論文の概要: Multi-agent Embodied AI: Advances and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05108v1
• Date: Thu, 08 May 2025 10:13:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.842688
• Title: Multi-agent Embodied AI: Advances and Future Directions
• Title（参考訳）: マルチエージェント・エボダイドAIの進歩と今後の方向性
• Authors: Zhaohan Feng, Ruiqi Xue, Lei Yuan, Yang Yu, Ning Ding, Meiqin Liu, Bingzhao Gao, Jian Sun, Gang Wang,
• Abstract要約: エンボディード人工知能(Embodied AI)は、インテリジェントな時代における先進技術の適用において重要な役割を担っている。 本稿では,研究の現状を概観し,重要な貢献を分析し,課題と今後の方向性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.25234488714998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Embodied artificial intelligence (Embodied AI) plays a pivotal role in the application of advanced technologies in the intelligent era, where AI systems are integrated with physical bodies that enable them to perceive, reason, and interact with their environments. Through the use of sensors for input and actuators for action, these systems can learn and adapt based on real-world feedback, allowing them to perform tasks effectively in dynamic and unpredictable environments. As techniques such as deep learning (DL), reinforcement learning (RL), and large language models (LLMs) mature, embodied AI has become a leading field in both academia and industry, with applications spanning robotics, healthcare, transportation, and manufacturing. However, most research has focused on single-agent systems that often assume static, closed environments, whereas real-world embodied AI must navigate far more complex scenarios. In such settings, agents must not only interact with their surroundings but also collaborate with other agents, necessitating sophisticated mechanisms for adaptation, real-time learning, and collaborative problem-solving. Despite increasing interest in multi-agent systems, existing research remains narrow in scope, often relying on simplified models that fail to capture the full complexity of dynamic, open environments for multi-agent embodied AI. Moreover, no comprehensive survey has systematically reviewed the advancements in this area. As embodied AI rapidly evolves, it is crucial to deepen our understanding of multi-agent embodied AI to address the challenges presented by real-world applications. To fill this gap and foster further development in the field, this paper reviews the current state of research, analyzes key contributions, and identifies challenges and future directions, providing insights to guide innovation and progress in this field.
• Abstract（参考訳）: Embodied AI(Embodied AI)は、インテリジェントな時代における先進技術の適用において重要な役割を担います。 センサーを入力やアクチュエータに利用することで、これらのシステムは現実世界のフィードバックに基づいて学習し、適応し、動的で予測不能な環境でタスクを効果的に実行することができる。 ディープラーニング(DL)、強化学習(RL)、および大規模言語モデル(LLM)が成熟するにつれ、AIは、ロボット工学、医療、輸送、製造業にまたがる、学術と産業の両方において主要な分野となっている。 しかし、ほとんどの研究は、静的でクローズドな環境を前提とする単一エージェントシステムに重点を置いている。 このような環境では、エージェントは周囲と対話するだけでなく、他のエージェントと協力し、適応、リアルタイム学習、協調的な問題解決のための高度なメカニズムを必要とする。 マルチエージェントシステムへの関心は高まっているが、既存の研究はスコープが狭く、多くの場合、マルチエージェント型AIのための動的でオープンな環境の完全な複雑さを捉えるのに失敗する、単純化されたモデルに依存している。 さらに、この地域の進歩を体系的に検討する包括的調査は行われていない。 具体化AIが急速に進化するにつれて、現実世界のアプリケーションによってもたらされる課題に対処するためには、マルチエージェントの具体化AIに対する理解を深めることが不可欠である。 このギャップを埋め、この分野のさらなる発展を促進するために、本稿は研究の現状をレビューし、重要な貢献を分析し、課題と今後の方向性を特定し、この分野の革新と進歩を導くための洞察を提供する。

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