論文の概要: Toward Open-ended Embodied Tasks Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05822v1
• Date: Sun, 10 Dec 2023 08:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 18:25:06.808080
• Title: Toward Open-ended Embodied Tasks Solving
• Title（参考訳）: オープンエンド・エンボディード・タスクの解決に向けて
• Authors: William Wei Wang, Dongqi Han, Xufang Luo, Yifei Shen, Charles Ling, Boyu Wang, Dongsheng Li
• Abstract要約: textitDiffusion for Open-ended Goals (DOG)は、組み込みAIがオープンエンドタスクの目標に対して柔軟に計画および行動できるように設計されたフレームワークである。 DOGは、オンライン計画と制御を適応的に行うために、拡散モデルの生成技術を最先端の訓練なし指導技術と相乗効果する。 私たちの仕事は、AIの適応性と、オープンな目標に対処する能力を高めることに光を当てています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.57814561043965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Empowering embodied agents, such as robots, with Artificial Intelligence (AI) has become increasingly important in recent years. A major challenge is task open-endedness. In practice, robots often need to perform tasks with novel goals that are multifaceted, dynamic, lack a definitive "end-state", and were not encountered during training. To tackle this problem, this paper introduces \textit{Diffusion for Open-ended Goals} (DOG), a novel framework designed to enable embodied AI to plan and act flexibly and dynamically for open-ended task goals. DOG synergizes the generative prowess of diffusion models with state-of-the-art, training-free guidance techniques to adaptively perform online planning and control. Our evaluations demonstrate that DOG can handle various kinds of novel task goals not seen during training, in both maze navigation and robot control problems. Our work sheds light on enhancing embodied AI's adaptability and competency in tackling open-ended goals.
• Abstract（参考訳）: 近年,人工知能(AI)を用いたロボットなどのエンボディエージェントの活用がますます重要になっている。 大きな課題はタスクの開放性です。 実際には、ロボットは多面的、動的、決定的な「終末状態」が欠如しており、訓練中に遭遇しなかった新しい目標でタスクを実行する必要があることが多い。 この問題に対処するため,本稿では,オープンエンド目標に対して柔軟かつ動的にAIを計画・動作させることを目的とした新しいフレームワークである‘textit{Diffusion for Open-ended Goals} (DOG) を紹介する。 DOGは、オンライン計画と制御を適応的に行うために、拡散モデルの生成技術を最先端の訓練なし指導技術と相乗効果する。 本評価は,迷路ナビゲーションとロボット制御の両問題において,訓練中に見つからない様々なタスク目標を,DOGが扱えることを示す。 私たちの仕事は、AIの適応性とオープンな目標に取り組む能力を高めることに光を当てています。

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