論文の概要: Situational Instructions Database: Task Guidance in Dynamic Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13302v1
- Date: Wed, 19 Jun 2024 07:42:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 22:40:02.347534
- Title: Situational Instructions Database: Task Guidance in Dynamic Environments
- Title(参考訳): 状況インストラクションデータベース:動的環境におけるタスクガイダンス
- Authors: Muhammad Saif Ullah Khan, Sankalp Sinha, Didier Stricker, Muhammad Zeshan Afzal,
- Abstract要約: 状況インストラクションデータベース(SID)は、動的環境で動作する人工知能(AI)システムにおいて、状況認識の強化の必要性に対処する。
SIDは、コンテキスト感度と運用精度を改善して、AIシステムが複雑な現実世界のタスクを実行できる新しいデータセットを提供する。
SIDは研究と開発に利用でき、複雑な環境でインテリジェントシステムの能力を向上するための重要なリソースとして機能する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.042768320132694
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Situational Instructions Database (SID) addresses the need for enhanced situational awareness in artificial intelligence (AI) systems operating in dynamic environments. By integrating detailed scene graphs with dynamically generated, task-specific instructions, SID provides a novel dataset that allows AI systems to perform complex, real-world tasks with improved context sensitivity and operational accuracy. This dataset leverages advanced generative models to simulate a variety of realistic scenarios based on the 3D Semantic Scene Graphs (3DSSG) dataset, enriching it with scenario-specific information that details environmental interactions and tasks. SID facilitates the development of AI applications that can adapt to new and evolving conditions without extensive retraining, supporting research in autonomous technology and AI-driven decision-making processes. This dataset is instrumental in developing robust, context-aware AI agents capable of effectively navigating and responding to unpredictable settings. Available for research and development, SID serves as a critical resource for advancing the capabilities of intelligent systems in complex environments. Dataset available at \url{https://github.com/mindgarage/situational-instructions-database}.
- Abstract(参考訳): 状況インストラクションデータベース(SID)は、動的環境で動作する人工知能(AI)システムにおいて、状況認識の強化の必要性に対処する。
SIDは、詳細なシーングラフを動的に生成されたタスク固有の命令と統合することにより、コンテキスト感度と運用精度を改善して、AIシステムが複雑な現実世界のタスクを実行できるような、新しいデータセットを提供する。
このデータセットは高度な生成モデルを活用し、3Dセマンティックシーングラフ(DSSG)データセットに基づいて様々な現実的なシナリオをシミュレートする。
SIDは、大規模なリトレーニングをすることなく、新しく進化する条件に適応できるAIアプリケーションの開発を促進し、自律技術とAI駆動意思決定プロセスの研究を支援する。
このデータセットは、予測不可能な設定を効果的にナビゲートし、応答できる堅牢でコンテキスト対応のAIエージェントの開発に役立ちます。
SIDは研究と開発に利用でき、複雑な環境でインテリジェントシステムの能力を向上するための重要なリソースとして機能する。
データセットは \url{https://github.com/mindgarage/situational-instructions-database} で利用可能である。
関連論文リスト
- Collaborative AI in Sentiment Analysis: System Architecture, Data Prediction and Deployment Strategies [3.3374611485861116]
大規模言語モデル(LLM)に基づく人工知能技術は、特に感情分析においてゲームチェンジャーとなっている。
しかし、複雑なマルチモーダルデータを処理するための多様なAIモデルの統合と、それに伴う機能抽出の高コストは、大きな課題を呈している。
本研究では,様々なAIシステムにまたがるタスクを効率的に分散・解決するための協調型AIフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-17T06:14:34Z) - Flex: End-to-End Text-Instructed Visual Navigation with Foundation Models [59.892436892964376]
本稿では,視覚に基づく制御ポリシを用いて,ロバストな閉ループ性能を実現するために必要な最小限のデータ要件とアーキテクチャ適応について検討する。
この知見はFlex (Fly-lexically) で合成され,VLM(Vision Language Models) をフリーズしたパッチワイド特徴抽出器として利用するフレームワークである。
本研究では,本手法が4段階のフライ・トゥ・ターゲットタスクにおいて有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-16T19:59:31Z) - A Theoretical Framework for AI-driven data quality monitoring in high-volume data environments [1.2753215270475886]
本稿では,高ボリューム環境におけるデータ品質維持の課題に対処するために,AIによるデータ品質監視システムに関する理論的枠組みを提案する。
本稿では,ビッグデータのスケール,速度,多様性の管理における従来の手法の限界について検討し,高度な機械学習技術を活用した概念的アプローチを提案する。
主なコンポーネントは、インテリジェントデータ取り込み層、適応前処理機構、コンテキスト認識機能抽出、AIベースの品質評価モジュールなどである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-11T07:06:36Z) - Future-Proofing Mobile Networks: A Digital Twin Approach to Multi-Signal Management [2.5341871361006456]
デジタルツイン(DT)は、将来の無線ネットワークにおいて重要な技術となることが期待されている。
我々のフレームワークは多様なデータソースを統合し、ネットワーク性能に関するリアルタイムで総合的な洞察を提供する。
従来の分析は、Generative AI(GenAI)のような新しいAIモデルに依存するように進化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-22T10:13:46Z) - Towards Scenario- and Capability-Driven Dataset Development and Evaluation: An Approach in the Context of Mapless Automated Driving [0.0]
本稿では,自動走行における環境認識のためのデータセット開発プロセスに焦点を当てる。
本稿では,データセット開発におけるシナリオと能力に基づくアプローチを提案する。
この方法論を、既存のレーン検出データセットの幅広い範囲に適用することにより、現在のデータセットにおける重要な制限を特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-30T15:52:49Z) - An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。
トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。
私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T18:58:02Z) - The Foundations of Computational Management: A Systematic Approach to
Task Automation for the Integration of Artificial Intelligence into Existing
Workflows [55.2480439325792]
本稿では,タスク自動化の体系的アプローチである計算管理を紹介する。
この記事では、ワークフロー内でAIを実装するプロセスを開始するための、ステップバイステップの手順を3つ紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T01:45:14Z) - HAZARD Challenge: Embodied Decision Making in Dynamically Changing
Environments [93.94020724735199]
HAZARDは、火災、洪水、風などの3つの予期せぬ災害シナリオで構成されている。
このベンチマークにより、さまざまなパイプラインで自律エージェントの意思決定能力を評価することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-23T18:59:43Z) - Planning for Learning Object Properties [117.27898922118946]
我々は、物体特性を象徴的な計画問題として認識するために、ニューラルネットワークを自動的に訓練する問題を定式化する。
トレーニングデータセット作成と学習プロセスを自動化するための戦略を作成するために,計画手法を使用します。
シミュレーションと実環境の両方で実験的な評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-15T09:37:55Z) - Learning to Continuously Optimize Wireless Resource in a Dynamic
Environment: A Bilevel Optimization Perspective [52.497514255040514]
この研究は、データ駆動メソッドが動的環境でリソース割り当て戦略を継続的に学び、最適化することを可能にする新しいアプローチを開発しています。
学習モデルが新たなエピソードに段階的に適応できるように、連続学習の概念を無線システム設計に組み込むことを提案する。
我々の設計は、異なるデータサンプルにまたがる公平性を保証する、新しい二段階最適化定式化に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T07:23:39Z) - Artificial Intelligence (AI)-Centric Management of Resources in Modern
Distributed Computing Systems [22.550075095184514]
Cloud Data Centres (DCS) は大規模で複雑で異種であり、複数のネットワークと地理的境界に分散している。
IoT(Internet of Things)駆動のアプリケーションは、リアルタイム処理と迅速な応答を必要とする膨大なデータを生成しています。
既存のリソース管理システム(RMS)は、そのような複合システムや動的システムには静的またはソリューションが不十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-09T06:54:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。