論文の概要: On the Exploration of LM-Based Soft Modular Robot Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00345v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 04:03:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:25.529468
• Title: On the Exploration of LM-Based Soft Modular Robot Design
• Title（参考訳）: LMに基づくソフトモジュールロボット設計の探索について
• Authors: Weicheng Ma, Luyang Zhao, Chun-Yi She, Yitao Jiang, Alan Sun, Bo Zhu, Devin Balkcom, Soroush Vosoughi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、現実世界の知識をモデル化する上で有望な能力を示した。 本稿では,LLMを用いてソフトモジュールロボットの設計を支援する可能性について検討する。 本モデルは,一方向・二方向・階段移動機能を有するソフトモジュールロボットの設計において,優れた評価性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.847859137653487
• License:
• Abstract: Recent large language models (LLMs) have demonstrated promising capabilities in modeling real-world knowledge and enhancing knowledge-based generation tasks. In this paper, we further explore the potential of using LLMs to aid in the design of soft modular robots, taking into account both user instructions and physical laws, to reduce the reliance on extensive trial-and-error experiments typically needed to achieve robot designs that meet specific structural or task requirements. Specifically, we formulate the robot design process as a sequence generation task and find that LLMs are able to capture key requirements expressed in natural language and reflect them in the construction sequences of robots. To simplify, rather than conducting real-world experiments to assess design quality, we utilize a simulation tool to provide feedback to the generative model, allowing for iterative improvements without requiring extensive human annotations. Furthermore, we introduce five evaluation metrics to assess the quality of robot designs from multiple angles including task completion and adherence to instructions, supporting an automatic evaluation process. Our model performs well in evaluations for designing soft modular robots with uni- and bi-directional locomotion and stair-descending capabilities, highlighting the potential of using natural language and LLMs for robot design. However, we also observe certain limitations that suggest areas for further improvement.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル (LLM) は,実世界の知識をモデル化し,知識ベース生成タスクを向上する有望な能力を実証している。 本稿では, ソフトモジュール型ロボットの設計を支援するため, ユーザ命令と物理法則の両方を考慮し, 特定の構造的・タスク要求を満たすロボット設計を実現するために必要な, 広範囲な試行錯誤実験への依存を軽減するために, LLMを用いた可能性について検討する。 具体的には、ロボット設計プロセスをシーケンス生成タスクとして定式化し、LLMが自然言語で表現されたキー要件を捉え、ロボットの構築シーケンスでそれらを反映できることを示す。 設計品質を評価するために実世界の実験を行う代わりに,シミュレーションツールを用いて生成モデルにフィードバックを提供することにより,広範囲な人的アノテーションを必要とせずに反復的な改善を実現する。 さらに,タスク完了や指示の順守を含む複数の角度からロボット設計の品質を評価するための5つの評価指標を導入し,自動評価プロセスを支援する。 本モデルは,一方向・二方向移動と階段移動機能を備えたソフトモジュールロボットの設計において,自然言語とLLMを用いたロボット設計の可能性を強調した。 しかし、さらに改善すべき領域を示唆するいくつかの制限も観察する。

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