論文の概要: A representational framework for learning and encoding structurally enriched trajectories in complex agent environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13194v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 14:04:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:34:16.190979
• Title: A representational framework for learning and encoding structurally enriched trajectories in complex agent environments
• Title（参考訳）: 複雑なエージェント環境における構造に富んだ軌道の学習と符号化のための表現的枠組み
• Authors: Corina Catarau-Cotutiu, Esther Mondragon, Eduardo Alonso,
• Abstract要約: 人工知能エージェントが最適な決定を行い、それらを異なるドメインやタスクに一般化する能力は、複雑なシナリオで妥協される。 この問題に対処する方法の1つは、世界の効率的な表現を学習することと、エージェントのアクションがそれらにどのように影響するかに焦点を当てている。 本稿では,エージェントのオントロジーを強化し,タスク実行のより微妙なビューを提供するために,トラジェクトリの伝統化を拡張することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.904851064759821
• License:
• Abstract: The ability of artificial intelligence agents to make optimal decisions and generalise them to different domains and tasks is compromised in complex scenarios. One way to address this issue has focused on learning efficient representations of the world and on how the actions of agents affect them, such as disentangled representations that exploit symmetries. Whereas such representations are procedurally efficient, they are based on the compression of low-level state-action transitions, which lack structural richness. To address this problem, we propose to enrich the agent's ontology and extend the traditional conceptualisation of trajectories to provide a more nuanced view of task execution. Structurally Enriched Trajectories (SETs) extend the encoding of sequences of states and their transitions by incorporating hierarchical relations between objects, interactions and affordances. SETs are built as multi-level graphs, providing a detailed representation of the agent dynamics and a transferable functional abstraction of the task. SETs are integrated into an architecture, Structurally Enriched Trajectory Learning and Encoding (SETLE), that employs a heterogeneous graph-based memory structure of multi-level relational dependencies essential for generalisation. Using reinforcement learning as a data generation tool, we demonstrate that SETLE can support downstream tasks, enabling agents to recognise task-relevant structural patterns across diverse environments.
• Abstract（参考訳）: 人工知能エージェントが最適な決定を行い、それらを異なるドメインやタスクに一般化する能力は、複雑なシナリオで妥協される。 この問題に対処する方法の1つは、世界の効率的な表現を学習することと、エージェントのアクションがそれらにどのように影響するかに焦点を当てている。 このような表現は手続き的に効率的であるが、構造的豊かさに欠ける低レベルの状態-作用遷移の圧縮に基づいている。 この問題に対処するために,エージェントのオントロジーを強化し,トラジェクトリの伝統的な概念化を拡張し,タスク実行のよりニュアンスなビューを提供することを提案する。 SET(Structurely Enriched Trajectories)は、状態の列とその遷移の符号化を拡張し、オブジェクト、相互作用、および余裕の間の階層的関係を組み込む。 SETはマルチレベルグラフとして構築され、エージェントダイナミクスの詳細な表現とタスクの伝達可能な機能抽象化を提供する。 SETはアーキテクチャ、Structurely Enriched Trajectory Learning and Encoding (SETLE)に統合される。 データ生成ツールとして強化学習を用いて、SETLEが下流タスクをサポートできることを示し、エージェントが多様な環境におけるタスク関連構造パターンを認識できるようにする。

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