論文の概要: A Roadmap Towards Automated and Regulated Robotic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14049v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 00:14:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 15:46:42.871548
• Title: A Roadmap Towards Automated and Regulated Robotic Systems
• Title（参考訳）: 自動制御ロボットシステムに向けたロードマップ
• Authors: Yihao Liu, Mehran Armand,
• Abstract要約: 我々は、AIの非規制生成プロセスが低レベルのタスクに適合していると主張している。 完全自動化・制御されたロボットシステムを実現するためのロードマップを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6015001632772545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rapid development of generative technology opens up possibility for higher level of automation, and artificial intelligence (AI) embodiment in robotic systems is imminent. However, due to the blackbox nature of the generative technology, the generation of the knowledge and workflow scheme is uncontrolled, especially in a dynamic environment and a complex scene. This poses challenges to regulations in safety-demanding applications such as medical scenes. We argue that the unregulated generative processes from AI is fitted for low level end tasks, but intervention in the form of manual or automated regulation should happen post-workflow-generation and pre-robotic-execution. To address this, we propose a roadmap that can lead to fully automated and regulated robotic systems. In this paradigm, the high level policies are generated as structured graph data, enabling regulatory oversight and reusability, while the code base for lower level tasks is generated by generative models. Our approach aims the transitioning from expert knowledge to regulated action, akin to the iterative processes of study, practice, scrutiny, and execution in human tasks. We identify the generative and deterministic processes in a design cycle, where generative processes serve as a text-based world simulator and the deterministic processes generate the executable system. We propose State Machine Seralization Language (SMSL) to be the conversion point between text simulator and executable workflow control. From there, we analyze the modules involved based on the current literature, and discuss human in the loop. As a roadmap, this work identifies the current possible implementation and future work. This work does not provide an implemented system but envisions to inspire the researchers working on the direction in the roadmap. We implement the SMSL and D-SFO paradigm that serve as the starting point of the roadmap.
• Abstract（参考訳）: 生成技術の急速な発展により、より高度な自動化が可能となり、ロボットシステムにおける人工知能(AI)の実施が差し迫っている。 しかし、生成技術のブラックボックス性のため、特に動的環境や複雑な場面において、知識とワークフローのスキームの生成は制御されない。 これは、医療シーンなどの安全要求アプリケーションにおける規制に課題をもたらす。 我々は、AIからの非規制生成プロセスが低レベルのタスクに適合していると主張するが、手動または自動化された規制の形式への介入は、ワークフロー生成後およびロボット前実行時に起こるべきである。 そこで本研究では,完全に自動化され,制御されたロボットシステムを実現するためのロードマップを提案する。 このパラダイムでは、高レベルのポリシーは構造化グラフデータとして生成され、規制の監視と再利用を可能にし、低レベルのタスクのコードベースは生成モデルによって生成される。 我々のアプローチは、専門家の知識から規制された行動への転換を目標とし、人間のタスクにおける研究、実践、精査、実行の反復的なプロセスに類似する。 生成過程がテキストベースの世界シミュレータとして機能し、決定過程が実行可能なシステムを生成する設計サイクルにおける生成過程と決定過程を同定する。 本研究では,テキストシミュレータと実行可能なワークフロー制御の変換点として,ステートマシンシリアライズ言語(SMSL)を提案する。 そこで我々は,現在の文献に基づいて関連するモジュールを分析し,ループ内で人間を議論する。 ロードマップとして、この作業は、現在可能な実装と将来の作業を特定する。 この作業は、実装されたシステムを提供していないが、ロードマップの方向性に取り組む研究者に刺激を与えることを期待している。 ロードマップの出発点となるSMSLおよびD-SFOパラダイムを実装した。

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