論文の概要: BANSAI: Towards Bridging the AI Adoption Gap in Industrial Robotics with Neurosymbolic Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13652v1
- Date: Sun, 21 Apr 2024 13:04:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 18:01:50.405910
- Title: BANSAI: Towards Bridging the AI Adoption Gap in Industrial Robotics with Neurosymbolic Programming
- Title（参考訳）: BANSAI: ニューロシンボリックプログラミングによる産業ロボットにおけるAI導入ギャップのブリッジ
- Authors: Benjamin Alt, Julia Dvorak, Darko Katic, Rainer Jäkel, Michael Beetz, Gisela Lanza,
- Abstract要約: BANSAIアプローチ(ニューロシンボリックAIによるAI導入ギャップのブリッジ)を提案する。
ニューロシンボリックAIの原則を体系的に活用し、データ駆動のサブシンボリックプログラム合成と最適化を確立する。
BANSAIは概念的にはいくつかの先行研究を統一し、実践的で現実的な検証への道を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.502950223731164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Over the past decade, deep learning helped solve manipulation problems across all domains of robotics. At the same time, industrial robots continue to be programmed overwhelmingly using traditional program representations and interfaces. This paper undertakes an analysis of this "AI adoption gap" from an industry practitioner's perspective. In response, we propose the BANSAI approach (Bridging the AI Adoption Gap via Neurosymbolic AI). It systematically leverages principles of neurosymbolic AI to establish data-driven, subsymbolic program synthesis and optimization in modern industrial robot programming workflow. BANSAI conceptually unites several lines of prior research and proposes a path toward practical, real-world validation.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、ディープラーニングはロボット工学のあらゆる領域における操作問題を解決するのに役立った。
同時に、産業用ロボットは従来のプログラム表現とインタフェースを使って圧倒的にプログラムされ続けている。
本稿では,この「AI導入ギャップ」を産業実践者の視点から分析する。
これに対し、BANSAIアプローチ(Neurosymbolic AIによるAI導入ギャップのブリッジ)を提案する。
ニューロシンボリックAIの原則を体系的に活用し、現代の産業ロボットプログラミングワークフローにおいて、データ駆動のサブシンボリックプログラム合成と最適化を確立する。
BANSAIは概念的にはいくつかの先行研究を統一し、実践的で現実的な検証への道を提案する。
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