論文の概要: MineLand: Simulating Large-Scale Multi-Agent Interactions with Limited Multimodal Senses and Physical Needs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19267v1
- Date: Thu, 28 Mar 2024 09:53:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 16:43:33.410576
- Title: MineLand: Simulating Large-Scale Multi-Agent Interactions with Limited Multimodal Senses and Physical Needs
- Title（参考訳）: MineLand: 限られたマルチモーダルセンサと物理的ニーズによる大規模マルチエージェントインタラクションのシミュレーション
- Authors: Xianhao Yu, Jiaqi Fu, Renjia Deng, Wenjuan Han,
- Abstract要約: 我々は,限られたマルチモーダル感覚と物理的ニーズを導入することでギャップを埋めるマルチエージェントMinecraftシミュレータMineLandを提案する。
我々のシミュレーターは、最大48のエージェントをサポートし、視覚的、聴覚的、環境的な認識が限られており、食物や資源といった物理的なニーズを満たすために、積極的にコミュニケーションし、協力することを余儀なくされます。
実験により,シミュレータ,対応するベンチマーク,およびAIエージェントフレームワークが,より生態学的・ニュアンスな集団行動に寄与することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.987019067098414
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conventional multi-agent simulators often assume perfect information and limitless capabilities, hindering the ecological validity of social interactions. We propose a multi-agent Minecraft simulator, MineLand, that bridges this gap by introducing limited multimodal senses and physical needs. Our simulator supports up to 48 agents with limited visual, auditory, and environmental awareness, forcing them to actively communicate and collaborate to fulfill physical needs like food and resources. This fosters dynamic and valid multi-agent interactions. We further introduce an AI agent framework, Alex, inspired by multitasking theory, enabling agents to handle intricate coordination and scheduling. Our experiments demonstrate that the simulator, the corresponding benchmark, and the AI agent framework contribute to more ecological and nuanced collective behavior. The source code of MineLand and Alex is openly available at https://github.com/cocacola-lab/MineLand.
- Abstract（参考訳）: 従来のマルチエージェントシミュレータは、完全な情報と限界のない能力を前提としており、社会的相互作用の生態学的妥当性を妨げている。
我々は,限られたマルチモーダル感覚と物理的ニーズを導入することで,このギャップを埋めるマルチエージェントMinecraftシミュレータMineLandを提案する。
我々のシミュレーターは、最大48のエージェントをサポートし、視覚的、聴覚的、環境的な認識が限られており、食物や資源といった物理的なニーズを満たすために、積極的にコミュニケーションし、協力することを余儀なくされます。
これは動的かつ有効なマルチエージェント相互作用を促進する。
さらに、マルチタスク理論にインスパイアされたAIエージェントフレームワークAlexを導入し、エージェントが複雑な調整とスケジューリングを処理できるようにする。
実験により,シミュレータ,対応するベンチマーク,およびAIエージェントフレームワークが,より生態学的・ニュアンスな集団行動に寄与することが示された。
MineLandとAlexのソースコードはhttps://github.com/cocacola-lab/MineLandで公開されている。
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