to generate realistic driving scenarios while offering fine-grained
control over ego-vehicle behavior and scene features. Our approach casts world
modeling as an unsupervised sequence modeling problem by mapping the inputs to
discrete tokens, and predicting the next token in the sequence. Emerging
properties from our model include learning high-level structures and scene
dynamics, contextual awareness, generalization, and understanding of geometry.
The power of GAIA-1's learned representation that captures expectations of
future events, combined with its ability to generate realistic samples,
provides new possibilities for innovation in the field of autonomy, enabling
enhanced and accelerated training of autonomous driving technology.
- Abstract（参考訳）: 自動運転は交通の変革的改善を約束するが、現実のシナリオの非構造的な複雑さを安全にナビゲートできるシステムを構築することは依然として難しい。
重要な問題は、世界が進化するにつれて車両の行動に反応して生じる様々な潜在的な結果を効果的に予測することにある。
この課題に対処するために、GAIA-1(Generative AI for Autonomy)は、ビデオ、テキスト、アクション入力を活用して現実的な運転シナリオを生成する。
提案手法では,入力を離散トークンにマッピングし,シーケンス内の次のトークンを予測することで,世界モデリングを教師なしシーケンスモデリング問題として捉えている。
我々のモデルからの創発的特性には、高レベルの構造やシーンダイナミクス、文脈認識、一般化、幾何学の理解などが含まれる。
将来の出来事の期待を捉えたgaia-1の学習表現の力は、現実的なサンプルを生成する能力と相まって、自律性の分野でのイノベーションの新たな可能性をもたらし、自動運転技術の強化と促進を可能にする。
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