論文の概要: Large Language Models as Natural Selector for Embodied Soft Robot Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02249v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 03:55:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:15:53.400271
• Title: Large Language Models as Natural Selector for Embodied Soft Robot Design
• Title（参考訳）: ソフトロボット設計のための自然選択子としての大規模言語モデル
• Authors: Changhe Chen, Xiaohao Xu, Xiangdong Wang, Xiaonan Huang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルがソフトロボット設計の表現を学習できるかどうかを評価する新しいベンチマークであるRoboCrafter-QAを紹介する。 実験の結果,これらのモデルが設計表現を学習する上で有望な能力を示す一方で,微妙な性能差を持つ設計の微妙な区別に苦慮していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.023206838671049
• License:
• Abstract: Designing soft robots is a complex and iterative process that demands cross-disciplinary expertise in materials science, mechanics, and control, often relying on intuition and extensive experimentation. While Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive reasoning abilities, their capacity to learn and apply embodied design principles--crucial for creating functional robotic systems--remains largely unexplored. This paper introduces RoboCrafter-QA, a novel benchmark to evaluate whether LLMs can learn representations of soft robot designs that effectively bridge the gap between high-level task descriptions and low-level morphological and material choices. RoboCrafter-QA leverages the EvoGym simulator to generate a diverse set of soft robot design challenges, spanning robotic locomotion, manipulation, and balancing tasks. Our experiments with state-of-the-art multi-modal LLMs reveal that while these models exhibit promising capabilities in learning design representations, they struggle with fine-grained distinctions between designs with subtle performance differences. We further demonstrate the practical utility of LLMs for robot design initialization. Our code and benchmark will be available to encourage the community to foster this exciting research direction.
• Abstract（参考訳）: ソフトロボットの設計は複雑で反復的なプロセスであり、材料科学、力学、制御の分野横断的な専門知識を必要とする。 LLM(Large Language Models)は印象的な推論能力を示してきたが、その学習能力と具体的設計原則、----------------は、ほとんど未研究のままである。 本稿では,LLMが高レベルタスク記述と低レベル形態・材料選択のギャップを効果的に埋めるソフトロボット設計の表現を学習できるかどうかを評価するための新しいベンチマークであるRoboCrafter-QAを紹介する。 RoboCrafter-QAは、EvoGymシミュレータを利用して、ロボットの移動、操作、バランスといったさまざまなソフトロボット設計課題を生成する。 最新のマルチモーダルLCMを用いた実験により,これらのモデルが設計表現を学習する上で有望な能力を示す一方で,微妙な性能差を持つ設計の微妙な区別に苦慮していることが判明した。 さらに,ロボット設計の初期化におけるLLMの実用性を実証する。 私たちのコードとベンチマークは、コミュニティにこのエキサイティングな研究の方向性を育むよう奨励するために利用されます。

関連論文リスト

• On the Exploration of LM-Based Soft Modular Robot Design [26.847859137653487]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T04:03:05Z)
• $π_0$: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control [77.32743739202543]
  本稿では,インターネット規模のセマンティック知識を継承するために,事前学習された視覚言語モデル(VLM)上に構築された新しいフローマッチングアーキテクチャを提案する。 我々は,事前訓練後のタスクをゼロショットで実行し,人からの言語指導に追従し,微調整で新たなスキルを習得する能力の観点から,我々のモデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T17:22:30Z)
• LLARVA: Vision-Action Instruction Tuning Enhances Robot Learning [50.99807031490589]
  LLARVAは,ロボット学習タスク,シナリオ,環境を統一するための,新しい指導指導法で訓練されたモデルである。 我々は,Open X-Embodimentデータセットから8.5Mの画像-視覚的トレースペアを生成し,モデルを事前学習する。 実験によって強い性能が得られ、LLARVAは現代のいくつかのベースラインと比較してよく機能することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T17:55:29Z)
• RoboCodeX: Multimodal Code Generation for Robotic Behavior Synthesis [102.1876259853457]
  汎用ロボット行動合成のための木構造多モードコード生成フレームワークRoboCodeXを提案する。 RoboCodeXは、高レベルの人間の命令を複数のオブジェクト中心の操作ユニットに分解する。 概念的および知覚的理解を制御コマンドにマッピングする能力をさらに強化するため、事前学習のための特別なマルチモーダル推論データセットを収集し、教師付き微調整のための反復的自己更新手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T15:31:43Z)
• Large Language Models for Robotics: Opportunities, Challenges, and Perspectives [46.57277568357048]
  大規模言語モデル(LLM)は大幅に拡張され、様々な領域にまたがって統合されている。 ロボットが複雑な環境と対話する具体的タスクでは、テキストのみのLLMは、ロボットの視覚知覚との互換性が欠如しているため、しばしば課題に直面している。 本稿では,マルチモーダル GPT-4V を利用して,自然言語命令とロボットの視覚認識を組み合わせることで,具体的タスク計画を強化するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T03:22:16Z)
• Large Language Models for Robotics: A Survey [40.76581696885846]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語の処理と生成能力を有しており、ロボットとの効率的な対話と協調を促進する。 本レビューは,ロボット制御,知覚,意思決定,経路計画といった重要な領域に対する,ロボット工学におけるLLMの応用と貢献を要約することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T10:46:35Z)
• Mastering Robot Manipulation with Multimodal Prompts through Pretraining and Multi-task Fine-tuning [49.92517970237088]
  我々はマルチモーダルなプロンプトを理解するためにロボットを訓練する問題に取り組む。 このようなタスクは、視覚と言語信号の相互接続と相補性を理解するロボットの能力にとって大きな課題となる。 マルチモーダルプロンプトを用いてロボット操作を行うためのポリシーを学習する効果的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T22:24:58Z)
• Language to Rewards for Robotic Skill Synthesis [37.21434094015743]
  我々は,大規模言語モデル(LLM)を利用して,様々なロボットタスクを最適化し,達成可能な報酬パラメータを定義する新しいパラダイムを提案する。 LLMが生成する中間インタフェースとして報酬を用いることで、ハイレベルな言語命令と修正のギャップを、低レベルなロボット動作に効果的に埋めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T17:27:10Z)
• Tiny Robot Learning: Challenges and Directions for Machine Learning in Resource-Constrained Robots [57.27442333662654]
  機械学習(ML)は、コンピュータシステムにまたがる普及したツールとなっている。 ティニー・ロボット・ラーニング(Tiny Robot Learning)とは、リソースに制約された低コストの自律ロボットにMLを配置する手法である。 小型ロボット学習は、サイズ、重量、面積、パワー(SWAP)の制約によって困難にさらされる。 本稿では,小型ロボットの学習空間を簡潔に調査し,重要な課題を詳述し,MLシステム設計における将来的な仕事の機会を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T19:36:15Z)
• What Matters in Language Conditioned Robotic Imitation Learning [26.92329260907805]
  オフラインのフリーフォーム模倣データセットから言語条件付きポリシーを学習する際の最も重要な課題について検討する。 本稿では,CALVINベンチマークを用いて,言語条件の難易度を向上する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-13T08:45:32Z)

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。