論文の概要: Sim-to-Real Causal Transfer: A Metric Learning Approach to Causally-Aware Interaction Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04540v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 18:57:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 13:34:04.216146
• Title: Sim-to-Real Causal Transfer: A Metric Learning Approach to Causally-Aware Interaction Representations
• Title（参考訳）: Sim-to-Real Causal Transfer: Causally-Aware Interaction Representationへのメトリックラーニングアプローチ
• Authors: Yuejiang Liu, Ahmad Rahimi, Po-Chien Luan, Frano Raji\v{c}, Alexandre Alahi
• Abstract要約: エージェント相互作用の現代的表現の因果認識を詳細に検討する。 近年の表現は、非因果剤の摂動に対して部分的に耐性があることが示されている。 因果アノテーションを用いた潜在表現を正規化するための計量学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.48505112245388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling spatial-temporal interactions among neighboring agents is at the heart of multi-agent problems such as motion forecasting and crowd navigation. Despite notable progress, it remains unclear to which extent modern representations can capture the causal relationships behind agent interactions. In this work, we take an in-depth look at the causal awareness of these representations, from computational formalism to real-world practice. First, we cast doubt on the notion of non-causal robustness studied in the recent CausalAgents benchmark. We show that recent representations are already partially resilient to perturbations of non-causal agents, and yet modeling indirect causal effects involving mediator agents remains challenging. To address this challenge, we introduce a metric learning approach that regularizes latent representations with causal annotations. Our controlled experiments show that this approach not only leads to higher degrees of causal awareness but also yields stronger out-of-distribution robustness. To further operationalize it in practice, we propose a sim-to-real causal transfer method via cross-domain multi-task learning. Experiments on pedestrian datasets show that our method can substantially boost generalization, even in the absence of real-world causal annotations. We hope our work provides a new perspective on the challenges and potential pathways towards causally-aware representations of multi-agent interactions. Our code is available at https://github.com/socialcausality.
• Abstract（参考訳）: 周辺エージェント間の空間的時間的相互作用のモデル化は、モーション予測や群集ナビゲーションといったマルチエージェント問題の中心にある。 顕著な進歩にもかかわらず、現代の表現がエージェント相互作用の背後にある因果関係をどの程度捉えることができるのかは、まだ不明である。 本研究では,計算形式論から実世界の実践まで,これらの表現の因果意識を深く見ていく。 まず,近年のcausal robustnessベンチマークで検討した非causal robustnessの概念に疑問を投げかけた。 近年の表現は非因果的エージェントの摂動に対して部分的に弾力性があるが、仲介者エージェントによる間接的因果効果のモデル化は依然として困難である。 この課題に対処するために,潜在表現を因果的アノテーションで規則化するメトリック学習手法を提案する。 我々の制御された実験は、このアプローチが因果認識の度合いを高めるだけでなく、分布外ロバスト性も強くなることを示している。 そこで本研究では,クロスドメインマルチタスク学習によるsim-to-realcausal transfer法を提案する。 歩行者データを用いた実験により,実世界の因果アノテーションがない場合でも,本手法は一般化を著しく促進できることが示された。 我々は,マルチエージェントインタラクションの因果認識表現への課題と潜在的な経路について,新たな視点を提供することを期待している。 私たちのコードはhttps://github.com/socialcausality.comで利用可能です。

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