論文の概要: Selective Exploration and Information Gathering in Search and Rescue Using Hierarchical Learning Guided by Natural Language Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13445v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 12:27:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 07:04:14.303875
• Title: Selective Exploration and Information Gathering in Search and Rescue Using Hierarchical Learning Guided by Natural Language Input
• Title（参考訳）: 自然言語入力による階層学習を用いた検索・救助における選択的探索と情報収集
• Authors: Dimitrios Panagopoulos, Adolfo Perrusquia, Weisi Guo,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と階層的強化学習(HRL)フレームワークを連携させるシステムを提案する。 提案システムは,人間の利害関係者からの言語入力を実用的なRLインサイトへ翻訳し,検索戦略を調整するように設計されている。 LLMによる人為的情報の利用とHRLによるタスク実行の構造化により、長い地平線とスパース報酬を特徴とする環境におけるエージェントの学習効率と意思決定プロセスを大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.522800137785975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, robots and autonomous systems have become increasingly integral to our daily lives, offering solutions to complex problems across various domains. Their application in search and rescue (SAR) operations, however, presents unique challenges. Comprehensively exploring the disaster-stricken area is often infeasible due to the vastness of the terrain, transformed environment, and the time constraints involved. Traditional robotic systems typically operate on predefined search patterns and lack the ability to incorporate and exploit ground truths provided by human stakeholders, which can be the key to speeding up the learning process and enhancing triage. Addressing this gap, we introduce a system that integrates social interaction via large language models (LLMs) with a hierarchical reinforcement learning (HRL) framework. The proposed system is designed to translate verbal inputs from human stakeholders into actionable RL insights and adjust its search strategy. By leveraging human-provided information through LLMs and structuring task execution through HRL, our approach not only bridges the gap between autonomous capabilities and human intelligence but also significantly improves the agent's learning efficiency and decision-making process in environments characterised by long horizons and sparse rewards.
• Abstract（参考訳）: 近年、ロボットと自律システムは私たちの日常生活にますます不可欠なものとなり、様々な領域にまたがる複雑な問題に対する解決策を提供してきた。 しかし、SAR(Search and rescue)オペレーションにおけるそれらの応用は、ユニークな課題を提示している。 災害に遭った地域を網羅的に探索することは、地形の広さ、変化する環境、そして関連する時間的制約のためにしばしば実現不可能である。 従来のロボットシステムは、事前に定義された探索パターンで動作し、人間の利害関係者が提供する真実を取り入れ、活用する能力が欠如している。 このギャップに対処するため,大規模言語モデル(LLM)と階層的強化学習(HRL)フレームワークを連携させるシステムを導入する。 提案システムは,人間の利害関係者からの言語入力を実用的なRLインサイトへ翻訳し,検索戦略を調整するように設計されている。 LLMによる人為的情報の利用とHRLによるタスク実行の構造化により、我々のアプローチは自律能力と人間の知能のギャップを埋めるだけでなく、長い地平線とスパース報酬によって特徴づけられる環境におけるエージェントの学習効率と意思決定プロセスを大幅に改善する。

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