論文の概要: Integrating Reinforcement Learning with Foundation Models for Autonomous Robotics: Methods and Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16411v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 18:27:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:27:27.237455
• Title: Integrating Reinforcement Learning with Foundation Models for Autonomous Robotics: Methods and Perspectives
• Title（参考訳）: 自律ロボットのための基礎モデルと強化学習の統合:方法と展望
• Authors: Angelo Moroncelli, Vishal Soni, Asad Ali Shahid, Marco Maccarini, Marco Forgione, Dario Piga, Blerina Spahiu, Loris Roveda,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、エージェントがインタラクションやフィードバックを通じて学習することを可能にする。 このシナジーは、ロボティクスを含む様々な分野に革命をもたらしている。 本稿では,アクションプランナとしてのファンデーションモデルの利用,ロボット固有のファンデーションモデルの開発,およびFMとRLを組み合わせることによる相互利益について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.746823468023145
• License:
• Abstract: Foundation models (FMs), large deep learning models pre-trained on vast, unlabeled datasets, exhibit powerful capabilities in understanding complex patterns and generating sophisticated outputs. However, they often struggle to adapt to specific tasks. Reinforcement learning (RL), which allows agents to learn through interaction and feedback, offers a compelling solution. Integrating RL with FMs enables these models to achieve desired outcomes and excel at particular tasks. Additionally, RL can be enhanced by leveraging the reasoning and generalization capabilities of FMs. This synergy is revolutionizing various fields, including robotics. FMs, rich in knowledge and generalization, provide robots with valuable information, while RL facilitates learning and adaptation through real-world interactions. This survey paper comprehensively explores this exciting intersection, examining how these paradigms can be integrated to advance robotic intelligence. We analyze the use of foundation models as action planners, the development of robotics-specific foundation models, and the mutual benefits of combining FMs with RL. Furthermore, we present a taxonomy of integration approaches, including large language models, vision-language models, diffusion models, and transformer-based RL models. We also explore how RL can utilize world representations learned from FMs to enhance robotic task execution. Our survey aims to synthesize current research and highlight key challenges in robotic reasoning and control, particularly in the context of integrating FMs and RL--two rapidly evolving technologies. By doing so, we seek to spark future research and emphasize critical areas that require further investigation to enhance robotics. We provide an updated collection of papers based on our taxonomy, accessible on our open-source project website at: https://github.com/clmoro/Robotics-RL-FMs-Integration.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)は、膨大なラベルのないデータセットで事前訓練された大規模なディープラーニングモデルであり、複雑なパターンを理解し、洗練された出力を生成する強力な能力を示す。 しかし、彼らはしばしば特定のタスクに適応するのに苦労します。 エージェントがインタラクションやフィードバックを通じて学ぶことができる強化学習(RL)は、魅力的なソリューションを提供する。 RLとFMを統合することで、これらのモデルは望ましい結果を達成することができ、特定のタスクに優れる。 さらに、FMの推論と一般化機能を活用することでRLを向上させることができる。 このシナジーは、ロボティクスを含む様々な分野に革命をもたらしている。 FMは知識と一般化に富み、ロボットに貴重な情報を提供し、RLは現実世界の相互作用を通じて学習と適応を促進する。 この調査論文は、このエキサイティングな交差点を包括的に探求し、これらのパラダイムがロボット知能の進歩にどのように統合できるかを考察する。 本稿では,アクションプランナとしてのファンデーションモデルの利用,ロボット固有のファンデーションモデルの開発,およびFMとRLを組み合わせることによる相互利益について分析する。 さらに,大規模な言語モデル,視覚言語モデル,拡散モデル,トランスフォーマーベースRLモデルなど,統合アプローチの分類について述べる。 また、FMから学んだ世界表現をRLが活用してロボットタスクの実行を向上させる方法について検討する。 本調査は,ロボットの推論と制御における重要な課題,特にFMとRLの統合の文脈において,現在の研究を総合し,その課題を浮き彫りにすることを目的としている。 そこで我々は,今後の研究を刺激し,ロボット工学を強化するためにさらなる研究を必要とする重要な領域を強調したい。 我々は、我々の分類に基づく最新の論文のコレクションを、オープンソースプロジェクトのWebサイト(https://github.com/clmoro/Robotics-RL-FMs-Integration)で公開しています。

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