論文の概要: Embodied World Models Emerge from Navigational Task in Open-Ended Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11419v2
• Date: Sun, 27 Apr 2025 08:46:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.537012
• Title: Embodied World Models Emerge from Navigational Task in Open-Ended Environments
• Title（参考訳）: オープンエンド環境におけるナビゲーションタスクから生ずる身体的世界モデル
• Authors: Li Jin, Liu Jia,
• Abstract要約: プロシージャ的に生成された平面迷路を解決するために,スパース報酬のみで訓練された反復エージェントが,方向,距離,障害物レイアウトなどの計量概念を自律的に内部化できるかどうかを問う。 トレーニングの後、エージェントは、下層の空間モデルにヒントを与える行動である、見えない迷路において、常に準最適経路を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.785697934050656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatial reasoning in partially observable environments has often been approached through passive predictive models, yet theories of embodied cognition suggest that genuinely useful representations arise only when perception is tightly coupled to action. Here we ask whether a recurrent agent, trained solely by sparse rewards to solve procedurally generated planar mazes, can autonomously internalize metric concepts such as direction, distance and obstacle layout. After training, the agent consistently produces near-optimal paths in unseen mazes, behavior that hints at an underlying spatial model. To probe this possibility, we cast the closed agent-environment loop as a hybrid dynamical system, identify stable limit cycles in its state space, and characterize behavior with a Ridge Representation that embeds whole trajectories into a common metric space. Canonical correlation analysis exposes a robust linear alignment between neural and behavioral manifolds, while targeted perturbations of the most informative neural dimensions sharply degrade navigation performance. Taken together, these dynamical, representational, and causal signatures show that sustained sensorimotor interaction is sufficient for the spontaneous emergence of compact, embodied world models, providing a principled path toward interpretable and transferable navigation policies.
• Abstract（参考訳）: 部分的に観察可能な環境における空間的推論は、受動的予測モデルによってしばしばアプローチされてきたが、具体的認知の理論は、知覚が行動に強く結びついている場合にのみ真に有用な表現が生じることを示唆している。 ここでは、プロシージャによって生成された平面迷路を解決するために、スパース報酬のみで訓練されたリカレントエージェントが、方向、距離、障害物レイアウトといった計量概念を自律的に内部化できるかどうかを問う。 トレーニングの後、エージェントは、下層の空間モデルにヒントを与える行動である、見えない迷路において、常に準最適経路を生成する。 この可能性を探るため、閉エージェント環境ループをハイブリッド力学系とし、その状態空間における安定な極限周期を同定し、すべての軌道を共通の距離空間に埋め込むリッジ表現を用いて振舞いを特徴付ける。 正準相関解析は、神経および行動多様体間の堅牢な線形アライメントを露呈する一方、最も情報性の高い神経次元の摂動は航法性能を著しく低下させる。 これらの動的、表現的、因果的シグネチャは、持続的な感覚運動子相互作用がコンパクトで具体化された世界モデルの自然発生に十分であることを示している。

関連論文リスト

• STGDPM:Vessel Trajectory Prediction with Spatio-Temporal Graph Diffusion Probabilistic Model [0.0]
  船舶軌道予測は、海上交通の安全を確保し、衝突を避けるために重要な要素である。 船舶の挙動に固有の不確実性があるため、軌道予測システムは将来的な運動状態を正確にモデル化するためのマルチモーダルなアプローチを採用する必要がある。 本稿では, 容器の状態に依存する従来の集約型手法を置き換え, 動的グラフとしての相互作用のモデル化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T05:50:27Z)
• Characterized Diffusion Networks for Enhanced Autonomous Driving Trajectory Prediction [0.6202955567445396]
  本稿では,自律走行のための新しい軌道予測モデルを提案する。 本モデルは,不確実性推定と複雑なエージェント相互作用を組み込むことにより,軌道予測の精度と信頼性を向上させる。 提案モデルでは,実環境における自律走行システムへの応用の可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T15:03:44Z)
• Learning Dynamic Cognitive Map with Autonomous Navigation [8.301959009586861]
  生物にインスパイアされた原理に根ざした空間をナビゲートし、マッピングするための新しい計算モデルを導入する。 我々のモデルは、予測されたポーズに対する動的に拡大する認知マップをActive Inferenceフレームワークに組み込んでいる。 我々のモデルは、観測と世界次元に関する事前の知識なしにこれを達成し、複雑な環境をナビゲートする際の頑丈さと有効性を裏付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T08:59:53Z)
• Evolving Neural Networks Reveal Emergent Collective Behavior from Minimal Agent Interactions [0.0]
  ニューラルネットワークが動的環境におけるエージェントの行動を制御するためにどのように進化するかを検討する。 レーン形成や層流のような単純な挙動は、より線形なネットワーク操作によって特徴づけられる。 中程度のノイズ、広い視野、低いエージェント密度といった特定の環境パラメータは、非線形ネットワークの進化を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T17:43:00Z)
• Self-Supervised Class-Agnostic Motion Prediction with Spatial and Temporal Consistency Regularizations [53.797896854533384]
  クラスに依存しない動き予測法は点雲全体の動きを直接予測する。 既存のほとんどのメソッドは、完全に教師付き学習に依存しているが、ポイントクラウドデータの手作業によるラベル付けは、手間と時間を要する。 3つの簡単な空間的・時間的正則化損失を導入し,自己指導型学習プロセスの効率化を図る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T02:58:45Z)
• Dynamic planning in hierarchical active inference [0.0]
  人間の脳が認知決定に関連する運動軌跡を推論し、導入する能力について述べる。 本研究では,アクティブ推論における動的計画の話題に焦点を当てた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T17:32:53Z)
• Multi-Agent Dynamic Relational Reasoning for Social Robot Navigation [50.01551945190676]
  社会ロボットナビゲーションは、日常生活の様々な状況において有用であるが、安全な人間とロボットの相互作用と効率的な軌道計画が必要である。 本稿では, 動的に進化する関係構造を明示的に推論した系統的関係推論手法を提案する。 マルチエージェント軌道予測とソーシャルロボットナビゲーションの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T18:58:22Z)
• SAFE-SIM: Safety-Critical Closed-Loop Traffic Simulation with Diffusion-Controllable Adversaries [94.84458417662407]
  制御可能なクローズドループ安全クリティカルシミュレーションフレームワークであるSAFE-SIMを紹介する。 提案手法は,1)現実の環境を深く反映した現実的な長距離安全クリティカルシナリオの生成,2)より包括的でインタラクティブな評価のための制御可能な敵行動の提供,の2つの利点をもたらす。 複数のプランナにまたがるnuScenesとnuPlanデータセットを使用して、我々のフレームワークを実証的に検証し、リアリズムと制御性の両方の改善を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T04:14:43Z)
• Interactive Autonomous Navigation with Internal State Inference and Interactivity Estimation [58.21683603243387]
  本稿では,関係時間的推論を伴う3つの補助的タスクを提案し,それらを標準のディープラーニングフレームワークに統合する。 これらの補助的なタスクは、他の対話的エージェントの行動パターンを推測するための追加の監視信号を提供する。 提案手法は,標準評価指標の観点から,頑健かつ最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T18:57:42Z)
• Inferring Relational Potentials in Interacting Systems [56.498417950856904]
  このような相互作用を発見する代替手法として、ニューラル・インタラクション・推論(NIIP)を提案する。 NIIPは観測された関係制約を尊重する軌道のサブセットに低エネルギーを割り当てる。 別々に訓練されたモデル間での相互作用の型を交換するなどの軌道操作や、軌道予測を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T00:44:17Z)
• STGlow: A Flow-based Generative Framework with Dual Graphormer for Pedestrian Trajectory Prediction [22.553356096143734]
  歩行者軌跡予測(STGlow)のための二重グラフマーを用いた新しい生成フローベースフレームワークを提案する。 本手法は,動作の正確なログライクな振る舞いを最適化することにより,基礎となるデータ分布をより正確にモデル化することができる。 いくつかのベンチマークによる実験結果から,本手法は従来の最先端手法に比べて性能が向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T07:29:24Z)
• Stochastic Coherence Over Attention Trajectory For Continuous Learning In Video Streams [64.82800502603138]
  本稿では,映像ストリーム中のピクセルワイズ表現を段階的かつ自律的に開発するための,ニューラルネットワークに基づく新しいアプローチを提案する。 提案手法は, 参加者の入場地を観察することで, エージェントが学習できる, 人間の様の注意機構に基づく。 実験では,3次元仮想環境を利用して,映像ストリームを観察することで,エージェントが物体の識別を学べることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T09:52:31Z)
• Domain Knowledge Driven Pseudo Labels for Interpretable Goal-Conditioned Interactive Trajectory Prediction [29.701029725302586]
  目標条件付きフレームワークを用いた共同軌道予測問題について検討する。 本研究では,条件付き変分自動エンコーダ(CVAE)モデルを導入し,異なる相互作用モードを潜在空間に明示的にエンコードする。 KLの消滅を回避する新しい手法を提案し、擬似ラベルを用いた解釈可能な対話型潜在空間を誘導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T21:41:21Z)
• Neurosymbolic hybrid approach to driver collision warning [64.02492460600905]
  自律運転システムには2つの主要なアルゴリズムアプローチがある。 ディープラーニングだけでは、多くの分野で最先端の結果が得られています。 しかし、ディープラーニングモデルが機能しない場合、デバッグが非常に難しい場合もあります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T20:29:50Z)
• Inference of Affordances and Active Motor Control in Simulated Agents [0.5161531917413706]
  本稿では,出力確率,時間的予測,モジュール型人工ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 我々のアーキテクチャは、割当マップと解釈できる潜在状態が発達していることを示す。 アクティブな推論と組み合わせることで、フレキシブルでゴール指向の動作が実行可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T14:13:04Z)
• Backprop-Free Reinforcement Learning with Active Neural Generative Coding [84.11376568625353]
  動的環境におけるエラー(バックプロップ)のバックプロパゲーションを伴わない行動駆動型生成モデルの学習のための計算フレームワークを提案する。 我々は、まばらな報酬でも機能するインテリジェントエージェントを開発し、推論として計画の認知理論からインスピレーションを得ている。 我々のエージェントの堅牢な性能は、神経推論と学習のためのバックプロップフリーアプローチがゴール指向の行動を促進するという有望な証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-10T19:02:27Z)
• A Spatial-Temporal Attentive Network with Spatial Continuity for Trajectory Prediction [74.00750936752418]
  空間連続性をもつ空間時間減衰ネットワーク(STAN-SC)という新しいモデルを提案する。 まず、最も有用かつ重要な情報を探るために、空間的時間的注意機構を提示する。 第2に、生成軌道の空間的連続性を維持するために、シーケンスと瞬間状態情報に基づく共同特徴系列を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-13T04:35:50Z)

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。