論文の概要: Instant Policy: In-Context Imitation Learning via Graph Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12633v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 16:45:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:23.539259
• Title: Instant Policy: In-Context Imitation Learning via Graph Diffusion
• Title（参考訳）: インスタントポリシー:グラフ拡散によるインテクスト模倣学習
• Authors: Vitalis Vosylius, Edward Johns,
• Abstract要約: In-context Imitation Learning (ICIL)は、ロボット工学にとって有望な機会である。 Instant Policyを導入し、たった1、2つのデモからすぐに新しいタスクを学習します。 また,言語定義タスクへのクロスボデーメントやゼロショット転送の基盤として機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.879700241782528
• License:
• Abstract: Following the impressive capabilities of in-context learning with large transformers, In-Context Imitation Learning (ICIL) is a promising opportunity for robotics. We introduce Instant Policy, which learns new tasks instantly (without further training) from just one or two demonstrations, achieving ICIL through two key components. First, we introduce inductive biases through a graph representation and model ICIL as a graph generation problem with a learned diffusion process, enabling structured reasoning over demonstrations, observations, and actions. Second, we show that such a model can be trained using pseudo-demonstrations - arbitrary trajectories generated in simulation - as a virtually infinite pool of training data. Simulated and real experiments show that Instant Policy enables rapid learning of various everyday robot tasks. We also show how it can serve as a foundation for cross-embodiment and zero-shot transfer to language-defined tasks. Code and videos are available at https://www.robot-learning.uk/instant-policy.
• Abstract（参考訳）: In-Context Imitation Learning(ICIL)は、ロボット工学にとって有望な機会である。 Instant Policyを紹介します。これは、たった1つまたは2つのデモから(さらなるトレーニングなしで)新しいタスクを即時に学習し、2つの重要なコンポーネントを通じてICILを達成するものです。 まず,グラフ表現による帰納バイアスを導入し,ICILを学習拡散プロセスによるグラフ生成問題とし,実演や観察,行動に対する構造化推論を可能にする。 第2に、シミュレーションで生成された任意の軌道である擬似演示を用いて、そのようなモデルを、事実上無限の訓練データのプールとして訓練できることを示す。 シミュレーションおよび実実験により、インスタントポリシーは様々な日常ロボットタスクの迅速な学習を可能にすることが示された。 また,言語定義タスクへのクロスボデーメントやゼロショット転送の基盤として機能することを示す。 コードとビデオはhttps://www.robot-learning.uk/instant-policy.comで公開されている。

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